Tuesday, 3 October 2017

Exponentiell Gewichtet Gleitender Durchschnitt Regression


Wenn Sie nach einer Gleichung der Form yalphan betan x suchen, nachdem n Datenstücke gekommen sind und Sie einen exponentiellen Faktor k ge 1 verwenden, dann könnten Sie betan frac n kiright verwenden) left (sum n ki Xi Yiright) - Links (Summe n ki Xiright) links (Summe n ki Yiright) n kiright) links (Summe n ki Xi2right) - links (Summe n ki Xi rechts) 2 Alphan frac n ki Yiright) - betan links (Summe n ki Xiright) n Ki Wenn Rundung oder Geschwindigkeit Probleme werden, kann dies in anderen Formen umgestaltet werden. Es kann auch wert sein, zu wissen, dass für kgt1 haben Sie sum n ki frac. Antwort # 1 am 16:20 Ja können Sie. Die Methode, die Sie suchen, heißt exponentiell gewichtete Methode der kleinsten Fehlerquadrate. Es ist eine Variation der rekursiven Methode der kleinsten Fehlerquadrate: begin (k1) amp (k) Kz (k1) - xT (k1) (k) K (k1) (K & sub1;) d (k & sub1;) d (k & sub1;) d (k & sub1; K) bigg) end 0.9ltlt1 typischerweise. Es ist eine Methode entwickelt, um für die Zeit variieren Parameter, sondern sind immer noch in einem linearen Format. Die aus der Kostenfunktion stammt: J () 12 (ik-m) k (ki) z (i) - XT (i) 2 Gewöhnlich Die kleinsten Quadrate errechnen sich aus dem folgenden zum Vergleich: (K) amp XkT (i) 2 mit dem Anfang (k) amp D (k) 41 gung 80.4k 9679 20 9679 175 9679 341 Willkommen auf der Website, MohSahx Es wäre klarer, wenn Sie Ihre Formeln in Latex bearbeiten können. Vor allem die Symbole wie zu überarbeiten. Wenn Sie das Übertragungsfunktionsmodell y (t) W (B) X (t) THETA (B) PHI (B) a (t) bilden, ist der Operator THETA (B) PHI (B ) Ist die Glättungskomponente. Zum Beispiel, wenn PHI (B) 1.0 und THETA (B) 1-.5B dies einen Satz von Gewichten von 0,5, 0,25, .125 implizieren würde. Auf diese Weise könnten Sie die Antwort auf die Optimierung der gewichteten bewegenden linearen Regression anstatt die Annahme ihrer Form. Beantwortet Apr 25 11 um 10: 49Forecasting von Smoothing Techniques Diese Website ist ein Teil der JavaScript E-Labs Lernobjekte für die Entscheidungsfindung. Andere JavaScript in dieser Serie sind unter verschiedenen Bereichen von Anwendungen im Abschnitt MENU auf dieser Seite kategorisiert. Eine Zeitreihe ist eine Folge von Beobachtungen, die zeitlich geordnet sind. Inhärent in der Sammlung von Daten über die Zeit genommen ist eine Form der zufälligen Variation. Es gibt Methoden zur Verringerung der Annullierung der Wirkung aufgrund zufälliger Variation. Weit verbreitete Techniken sind Glättung. Diese Techniken, wenn richtig angewandt, zeigt deutlicher die zugrunde liegenden Trends. Geben Sie die Zeitreihe Row-weise in der Reihenfolge beginnend mit der linken oberen Ecke und den Parametern ein, und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Berechnen, um eine Prognose für eine Periode zu erhalten. Blank Boxen sind nicht in den Berechnungen, sondern Nullen enthalten. Wenn Sie Ihre Daten eingeben, um von Zelle zu Zelle in der Daten-Matrix zu bewegen, verwenden Sie die Tabulatortaste nicht Pfeil oder geben Sie die Tasten ein. Merkmale der Zeitreihen, die durch die Untersuchung seines Graphen aufgezeigt werden könnten. Mit den prognostizierten Werten und dem Residualverhalten, Condition Prognose Modellierung. Moving Averages: Gleitende Durchschnitte zählen zu den beliebtesten Techniken für die Vorverarbeitung von Zeitreihen. Sie werden verwendet, um zufälliges weißes Rauschen aus den Daten zu filtern, um die Zeitreihe glatter zu machen oder sogar bestimmte in der Zeitreihe enthaltene Informationskomponenten zu betonen. Exponentialglättung: Dies ist ein sehr populäres Schema, um eine geglättete Zeitreihe zu erzeugen. Während in den gleitenden Durchschnitten die früheren Beobachtungen gleich gewichtet werden, weist Exponentialglättung exponentiell abnehmende Gewichte zu, wenn die Beobachtung älter wird. Mit anderen Worten, die jüngsten Beobachtungen sind relativ mehr Gewicht in der Prognose gegeben als die älteren Beobachtungen. Double Exponential Smoothing ist besser im Umgang mit Trends. Triple Exponential Smoothing ist besser im Umgang mit Parabeltrends. Ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt mit einer Glättungskonstanten a. Entspricht in etwa einem einfachen gleitenden Durchschnitt der Länge (d. h. Periode) n, wobei a und n durch a 2 (n1) OR n (2 - a) a verknüpft sind. So würde beispielsweise ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt mit einer Glättungskonstante gleich 0,1 etwa einem 19 Tage gleitenden Durchschnitt entsprechen. Und ein 40 Tage einfacher gleitender Durchschnitt würde etwa einem exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt mit einer Glättungskonstanten gleich 0,04878 entsprechen. Holts Lineare Exponentialglättung: Angenommen, die Zeitreihe ist nicht saisonal, sondern zeigt Trend. Holts-Methode schätzt sowohl das aktuelle Niveau als auch den aktuellen Trend. Beachten Sie, dass der einfache gleitende Durchschnitt ein Spezialfall der exponentiellen Glättung ist, indem die Periode des gleitenden Mittelwertes auf den ganzzahligen Teil von (2-Alpha) Alpha gesetzt wird. Für die meisten Geschäftsdaten ist ein Alpha-Parameter kleiner als 0,40 oft effektiv. Man kann jedoch eine Gittersuche des Parameterraums mit 0,1 bis 0,9 mit Inkrementen von 0,1 durchführen. Dann hat das beste Alpha den kleinsten mittleren Absolutfehler (MA Error). Wie man mehrere Glättungsmethoden miteinander vergleicht: Obwohl es numerische Indikatoren für die Beurteilung der Genauigkeit der Prognosetechnik gibt, besteht der am weitesten verbreitete Ansatz darin, einen visuellen Vergleich mehrerer Prognosen zu verwenden, um deren Genauigkeit zu bewerten und unter den verschiedenen Prognosemethoden zu wählen. Bei diesem Ansatz muss man auf demselben Graphen die ursprünglichen Werte einer Zeitreihenvariablen und die vorhergesagten Werte aus verschiedenen Prognoseverfahren aufzeichnen und damit einen visuellen Vergleich erleichtern. Sie können die Vergangenheitsvorhersage von Smoothing Techniques JavaScript verwenden, um die letzten Prognosewerte basierend auf Glättungstechniken zu erhalten, die nur einen einzigen Parameter verwenden. Holt - und Winters-Methoden zwei bzw. drei Parameter, daher ist es keine leichte Aufgabe, die optimalen oder sogar nahezu optimalen Werte durch Versuch und Fehler für die Parameter auszuwählen. Die einzelne exponentielle Glättung betont die kurzreichweite Perspektive, die sie den Pegel auf die letzte Beobachtung setzt und basiert auf der Bedingung, dass es keinen Trend gibt. Die lineare Regression, die auf eine Linie der kleinsten Quadrate zu den historischen Daten (oder transformierten historischen Daten) passt, repräsentiert die lange Reichweite, die auf dem Grundtrend konditioniert ist. Holts lineare exponentielle Glättung erfasst Informationen über die jüngsten Trend. Die Parameter im Holts-Modell sind Ebenenparameter, die verringert werden sollten, wenn die Menge der Datenvariation groß ist, und der Trends-Parameter sollte erhöht werden, wenn die aktuelle Trendrichtung durch das Kausale beeinflusst wird. Kurzfristige Prognose: Beachten Sie, dass jeder JavaScript auf dieser Seite eine einstufige Prognose zur Verfügung stellt. Um eine zweistufige Prognose zu erhalten. Fügen Sie einfach den prognostizierten Wert an das Ende der Zeitreihendaten und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Berechnen. Sie können diesen Vorgang ein paar Mal wiederholen, um die benötigten kurzfristigen Prognosen zu erhalten. Moving Averages Der Moving Average wird durch Mittelung von Preiswerten über das angegebene Intervall Länge berechnet. 160Hinweis, dass kein Intervall angegeben ist, beziehen sich alle Werte auf den aktuell angezeigten Zeitrahmen des Diagramms. 160A-Linie, die die Mittel verbindet, erzeugt einen Glättungseffekt, der bei der Vorhersage von Trends oder bei der Aufdeckung anderer wichtiger Muster helfen kann. Der Moving Average kann mit der Einstellung Offset rückwärts oder vorwärts versetzt werden. Der Adaptive Moving Average wird empfindlicher, wenn sich der Preis in einer bestimmten Richtung bewegt und weniger empfindlich auf Kursbewegungen reagiert, wenn der Preis volatil ist. Double Exponential (DEMA) Die DEMA besteht aus einem einzigen exponentiellen gleitenden Durchschnitt und einem doppelt exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Exponential Der exponentielle gleitende Durchschnitt weist dem jüngsten Balken ein größeres Gewicht zu und nimmt dann mit jedem Balken exponentiell ab. Es reagiert schnell auf die jüngsten Preisveränderungen. 160 Exponentieller gleitender Durchschnitt. Der Hull-gleitende Durchschnitt verwendet die Quadratwurzel der Anzahl von Stäben, um die Glättung zu berechnen. Es hat ein hohes Maß an Glättung, reagiert aber auch schnell auf Preisänderungen. 160 Rumpf gleitender Durchschnitt. Lineare Regression Lineare Regression zeichnet den Weg des Endpunkts einer linearen Regressionsgerade durch das Diagramm zurück. Der modifizierte bewegliche Durchschnitt verwendet einen abfallenden Faktor, um ihm zu helfen, sich mit dem zunehmenden oder fallenden Handelspreis anzupassen. Der einfache gleitende Durchschnitt wird berechnet, indem die Schlusskurse der vorherigen Balken addiert werden (die Anzahl der Balken wird von Ihnen ausgewählt) und dividiert durch die Anzahl der Balken. 160Equal Gewicht wird jedem Balken gegeben. 160 Einfacher gleitender Durchschnitt. Sine-Weighted Der Sine-Weighted Moving Average nimmt seine Gewichtung aus der ersten Hälfte eines Sinuswellenzyklus, so dass die größte Gewichtung der Daten in der Mitte gegeben wird. Der Smoothed Moving Average gibt den aktuellen Preisen die gleiche Gewichtung wie die historischen Kurse. Bei der Berechnung werden alle verfügbaren Daten verwendet. Es subtrahiert gestern Smoothed Moving Average von heute Preis dann fügt dieses Ergebnis zu gestern Smoothed Moving Average. Zeitreihen Der Zeitreihenbewegungsdurchschnitt wird mit Hilfe einer linearen Regressionstechnik erstellt. Es zeigt den letzten Punkt einer linearen Regressionslinie, basierend auf der Anzahl der in der Studie verwendeten Balken. Diese Punkte werden dann verbunden, um einen gleitenden Durchschnitt zu bilden. 160160160 Zeitreihe gleitender Durchschnitt. Dreieckig Der dreieckige gleitende Durchschnitt verleiht den Stäben das meiste Gewicht in der Mitte der Serie. Es wird auch zweimal gemittelt, so dass es eine größere Glättung hat als andere gleitende Mittelwerte. 160 Dreieckiger gleitender Durchschnitt. Der variable Bewegungsdurchschnitt passt das Gewicht, das jedem Balken zugeordnet ist, auf der Basis der Volatilität während des entsprechenden Balken. Variabler gleitender Durchschnitt. Der VIDYA (Volatility Index Dynamic Average) gleitende Durchschnitt verwendet einen Volatilitätsindex für die Gewichtung der einzelnen Balken. 160 VIDYA gleitender Durchschnitt. Der gewichtete gleitende Durchschnitt weist dem jüngsten Balken ein größeres Gewicht zu und verringert sich dann arithmetisch mit jedem Balken, basierend auf der Anzahl der Balken, die für die Studie ausgewählt wurden, bis er ein Gewicht von Null erreicht. 160 Gewichteter gleitender Durchschnitt. Welles Wilder Glättung der Welles Wilder Glättung gleitender Durchschnitt reagiert langsam auf Preisänderungen. 160 Welles Wilder Glättung gleitenden Durchschnitt. Voreinstellungen Wenn Sie mit der rechten Maustaste auf den gleitenden Durchschnitt klicken und Einstellungen wählen, erhalten Sie einen der unten aufgeführten Dialoge. 160All der verschiedenen Arten von gleitenden Durchschnittswerten haben die gleichen Präferenzen, außer für den Adaptive Moving Average und den VIDYA Moving Average. 160This geben Sie die Länge (Anzahl der zu verwendenden Balken), den Offset (verwendet, um den gesamten gleitenden Durchschnitt vorwärts oder rückwärts in der Zeit zu verschieben), 160und Quelle (offen, hoch, niedrig, schließen). In diesem Dialogfeld können Sie auch die Farbe und die Dicke der gleitenden mittleren Linie auswählen. 160 Verschieben der durchschnittlichen Einstellungen. Mit den Voreinstellungen für den Adaptive Moving Average können Sie die Werte für die Glättung von Schnell und Langsam einstellen. Die Vorgaben für den VIDYA Moving Average sind die gleichen wie oben, mit Ausnahme des R2Scale-Feldes. Dies bezieht sich auf die R-Squared-Skala, die in der linearen Regressionsberechnung verwendet wird. 160 Moving Average Time Frames Bei der Verwendung von Moving Averages gibt es drei Zeitrahmen, die typischerweise erkannt werden: Kurzzeit (dh 10), Zwischenzeit (dh 50) und Langzeit (dh 200). 160Die 10-Periode MA ist diejenige, die am nächsten zu der tatsächlichen Preisbewegung bewegt. Der 50-peroid ist der zweite, der der tatsächlichen Preisbewegung am nächsten kommt, und die 200-Periode ist die am weitesten von der Preisbewegung. 160 10-Tage, 50-Tage und 200-Tage-Simple Moving Averages auf dem gleichen Chart.

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