Se você está procurando uma equação da forma yalphan betan x depois que n dados foram inseridos, e você está usando um fator exponencial k ge 1, então você poderia usar betan frac n kiright) esquerda (sum n ki Xi Yiright) - Esquerda (sum n ki Xiright) esquerda (sum n ki Yiright) n kiright) esquerda (sum n ki Xi2right) - esquerda (soma ki Xi direita) 2 alphan frac n ki Yiright) - betan left (sum n ki Xiright) n Ki. Se arredondamento ou velocidade se tornarem problemas, isso pode ser reformulado em outras formas. Também pode valer a pena saber que, para o kgt1, você possui uma fração de soma ki. Respondeu 25 de abril 11 às 16:20 Sim, você pode. O método que você procura é chamado de método de mínimos quadrados ponderados exponencialmente. É uma variação no método recursivo dos mínimos quadrados: begin (k1) amp (k) Kz (k1) - xT (k1) (k) K (k1) amp D (k) x (k1) xT (k1) D ( K) x (k1) ampfrac 1 bigg (D (k) - D (k) x (k1) biggxT (k1) D (k) x (k1) bigg xT (k1) D ( K) bigg) terminam 0,9ltlt1 tipicamente. É um método desenvolvido para explicar parâmetros variáveis no tempo, mas ainda está em um formato linear. Que vem da função de custo: J () 12 (ik-m) k (ki) z (i) - xT (i) 2 Quadrantes Os mínimos quadrados são calculados a partir do seguinte para comparação: a função de custo sendo: J () 12 (Ii) kz (i) - xT (i) 2 com begin (k) amp D (k) XkT Zk Cov (k) amp 2 D (k) D (k) amp XkT Xk final respondido Jan 3 14 em 21: 41 gung 80.4k 9679 20 9679 175 9679 341 Bem-vindo ao site, MohSahx Seria mais claro se você pudesse editar suas fórmulas em látex. Especialmente para rever os símbolos como. Ndash Jiebiao Wang Jan 3 14 às 22:06 Se você forma o Modelo de Função de Transferência y (t) W (B) X (t) THETA (B) PHI (B) a (t) o operador THETA (B) PHI (B ) É o componente de suavização. Por exemplo, se PHI (B) 1.0 e THETA (B) 1-.5B isso implicaria um conjunto de pesos de .5, .25, .125. Desta forma, você poderia fornecer a resposta para otimizar a regressão linear móvel em vez de assumir sua forma. Respondeu 25 de abril 11 às 10: 49Forecasting por técnicas de suavização Este site é uma parte dos objetos de aprendizado de JavaScript do E-E para a tomada de decisões. Outro JavaScript nesta série é categorizado em diferentes áreas de aplicações na seção MENU nesta página. Uma série temporal é uma sequência de observações que são ordenadas a tempo. Inerente à coleta de dados obtidos ao longo do tempo é alguma forma de variação aleatória. Existem métodos para reduzir o cancelamento do efeito devido a variação aleatória. As técnicas amplamente utilizadas são o alisamento. Essas técnicas, quando aplicadas corretamente, revelam mais claramente as tendências subjacentes. Digite as séries temporais em ordem de linha em sequência, a partir do canto superior esquerdo e o (s) parâmetro (s), e clique no botão Calcular para obter uma previsão em um período de antecedência. As caixas em branco não estão incluídas nos cálculos, mas os zeros são. Ao inserir seus dados para mover de célula para célula na matriz de dados, use a tecla Tab, sem seta ou digite as chaves. Características das séries temporais, que podem ser reveladas examinando seu gráfico. Com os valores previstos e o comportamento dos resíduos, modelagem de previsão de condições. Médias móveis: as médias médias classificam-se entre as técnicas mais populares para o pré-processamento de séries temporais. Eles são usados para filtrar o ruído branco aleatório dos dados, para tornar as séries temporais mais suaves ou mesmo para enfatizar certos componentes informativos contidos nas séries temporais. Suavização exponencial: Este é um esquema muito popular para produzir uma série de tempo suavizada. Considerando que, nas Médias móveis, as observações passadas são ponderadas de forma igual, Suavização exponencial atribui pesos exponencialmente decrescentes à medida que a observação envelhece. Em outras palavras, as observações recentes recebem relativamente mais peso na previsão do que as observações mais antigas. O Suavizado Exponencial Duplo é melhor nas tendências de manuseio. O Triple Exponential Suavização é melhor no manuseio de tendências da parábola. Uma média móvel ponderada exponencialmente com uma constante de suavização a. Corresponde aproximadamente a uma média móvel simples de comprimento (isto é, período) n, onde a e n estão relacionados por: a 2 (n1) OR n (2 - a) a. Assim, por exemplo, uma média móvel ponderada exponencialmente com uma constante de suavização igual a 0,1 corresponderia aproximadamente a uma média móvel de 19 dias. E uma média móvel simples de 40 dias corresponderia aproximadamente a uma média móvel ponderada exponencialmente com uma constante de suavização igual a 0,04878. Holst Linear Exponential Suavização: Suponha que as séries temporais não sejam sazonais, mas que mostram a tendência de exibição. O método Holts estima tanto o nível atual como a atual tendência. Observe que a média móvel simples é um caso especial do alisamento exponencial, definindo o período da média móvel para a parte inteira de (2-Alpha) Alpha. Para a maioria dos dados de negócios, um parâmetro Alpha menor que 0.40 geralmente é efetivo. No entanto, pode-se realizar uma pesquisa em grade do espaço dos parâmetros, com 0,1 a 0,9, com incrementos de 0,1. Então, o melhor alfa tem o menor erro absoluto médio (erro MA). Como comparar vários métodos de suavização: embora existam indicadores numéricos para avaliar a precisão da técnica de previsão, a abordagem mais ampla é o uso de comparação visual de várias previsões para avaliar sua precisão e escolher entre os vários métodos de previsão. Nesta abordagem, é necessário traçar (usando, por exemplo, Excel), no mesmo gráfico, os valores originais de uma variável de séries temporais e os valores previstos de vários métodos de previsão diferentes, facilitando assim uma comparação visual. Você pode gostar de usar as previsões passadas por Smoothing Techniques JavaScript para obter os valores de previsão passados com base em técnicas de suavização que usam apenas um único parâmetro. Os métodos Holt e Winters usam dois e três parâmetros, respectivamente, portanto, não é uma tarefa fácil selecionar os valores ideais ótimos, ou mesmo próximos, por testes e erros para os parâmetros. O alisamento exponencial único enfatiza a perspectiva de curto alcance, ele define o nível para a última observação e baseia-se na condição de que não há nenhuma tendência. A regressão linear, que se adapta a uma linha de mínimos quadrados aos dados históricos (ou dados históricos transformados), representa o longo alcance, que está condicionado à tendência básica. Holder linear exponencial suavização capta informações sobre a tendência recente. Os parâmetros no modelo Holts são níveis-parâmetro que devem ser diminuídos quando a quantidade de variação de dados é grande, e as tendências-parâmetro devem ser aumentadas se a direção recente da tendência é suportada pelos fatores causais. Previsão de curto prazo: observe que cada JavaScript nesta página fornece uma previsão de um passo a frente. Para obter uma previsão de duas etapas. Simplesmente adicione o valor previsto para o final de seus dados da série temporal e clique no mesmo botão Calcular. Você pode repetir este processo por algumas vezes para obter as previsões de curto prazo necessárias. Médias migratórias A média móvel é calculada pela média de valores de preços ao longo do intervalo especificado Comprimento. 160Note que não existe nenhum Intervalo, todos os valores são em relação ao período de tempo exibido atual do gráfico. Uma linha que liga as médias cria um efeito de suavização que pode ajudar a prever tendências ou a revelar outros padrões importantes. 160 A média móvel pode ser deslocada para trás ou para a frente no tempo usando a configuração Offset. A média móvel adaptável torna-se mais sensível quando o preço se move em uma determinada direção e torna-se menos sensível ao movimento dos preços quando o preço é volátil. Double Exponential (DEMA) O DEMA consiste em uma média móvel exponencial única e uma média móvel exponencial dupla. Exponencial A média móvel exponencial atribui maior peso à barra mais recente e depois diminui exponencialmente com cada barra. Reage rapidamente às recentes mudanças de preços. 160 média móvel exponencial. A média móvel do casco usa a raiz quadrada do número de barras para calcular o alisamento. 160 Tem um alto nível de suavização, mas também responde rapidamente às mudanças de preços. 160 média móvel do casco. Regressão linear Regressão linear traça o caminho do ponto final de uma linha de regressão linear de volta ao gráfico. A Média de Mudança Modificada usa um fator inclinado para ajudá-lo a se ajustar com o preço de negociação crescente ou decrescente. A média móvel simples é calculada adicionando os preços de fechamento das barras anteriores (o número de barras é selecionado por você) e dividindo-o pelo número de barras. 160 O peso final é dado a cada barra. 160 média móvel simples. Sine-Weighted O Sine-Weighted Moving Average leva a sua ponderação a partir da primeira metade de um ciclo de onda Seno, de modo que a maior ponderação é dada aos dados no meio. A média movida suavizada dá preços recentes a mesma ponderação que os preços históricos. O cálculo usa todos os dados disponíveis. Ele subtrai a média movida suavizada de ontem de preço de hoje e, em seguida, adiciona esse resultado a média movediça suavizada de ontem. Série de tempo A média móvel da série temporal é criada usando uma técnica de regressão linear. 160It traça o último ponto de uma linha de regressão linear com base no número de barras usadas no estudo. 160 Estes pontos são então conectados para formar uma média móvel. 160160160 Time Series, média móvel. Triangular A média móvel triangular dá o maior peso às barras no meio da série. Também é calculada uma média de duas vezes para ter maior alisamento do que outras médias móveis. 160 média móvel triangular. A média móvel variável ajusta o peso atribuído a cada barra com base na volatilidade durante a barra correspondente. Média móvel variável. A média móvel VIDYA (Volatility Index Dynamic Average) usa um índice de volatilidade para ponderar cada barra. Média móvel de 160 VIDYA. A média móvel ponderada atribui maior peso à barra mais recente e depois diminui aritmeticamente com cada barra, com base no número de barras escolhidas para o estudo, até atingir um peso de zero. 160 Média móvel ponderada. Welles Wilder Smoothing O Welles Wilder suavizando a média móvel responde lentamente às mudanças de preços. 160 Welles Wilder suavizando a média móvel. Preferências Se você clicar com o botão direito na média móvel e selecionar Preferências, você receberá uma das caixas de diálogo mostradas abaixo. 160Todos os diferentes tipos de médias móveis têm as mesmas preferências, exceto a média móvel adaptativa e a média móvel VIDYA. 160Este é o lugar onde você inseriu o comprimento (número de barras para usar), deslocamento (usado para mudar toda a média móvel para frente ou para trás no tempo), 160 e fonte (aberto, alto, baixo, fechar). 160 Esta caixa de diálogo também permite selecionar a cor e a espessura da linha média móvel. 160 Preferências da média em movimento. As preferências para o Adaptive Moving Average permitem que você defina os valores para o Suavização de Fast e Slow. As preferências para a VIDYA Moving Average são as mesmas acima, exceto para o campo R2Scale. 160 Isso se refere à escala R-Quadrado que é usada no cálculo da regressão linear. 160 Quadros de tempo médio em movimento Ao usar médias móveis, existem três quadros de tempo que normalmente são reconhecidos: curto prazo (ou seja, 10), termo intermediário (ou seja, 50) e longo prazo (ou seja, 200). 160O MA de 10 períodos é aquele que se move mais próximo do movimento do preço real. 160 O 50-peroid é o segundo mais próximo do movimento dos preços reais e o período de 200 é o mais distante do movimento de preços. 160 Médias móveis simples de 10 dias, 50 dias e 200 dias no mesmo gráfico.
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