Методы анализа временных рядов: сглаживание | Блог "Прогноз"

Сглаживание рядов по методу скользящей средней

Укажите количество данных количество строкнажмите Далее.Сглаживание представляет собой некоторый способ локального усреднения данных, при котором несистематические компоненты взаимно погашают друг друга. Так, метод скользящей средней основан на переходе от начальных значений ряда к их средним значениям на интервале времени, длина которого выбрана заранее данный интервал времени часто называют "окном". При этом сам выбранный интервал скользит вдоль ряда. Получаемый таким образом ряд скользящих средних ведет себя более гладко чем исходный ряд, за счет усреднения отклонений исходного ряда.

Средняя из нечетного числа уровней относится к середине интервала. Если интервал сглаживания четный, то отнесение средней к определенному времени невозможно, она относится к середине между датами.

Сглаживание скользящих средних. Применение сглаживания методом скользящей средней

"Эксперт". Экспоненциальное сглаживание и сезонная декомпозиция. Модуль 5

Прогнозирование в Excel с помощью линий тренда

Построение прогноза с помощью подхода экспоненциального сглаживания

Метод экспоненциального сглаживания

экспоненциальное сглаживание в R для высшей школы экономики. exponential smoothing in R for HSE

Метод скользящих средних примеры прогнозирования стратегии

Метод экстраполяции и скользящей средней. Константин Терёхин. Часть 2 (серия 44)

Сглаживание методом скользящей средней

Сглаживание методом скользящей средней (устар.)

Дата добавления: Суть различных приемов сглаживания сводится к замене фактических уровней временного ряда расчетными уровнями, которые подвержены колебаниям в меньшей степени. Это способствует более четкому проявлению тенденции развития. Иногда сглаживание применяют как предварительный этап перед использованием других методов выделения тенденции Скользящие средние позволяют сглаживание рядов по методу скользящей средней как случайные, так и периодические колебания, выявить имеющуюся тенденцию в развитии процесса, и поэтому, являются важным инструментом при фильтрации компонент временного каким бизнесом заработать деньги. Если рассматриваемое явление носит линейный характер, то применяется простая скользящая средняя.

Алгоритм сглаживания по простой скользящей средней может быть представлен в виде следующей последовательности шагов: При этом надо иметь в виду, что чем шире интервал сглаживания, тем в большей степени взаимопогашаются колебания, и тенденция сглаживание рядов по методу скользящей средней носит более плавный, сглаженный характер.

Чем сильнее колебания, тем шире должен быть интервал сглаживания. Разбивают весь период форекс торговля дневная торговля на участки, при этом интервал сглаживания как бы скользит по ряду сглаживание рядов по методу скользящей средней шагом, равным 1.

Рассчитывают арифметические средние из уровней ряда, образующих каждый участок. Заменяют фактические значения ряда, стоящие в центре каждого участка, на соответствующие средние значения.

При этом удобно брать длину интервала сглаживания g в виде нечетного числа: Наблюдения, которые берутся для расчета среднего значения, называются активным участком сглаживания. При нечетном значении g все уровни активного участка могут быть представлены в виде: Процедура сглаживания приводит к полному устранению периодических колебаний во временном ряду, если длина интервала сглаживания берется равной или кратной циклу, периоду колебаний.

Для устранения сезонных колебаний желательно было бы использовать четырех- и двенадцатичленную скользящие средние, но при этом не будет выполняться условие нечетности длины интервала сглаживания.

Еще по теме

© 2017-2019 - elementary-english.ru