Previsão por técnicas de suavização Este site faz parte dos objetos de aprendizado de E-Labs JavaScript para a tomada de decisões. Outro JavaScript nesta série é categorizado em diferentes áreas de aplicativos na seção MENU nesta página. Uma série de tempo é uma seqüência de observações que são ordenadas no 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 na seta ou entre as chaves. Características das séries temporais, que podem ser reveladas examinando seu gráfico. Com os valores previstos, e o comportamento residual, modelagem de previsão de condição. 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 Suavização Exponencial Triplo é melhor em lidar com as 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. Holmes 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 quanto a tendência atual. Observe que a média móvel simples é um caso especial do suavização exponencial, definindo o período da média móvel para a parte inteira de (2-Alpha) Alpha. Para a maioria dos dados empresariais, um parâmetro Alpha menor que 0.40 geralmente é eficaz. No entanto, pode-se realizar uma busca 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 a precisão e escolher entre os vários métodos de previsão. Nesta abordagem, um deve 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 técnicas de suavização 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 que define o nível para a última observação e baseia-se na condição de que não haja 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. O alisamento exponencial linear Holts captura 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 em duas etapas. Simplesmente adicione o valor previsto ao final de seus dados da série temporal e clique no mesmo botão Calcular. Você pode repetir este processo por algumas vezes, a fim de obter as previsões necessárias a curto prazo. Excele-me para a pergunta, estou lendo Previsão: princípios e prática por Rob J Hyndman. Estou preso neste capítulo: otexts. orgfpp84 que explica brevemente como funciona uma média móvel. A razão é que eu não entendi como o e com k em 1. q (veja a fórmula no link acima) são computados. Gostaria de aplicar uma regressão linear simples usando mínimos mínimos nos erros entre as previsões e os valores reais, mas não consegui entender qual é o valor a atribuir a esses erros. Como posso agir para obtê-los Obrigado antecipadamente Os termos de erro para a parte MA de um modelo ARIMA geralmente são produzidos como parte da rotina de estimativa - e são iguais à diferença entre o valor observado e o valor ajustado. Isso significa que você não pode usar regressão linear simples para estimar seu modelo - os valores dos termos de erro dependem dos coeficientes do seu modelo - para que você não possa incluir os termos de erro em uma regressão para gerar esses coeficientes. B) se você estiver usando um modelo gerado em um conjunto de dados para obter previsões para outro conjunto de dados - usando um método comparável às previsões de um passo que o professor Hyndman descreve em seu blog aqui provavelmente é a maneira mais fácil de obter esses. C) se você quiser gerar os valores para entender a matemática do que está acontecendo - normalmente é bastante fácil configurar as coisas em uma planilha. Calcule sua previsão para o período um. Subtrair a previsão do valor real desse período para gerar o erro durante o período um. Use esse erro para o período um (juntamente com outros dados relevantes) para calcular a previsão para o período dois - e assim por diante. Se você configurar sua planilha corretamente - isso pode envolver simplesmente a criação das fórmulas apropriadas uma vez, depois copiá-las para baixo em uma coluna para obter seus valores. Em qualquer caso - provavelmente é melhor pensar em comparar suas previsões com as suas previsões através de algo como o Mean Absolute Scaled Error, ou alguma outra técnica que evite o quão perto as projeções do modelo são para os valores reais vistos nos dados. Fazer uma regressão linear simples dos valores reais nas projeções não é uma ótima maneira de fazer isso - dá-lhe um valor de comparação, mas não entre sua projeção e o valor, mas uma transformação linear da sua função e do valor. Certamente, se você fizer a regressão linear, e você obtém um coeficiente de interceptação que não é igual (ou pelo menos fechado) a zero - ou um coeficiente de inclinação que não é igual (ou pelo menos fechado) a um, é um sinal de Um problema substancial com seu modelo, não importa o quão bom são as estatísticas de bondade de ajuste da regressão respondidas no dia 6 de novembro às 23:14
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