평균 절대 편차 가중 이동 평균

통계 계산기 평균 절대 편차 MAD. Mean 절대 편차 계산기. 이 계산기는 데이터 세트에서 평균 절대 편차를 계산합니다. 데이터가 전체 모집단에 대한 것인지 아니면 표본에 대한 것인지 지정하지 않아도됩니다. 관찰 된 모든 값을 입력하거나 붙여 넣기 만하면됩니다. 위의 상자 값은 숫자 여야하며 쉼표, 공백 또는 줄 바꿈으로 구분할 수 있습니다. 데이터 제출 버튼을 눌러 계산을 수행합니다. 계산기를 지우려면 재설정을 누릅니다. 평균 절대 편차는 무엇입니까? 분산 데이터 세트의 값이 평균값과 얼마나 차이가 나는지에 대한 척도 절대 값은 반대 부호가 서로 상쇄되는 것을 피하기 위해 사용됩니다. 절대 절대 값 공식. 이 계산기는 다음 계산식을 사용하여 절대 편차를 의미합니다. n은 관측 값의 수, x-bar는 관측 값의 평균, xi는 개별 값입니다 .2009-2016 Giorgio Arcidiacono. How Mean Absolute Deviation MAD Help please. 2005 년 5 월부터 백화점의 구매 관리자는 4 개월 이동 평균을 사용하여 다음 달에 판매를 예측했습니다. 더보기 판매 데이터 2005 년 5 월 이후 구매 관리자는 백화점은 4 개월 이동 평균을 사용하여 다음 달에 판매를 예측했습니다. 1 월에서 7 월까지의 판매 데이터는 아래 표에 나와 있습니다. 4주기 이동 평균 예측에 대한 평균 절대 편차 MAD 예측값은 다음과 같습니다. 10 진수 2 자리의 정확도로 계산 MAD를 반올림하여 정수로 지정하십시오. MAD를 데이터 자체 만보고 MAD와 비교하여 이동 평균을 구하는 것은 흥미로울 수 있습니다. 약간의 추가 색상 추가 이것은 원시 데이터에 비해 이동 평균의 스무딩 효과를 나타냅니다. 평균 1 나노 미터. 평균 8 년 전. 평균 절대 편차가 기록되었습니다. 지난 주 예보 금요일 포스트, 우리는 이동 평균 예측 방법을 모두 간단한 및 가중치 토론 시간 시리즈가 고정되어, 즉, 식별 할 수없는 추세 또는 계절성을 전시하고 일상적인 존재의 무작위성, 그리고 이동 평균 방법 또는 단순한 경우에만 적용됩니다 전체 시리즈의 평균은 다음 몇 기간을 예측하는 데 유용합니다. 그러나 대부분의 시계열은 고정 된 소매 판매에는 추세, 계절 및주기 요소가 있지만 공공 시설에는 전기 및 열 사용에 영향을주는 추세 및 계절 요인이 있습니다. , 이동 평균 예측 접근법은 바람직한 결과보다 좋지 않은 결과를 제공 할 수 있습니다. 또한 최근 매출 수치는 일반적으로 미래 판매량을 나타냅니다. 따라서 최근 관측치에 더 많은 비중을 두는 예측 시스템이 필요합니다. 지수 평활화 입력. smoo에 대한 시계열에서 가장 최근 값의 고정 된 수를 사용하는 이동 평균 모델 사물과 예측, 지수 스무딩은 모든 값을 시계열로 통합하고 현재 데이터에 가장 큰 가중치를두고 시간 경과에 따라 기하 급수적으로 감소하는 오래된 관측에 대한 가중치 데이터 집합의 모든 이전 기간을 강조하므로 지수 평활화 모델은 재귀 적입니다 시계열에 강한 계절성이나 추세가 나타나지 않을 경우 지수 평활 단일 지수 평활화의 가장 간단한 형태를 적용 할 수 있습니다. 단일 지수 평활화의 공식은 다음과 같습니다. 이 방정식에서 t 1은 t 1 기간의 예측 값을 나타냅니다. 현재 기간의 실제 값, tt는 현재 기간의 예측 값, t는 평활 상수 또는 알파, 0과 1 사이의 숫자입니다. 알파는 시계열에서 가장 최근의 관측치에 지정한 가중치입니다. 기본적으로, 이 기간의 실제 가치에 대한 다음 기간에 대한 예측과이 기간에 대해 예측 한 가치를 기반으로합니다. 그 전에 기간에 대한 예측을 기반으로합니다. 당신이 10 주 동안 사업에 있었고 11 주 동안 판매를 예측하고 있다고 가정합시다. 처음 10 주 동안의 판매입니다. 위의 방정식을 통해, 주 11에 대한 예측과 함께 주 10, 9 및 주 1까지의 예측 값이 필요합니다. 주 1에는 선행 기간이 없기 때문에 예측할 수 없습니다. 스무딩 상수 또는 알파를 사용하여 예측에 사용할 수 있습니다. 초기 예측 결정. 지수 평활화 모델을 구성하는 첫 번째 단계는 시계열에서 첫 번째 기간에 대한 예측 값을 생성하는 것입니다. 가장 일반적인 방법은 예측 값 실제 값 200에 해당하는 주 1의 다른 예가이 예에 대한 이전 판매 데이터를 가지고 있지만 모델을 구성하는 데이 데이터를 사용하지 않으면 평균을 취할 수 있습니다. 직전의 몇 조 eriods 및 그것을 예측으로 사용하는 방법 당신이 초기 예측을 결정하는 방법은 주관적입니다. 얼마나 큰 알파가되어야합니다. 이것은 또한 판단 전화이며 적절한 알파를 찾는 것은 시행 착오의 대상이됩니다 일반적으로 시계열이 매우 안정적이라면, 작은 것이 적절합니다 그래프에서 판매를 시각적으로 검사하는 것은 알파를 정확히 찾아내는 데에도 유용합니다. 중요한 이유는 크기가 더 가깝기 때문에 1에 가깝기 때문에 결정할 때 가장 최근 값에 더 많은 가중치가 할당됩니다 예상치가 높을수록 예측이 시계열의 패턴에보다 신속하게 조정되고 발생하는 스무딩이 줄어 듭니다. 마찬가지로, 0에 가까울수록 예측을 결정할 때 초기 관측치에 가중치가 높을수록 예측치가 더 느리게 조정됩니다. 패턴의 시계열 및 발생하는 스무딩 증가 10 주간의 판매를 시각적으로 검사합니다. 지수 평활화 프로세스. 판매량은 다소 고르지 만 200 ~ 235 L로 진동합니다 et는 0의 알파로 시작합니다. 그러면 다음 표가 나타납니다. 예상치가 정확하지 않더라도 특정 주에 대한 실제 가치가 2 주에서 5 주까지 예상 한 것보다 높을 때 3 주에서 6 주까지의 예측은 실제 값이 예측보다 낮을 때 위쪽으로 조정됩니다 (예 : 6, 8, 9, 10 주). 다음 주에 대한 예측은 하향 조정됩니다. 나중에 이동할 때주의하십시오 기간이 길어질수록 이전 예상치는 추후 예측에서 중요한 역할을합니다. 추후 기하 급수적으로 감소합니다. 위의 표를 보면 11 주 예측이 220 8보다 낮고 10 주 예측 따라서 우리의 알파와 우리의 과거 판매량을 바탕으로, 11 주 후의 판매는 215 일이 될 것입니다. 4 1 주일 ~ 10 주 동안의 실제 매출액과 예상 판매량의 그래프를보십시오. 예측 판매가 실제, 그리고 당신은 어떻게 forecas 볼 수 있습니다. ted 판매 라인은 실제 판매 시간 계열의 스파이크와 딥으로 조정됩니다. 작거나 큰 알파를 사용했다면 어떻게 될까요? 알파 30 개와 70 개 중 하나를 사용하여 보여줍니다. 그러면 다음 표와 그래프가 나타납니다. 0의 알파, 우리는 3 개의 상수 중에서 가장 낮은 MAD로 끝납니다. 예측의 의존성을 판단하는 것이 항상 MAD를 최소화하는 것이 아니라 결국 MAD의 편차입니다. 각각의 절대 편차가 얼마나 극적인지 주목하십시오 주간에서 주간의 알파 변화 예측은보다 높은 MAD를 생성하지만 개별 편차 중에서 분산이 적은 알파를 사용하면 더 신뢰할 수 있습니다. 지수 평활에 대한 제한. 지수 평활화는 장기 예측을위한 것이 아닙니다. 일반적으로 1 ~ 2 개를 예측하지만 앞으로는 거의 3 개를 예측할 수 없습니다. 또한 판매량이나 가격 수준이 갑자기 급격하게 변화하고 시계열이 새로운 수준에서 계속되면 알고리즘의 속도가 느려집니다. 갑작스런 변화를 따라 잡으십시오. 따라서 더 큰 예측 오류가 발생할 것입니다. 그런 상황에서는 변경 전의 이전 기간을 무시하고 새로운 레벨로 지수 평활화 프로세스를 시작하는 것이 가장 좋습니다. 마지막으로이 게시물에서는 단일 지수 평활화 데이터에 눈에 띄는 계절성이나 추세가없는 경우에 사용됩니다. 데이터에 눈에 띄는 추세 나 계절 패턴이있는 경우 단일 지수 평활화로 인해 심각한 예측 오류가 발생합니다. 이러한 패턴을 조정하려면 이중 지수 평활화가 필요합니다. 다음 주에 두 배의 지수 평활화 ■ 예측 된 금요일 게시물. 가장 쉽고 가장 일반적인 시계열 예측 기술 중 하나는 이동 평균의 방법입니다. 이동 평균법은 판매, 새로운 저축과 같은 변수의 여러 연속 기간 계정 개설, 워크샵 참석자 등 당신은 예측을하고 다른 데이터는 다음 기간의 가치를 예측할 수 없습니다 종종 지난 몇 달 동안의 판매량을 사용하여 향후 판매량을 예측하는 것이 바람직하지 않은 추정치보다 바람직합니다. 그러나 이동 평균법은 부주의하게 적용될 경우 심각한 예측 오류가 발생할 수 있습니다. 평균 이동 방법. 기본적으로 이동 평균은 다음 기간 지난 3 월 동안 3 개월 동안 사업을하고 4 월 매출을 예측하고 싶다고 말하면 지난 3 개월 동안의 매출은 이렇게 보입니다. 가장 간단한 접근법은 1 월부터 3 월까지의 평균을 취하여이를 사용하여 4 월 매출을 추정하는 것입니다. 129 134 122 3 128 333.Hence는 1 월에서 3 월까지의 매출을 기준으로 4 월의 매출이 128,333이 될 것이라고 예측합니다. 4 월 실제 판매가 들어 오면 이번 2 월에서 4 월까지 5 월에 대한 예측을 계산할 수 있습니다 이동 평균 예측에 사용하는 기간 수와 일치해야합니다. 이동 평균 예측에서 사용하는 기간 수는 임의로 지정되며 예측을 생성하고자하는 기간은 2 기간 또는 5 또는 6 기간 만 사용할 수 있습니다. 위의 접근법은 단순한 이동 평균입니다. 때로는 최근 달의 판매량이 다음 달 판매량의 영향력있는 요인 일 수 있으므로 예측 모델에서 더 가깝게 그 달을 더 가깝게하려고합니다. 이것은 가중 이동 평균입니다. 당신이 할당하는 가중치는 순전히 임의적입니다. 3 월의 판매량을 50으로, 2 월에 30을, 1 월에 20으로하고 싶다고합시다. 그러면 4 월에 대한 예측치는 127,000입니다. 122 50 134 30 129 20 127.L 이동 평균법의 모방 이동 평균은 평활화 예측 기법으로 간주됩니다. 시간이 지남에 따라 평균을 취하기 때문에 데이터 내의 불규칙한 발생의 효과를 부드럽게하거나 부드럽게합니다. 결과적으로 계절성, 비즈니스주기 및 기타 요인의 영향 임의의 이벤트로 인해 예측 오류가 급격히 증가 할 수 있습니다 전체 1 년 동안의 데이터를 살펴보고 3 기간 이동 평균과 5 기간 이동 평균을 비교하십시오. 이 예에서는 예측을 작성하지 않았지만 이동 평균 첫 3 개월 이동 평균은 2 월이고 평균은 1 월, 2 월 및 3 월입니다. 5 개월 평균에 대해서도 비슷합니다. 이제 다음 차트를 살펴보십시오. 3 개월 이동 평균 시리즈가 실제 판매 시리즈보다 훨씬 매끄럽지 않습니다. 그리고 5 개월 이동 평균은 어떻습니까? 더 부드럽습니다. 따라서 이동 평균에서 사용하는 기간이 길수록 시간이 더 부드럽습니다. 예측을 위해 간단한 이동 평균이 가장 정확한 방법이 아닐 수도 있습니다. 회귀와 같은 고급 예측 방법을 위해 시계열의 계절적, 불규칙적 및 순환 적 구성 요소를 추출하려고 할 때 이동 평균법이 매우 유용합니다. 및 ARIMA를 사용하고 시계열 분해에 이동 평균을 사용하는 방법에 대해서는이 시리즈의 뒷부분에서 다룹니다. 이동 평균 모델의 정확도 결정 일반적으로 실제 결과와 예측 결과 간의 오차가 가장 적은 예측 방법이 필요합니다. 예측 정확도의 가장 일반적인 척도는 Mean Absolute Deviation MAD입니다. 이 접근법에서 예측을 생성 한 시계열의 각 기간에 대해 해당 기간의 실제 값과 예측값의 차이 절대 값을 취합니다. 그런 다음 당신은 그 절대적인 편차를 평균합니다. 그리고 당신은 MAD의 측정 값을 얻습니다. MAD는 당신이 평균 한 기간 수를 결정하는데 도움이 될 수 있습니다. 당신이 각 기간에 두는 가중치 일반적으로, 가장 낮은 MAD를 얻는 결과를 선택합니다. MAD가 계산되는 방법의 예입니다. MAD는 단순히 8, 1 및 3의 평균입니다. 이동 평균 반복 요행 예측에 이동 평균을 사용하는 경우 기억하십시오. 이동 평균은 단순하거나 가중치가 될 수 있습니다. 평균에 사용하는 기간 수와 각 할당 가중치는 엄격하게 임의적입니다. 시계열 데이터의 불규칙 패턴을 부드럽게 평균화하면 사용 기간이 길어집니다. 각 데이터 요소가 많을수록 스무딩 효과가 커집니다. 매끄러운 작업 때문에 가장 최근의 몇 개월 동안의 판매를 기준으로 다음 달의 판매를 예측하면 데이터의 계절성, 주기적 및 불규칙한 패턴으로 인해 큰 편차가 발생할 수 있습니다. 이동 평균 방법의 더 나은 예측 방법에 대한 시계열을 분해하는 데 유용 할 수 있습니다. 다음주 지수 스무딩 다음 주에 예보 금요일 우리는 지수 평활화 방법 , 당신은 이동 평균 예측 방법보다 훨씬 뛰어날 수 있음을 알게 될 것입니다. 왜 우리의 금요 금요일 게시물이 목요일에 나타나는지 알지 못합니다. 알아보십시오. 새 게시물을 참조하십시오.