Statistiche Calculator: Significa deviazione assoluta (MAD) Media deviazione assoluta Istruzioni Calculator Questa calcolatrice calcola la deviazione media assoluta da un insieme di dati: Non è necessario specificare se i dati sono per un'intera popolazione o da un campione. Basta digitare o incollare tutti i valori osservati nella casella sopra. I valori devono essere numerici e possono essere separati da virgole, spazi o nuova linea. Premere il pulsante Invia dati per eseguire il calcolo. Per cancellare la calcolatrice, premere Reset. Qual è la deviazione media assoluta La deviazione media è una misura della dispersione. Una misura di da quanto i valori del set di dati è probabile che differiscono da loro media. Il valore assoluto viene utilizzato per evitare deviazioni di segno opposto si annullino a vicenda. Significa formula deviazione assoluta Questa calcolatrice usa la seguente formula per calcolare la deviazione media assoluta: dove n è il numero di valori osservati, x-bar è la media dei valori e x i sono i singoli valori osservati. copiare 2009-2016 Giorgio ArcidiaconoHow per calcolare media Aiuto deviazione assoluta (MAD) per favore. Dal maggio del 2005, il manager di acquisto in un grande magazzino ha utilizzato una media mobile a 4 periodo di prevedere le vendite nei prossimi mesi. I dati di vendita per. Mostra più Dal maggio del 2005, il manager di acquisto in un grande magazzino ha utilizzato una media mobile a 4 periodo di prevedere le vendite nei prossimi mesi. Le vendite di dati per i mesi di gennaio a luglio sono riportati nella tabella sottostante. Calcolare la deviazione media assoluta (MAD) per il periodo di quattro-movimento previsioni medie. I valori di previsione sono calcolati con una precisione di due cifre decimali. Specificare il matto come un numero intero arrotondando. Potrebbe essere interessante guardare al MAD solo per i dati stessi e confrontare con il MAD per le medie mobili. (Questo non risponde alla tua domanda - aggiunge solo un po 'di quotcolor. quot extra) Ciò che questo dimostra è l'effetto levigante di medie mobili rispetto ai dati grezzi. MAD (1n) x mediana Mark middot 8 anni agoTagged con deviazione media assoluta Negli ultimi week8217s meteo Venerdì posta, abbiamo discusso in movimento metodi media di previsione, sia semplice e ponderata. Quando una serie di tempo è fermo, cioè, non presenta tendenza percepibile o stagionalità ed è soggetto solo alla casualità dell'esistenza di tutti i giorni, per poi passare metodi medie o anche una semplice media di tutta la serie sono utili per prevedere i prossimi periodi. Tuttavia, la maggior parte delle serie temporali sono tutt'altro che ferma: le vendite al dettaglio hanno tendenza, stagionale, e gli elementi ciclici, mentre servizi pubblici hanno tendenza e componenti stagionali che hanno un impatto l'utilizzo di energia elettrica e calore. Quindi, spostando approcci media di previsione può fornire risultati meno desiderabili. Inoltre, i più recenti dati di vendita sono in genere più indicativo di vendite future, per cui vi è spesso la necessità di avere un sistema di previsione che pone un peso maggiore alle osservazioni più recenti. Inserisci livellamento esponenziale. A differenza di modello a media mobile, che utilizzano un numero fisso dei valori più recenti della serie tempo per il livellamento e la previsione, livellamento esponenziale incorpora tutte le serie valori tempo, ponendo il peso più pesante sui dati attuali, e pesi su osservazioni precedenti che diminuisce in modo esponenziale negli tempo. A causa della enfasi su tutti i periodi precedenti nel set di dati, il modello di livellamento esponenziale è ricorsiva. Quando una serie di tempo mostra senza stagionalità o tendenza forte o percepibile, la forma più semplice di smoothing esponenziale singolo livellamento esponenziale può essere applicato. La formula per singolo livellamento esponenziale è: In questa equazione, t1 rappresenta il valore del tempo per il periodo t 1 Y t è il valore effettivo del periodo in corso, t t è il valore di previsione per l'esercizio in corso, t ed è la costante di smoothing. o alfa, un numero compreso tra 0 e 1. Alpha è il peso assegnato al più recente osservazione in serie storica. In sostanza, si sta basando la sua previsione per il prossimo periodo sul valore effettivo per questo periodo, e il valore previsto per questo periodo, che a sua volta si basava su previsioni per i periodi prima. Let8217s assumono you8217ve stato in attività per 10 settimane e vogliono prevedere le vendite per la settimana 11. Le vendite per quelle prime 10 settimane sono: Dalla suddetta equazione, si sa che, al fine di elaborare una previsione per la settimana 11, è necessario valori previsti per le settimane 10, 9, e tutta la strada fino alla settimana 1. Si sa anche quella settimana 1 non ha alcun periodo precedente, quindi non può essere previsione. E, è necessario determinare la lisciatura costante, o alfa, da utilizzare per le previsioni. Determinazione della previsione iniziale Il primo passo per costruire il vostro modello di livellamento esponenziale è quello di generare un valore di previsione per il primo periodo in serie storica. La pratica più comune è quello di impostare il valore previsto di 1 settimana pari al valore attuale, 200, che faremo nel nostro esempio. Un altro approccio sarebbe che se si dispone di dati di vendita prima di questo, ma non lo si utilizza nella costruzione del modello, si potrebbe prendere una media di un paio di periodi immediatamente precedenti e utilizzarla come la previsione. Come si determina la vostra previsione iniziale è soggettivo. Come Grande Qualora Alpha Be Anche questo è un giudizio, e trovare il alfa appropriato è oggetto di tentativi ed errori. In generale, se la vostra serie storica è molto stabile, una piccola è appropriato. Controllo visivo delle vostre vendite su un grafico è utile anche nel tentativo di individuare un alfa per iniziare. Perché le dimensioni di importante perché il più vicino è a 1, il più peso che viene assegnato al valore più recente nel determinare il tempo, tanto più rapidamente la vostra previsione si adatta a schemi nella vostra serie storiche e la meno lisciatura che si verifica. Allo stesso modo, il più vicino è a 0, il peso più che è posto su osservazioni precedenti nel determinare le previsioni, il più lentamente vostra previsione si adatta ai modelli della serie storica, e più smoothing che si verifica. Let8217s controllare visivamente le 10 settimane di vendite: Il processo esponenziale le vendite risultare irregolari, oscillanti tra i 200 ei 235. Let8217s iniziare con un alfa di 0,5. Questo ci dà la seguente tabella: Si noti come, anche se le previsioni aren8217t preciso, quando il valore effettivo per una settimana particolare è superiore a quello che si stimate (settimane da 2 a 5, per esempio), le previsioni per ciascuna delle successive settimane ( settimane 3 a 6) regolare verso l'alto quando i valori effettivi sono inferiori a vostra previsione (per esempio settimane 6, 8, 9, e 10), le previsioni per la settimana seguente regola verso il basso. Si noti inoltre che, come ci si sposta a periodi successivi, le previsioni precedenti giocano sempre meno di un ruolo nelle vostre previsioni successive, come il loro peso diminuisce in modo esponenziale. Solo guardando la tabella di cui sopra, si sa che le previsioni per la settimana 11 sarà inferiore a 220,8, la vostra previsione per la settimana 10: Quindi, sulla base della nostra alfa e le nostre vendite del passato, la nostra ipotesi migliore è che le vendite in settimana 11 sarà 215,4. Date un'occhiata al grafico di effettive contro previsioni di vendita per settimane 1-10: Si noti che le vendite previste sono più lisce che reale, e si può vedere come la linea di vendita previsto si adatta alla picchi e avvallamenti nella serie tempo effettivo di vendita. Che cosa se avessimo usato un Alpha piccolo o più grande We8217ll dimostrare utilizzando sia un alfa di 0,30 e uno di .70. Questo ci dà la seguente tabella e grafico: Utilizzando un alfa di 0,70, si finisce con il MAD più basso dei tre costanti. Tenete a mente che a giudicare l'affidabilità delle previsioni isn8217t sempre di ridurre al minimo MAD. MAD, dopo tutto, è una media di deviazioni. Si noti come drammaticamente le deviazioni assoluti per ciascuna delle alfa cambiano di settimana in settimana. Previsioni potrebbero essere più affidabile usando un alfa che produce un MAD alto, ma ha meno varianza tra i suoi singoli deviazioni. Limiti sulle esponenziale esponenziale non è destinato per la previsione a lungo termine. Di solito è utilizzato per prevedere uno o due, ma raramente più di tre periodi avanti. Inoltre, se vi è un improvviso cambiamento drastico del livello delle vendite o valori, e la serie tempo continua a quel nuovo livello, allora l'algoritmo sarà lenta a raggiungere il cambiamento improvviso. Quindi, ci sarà una maggiore errore di previsione. In situazioni del genere, sarebbe meglio per ignorare i periodi precedenti prima del cambiamento, e iniziare il processo di livellamento esponenziale con il nuovo livello. Infine, questo post discusso singola livellamento esponenziale, che viene utilizzato in assenza di stagionalità evidente o una tendenza nei dati. Quando vi è una notevole tendenza o andamento stagionale nei dati, unico livellamento esponenziale produrrà significativo errore di previsione. Doppia livellamento esponenziale è necessario qui per regolare per quei modelli. Ci occuperemo di doppio livellamento esponenziale nel prossimo week8217s meteo Venerdì posta. Uno dei più facili, più comuni tecniche di previsione serie Il tempo è quello della media mobile. Moving metodi medie tornare utile se hai a disposizione diversi periodi consecutivi di variabile (ad esempio le vendite, nuovi risparmi conti aperti, i partecipanti al workshop, ecc) you8217re previsione, e non altri dati per prevedere quale sarà il successivo valore period8217s. Spesso, utilizzando gli ultimi mesi di vendite per prevedere le vendite month8217s prossimi è preferibile stime senza aiuto. Tuttavia, si muovono i metodi media possono avere gravi errori di previsione, se applicata con noncuranza. Medie mobili: Il metodo essenzialmente, medie mobili provare a stimare il valore successivo period8217s mediando il valore degli ultimi due periodi immediatamente precedenti. Let8217s dire che sei stato in attività per tre mesi, da gennaio a marzo, e ha voluto prevedere le vendite April8217s. Le vendite degli ultimi tre mesi, simile a questa: L'approccio più semplice sarebbe quella di prendere la media di gennaio a marzo e l'uso che per stimare le vendite April8217s: (129 134 122) 3 128,333 Quindi, in base alle vendite di gennaio a marzo, a prevedere che le vendite nel mese di aprile saranno 128.333. Una volta April8217s vendite effettive sono disponibili in, si dovrebbe quindi calcolare il tempo per maggio, questa volta usando febbraio ad aprile. Si deve essere coerente con il numero di periodi che si utilizzano per spostare la previsione media. Il numero di periodi di utilizzare nel vostro movimento previsioni medie sono arbitrari si possono utilizzare solo due periodi, o cinque o sei periodi di quello che desiderate per generare le previsioni. L'approccio di cui sopra è una media mobile semplice. A volte, le vendite months8217 più recenti possono essere influenzatori forti delle vendite month8217s prossimi, così si vuole dare i mesi più vicine più peso nel vostro modello di previsione. Si tratta di una media mobile ponderata. E proprio come il numero di periodi, i pesi assegnati sono puramente arbitraria. Let8217s dicono che si voleva dare le vendite March8217s 50 peso, February8217s 30 di peso, e January8217s 20. Allora la vostra previsione per aprile saranno 127.000 (122.50) (134,30) (129,20) 127. Limitazioni di Moving Metodi media Le medie mobili sono considerati una tecnica 8220smoothing8221 previsione. Perché you8217re prendendo una media nel corso del tempo, si sta ammorbidendo (o appianare) gli effetti di eventi irregolari all'interno dei dati. Di conseguenza, gli effetti della stagionalità, cicli economici, e altri eventi casuali possono aumentare drammaticamente errore di previsione. Date un'occhiata a un pieno year8217s vale la pena di dati e confronta i media mobile a 3 epoca e un 5-periodo di media mobile: Si noti che in questo caso che io non ho creato le previsioni, ma piuttosto centrato le medie mobili. La prima media mobile a 3 mesi è per febbraio, e it8217s la media di gennaio, febbraio e marzo. Ho anche fatto simile per la media di 5 mesi. Ora date un'occhiata alla seguente tabella: Che cosa si vede non è il mobile a tre mesi della serie media molto più agevole rispetto alla serie di vendita effettivo E per quanto riguarda il movimento di cinque mesi It8217s media anche più uniformi. Quindi, i più periodi che si utilizzano nella vostra media mobile, il più agevole la vostra serie tempo. Quindi, per la previsione, una media mobile semplice non può essere il metodo più accurato. Spostamento metodi medio Sei rivelarsi molto prezioso quando you8217re si cerca di estrarre i componenti stagionali, irregolari, e cicliche di una serie storica per ulteriori metodi di previsione avanzate, come la regressione e ARIMA, e l'utilizzo di medie mobili in decomposizione di una serie tempo sarà affrontato più avanti nella serie. Determinare la precisione di un modello a media mobile In generale, si vuole un metodo di previsione che ha il minimo errore tra i risultati effettivi e previsti. Una delle misure più comuni di accuratezza delle previsioni è la deviazione assoluta media (MAD). In questo approccio, per ogni periodo della serie tempo per il quale è stata generata una previsione, si prende il valore assoluto della differenza tra quella period8217s valori effettivi e previsti (la deviazione). Poi si calcola la media quelle deviazioni assolute e si ottiene una misura di MAD. MAD può essere utile per decidere il numero di periodi che si media, Andor la quantità di peso si posiziona su ogni periodo. In genere, si sceglie quello che provoca la MAD più basso. Here8217s un esempio di come MAD è calcolato: MAD è semplicemente la media di 8, 1 e 3. medie mobili: Recap Quando si utilizzano le medie mobili per la previsione, ricordate: Le medie mobili possono essere semplici o ponderati Il numero di periodi che si utilizza per la vostra media e qualsiasi pesi assegnati a ciascuna sono strettamente arbitraria medie mobili appianare i modelli irregolari nei dati di serie temporali più grande è il numero di periodi utilizzati per ogni punto di dati, maggiore è l'effetto levigante a causa di lisciatura, previsione prossimi vendite month8217s sulla base del la maggior parte delle recenti vendite pochi month8217s possono provocare grandi deviazioni a causa della stagionalità, ciclico, e modelli irregolari nei dati e la capacità di livellamento di un metodo di media mobile può essere utile in decomposizione di una serie di tempo per ulteriori metodi di previsione avanzati. La prossima settimana: livellamento esponenziale Nei prossimi week8217s meteo Venerdì. si discuterà metodi di livellamento esponenziale, e vedrete che possano essere di gran lunga superiore a spostare i metodi di previsione media. Ancora don8217t sapere perché i nostri post del tempo venerdì appaiono il Giovedi Trova fuori a: tinyurl26cm6ma Let nuovi messaggi vengono a te le categorie
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