مؤثرة - متوسط - عمليات إدارة

وفي الممارسة العملية، يوفر المتوسط ​​المتحرك تقديرا جيدا لمتوسط ​​السلاسل الزمنية إذا كان المتوسط ​​ثابتا أو ببطء التغير في حالة المتوسط ​​الثابت، تعطي أكبر قيمة m أفضل التقديرات للمتوسط ​​الأساسي للمراقبة الأطول فإن الفترة من متوسط ​​آثار التباين. الغرض من توفير m أصغر هو السماح للتنبؤ للرد على تغيير في العملية الكامنة لتوضيح، نقترح مجموعة البيانات التي تتضمن التغييرات في الوسط الأساسي من السلاسل الزمنية و يبين الشكل السلاسل الزمنية المستخدمة للتوضيح مع متوسط ​​الطلب الذي تم توليد السلسلة من خلاله يبدأ المتوسط ​​ك ثابت عند 10 ابتداء من الوقت 21، يزداد بمقدار وحدة واحدة في كل فترة حتى يصل إلى قيمة 20 في الوقت 30 ثم يصبح ثابتا مرة أخرى يتم محاكاة البيانات عن طريق إضافة إلى المتوسط، ضوضاء عشوائية من توزيع عادي مع صفر يعني والانحراف المعياري 3 وتقريب نتائج المحاكاة إلى ن الجدول الصحيح يبين الملاحظات المحاكاة المستخدمة للمثال عندما نستخدم الجدول، يجب علينا أن نتذكر أنه في أي وقت معين، إلا أن البيانات السابقة معروفة. التقديرات من المعلمة نموذج، لثلاث قيم مختلفة من m هي ويظهر مع متوسط ​​السلاسل الزمنية في الشكل أدناه يبين الشكل متوسط ​​التقدير المتحرك للمتوسط ​​في كل مرة وليس التنبؤات من شأن التنبؤات أن تحول منحنيات المتوسط ​​المتحرك إلى اليمين حسب الفترات. وهناك استنتاج واحد واضح على الفور من الشكل بالنسبة للتقديرات الثلاثة جميعها، فإن المتوسط ​​المتحرك يتخلف عن الاتجاه الخطي، مع زيادة الفارق مع m الفارق الزمني هو المسافة بين النموذج والتقدير في البعد الزمني نظرا للتأخير، يقل المتوسط ​​المتحرك عن الملاحظات باعتبارها متوسطا يزداد انحياز المقدر هو الفرق في وقت محدد في متوسط ​​قيمة النموذج والقيمة المتوسطة التي يتنبأ بها المتوسط ​​المتحرك التحيز عند زيادة المتوسط هو سالب بالنسبة إلى المتوسط ​​المتناقص يكون التحيز موجبا التأخر في الزمن والانحياز المعطى في التقدير هما دالتان m كلما زادت قيمة m كلما زاد حجم التأخر والتحيز. وبالنسبة لسلسلة متزايدة باستمرار مع الاتجاه a فإن قيم التأخر والتحيز لمقدر المتوسط ​​تعطى في المعادلات أدناه. لا تتطابق منحنيات المثال مع هذه المعادلات لأن نموذج المثال لا يتزايد بشكل مستمر، بل يبدأ كتغيير ثابت للاتجاه ثم يصبح ثابتا مرة أخرى تتأثر منحنيات المثال أيضا بالضوضاء. وتتمثل توقعات المتوسط ​​المتحرك للفترات في المستقبل عن طريق تحويل المنحنيات إلى اليمين زيادة الفارق والتحيز تناسبيا تشير المعادلات أدناه إلى التأخر والتحيز لفترات التنبؤ في المستقبل عند مقارنته بمعلمات النموذج مرة أخرى، هذه الصيغ هي لسلسلة زمنية ذات اتجاه خطي ثابت. لا ينبغي أن نندهش عند هذه النتيجة ويستند المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​على بافتراض وجود متوسط ​​ثابت، والمثال له اتجاه خطي في المتوسط ​​خلال جزء من فترة الدراسة بما أن السلاسل الزمنية الحقيقية نادرا ما تتوافق تماما مع افتراضات أي نموذج، يجب أن نكون مستعدين لمثل هذه النتائج. يمكننا أيضا أن نستنتج من الشكل أن تباين الضوضاء له أكبر تأثير بالنسبة إلى m أصغر. ويكون التقدير أكثر تقلبا بكثير بالنسبة للمتوسط ​​المتحرك البالغ 5 من المتوسط ​​المتحرك البالغ 20. ولدينا الرغبة المتضاربة في زيادة m لتقليل تأثير التباين الناجم عن والضوضاء، وتقليل m لجعل التنبؤ أكثر استجابة للتغيرات في المتوسط. الخطأ هو الفرق بين البيانات الفعلية والقيمة المتوقعة إذا كانت السلسلة الزمنية هي حقا قيمة ثابتة القيمة المتوقعة من الخطأ هو صفر و يتكون التباين في الخطأ من مصطلح دالة ولفترة ثانية هي تباين الضوضاء. والمصطلح الأول هو تباين المتوسط ​​المقدر مع عينة من الرصدات m، على افتراض أن البيانات من السكان الذين لديهم متوسط ​​ثابت يتم تقليل هذا المصطلح من خلال جعل m كبيرة قدر الإمكان A كبير يجعل التوقعات لا تستجيب لتغيير في السلسلة الزمنية الأساسية لجعل التنبؤ تستجيب للتغييرات، نريد m صغيرة قدر الإمكان 1، ولكن هذا يزيد من تباين الخطأ يتطلب التنبؤ العملي قيمة وسيطة. التنسيق مع إكسيل. الوظيفة الإضافية للتنبؤ تنفذ صيغ المتوسط ​​المتحرك يوضح المثال التالي التحليل الذي توفره الوظيفة الإضافية لعينة البيانات في العمود B الأول 10 فحوصات مفهرسة -9 إلى 0 بالمقارنة مع الجدول أعلاه، يتم تغيير مؤشرات الفترة بمقدار -10. توفر الملاحظات العشرة الأولى قيم بدء التشغيل للتقدير وتستخدم لحساب المتوسط ​​المتحرك للفترة 0 عمود ما 10 يبين المتوسطات المتحركة المحسوبة المتوسط ​​المتوسط ​​المتحرك m موجود في الخلية C3 يبين العمود 1 من العمود 1 توقعا لفترة واحدة في المستقبل الفاصل الزمني للتنبؤ في الخلية D3 عندما تكون الفوريكا يتم تغيير الفاصل الزمني ست إلى عدد أكبر يتم تحويل الأرقام في العمود فور أسفل. ويبين العمود إر 1 E الفرق بين الملاحظة والتنبؤ على سبيل المثال، الملاحظة في الوقت 1 هو 6 القيمة المتوقعة من المتوسط ​​المتحرك في الوقت 0 هو 11 1 الخطأ ثم هو -5 1 يتم حساب الانحراف المعياري ومتوسط ​​الانحراف متوسط ​​درهم في الخلايا E6 و E7 على التوالي. القيم الأكبر من توفير وزن أكبر نسبيا إلى بيانات أكثر حداثة من القيم الأصغر من مع قيمة 1، هي آخر نقطة بيانات مع القيمة 0، هي نفسها كما يوضح الشكل تقديرات المعطيات التي تم الحصول عليها لثلاث قيم مختلفة مع متوسط ​​السلسلة الزمنية على الرغم من أن نموذج هذه الطريقة ثابت، فإننا توضيح الاستجابة إلى سلسلة زمنية مع اتجاه يتضمن المثال المحاكاة اتجاه 1 من 20 إلى 30.A متخلفة مميزة، مماثلة لتلك المرتبطة مع متوسط ​​المتوسط ​​المتحرك، ويمكن أيضا أن ينظر إليه في الشكل التأخر والتحيز يمكن التعبير عن تقدير التمهيد الأسي كدالة لكمية a في التعبير هي قيمة الاتجاه الخطي. للحصول على قيم أصغر نحصل على تأخر أكبر استجابة للاتجاه. الخطأ هو الفرق بين البيانات الفعلية و القيمة المتوقعة إذا كانت السلاسل الزمنية حقا قيمة ثابتة، فإن القيمة المتوقعة للخطأ هي صفر، ويتألف تباين الخطأ من مصطلح دالة ولفترة ثانية هي تباين الضوضاء. والتباين من الخطأ يزداد كزيادات لتقليل تأثير الضوضاء، نود أن نجعل صغيرا قدر الإمكان 0، ولكن هذا يجعل التنبؤ لا يستجيب لتغيير السلسلة الزمنية الأساسية لجعل التنبؤات تستجيب للتغييرات، ونحن نريد كبيرة قدر الإمكان 1، ولكن هذا يزيد من اختلاف الخطأ يتطلب التنبؤ العملي قيمة وسيطة. نحن نساوي الخطأ التقريبي للمتوسط ​​المتحرك وأساليب التمهيد الأسي. g متوسط ​​لدينا أكثر من 79 دورات الكلية التي تعد لك لكسب الائتمان عن طريق الامتحان التي قبلت من قبل أكثر من 2000 الكليات والجامعات يمكنك اختبار من العامين الأولين من الكلية وإنقاذ الآلاف من درجة الخاص بك يمكن لأي شخص كسب الائتمان عن طريق الامتحان بغض النظر عن العمر أو مستوى التعليم. التمويل الائتمان إلى المدرسة من اختيارك. ليس متأكدا ما الكلية التي ترغب في حضور بعد لديها الآلاف من المقالات حول كل درجة يمكن تخيلها، مجال الدراسة والمسار الوظيفي التي يمكن أن تساعدك على العثور على المدرسة التي الحق ل you. Research المدارس، درجات Careers. Get المعلومات غير منحازة تحتاج إلى العثور على المدرسة المناسبة. استعراض المقالات حسب الفئة.