Excel Trendlines. Eines der einfachsten Methoden für die Raten eines allgemeinen Trends in Ihren Daten ist, um eine Trendlinie zu einem Diagramm hinzuzufügen Die Trendline ist ein bisschen ähnlich wie eine Zeile in einem Liniendiagramm, aber es doesn t verbindet jeden Datenpunkt genau als eine Linie Chart tut eine trendline stellt alle daten dar. Das bedeutet, dass kleinere ausnahmen oder statistische fehler gewonnen haben t ablenken Excel, wenn es darum geht, die richtige formel zu finden In manchen Fällen können Sie auch die Trendlinie verwenden, um zukünftige Daten zu prognostizieren. Charts, die Trendlinien unterstützen. Die Trendlinie Kann zu einem 2-D-Diagramm hinzugefügt werden, wie zB Bereich, Bar, Spalte, Linie, Lager, XY Scatter und Bubble Sie können eine Trendlinie zu 3-D-, Radar-, Pie-, Area - oder Donut-Charts hinzufügen. Nachdem Sie ein Diagramm erstellt haben, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Datenreihe und wählen Sie Trendline hinzufügen. Ein neues Menü erscheint links neben dem Diagramm. Hier können Sie eines der Trendline-Typen auswählen, indem Sie auf eines der Optionsfelder klicken Trendlines, es gibt Position namens Display R-squared Wert auf Diagramm Es zeigt Ihnen, wie eine Trendlinie auf die Daten passt Es kann Werte von 0 bis 1 erhalten Je näher der Wert ist 1, desto besser passt es zu Ihrem chart. Trendline types. Linear Trendline. Diese Trendlinie wird verwendet, um eine Gerade für eine einfache, lineare Datensätze zu erstellen Die Daten sind linear, wenn die Systemdatenpunkte einer Linie ähneln Die lineare Trendlinie zeigt an, dass etwas mit einer stetigen Rate zunimmt oder abnimmt. Hier ist ein Beispiel Der Computerverkäufe für jeden Monat. Logarithmische Trendlinie. Die logarithmische Trendlinie ist nützlich, wenn man mit Daten umgehen muss, wo die Änderungsrate schnell steigt oder abnimmt und dann stabilisiert. Im Falle einer logarithmischen Trendlinie können Sie sowohl negative als auch positive Werte verwenden . Ein gutes Beispiel für eine logarithmische Trendlinie kann eine Wirtschaftskrise sein. Zunächst wird die Arbeitslosenquote höher, aber nach einer Weile stabilisiert sich die Situation. Polynomial trendline. Diese Trendlinie ist nützlich, wenn man mit oszillierenden Daten arbeitet - zum Beispiel bei der Analyse von Gewinnen und Verlusten Über einen großen Datensatz Der Grad des Polynoms kann durch die Anzahl der Datenfluktuationen oder durch die Anzahl der Biegungen bestimmt werden, dh die Hügel und Täler, die auf der Kurve erscheinen. Eine Ordnung 2 Polynom-Trendlinie hat gewöhnlich einen Hügel oder ein Tal Auftrag 3 hat in der Regel ein oder zwei Hügel oder Täler Ordnung 4 hat in der Regel bis zu drei. Das folgende Beispiel veranschaulicht die Beziehung zwischen Geschwindigkeit und Kraftstoffverbrauch. Kraft Trendline. Diese Trendlinie ist nützlich für Datensätze, die verwendet werden, um Messergebnisse, die an erhöhen zu vergleichen Eine vorgegebene Rate Zum Beispiel die Beschleunigung eines Rennwagens in Ein-Sekunden-Intervallen. Sie können t eine Power-Trendlinie erstellen, wenn Ihre Daten Null oder negative Werte enthält. Exponentielle Trendlinie. Die exponentielle Trendlinie ist am nützlichsten, wenn die Datenwerte steigen oder fallen Bei stetig steigenden raten Es wird oft in den Wissenschaften verwendet Es kann eine Population beschreiben, die in nachfolgenden Generationen schnell wächst. Sie können keine exponentielle Trendlinie erstellen, wenn Ihre Daten null oder negative Werte enthalten. Ein gutes Beispiel für diese Trendlinie ist der Zerfall von C - 14.Sie können sehen, dass dies ein perfektes Beispiel für eine exponentielle Trendlinie ist, weil der R-Quadrat-Wert genau ist 1.Moving Durchschnitt. Der gleitende Durchschnitt glättet die Linien, um ein Muster oder einen Trend deutlicher zu zeigen Excel macht es durch die Berechnung der Bewegung Durchschnitt einer bestimmten Anzahl von Werten, die durch eine Periodenoption gesetzt werden, die standardmäßig auf 2 gesetzt ist. Wenn Sie diesen Wert erhöhen, wird der Durchschnitt aus mehr Datenpunkten berechnet, so dass die Zeile noch glatter wird. Der gleitende Durchschnitt zeigt Trends, Sonst wäre es schwierig zu sehen, aufgrund von Lärm in den Daten. Ein gutes Beispiel für eine praktische Verwendung dieser Trendlinie kann ein Forex-Markt sein. Eine Trendlinie ist eine Linie überlagert ein Diagramm, das die Gesamtrichtung der Daten zeigt, die Google Charts automatisch generieren können Trendlinien für Scatter Charts, Bar Charts, Spalte Charts und Line Charts. Google Charts unterstützt drei Arten von Trendlinien linear, polynomial und exponential. Linear Trendlines. A lineare Trendlinie ist die gerade Linie, die am nächsten nähert sich die Daten in der Tabelle zu sein Präzise, es ist die Linie, die minimiert die Summe der quadratischen Abstände von jedem Punkt zu it. In der Tabelle unten, können Sie sehen, eine lineare Trendlinie auf einem Scatter-Diagramm Vergleich der Alter der Zucker-Maples, um den Durchmesser ihrer Stämme Sie können über schweben Die Trendlinie, um die Gleichung zu sehen, die von Google Charts 4 885 mal der Durchmesser 0 730 berechnet wird. Dieser Abschnitt erfordert einen Browser, der JavaScript und iframes unterstützt. Um eine Trendlinie auf einem Diagramm zu zeichnen, verwenden Sie die Trendlines Option und geben Sie an, welche Datenreihe verwendet werden soll. Linear Trendlinien sind die häufigste Art von Trendlinie Aber manchmal ist eine Kurve am besten für die Beschreibung von Daten, und dafür benötigen wir eine andere Art von trendline. Exponential trendlines. If Ihre Daten am besten durch eine exponentielle der Form e ax b erklärt können Sie Verwenden Sie das Typattribut, um eine exponentielle Trendlinie anzugeben, wie unten gezeigt. Dieser Abschnitt erfordert einen Browser, der JavaScript und iframes. Note unterstützt. Im Gegensatz zu linearen Trendlinien gibt es verschiedene Möglichkeiten, exponentielle Trendlinien zu berechnen. Wir bieten Ihnen jetzt nur eine Methode, werden aber in Zukunft noch mehr unterstützen und es ist also möglich, dass der Name oder Verhalten der aktuellen exponentiellen Trendlinie wird sich ändern. Für diese Tabelle, verwenden wir auch sichtbarInLegend true, um die exponentielle Kurve in der Legende anzuzeigen. Bei der Farbe. By Standard, Trendlinien sind die gleichen wie die Datenreihe gefärbt, aber leichter Sie können das überschreiben Mit dem Farbattribut Hier legen wir fest, wie viele Ziffern im Jahr während einer rechnerisch fruchtbaren Periode berechnet wurden und die exponentielle Trendlinie grün färben. Dieser Abschnitt erfordert einen Browser, der JavaScript und iframes unterstützt. Hier s die Trendlinien spec. Polynomial Trendlines. Um eine polynomische Trendlinie zu generieren, geben Sie Typ Polynom und ein Grad Verwenden Sie mit Vorsicht, da sie manchmal zu irreführenden Ergebnissen führen In dem Beispiel unten, wo Ein grob linearer dataset ist mit einem kubischen grad 3 trendline aufgetragen. Dieser Abschnitt erfordert einen Browser, der JavaScript und iframes unterstützt. Hinweis, dass die Senkung nach dem letzten Datenpunkt nur sichtbar ist, weil wir die horizontale Achse künstlich erweitert haben 15 Ohne Einstellung auf 15 wäre es so ausgesehen worden. Dieser Abschnitt erfordert einen Browser, der JavaScript und iframes unterstützt. Same Daten, gleiche Polynom, verschiedene Fenster auf den data. Options Full HTML. Changing die Deckkraft und Linienbreite. Sie können die Transparenz der Trendlinie ändern, indem sie Deckkraft auf einen Wert zwischen 0 setzen 0 und 1 0 und die Zeilenbreite durch Festlegen der Option lineWidth. Dieser Abschnitt erfordert einen Browser, der JavaScript und iframes unterstützt. Die lineWidth-Option reicht für die meisten Anwendungen aus, aber wenn Sie den Look mögen, gibt es eine pointSize-Option, die verwendet werden kann, um die Größe der auswählbaren Punkte innerhalb der Trendlinie anzupassen. Dieser Abschnitt erfordert einen Browser, der JavaScript und iframes unterstützt. Just wie Licht ist sowohl eine Welle und ein Teilchen, eine Trendlinie ist sowohl eine Linie und eine Reihe von Punkten Was Benutzer sehen, hängt davon ab, wie sie mit ihm in der Regel eine Zeile interagieren, aber wenn sie Schwebe über die Trendlinie, ein besonderer Punkt wird hervorgehoben Dieser Punkt wird einen Durchmesser haben, der gleich ist. die Trendlinie pointSize, wenn definiert, sonst. die globale pointSize, wenn definiert, else. However, wenn Sie entweder die globale oder die trendline pointSize setzen Option werden alle wählbaren Punkte angezeigt, unabhängig von der Trendlinie s lineWidth. Options Full HTML. Making Punkte sichtbar. Trendlines werden durch Stanzen eines Bündels von Punkten auf dem Diagramm konstruiert Die Trendline s pointVisible Option bestimmt, ob die Punkte für eine bestimmte Trendline ist sichtbar Die Standardoption für alle Trendlinien ist zwar wahr, aber wenn du die Punktsichtbarkeit für deine erste Trendlinie deaktivieren wolltest, stellst du falsch dar. Das untenstehende Diagramm zeigt die Kontrolle der Sichtbarkeit von Punkten auf einer Trendlinie. Dieser Abschnitt erfordert einen Browser, der JavaScript und iframes unterstützt. Options Full HTML. Changing the label. By Standard, wenn Sie visibleInLegend markieren, zeigt das Label die Gleichung der Trendlinie Sie können labelInLegend verwenden, um ein anderes Label anzugeben Hier sehen wir eine Trendlinie für Jede von zwei Serien, die Etiketten in der Legende auf Bug-Linie für Serie 0 und Test Linie Serie 1 setzen. Dieser Abschnitt erfordert einen Browser, der JavaScript und iframes unterstützt. Der Bestimmungskoeffizient namens R 2 in Statistik, identifiziert, wie eng eine Trendlinie entspricht Die Daten Eine perfekte Korrelation ist 1 0, und eine perfekte Antikorrelation ist 0 0.Sie können R 2 in der Legende Ihres Diagramms darstellen, indem Sie die showR2-Option auf true setzen. Dieser Abschnitt erfordert einen Browser, der JavaScript und iframes unterstützt. Except wie anders angegeben, ist der Inhalt dieser Seite unter der Creative Commons Namensnennung lizenziert. 3 Lizenz - und Codebeispiele werden unter der Apache 2 0 Lizenz lizenziert. Weitere Informationen finden Sie in unseren Website-Richtlinien Java Ist ein eingetragenes Warenzeichen von Oracle und seinen verbundenen Unternehmen. 23, 2017.Produkt Info. Moving durchschnittliche und exponentielle Glättung Modelle. Als ein erster Schritt in Bewegung über mittlere Modelle, zufällige Walk-Modelle und lineare Trend-Modelle, Nicht-Sektion Muster und Trends können mit einem gleitenden Durchschnitt oder Glättung Modell extrapoliert werden Die grundlegende Annahme hinter Mittelwertbildung und Glättung von Modellen ist, dass die Zeitreihe lokal stationär mit einem langsam variierenden Mittel ist. Daher nehmen wir einen bewegten lokalen Durchschnitt, um den aktuellen Wert des Mittelwertes zu schätzen und dann das als die Prognose für die nahe Zukunft zu verwenden. Dies kann in Betracht gezogen werden Als Kompromiss zwischen dem mittleren Modell und dem random-walk-without-drift-Modell Die gleiche Strategie kann verwendet werden, um einen lokalen Trend abzuschätzen und zu extrapolieren. Ein gleitender Durchschnitt wird oft als geglättete Version der ursprünglichen Serie bezeichnet, weil kurzfristige Mittelung hat Die Wirkung der Glättung der Beulen in der ursprünglichen Serie Durch die Anpassung der Grad der Glättung der Breite des gleitenden Durchschnitts, können wir hoffen, eine Art von optimalen Gleichgewicht zwischen der Leistung der mittleren und zufälligen Walk-Modelle Die einfachste Art von Mittelung Modell Ist die. Einfache gleichgewichtete Moving Average. Die Prognose für den Wert von Y zum Zeitpunkt t 1, der zum Zeitpunkt t gemacht wird, entspricht dem einfachen Durchschnitt der letzten m Beobachtungen. Hier und anderswo verwende ich das Symbol Y-Hut, um für eine Prognose der Zeitreihe Y zu stehen, die am frühestmöglichen früheren Datum durch ein gegebenes Modell gemacht wurde. Dieser Durchschnitt ist in der Periode & lgr; m 1 2 zentriert, was bedeutet, dass die Schätzung von Das lokale Mittel neigt dazu, hinter dem wahren Wert des lokalen Mittels um etwa m 1 2 Perioden zu liegen. So sagen wir, dass das Durchschnittsalter der Daten im einfachen gleitenden Durchschnitt m 1 2 relativ zu dem Zeitraum ist, für den die Prognose berechnet wird Dies ist die Zeitspanne, mit der die Prognosen dazu neigen, hinter den Wendepunkten in den Daten zu liegen. Zum Beispiel, wenn Sie die letzten 5 Werte mittelschätzen, werden die Prognosen etwa 3 Perioden spät in Reaktion auf Wendepunkte sein. Beachten Sie, dass wenn m 1, Das einfache gleitende durchschnittliche SMA-Modell entspricht dem zufälligen Walk-Modell ohne Wachstum Wenn m sehr groß ist, vergleichbar mit der Länge der Schätzperiode ist das SMA-Modell gleichbedeutend mit dem mittleren Modell Wie bei jedem Parameter eines Prognosemodells ist es üblich Um den Wert von k anzupassen, um die bestmögliche Anpassung an die Daten zu erhalten, dh die kleinsten Prognosefehler im Durchschnitt. Hierbei handelt es sich um ein Beispiel für eine Serie, die zufällige Schwankungen um ein langsam variierendes Mittel zeigt. Zuerst versuchen wir es zu versuchen Passt es mit einem zufälligen Spaziergang Modell, das entspricht einem einfachen gleitenden Durchschnitt von 1 Term. Die zufällige Spaziergang Modell reagiert sehr schnell auf Änderungen in der Serie, aber in diesem Fall nimmt es viel von dem Rauschen in den Daten die zufälligen Schwankungen als Gut wie das Signal das lokale Mittel Wenn wir stattdessen versuchen, einen einfachen gleitenden Durchschnitt von 5 Begriffen, erhalten wir eine glattere aussehende Menge von Prognosen. Die 5-Term einfache gleitenden Durchschnitt liefert deutlich kleinere Fehler als die zufällige Walk-Modell in diesem Fall Der Durchschnitt Alter der Daten in dieser Prognose ist 3 5 1 2, so dass es dazu neigt, hinter Wendepunkte um etwa drei Perioden zurückzugehen. Zum Beispiel scheint ein Abschwung in der Periode 21 aufgetreten zu sein, aber die Prognosen drehen sich nicht um einige Zeit später. Notice, dass die Langzeitprognosen aus dem SMA-Modell eine horizontale Gerade sind, genauso wie im zufälligen Spaziergangmodell. Das SMA-Modell geht davon aus, dass es keinen Trend in den Daten gibt. Allerdings sind die Prognosen aus dem zufälligen Walk-Modell Die Prognosen des SMA-Modells sind gleich einem gewichteten Durchschnitt der letzten Werte. Die von Statgraphics für die Langzeitprognosen des einfachen gleitenden Durchschnittes berechneten Konfidenzgrenzen werden nicht größer, wenn der Prognosehorizont zunimmt Das ist offensichtlich nicht richtig Leider gibt es keine zugrunde liegende statistische Theorie, die uns sagt, wie sich die Konfidenzintervalle für dieses Modell erweitern sollten. Allerdings ist es nicht zu schwer, empirische Schätzungen der Vertrauensgrenzen für die längerfristigen Prognosen zu berechnen. Sie könnten eine Kalkulationstabelle einrichten, in der das SMA-Modell verwendet werden würde, um 2 Schritte voraus, 3 Schritte voraus, etc. innerhalb der historischen Datenprobe zu prognostizieren. Sie konnten dann die Beispiel-Standardabweichungen der Fehler bei jedem Prognosehorizont berechnen und dann Vertrauen aufbauen Intervalle für längerfristige Prognosen durch Hinzufügen und Subtrahieren von Vielfachen der entsprechenden Standardabweichung. Wenn wir einen 9-fach einfach gleitenden Durchschnitt versuchen, bekommen wir noch glattere Prognosen und mehr von einem nacheilenden Effekt. Das Durchschnittsalter beträgt nun 5 Perioden 9 1 2 Wenn wir einen 19-fachen gleitenden Durchschnitt nehmen, steigt das Durchschnittsalter auf 10.Notice, dass die Prognosen nun hinter den Wendepunkten um etwa 10 Perioden zurückbleiben. Welches Maß an Glättung ist am besten für diese Serie Hier ist eine Tabelle, die vergleicht Ihre Fehlerstatistik, auch ein 3-Term-Durchschnitt. Model C, der 5-fache gleitende Durchschnitt, ergibt den niedrigsten Wert von RMSE um eine kleine Marge über die 3-Term und 9-Term-Mittelwerte, und ihre anderen Statistiken sind fast identisch Also, unter Modellen mit sehr ähnlichen Fehlerstatistiken, können wir wählen, ob wir lieber ein wenig mehr Reaktionsfähigkeit oder ein wenig mehr Glätte in den Prognosen zurück zum Anfang der Seite. Brown s Einfache Exponential Glättung exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt. Das einfache gleitende durchschnittliche Modell Oben beschrieben hat die unerwünschte Eigenschaft, dass es die letzten k Beobachtungen gleichermaßen behandelt und alle vorherigen Beobachtungen vollständig ignoriert. Intuitiv sollten die vergangenen Daten in einer allmählicheren Weise diskontiert werden - zum Beispiel sollte die jüngste Beobachtung ein bisschen mehr Gewicht als das zweitbeste erhalten Jüngsten, und die 2. jüngsten sollte ein wenig mehr Gewicht als die 3. letzte, und so weiter Die einfache exponentielle Glättung SES-Modell erreicht dies. Let bezeichnen eine Glättung Konstante eine Zahl zwischen 0 und 1 Eine Möglichkeit, das Modell zu schreiben ist zu Definieren eine Reihe L, die die aktuelle Ebene repräsentiert, dh der mittlere Mittelwert der Reihe, wie sie von den Daten bis zur Gegenwart geschätzt wird. Der Wert von L zum Zeitpunkt t wird rekursiv von seinem eigenen vorherigen Wert wie dieser berechnet. Damit ist der aktuelle geglättete Wert ein Interpolation zwischen dem vorherigen geglätteten Wert und der aktuellen Beobachtung, bei der die Nähe des interpolierten Wertes auf die aktuellste Beobachtung kontrolliert wird. Die Prognose für die nächste Periode ist einfach der aktuelle geglättete Wert. Gleichzeitig können wir die nächste Prognose direkt in der Vergangenheit ausdrücken Prognosen und vorherige Beobachtungen in einer der folgenden gleichwertigen Versionen In der ersten Version ist die Prognose eine Interpolation zwischen vorheriger Prognose und vorheriger Beobachtung. In der zweiten Version wird die nächste Prognose durch Anpassung der bisherigen Prognose in Richtung der vorherigen erhalten Fehler durch einen Bruchteil. Ist der Fehler zum Zeitpunkt t gemacht In der dritten Version ist die Prognose ein exponentiell gewichteter, dh ermäßigter gleitender Durchschnitt mit Rabattfaktor 1.Die Interpolationsversion der Prognoseformel ist die einfachste zu verwenden, wenn du die implementierst Modell auf einer Tabellenkalkulation passt es in eine einzelne Zelle und enthält Zelle Referenzen, die auf die vorherige Prognose, die vorherige Beobachtung und die Zelle, wo der Wert von gespeichert ist. Hinweis, dass wenn 1, ist das SES-Modell gleichbedeutend mit einem zufälligen Spaziergang Modell ohne Wachstum Wenn 0, entspricht das SES-Modell dem Mittelmodell, vorausgesetzt, dass der erste geglättete Wert gleich dem mittleren Rücksprung auf der Oberseite gesetzt ist. Das Durchschnittsalter der Daten in der einfach-exponentiellen Glättungsprognose ist 1 relativ zu Die Periode, für die die Prognose berechnet wird, soll nicht offensichtlich sein, aber es lässt sich leicht durch die Auswertung einer unendlichen Reihe zeigen. Die einfache gleitende Durchschnittsprognose neigt dazu, hinter Wendepunkten um etwa 1 Perioden zurückzukehren. Zum Beispiel, wenn 0 5 Die Verzögerung beträgt 2 Perioden, wenn 0 2 die Verzögerung 5 Perioden beträgt, wenn 0 1 die Verzögerung 10 Perioden und so weiter ist. Für ein gegebenes Durchschnittsalter, dh eine Verzögerung, ist die einfache exponentielle Glättung der SES-Prognose dem überlegenen gleitenden Durchschnitt etwas überlegen SMA-Prognose, weil es relativ viel Gewicht auf die jüngste Beobachtung - es ist etwas mehr reagiert auf Veränderungen in der jüngsten Vergangenheit Zum Beispiel ein SMA-Modell mit 9 Begriffe und ein SES-Modell mit 0 2 haben beide ein Durchschnittsalter von 5 für die Daten in ihren Prognosen, aber das SES-Modell legt mehr Gewicht auf die letzten 3 Werte als das SMA-Modell und gleichzeitig ist es nicht ganz vergessen, Werte mehr als 9 Perioden alt, wie in dieser Tabelle gezeigt Wichtiger Vorteil des SES-Modells gegenüber dem SMA-Modell ist, dass das SES-Modell einen Glättungsparameter verwendet, der stufenlos variabel ist, so dass er durch den Einsatz eines Solver-Algorithmus leicht optimiert werden kann, um den mittleren quadratischen Fehler zu minimieren. Der optimale Wert im SES-Modell dafür Die Serie erweist sich als 0 2961, wie hier gezeigt. Das Durchschnittsalter der Daten in dieser Prognose beträgt 1 0 2961 3 4 Perioden, was ähnlich ist wie bei einem 6-fach einfach gleitenden Durchschnitt. Die langfristigen Prognosen aus der SES-Modell sind eine horizontale Gerade wie im SMA-Modell und das zufällige Spaziergangmodell ohne Wachstum. Allerdings ist zu beachten, dass die von Statgraphics berechneten Konfidenzintervalle in einer vernünftig aussehenden Weise abweichen und dass sie wesentlich schmaler sind als die Konfidenzintervalle für die Zufälliges Spaziergang Modell Das SES-Modell geht davon aus, dass die Serie etwas vorhersehbarer ist als das zufällige Spaziergangmodell. Ein SES-Modell ist eigentlich ein Spezialfall eines ARIMA-Modells, so dass die statistische Theorie der ARIMA-Modelle eine fundierte Grundlage für die Berechnung von Konfidenzintervallen für die SES-Modell Insbesondere ist ein SES-Modell ein ARIMA-Modell mit einer nicht-seasonalen Differenz, einem MA 1-Term und keinem konstanten Term, der sonst als ARIMA-0,1,1-Modell ohne Konstante bekannt ist. Der MA 1 - Koeffizient im ARIMA-Modell entspricht dem Menge 1 im SES-Modell Wenn Sie beispielsweise ein ARIMA-0,1,1-Modell ohne Konstante an die hier analysierte Baureihe anpassen, erweist sich der geschätzte MA 1 - Koeffizient auf 0 7029, was fast genau ein minus 0 2961 ist. Es ist möglich, die Annahme eines nicht-null konstanten linearen Trends zu einem SES-Modell hinzuzufügen. Dazu geben Sie einfach ein ARIMA-Modell mit einer nicht-seasonalen Differenz und einem MA 1-Term mit einer Konstante, dh einem ARIMA 0,1,1-Modell an Mit konstanten Die langfristigen Prognosen haben dann einen Trend, der gleich der durchschnittlichen Tendenz ist, die über die gesamte Schätzperiode beobachtet wird. Sie können dies nicht in Verbindung mit saisonaler Anpassung tun, da die saisonalen Anpassungsoptionen deaktiviert sind, wenn der Modelltyp auf ARIMA gesetzt ist Allerdings können Sie einen konstanten, langfristigen exponentiellen Trend zu einem einfachen exponentiellen Glättungsmodell mit oder ohne saisonale Anpassung hinzufügen, indem Sie die Inflationsanpassungsoption im Prognoseverfahren verwenden. Die entsprechende Inflationsrate pro Wachstumsrate pro Periode kann als Steilheitskoeffizient in a bezeichnet werden Lineares Trendmodell, das an die Daten in Verbindung mit einer natürlichen Logarithmus-Transformation angepasst ist, oder es kann auf anderen, unabhängigen Informationen über langfristige Wachstumsaussichten basieren. Zurück zum Seitenanfang. Brown s Linear ie doppelte exponentielle Glättung. Die SMA Modelle und SES Modelle gehen davon aus, dass es in den Daten, die in der Regel ok oder zumindest nicht zu schlecht sind, keine Tendenz gibt, wenn die Daten relativ laut sind, und sie können modifiziert werden, um einen konstanten linearen Trend zu integrieren Wie oben gezeigt Was ist mit kurzfristigen Trends Wenn eine Serie eine unterschiedliche Wachstumsrate oder ein zyklisches Muster zeigt, das sich deutlich gegen den Lärm auszeichnet, und wenn es notwendig ist, mehr als einen Zeitraum voraus zu prognostizieren, dann die Schätzung eines lokalen Trends Könnte auch ein Problem sein Das einfache exponentielle Glättungsmodell kann verallgemeinert werden, um ein lineares exponentielles Glättungs-LES-Modell zu erhalten, das lokale Schätzungen von Level und Trend berechnet. Das einfachste zeitvariable Trendmodell ist das lineare, exponentielle Glättungsmodell von Brown, das zwei verschiedene verwendet Geglättete Serien, die zu verschiedenen Zeitpunkten zentriert sind Die Prognoseformel basiert auf einer Extrapolation einer Linie durch die beiden Zentren Eine ausgefeiltere Version dieses Modells, Holt s, wird unten diskutiert. Die algebraische Form von Brown s lineares exponentielles Glättungsmodell , Wie die des einfachen exponentiellen Glättungsmodells, kann in einer Anzahl von verschiedenen, aber äquivalenten Formen ausgedrückt werden. Die Standardform dieses Modells wird gewöhnlich wie folgt ausgedrückt. Sei S die einfach geglättete Reihe, die durch Anwendung einer einfachen exponentiellen Glättung der Reihe Y erhalten wird Ist der Wert von S in der Periode t gegeben durch. Erinnern Sie sich, dass unter einfacher exponentieller Glättung dies die Prognose für Y in der Periode t 1 sein würde. Dann sei S die doppelt geglättete Reihe, die durch Anwendung einer einfachen exponentiellen Glättung unter Verwendung derselben zu der Reihe S erhalten wird. Zunächst ist die Prognose für Y tk für irgendwelche K & sub1 ;, ist gegeben durch. Dies ergibt e 1 0, dh ein wenig zu betrügen, und die erste Prognose gleich der tatsächlichen ersten Beobachtung und e 2 Y 2 Y 1, wonach Prognosen unter Verwendung der obigen Gleichung erzeugt werden, ergibt die gleichen angepassten Werte Als die auf S und S basierende Formel, wenn diese mit S 1 S 1 Y 1 gestartet wurden Diese Version des Modells wird auf der nächsten Seite verwendet, die eine Kombination von exponentieller Glättung mit saisonaler Anpassung veranschaulicht. Holt s Linear Exponential Smoothing. Brown S LES-Modell berechnet lokale Schätzungen von Level und Trend durch Glättung der jüngsten Daten, aber die Tatsache, dass es tut dies mit einem einzigen Glättungsparameter stellt eine Einschränkung auf die Datenmuster, dass es in der Lage ist, die Ebene und Trend sind nicht erlaubt, variieren Bei unabhängigen Raten Holt s LES Modell adressiert dieses Problem durch die Einbeziehung von zwei Glättungskonstanten, eine für die Ebene und eine für den Trend Zu jeder Zeit t, wie in Browns Modell, gibt es eine Schätzung L t der lokalen Ebene und eine Schätzung T t der lokalen Tendenz Hier werden sie rekursiv aus dem Wert von Y, der zum Zeitpunkt t beobachtet wurde, und den vorherigen Schätzungen des Niveaus und des Tendenzes durch zwei Gleichungen berechnet, die eine exponentielle Glättung für sie separat anwenden. Wenn das geschätzte Niveau und der Trend zur Zeit t - 1 sind L t 1 bzw. T t-1, so ist die Prognose für Y t, die zum Zeitpunkt t-1 gemacht worden wäre, gleich L t-1 T t-1 Wenn der Istwert beobachtet wird, wird die aktualisierte Schätzung von Wird der Pegel rekursiv durch Interpolation zwischen Y t und seiner Prognose L t-1 T t-1 unter Verwendung von Gewichten von und 1 berechnet. Die Änderung des geschätzten Pegels, nämlich L t L t 1, kann als eine laute Messung von interpretiert werden Der Trend zum Zeitpunkt t Die aktualisierte Schätzung des Trends wird dann rekursiv durch Interpolation zwischen L t L t 1 und der vorherigen Schätzung des Trends T t-1 unter Verwendung von Gewichten von und 1 berechnet. Die Interpretation der Trend-Glättungskonstante ist Analog zu dem der Pegel-Glättung Konstante Modelle mit kleinen Werten davon ausgehen, dass sich der Trend nur sehr langsam im Laufe der Zeit ändert, während Modelle mit größeren davon ausgehen, dass es sich schneller ändert Ein Modell mit einem großen glaubt, dass die ferne Zukunft sehr unsicher ist, Denn Fehler bei der Trendschätzung werden bei der Prognose von mehr als einer Periode bei der Vorhersage sehr wichtig. Zum Anfang der Seite. Die Glättungskonstanten und können auf die übliche Weise geschätzt werden, indem der mittlere quadratische Fehler der 1-Schritt-Prognose minimiert wird In Statgraphics, die Schätzungen erweisen sich als 0 3048 und 0 008 Der sehr kleine Wert der Mittel, dass das Modell eine sehr geringe Veränderung im Trend von einer Periode zum nächsten annimmt, so grundsätzlich versucht dieses Modell, einen langfristigen Trend abzuschätzen In Analogie zum Begriff des Durchschnittsalters der Daten, die bei der Schätzung der lokalen Ebene der Serie verwendet wird, ist das Durchschnittsalter der Daten, die bei der Schätzung des lokalen Trends verwendet wird, proportional zu 1, wenn auch nicht genau gleich Dieser Fall entpuppt sich 1 0 006 125 Dies ist eine sehr genaue Zahl, da die Genauigkeit der Schätzung von isn t wirklich 3 Dezimalstellen, aber es ist von der gleichen allgemeinen Größenordnung wie die Stichprobengröße von 100, so Dieses Modell ist durchschnittlich über eine ganze Menge Geschichte bei der Schätzung der Trend Die Prognose-Plot unten zeigt, dass das LES-Modell schätzt einen etwas größeren lokalen Trend am Ende der Serie als die konstante Tendenz im SES Trend-Modell geschätzt Auch der geschätzte Wert Von ist fast identisch mit dem, der durch die Montage des SES-Modells mit oder ohne Trend erhalten wird, also ist das fast das gleiche Modell. Jetzt sehen diese wie vernünftige Prognosen für ein Modell aus, das angeblich einen lokalen Trend schätzen soll Handlung, es sieht so aus, als ob der lokale Trend am Ende der Serie nach unten gegangen ist Was passiert ist Die Parameter dieses Modells wurden durch Minimierung des quadratischen Fehlers von 1-Schritt-Prognosen, nicht längerfristigen Prognosen, in denen geschätzt Fall der Trend macht nicht viel Unterschied Wenn alles, was Sie suchen, sind 1-Schritt-vor-Fehler, sehen Sie nicht das größere Bild der Trends über sagen, 10 oder 20 Perioden Um dieses Modell mehr im Einklang mit unserem Augapfel-Extrapolation der Daten, können wir die Trend-Glättung konstant manuell anpassen, so dass es eine kürzere Grundlinie für Trendschätzung verwendet. Wenn wir z. B. 0 1 setzen wollen, dann ist das Durchschnittsalter der Daten, die bei der Schätzung des lokalen Trends verwendet werden 10 Perioden, was bedeutet, dass wir durchschnittlich den Trend über die letzten 20 Perioden oder so Hier ist, was die Prognose Handlung aussieht, wenn wir 0 1 setzen, während halten 0 3 Dies sieht intuitiv vernünftig für diese Serie, obwohl es wahrscheinlich gefährlich zu extrapolieren ist Dieser Trend mehr als 10 Perioden in der Zukunft. Was über die Fehlerstatistiken Hier ist ein Modellvergleich für die beiden oben gezeigten Modelle sowie drei SES-Modelle Der optimale Wert des SES-Modells beträgt ca. 0 3, aber ähnliche Ergebnisse mit etwas Mehr oder weniger Ansprechverhalten werden mit 0 5 und 0 2 erhalten. Eine Holt s lineare Exp-Glättung mit alpha 0 3048 und beta 0 008. B Holt s lineare exp Glättung mit alpha 0 3 und beta 0 1. C Einfache exponentielle Glättung mit Alpha 0 5. D Einfache exponentielle Glättung mit alpha 0 3. E Einfache exponentielle Glättung mit alpha 0 2.Die Statistik ist nahezu identisch, so dass wir die Wahl nicht auf der Basis von 1-Schritt-Prognosefehlern innerhalb der Daten treffen können Beispiel Wir müssen auf andere Überlegungen zurückgreifen Wenn wir stark davon überzeugt sind, dass es sinnvoll ist, die aktuelle Trendschätzung auf das, was in den letzten 20 Perioden passiert ist, zu stützen, so können wir einen Fall für das LES-Modell mit 0 3 und 0 1 machen Wenn wir agnostisch darüber sein wollen, ob es einen lokalen Trend gibt, dann könnte eines der SES-Modelle leichter zu erklären sein und würde auch mehr Mittelwert der Prognosen für die nächsten 5 oder 10 Perioden geben. Zurück zum Seitenanfang. Welche Art der Trend-Extrapolation ist am besten horizontal oder linear Empirische Evidenz deutet darauf hin, dass, wenn die Daten bereits angepasst wurden, wenn nötig für die Inflation, dann kann es unvorstellbar sein, kurzfristige lineare Trends sehr weit in die Zukunft zu extrapolieren Trends offensichtlich heute können In der Zukunft aufgrund unterschiedlicher Ursachen wie Produktveralterung, zunehmender Konkurrenz und zyklischer Abschwünge oder Aufschwüngen in einer Branche zu senken. Aus diesem Grund führt die einfache exponentielle Glättung oftmals zu einem besseren Out-of-Sample, als es sonst zu erwarten wäre, trotz des naiven horizontalen Trends Extrapolation Gedämpfte Trendmodifikationen des linearen exponentiellen Glättungsmodells werden auch in der Praxis häufig verwendet, um eine Note des Konservatismus in seine Trendprojektionen einzuführen. Das gedämpfte LES-Modell kann als Spezialfall eines ARIMA-Modells, insbesondere eines ARIMA 1, implementiert werden , 1,2-Modell. Es ist möglich, Konfidenzintervalle um Langzeitprognosen zu ermitteln, die durch exponentielle Glättungsmodelle erzeugt werden, indem man sie als Sonderfälle von ARIMA-Modellen betrachtet. Vorsicht nicht alle Software berechnet Konfidenzintervalle für diese Modelle richtig Die Breite der Konfidenzintervalle Hängt von dem RMS-Fehler des Modells ab, ii die Art der Glättung einfach oder linear iii der Wert s der Glättungskonstante s und iv die Anzahl der vorausschauenden Perioden, die Sie prognostizieren Im Allgemeinen breiten sich die Intervalle schneller aus, SES-Modell und sie breiten sich viel schneller aus, wenn lineare und nicht einfache Glättung verwendet wird. Dieses Thema wird im ARIMA-Modell-Abschnitt der Notizen weiter unten diskutiert. Zurück zum Seitenanfang.
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