6.2 المتوسطات المتحركة 40 إلكاليس، الترتيب 5 41 في العمود الثاني من هذا الجدول، يظهر متوسط متحرك للنظام 5، يقدم تقديرا لدورة الاتجاه. والقيمة الأولى في هذا العمود هي متوسط الملاحظات الخمس الأولى (1989-1993)، والقيمة الثانية في العمود 5-ما هي متوسط القيم 1990-1994 وهكذا. كل قيمة في العمود 5-ما هي متوسط الملاحظات في فترة الخمس سنوات التي تركز على السنة المقابلة. لا توجد قيم للسنتين الأوليين أو العامين الماضيين لأننا لا نملك ملاحظتين على أي من الجانبين. في الصيغة أعلاه، العمود 5-ما يحتوي على قيم قبعة مع k2. لمعرفة ما يبدو عليه تقدير دورة الاتجاه، فإننا نرسمه مع البيانات الأصلية في الشكل 6.7. مؤامرة 40 إليكساليس، الرئيسية سسيدكوتال الكهرباء السكنية، يلب كوغوكوت. زلاب كوتيركوت 41 لينس 40 ما 40 إليساليس، 5 41. كول كوتريدكوت 41 لاحظ كيف أن الاتجاه (باللون الأحمر) هو أكثر سلاسة من البيانات الأصلية ويلتقط الحركة الرئيسية للسلسلة الزمنية دون كل التقلبات الطفيفة. ولا تسمح طريقة المتوسط المتحرك بتقديرات T حيث تكون t قريبة من نهايات السلسلة، وبالتالي لا يمتد الخط الأحمر إلى حواف الرسم البياني على أي من الجانبين. في وقت لاحق سوف نستخدم أساليب أكثر تطورا لتقدير دورة الاتجاه التي تسمح التقديرات بالقرب من النهاية. ويحدد ترتيب المتوسط المتحرك مدى نعومة تقدير دورة الاتجاه. بشكل عام، يعني النظام الأكبر منحنى أكثر سلاسة. يوضح الرسم البياني التالي تأثير تغيير ترتيب المتوسط المتحرك لبيانات مبيعات الكهرباء السكنية. المتوسطات المتحركة البسيطة مثل هذه هي عادة من ترتيب فردي (على سبيل المثال 3، 5، 7، وما إلى ذلك) وهذا هو حتى أنها متماثلة: في المتوسط المتحرك للنظام m2k1، هناك k الملاحظات السابقة، k الملاحظات في وقت لاحق والمراقبة الوسطى التي يتم حساب متوسطها. ولكن إذا كان m حتى، فإنه لن يكون متماثلا. المتوسطات المتحركة للمتوسطات المتحركة من الممكن تطبيق متوسط متحرك على المتوسط المتحرك. أحد أسباب القيام بذلك هو جعل المتوسط المتحرك متساويا في الترتيب. على سبيل المثال، قد نأخذ متوسطا متحركا من الترتيب 4، ثم نطبق متوسط متحرك آخر للطلب 2 على النتائج. وفي الجدول 6-2، تم ذلك في السنوات القليلة الأولى من بيانات إنتاج البيرة الفصلية الاسترالية. ber2 lt - ويندو 40 أوسبير، ستارت 1992 41 ma4 lt - ما 40 beer2، أوردر 4. سينتر فالس 41 ma2x4 lt - ما 40 beer2، أوردر 4. سينتر ترو 41 الترميز 2times4-ما في العمود الأخير يعني 4-ما تليها 2-ما. يتم الحصول على القيم في العمود الأخير من خلال اتخاذ متوسط متحرك من الترتيب 2 من القيم في العمود السابق. على سبيل المثال، القيمتين الأوليين في العمود 4-ما هي 451.2 (443410420532) 4 و 448.8 (410420532433) 4. القيمة الأولى في العمود 2times4-ما هي متوسط هذين: 450.0 (451.2448.8) 2. عندما يتبع 2-ما المتوسط المتحرك حتى النظام (مثل 4)، ويسمى متوسط متحرك تركز على النظام 4. وذلك لأن النتائج هي الآن متماثل. لنرى أن هذا هو الحال، يمكننا كتابة 2times4-ما على النحو التالي: بدء قبعة أمبير فراك بيغفراك (y y y y) فراك (y y y y) كبير أمبير فراك y frac14y frac14y frac14y frac18y. نهاية هو الآن المتوسط المرجح للرصدات، ولكنه متماثل. ومن الممكن أيضا توليفات أخرى من المتوسطات المتحركة. على سبيل المثال يتم استخدام 3times3-ما غالبا، ويتكون من متوسط متحرك من النظام 3 متبوعا بمتوسط متحرك آخر من النظام 3. بشكل عام، يجب أن يتبع النظام حتى ما من قبل ما حتى أمر ما لجعلها متماثلة. وبالمثل، ينبغي أن يتبع أمر ما الفردية من قبل ما الفردية ترتيب فردي. تقدير دورة الاتجاه مع البيانات الموسمية الاستخدام الأكثر شيوعا للمتوسطات المتحركة المتمركزة هو في تقدير دورة الاتجاه من البيانات الموسمية. النظر في 2times4-ما: قبعة فراك y frac14y frac14y frac14y frac18y. عند تطبيقه على بيانات ربع سنوية، يعطى كل ربع سنة نفس الوزن حيث تطبق الفترة األولى واألخيرة على نفس الربع في السنوات المتعاقبة. وبناء على ذلك، سيتم حساب متوسط التغير الموسمية، كما أن القيم الناتجة عن هذه القيم لن تكون متبقية أو معدومة. ويمكن الحصول على تأثير مماثل باستخدام 2times 8-ما أو 2times 12-ما. وبوجه عام، فإن m 2 ما يعادل متوسط متحرك مرجح لترتيب m1 مع أخذ جميع الملاحظات 1m الوزن باستثناء المصطلحين الأول والأخير الذي يأخذ الأوزان 1 (2M). حتى إذا كانت الفترة الموسمية حتى و من أجل م، استخدم 2times م-ما لتقدير دورة الاتجاه. إذا كانت الفترة الموسمية غريبة وترتيب m، استخدم m-ما لتقدير دورة الاتجاه. على وجه الخصوص، يمكن استخدام 2 مرات 12-ما لتقدير دورة الاتجاه من البيانات الشهرية و 7-ما يمكن استخدامها لتقدير دورة الاتجاه من البيانات اليومية. ومن شأن الخيارات الأخرى لترتيب درجة الماجستير أن تؤدي عادة إلى تلوث تقديرات دورة الاتجاه بالموسمية في البيانات. مثال 6.2 تصنيع المعدات الكهربائية يبين الشكل 6.9 2 مرات 12-ما المطبقة على مؤشر أوامر المعدات الكهربائية. لاحظ أن الخط السلس لا يظهر موسمية وهو تقريبا نفس دورة الاتجاه هو مبين في الشكل 6.2 والتي تم تقديرها باستخدام طريقة أكثر تعقيدا بكثير من المتوسطات المتحركة. وأي خيار آخر لترتيب المتوسط المتحرك (باستثناء 24 و 36 وما إلى ذلك) قد يؤدي إلى خط سلس يظهر بعض التقلبات الموسمية. مؤامرة 40 إليسيكيب، يلاب كوت أوامر جديدة إندكسكوت. كول كوغرايكوت، الرئيسية تصنيع المعدات الكهربائية (منطقة اليورو) كوت 41 خطوط 40 أماه 40 إليسيكيب، النظام 12 41. كول كوريدكوت 41 المتوسطات المتحركة المرجح مجموعات من المتوسطات المتحركة تؤدي إلى المتوسطات المتحركة المرجح. على سبيل المثال، 2x4-ما ناقش أعلاه يعادل 5-ما المرجحة مع الأوزان التي قدمها فراك، فراك، فراك، فراك، فراك. وبصفة عامة، يمكن كتابة m-M المرجح كقيمة t k k a y y حيث k (m-1) 2 وتعطى الأوزان بواسطة النقاط والنقاط أك. من المهم أن الأوزان كل المبلغ إلى واحد وأنها متماثلة بحيث آج a. و M-ما بسيط هو حالة خاصة حيث جميع الأوزان تساوي 1M. والميزة الرئيسية للمتوسطات المتحركة المرجحة هي أنها تعطي تقديرا أكثر سلاسة لدورة الاتجاه. بدلا من الملاحظات دخول وترك الحساب بالوزن الكامل، يتم زيادة وزنها ببطء ثم انخفض ببطء مما أدى إلى منحنى أكثر سلاسة. وتستخدم على نطاق واسع بعض مجموعات محددة من الأوزان. وترد بعض هذه الجداول في الجدول 6-3 المتوسط المتحرك 3 350 4 420 40000 2000 5 500 40667 المتوسط المتحرك 3 350 4 420 400.00 20.00 5 500 406.67 93.33 6 575 423.33 151.67 7 490 498.33 8.33 8 650 521.67 128.33 9 571.67 درهم 80.33 جيم. بين المتوسط المتحرك لمدة 3 أشهر وتمهيد إكسينتالي، والذي هو الأكثر دقة 3 الشهر المتحرك المتوسط هو الأكثر دقة. الطلاب الذين سوف الانخراط في برودوكتون وإدارة أوبرا تونس (بوم) الفصل الدراسي المقبل، في تحديد عدد سيكتونس لجدولة. بلوسمنه كرسي التي تراكمت لديها التسجيل التالية كيستون: بلوسمنه رئيس قسم الإدارة في جامعة الدولة يريد أن فو هذه المعاينة قد عمدا عدم وضوح الأقسام. الاشتراك لعرض النسخة الكاملة. B: إكسبونيتالي سموثد فوريكاست. المطلق 0.2 ديفياتون 400 400 50 410 60 398 22 402.4 97.6 421.92 153.08 452.536 37.464 460.0288 189.9712 498.02304 درهم 87.1593143 من أجل إدخال بيانات للفصول الدراسية الثمانية الماضية. أوريكاست عدد جوزيف أكستيل الفصل 4 المشكلة 13 الخصوبة W الموسمية الربع الربع الربع الربع السنة 1 2 3 4 1 105 150 93 121 2 140 170 105 150 3 150 170 110 130 395 490 308 401 الموسمية الاتجاه مع موسمية الاتجاه خط لسنوات الفترة المبيعات Y a بكس 1 105 a 2 150 b 3 93 Y 440.33333 45.5 4 121 5 140 6 170 للسنوات 4 و X 7 105 8 150 إسبلسمنمات للسنة 4 9 150 10 170 11 110 تعديل موسمي 12 130 ربع 1 13 154.216855 كوارتر 2 14 191.306985 ربع 3 15 120.250105 ربع 4 16 156.559389 نموذج لحساب توقعات إسبوسمنمات للطلب في العام 4. كستون: تطوير توقعات موسمية تعديل بيانات الطلب ل في هذه المعاينة قد عمدا عدم وضوح الأقسام. الاشتراك لعرض النسخة الكاملة. المجموع 469 565 560 1594 تريد البيانات حسب السنوات سنة المبيعات 440.3333333333 1 469 45.5 2 565 X 3 560 4 622.3333333333 لوت مجموع إسبلوسمنمات ل 4 عوامل ربع سنوية إسبلوسمنماتس 0.247804266 154.216855 0.3074027604 191.306985 0.1932245922 120.250105 0.2515683814 156.559389 ربلسمنليزر وجدت في المشكلة 3. ثم استخدم خطي خط الاتجاه جوزيف أكستيل الفصل 4 مشكلة 28 مدينة السجاد يكس كاربيتكستيون. 3. (تكو 5) المبيعات الأسبوعية للخبز 10 حبة في ل. 3. (تكو 5) المبيعات الأسبوعية لخبز 10 حبات في السوق المحلية للأغذية كلها في الجدول أدناه. استنادا إلى هذه البيانات، توقعات الأسبوع 9 باستخدام المتوسط المتحرك لمدة 3 أسابيع. الطلب على األسبوع 1 415 2 389 3 420 4 382 5 410 6 432 7 380 8 420) النقاط 3 (4.) تكو 7 (أي من العبارات التالية تصف أفضل تكنولوجيا الواقع االفتراضي) النقاط 3 (تستبدل الصور بالصور الحقيقية) في شكل مرئي من الاتصالات. هو استخدام برامج الكمبيوتر الخاصة لتوجيه ومراقبة تصنيع المعدات. هو القدرة على تصوير الكائنات في شكل ثلاثي الأبعاد. بل هو شكل مرئي من الاتصالات التي يتم استبدال المنتجات عن الشيء الحقيقي. الإجابات
No comments:
Post a Comment