تتحرك المتوسط محورها

1. (الرياضيات) الهندسة أ. نقطة الوسط من أي سطر أو شخصية، إسب النقطة داخل دائرة أو مجال على مسافة متساوية من أي نقطة على محيط أو سطح ب. النقطة في الجسم التي يمكن من خلالها اعتبار قوة محددة للعمل، مثل مركز الثقل 2. (فيزياء عامة) النقطة أو المحور أو المحور الذي تدور حوله الجسم 3. نقطة أو منطقة أو جزء هو تقريبا في منتصف مساحة أكبر أو حجم 4. المكان الذي يتركز بعض النشاط المحدد: مركز للتسوق. 5. الشخص أو الشيء الذي هو محور الاهتمام 6. مكان النشاط أو النفوذ: مركز السلطة. 7. شخص، مجموعة، سياسة، أو شيء في الوسط 8. (الحكومة والسياسة أمبير الدبلوماسية) (عادة العاصمة) أ. وهو حزب سياسي أو جماعة تحبذ الاعتدال، ولا سيما الأعضاء المعتدلين في الجمعية التشريعية ب. (كمعدل): تحالف بين الوسط واليسار. 9. (علم وظائف الأعضاء) فيسيول أي جزء من الجهاز العصبي المركزي الذي ينظم وظيفة معينة: مركز الجهاز التنفسي. 10. (الهندسة الميكانيكية) شريط مع نقطة مخروطي على الشغل أو جزء يمكن أن تحول أو الأرض 11. (الهندسة الميكانيكية) علامة لكمة أو ثقب مخروطي صغير في جزء ليتم حفرها، والتي تمكن من نقطة الحفر أن يكون موجودا بدقة 12. (جنرال سبورتينغ شروط) رياضة a. لاعب يلعب في منتصف الخط الأمامي ب. الفعل أو مثيل تمرير الكرة من الجناح إلى منتصف الميدان، المحكمة، الخ 13. (كرة السلة) كرة السلة أ. موقف لاعب الذي يقفز للكرة في بداية اللعب ب. لاعب في هذا الموقف 14. (الرماية) الرماية أ. الحلقة حول الثيران العين b. وهي لقطة تضرب هذه الحلقة 15. للتحرك نحو وضع علامة أو وضعها أو وضعها في مركز 16. (تر) للتركيز أو الجمع بين: إلى مركز الأفكار. 17. (غالبا ما يكون من خلال: على) ليكون وجهة نظر رئيسية أو موضوع: الرواية تركز على الجريمة. 18. (الهندسة الميكانيكية) (تر) لضبط أو تحديد موقع (قطعة الشغل أو جزء) باستخدام مركز 19. (إنتر فول أو جولة) ليكون كمركز 20. (الرياضة العامة الشروط) (تر) الرياضة لتمرير (الكرة) في منتصف الميدان أو المحكمة C14: من سينتروم اللاتينية نقطة ثابتة من البوصلة، من إبرة كينترون اليونانية، من كينتين لخز 1. (بلاسينام) المركز (سنت) المنطقة الوسطى التي يسكنها سكان أستراليا 2. (بلاسينام) منطقة من وسط فرنسا: عموما منخفضة مستنقع أساسا من قبل الأنهار لوار، لوير، و شير cen8226tre Cen8226tre منطقة العاصمة في وسط فرنسا، سو من باريس. 2،371،000 15،390 متر مربع. (39،062 كيلومتر مربع). وسط شكل أو منطقة ثنائية الأبعاد هو الجزء الأبعد من جانبيه، حوافه، أو حدوده. في وسط الحديقة كانت شجرة الارز كبيرة. وكان فوستر يقف في منتصف الغرفة. يستخدم المركز بطريقة مماثلة، ولكنه عادة ما يشير إلى نقطة أو موقف أكثر دقة. على سبيل المثال، في الرياضيات تتحدث عن مركز الدائرة، وليس الوسط. . مركز الإعصار. في اللغة الإنجليزية الأمريكية، يتم كتابة هذه الكلمة مركز. في وسط النصب كان صورة. 3. معاني أخرى من الوسط منتصف الطريق أو النهر هو الجزء الذي هو أبعد من جانبيه أو البنوك. . على طول، ال التعريف، خصر، بسبب، ال التعريف، هيغواي. تمكنا من سحب إلى الرمل في منتصف النهر. منتصف الحدث أو فترة من الزمن هي الفترة التي هي في منتصف الطريق بين بدايتها ونهايتها. هبطنا في كانتون في وسط عاصفة غزيرة. . منتصف ديسمبر. مشاركة الماضي: تركزت جيروند: توسيط 1. نقطة الوسط، أو وسط أي شيء نقطة أو منطقة أبعد من الحافة. مركز دائرة وسط المدينة. ميدلبونت، ميدل سينتروم سينترو ستيد، سينتروم دير ميتلبونكت ميدت ميدتبونكت سينتروم سينترو كيسكبونكت، كيسكوس كيسكوستا سينتر سريدت كزبونت تيتيك بوسات ميغا ميبر سينترو سينتراس، فيدوريس سينترس بهاجيان تنغاه ميدلبونت. سينتروم ميدت. midtpunkt. سينتروم سينتروم: سينترو سينترو ستريد، سينتروم سريدي سينتر سينتروم ميركيز ترونغ تم 2. مكان وجود، أو مصممة ل، نشاط معين، مصلحة الخ. مركز للصناعة مركز التسوق مركز رياضي. سينتروم سينترو ستيديسكو، سينتروم داس زنتروم سينتر - center سينترو مركز كسكوس مركز سريدت، سريدينا كزبونت بوسات ميست سينترو سينترس سينتر بوسات سينتروم سنتر سينتروم سينترو سينترو ستريديسكو سريدي مركز سينتر مركز ميركيز ترونغ تم 3. النقطة الرئيسية (من الفائدة الخ). مركز الاهتمام. بونت، ميدلبونت سينترو تيت دير ميتلبونكت hoved - سينتر سينترو كيسكبونكت كيسكيبيست سينتر سريدت كزبونت بوسات aal-، megin - سينترو سينتراس سينترس ترتومبو ميدلبونت ميدتبونكت. سينتروم سينتروم. رودك سينترو سينترو إيسكو سريدي سريديت ميديلبونكت، سينتروم إلجي ميركيزيودا، إم مو شت 1. تو بلاس، أور تو بي، أت ذي سينتر. سينترير سينتراليزار (-se) أومستيت، دو سينترا، بت v سينترو إن دن ميتلبونكت ستيلن أنبرينج i ميدتن أنبرينج ميدت p سنترير سينتر كسكبونكتي أسيتاما، كيسكبونكتيس أوليما كيسكيت سينترر، سنتريراتي كزبونتبا ليت بيرادا دي تينغاه سيتجافرا ميجو، ليجيا هيرسلو سينترار. إسير آل سينترو بادتي فيدور، بتي فيدوريج كونسنترت سينتر دي تنغاه-تنغاه إن هيت ميدن بلاتسن، زيجن سنترير. سيت i ميدتن زيرودكوا سينتراليزار (-se) a سينترا () أوميستني دو سينترا بي ستريدوم بيتي v سريديو سنترياتي ستلا (ستا) i ميتبونكتن، ست (سيتا) i ميتبونكتن، سنتريرا أورتلاماك، أورتايا يرليتيرمك. () t فو ترونغ تم. 2. (مع على) التركيز جولة. خططها دائما تركز على طفلها. تيجسبيتس ويس أوب () سينترار-سي سوستديت (سي) نا كونزنتريرن كونسنتررير سينترارس سينترارس (ميليجي، كليجي مبر) كيرلما كيسكيتي سي كونسنترر بيتي أوريدوتوين فمر سسبونتوسول تيربوسات سناست أم أتسنتارارزي () سوكتيس أبي، كونسنتروتيس كونسنترتيز تومبوان زيش كونسنتررن أوب سامل سيغ أوم. كونسنترير سيغ أوم. دري سيغ أوم سكوبيا سي سينترار-سي a سي كونسيكترا (أسوبرا) ستريدي سا (نا) أوسريدويتي سي سينتريراتي كريتسا كرينغ إترافندا توبلانماك يونلاماك ()، () تب ترونغ لينك تو ذيس بادج: تقع الأراضي المنخفضة حول شقيقين ولدوا خمسة عشر شهرا فقط وبصرف النظر، الذين في 1960s يتم رسمها إلى الحركات القطبية المعاكسة. وكانت تلك الأشياء تتمحور حول شخصيات أكبر: كوبي وشاك وفيل. وفي إطار متابعة هذين الموضوعين البحثيين المركزيين، تهدف اللجنة إلى تطوير عمليات تحويل الكتلة الحيوية العملية التي تتسم بالكفاءة من حيث التكلفة لتشجيع استبدال الموارد الأحفورية التي تركز على النفط والمساهمة في إنشاء مجتمع لإعادة تدوير الطاقة. الشركات مع الثقافات الشركات التي تتمحور حول المثل العليا تحمل دورات لا مفر منه لتصبح العلامات التجارية الشهيرة. 95) المجلد الثاني التكيف ثلاثة الحكايات الصينية تتمحور حول النضال الفريد للفنان. كما تم تقديم تقرير أبحاث أفس المتمركز حول صب منخفض الضغط من سبائك المغنيسيوم AZ91 و AM50، من قبل J. ويتمحور الكتاب في المقام الأول حول سبع قواعد، بما في ذلك إنشاء قاعدة القيم الغنية، وتوسيع الدوائر الخاصة بك، خلق فرص مشتركة، وإعادة إنشاء نيتورلد الخاص بك. في الوقت الذي يكون فيه الأربعة الكبار - ان بي سي، سي بي اس، اي بي سي، وفوكس - لديهم سوى حفنة من البرامج تتمحور حول السود، أوين و وب قد رسست برمجتها مع الكوميديا ​​يضم الأمريكيين الأفارقة. إذا كان ورنت للألوان مضيئة بشكل غير طبيعي، قد تعتقد أنك كنت تبحث في تموجات تتمحور حول زوج من الصخور المغمورة بالكاد في مجموعة من المياه. ويتمحور حجر الزاوية الآخر في برنامج تنشيط مقاطعة ناسو حول تعزيز هاسو هاب، المركز التجاري والمالي للمقاطعة، والتي سيتم قريبا ربطها معا عن طريق شبكة نقل سطح أرضي جديدة توفر بديلا للسيارات سائق واحد. في ديترويت أكبر، تمحور التعويض حول 25،000 إلى 30،000 سنويا. المتوسط ​​المتحرك: ما هو وكيفية حسابه مشاهدة الفيديو أو قراءة المقال أدناه: المتوسط ​​المتحرك هو أسلوب للحصول على فكرة عامة عن الاتجاهات في مجموعة بيانات وهو متوسط ​​أي مجموعة فرعية من الأرقام. والمتوسط ​​المتحرك مفيد للغاية للتنبؤ بالاتجاهات الطويلة الأجل. يمكنك حسابه لأي فترة من الزمن. على سبيل المثال، إذا كان لديك بيانات مبيعات لفترة عشرين عاما، يمكنك حساب متوسط ​​متحرك لمدة خمس سنوات، ومتوسط ​​متحرك لمدة أربع سنوات، ومتوسط ​​متحرك لمدة ثلاث سنوات، وما إلى ذلك. وكثيرا ما يستخدم محللو سوق الأسهم متوسطا متحركا يتراوح بين 50 أو 200 يوم لمساعدتهم على رؤية الاتجاهات في سوق الأسهم وتوقع (أينما كانت) الأسهم. يمثل المتوسط ​​قيمة 8220middling 8221 لمجموعة من الأرقام. المتوسط ​​المتحرك هو نفسه تماما، ولكن يتم حساب المتوسط ​​عدة مرات لعدة مجموعات فرعية من البيانات. على سبيل المثال، إذا كنت ترغب في متوسط ​​متحرك لمدة عامين لمجموعة بيانات من 2000 و 2001 و 2002 و 2003 ستجد متوسطات للمجموعات الفرعية 20002001 و 20012002 و 20022003. وعادة ما يتم رسم المتوسطات المتحركة ويتم تصويرها بشكل أفضل. حساب متوسط ​​متحرك لمدة خمس سنوات مثال لمشكلة العينة: حساب متوسط ​​متحرك لمدة خمس سنوات من مجموعة البيانات التالية: (4M 6M 5M 8M 9M) ​​5 6.4M متوسط ​​مبيعات المجموعة الفرعية الثانية من خمس سنوات (2004 8211 2008). (6M 5M 8M 9M 5M) 5 6.6M متوسط ​​مبيعات المجموعة الفرعية الثالثة من خمس سنوات (2005 8211 2009). تتمحور حول 2007، هو 6.6M: (5M 8M 9M 5M 4M) 5 6.2M مواصلة حساب كل خمس سنوات، حتى تصل إلى نهاية المجموعة (2009-2013). هذا يمنحك سلسلة من النقاط (المتوسطات) التي يمكنك استخدامها لرسم مخطط للمتوسطات المتحركة. يوضح جدول إكسيل التالي المتوسطات المتحركة المحسوبة للفترة 2003-2012 مع مؤامرة مبعثر للبيانات: شاهد الفيديو أو اقرأ الخطوات التالية: يحتوي إكسيل على وظيفة إضافية قوية، وهي أداة تحليل البيانات (كيفية تحميل البيانات أداة تولباك تولباك) التي تمنحك العديد من الخيارات الإضافية، بما في ذلك وظيفة المتوسط ​​المتحرك الأوتوماتيكي. وظيفة ليس فقط بحساب المتوسط ​​المتحرك بالنسبة لك، فإنه أيضا الرسوم البيانية البيانات الأصلية في نفس الوقت. مما يوفر لك الكثير من ضربات المفاتيح. إكسيل 2013: الخطوات الخطوة 1: انقر فوق علامة التبويب 8220Data8221 ثم انقر فوق 8220 تحليل البيانات. 8221 الخطوة 2: انقر 8220 متوسط ​​المتوسط ​​8221 ثم انقر فوق 8220OK.8221 الخطوة 3: انقر فوق المربع 8220 الإدخال 8221 ثم حدد البيانات الخاصة بك. إذا قمت بتضمين رؤوس الأعمدة، فتأكد من تحديد علامة التبويب في مربع الصف الأول. الخطوة 4: اكتب فاصل زمني في المربع. الفاصل الزمني هو عدد النقاط السابقة التي تريد من إكسيل استخدامها لحساب المتوسط ​​المتحرك. على سبيل المثال، 822058221 سوف تستخدم نقاط البيانات الخمس السابقة لحساب المتوسط ​​لكل نقطة لاحقة. كلما انخفض الفاصل الزمني، كلما كان المتوسط ​​المتحرك أقرب إلى مجموعة البيانات الأصلية. الخطوة 5: انقر في المربع 8220 المدى المدى 8221 وحدد منطقة في ورقة العمل حيث تريد ظهور النتيجة. أو انقر فوق زر الاختيار 8220New ورقة العمل 8221. الخطوة 6: تحقق من مربع 8220Chart الإخراج 8221 إذا كنت تريد أن ترى مخططا لمجموعة البيانات الخاصة بك (إذا كنت قد نسيت القيام بذلك، يمكنك دائما العودة وإضافته أو اختيار مخطط من علامة التبويب 8220Insert8221.8221 الخطوة 7: اضغط 8220OK .8221 سيعرض إكسيل النتائج في المنطقة التي حددتها في الخطوة 6. شاهد الفيديو أو اقرأ الخطوات التالية: مشكلة العينة: احسب المتوسط ​​المتحرك لمدة ثلاث سنوات في إكسيل لبيانات المبيعات التالية: 2003 (33M)، 2004 (22 مليونا) وعام 2005 (36 مليونا) وعام 2006 (34 مليونا) وعام 2007 (43 مليونا) وعام 2008 (39 مليونا) وعام 2009 (41 مليونا) و 2010 (36 مليونا) و 2011 (45 مليونا) و 2012 (56 مليونا) 1: اكتب بياناتك إلى عمودين في إكسيل، يجب أن يحتوي العمود الأول على السنة والعمود الثاني على البيانات الكمية (في هذا المثال، أرقام المبيعات).تأكد من عدم وجود صفوف فارغة في بيانات الخلية الخطوة 2 : احسب متوسط ​​الثلاث سنوات الأولى (2003-2005) بالنسبة لهذه المشكلة، اكتب 8220 (B2B3B4) 38221 إلى الخلية D3 حساب المتوسط ​​الأول الخطوة 3: اسحب المربع في الزاوية اليمنى السفلى d الخاصة لنقل الصيغة إلى جميع الخلايا في العمود. ويحسب هذا متوسطات السنوات المتعاقبة (على سبيل المثال، 2004-2006، 2005-2007). سحب الصيغة. الخطوة 4: (اختياري) إنشاء رسم بياني. حدد كافة البيانات في ورقة العمل. انقر فوق علامة التبويب 8220Insert8221، ثم انقر فوق 8220Scatter، 8221 ثم انقر فوق 8220Scatter مع خطوط ناعمة وعلامات. 8221 سيظهر رسم بياني للمتوسط ​​المتحرك في ورقة العمل. تحقق من قناتنا على يوتوب للحصول على مزيد من الإحصائيات المساعدة والنصائح المتوسط ​​المتحرك: ما هو وكيفية حسابه تم آخر تعديل: 8 يناير 2016 بواسطة أنديل 22 أفكار حول لدكو المتوسط ​​المتحرك: ما هو عليه وكيفية حسابه رديقو هذا هو مثالية وبسيطة لاستيعاب. شكرا على العمل هذا واضح جدا وغنية بالمعلومات. السؤال: كيف يحسب المرء المتوسط ​​المتحرك لمدة 4 سنوات ما هو العام الذي سينتقل فيه المتوسط ​​المتحرك لمدة 4 سنوات إلى مركزه في نهاية السنة الثانية (أي 31 ديسمبر). هل يمكنني استخدام متوسط ​​الدخل للتنبؤ الأرباح المستقبلية أي شخص يعرف عن الوسط تركز يرجى التكرم تخبرني إذا كان أي شخص يعرف. هنا 8217s بالنظر إلى أننا يجب أن تنظر 5 سنوات للحصول على المتوسط ​​الذي هو في center. then ماذا عن سنوات بقية إذا أردنا الحصول على متوسط ​​20118230as نحن don8217t لديها المزيد من القيم بعد عام 2012، ثم كيف نحسب ذلك كما كنت don8217t ديك أي مزيد من المعلومات سيكون من المستحيل لحساب 5 سنوات ما لعام 2011. هل يمكن أن تحصل على المتوسط ​​المتحرك لمدة عامين على الرغم من. مرحبا، شكرا على الفيديو. ومع ذلك، هناك شيء واحد غير واضح. كيفية القيام بتوقعات للأشهر القادمة يعرض الفيديو التوقعات للأشهر التي تتوفر عنها البيانات بالفعل. مرحبا، الخام، I8217m العمل على توسيع المادة لتشمل التنبؤ. وهذه العملية أكثر تعقيدا من استخدام البيانات السابقة. نلقي نظرة على هذه المادة جامعة ديوك، والذي يفسر ذلك في العمق. التحيات، ستيفاني شكرا لكم على تفسيرات واضحة. مرحبا غير قادر على تحديد موقع الرابط إلى مقترح جامعة ديوك المادة. طلب نشر الوصلة مرة أخرى نماذج التحريك المتوسطة و الأسية كخطوة أولى في التحرك خارج النماذج المتوسطة، نماذج المشي العشوائي، ونماذج الاتجاه الخطي، يمكن استقراء الأنماط والاتجاهات غير التقليدية باستخدام نموذج متحرك أو متوسط. الافتراض الأساسي وراء المتوسطات ونماذج التمهيد هو أن السلاسل الزمنية ثابتة محليا بمتوسط ​​متغير ببطء. وبالتالي، فإننا نأخذ متوسطا متحركا (محلي) لتقدير القيمة الحالية للمتوسط ​​ومن ثم استخدامه كمؤشر للمستقبل القريب. ويمكن اعتبار ذلك بمثابة حل توفيقي بين النموذج المتوسط ​​ونموذج المشي العشوائي بدون الانجراف. ويمكن استخدام نفس الاستراتيجية لتقدير الاتجاه المحلي واستقراءه. وعادة ما يطلق على المتوسط ​​المتحرك نسخة كوتسموثيدكوت من السلسلة الأصلية لأن المتوسط ​​على المدى القصير له تأثير على إزالة المطبات في السلسلة الأصلية. من خلال تعديل درجة التمهيد (عرض المتوسط ​​المتحرك)، يمكننا أن نأمل في ضرب نوع من التوازن الأمثل بين أداء المتوسط ​​و نماذج المشي العشوائي. أبسط نوع من نموذج المتوسط ​​هو. المتوسط ​​المتحرك البسيط (بالتساوي المرجح): تقدر قيمة قيمة Y في الوقت t1 التي يتم إجراؤها في الوقت t بالمتوسط ​​البسيط لآخر ملاحظات m: (هنا وفي مكان آخر سأستخدم الرمز 8220Y-hat8221 للوقوف للتنبؤ بالسلسلة الزمنية Y التي أجريت في أقرب موعد ممكن من قبل نموذج معين.) ويتركز هذا المتوسط ​​في الفترة t - (m1) 2، مما يعني أن تقدير المتوسط ​​المحلي سوف تميل إلى التخلف عن صحيح قيمة المتوسط ​​المحلي بنحو (m1) فترتين. وبالتالي، نقول أن متوسط ​​عمر البيانات في المتوسط ​​المتحرك البسيط هو (m1) 2 بالنسبة إلى الفترة التي يتم فيها احتساب التوقعات: هذا هو مقدار الوقت الذي تميل التنبؤات إلى التخلف عن نقاط التحول في البيانات . على سبيل المثال، إذا كنت تقوم بحساب متوسط ​​القيم الخمس الأخيرة، فإن التوقعات ستكون حوالي 3 فترات متأخرة في الاستجابة لنقاط التحول. ويلاحظ أنه في حالة M1، فإن نموذج المتوسط ​​المتحرك البسيط (سما) يساوي نموذج المشي العشوائي (بدون نمو). وإذا كانت m كبيرة جدا (مماثلة لطول فترة التقدير)، فإن نموذج سما يعادل النموذج المتوسط. وكما هو الحال مع أي معلمة لنموذج التنبؤ، من العرفي أن تعدل قيمة k من أجل الحصول على أفضل قيمة ممكنة للبيانات، أي أصغر أخطاء التنبؤ في المتوسط. وفيما يلي مثال لسلسلة يبدو أنها تظهر تقلبات عشوائية حول متوسط ​​متغير ببطء. أولا، يتيح محاولة لتناسب ذلك مع نموذج المشي العشوائي، وهو ما يعادل متوسط ​​متحرك بسيط من 1 مصطلح: نموذج المشي العشوائي يستجيب بسرعة كبيرة للتغيرات في هذه السلسلة، ولكن في ذلك يفعل ذلك يختار الكثير من كوتنويسكوت في البيانات (التقلبات العشوائية) وكذلك كوتسيغنالكوت (المتوسط ​​المحلي). إذا حاولنا بدلا من ذلك متوسط ​​متحرك بسيط من 5 مصطلحات، نحصل على مجموعة أكثر سلاسة من التوقعات: المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 5 سنوات ينتج أخطاء أقل بكثير من نموذج المشي العشوائي في هذه الحالة. متوسط ​​عمر البيانات في هذه التوقعات هو 3 ((51) 2)، بحيث تميل إلى التخلف عن نقاط التحول بنحو ثلاث فترات. (على سبيل المثال، يبدو أن الانكماش قد حدث في الفترة 21، ولكن التوقعات لا تتحول حتى عدة فترات في وقت لاحق). لاحظ أن التوقعات على المدى الطويل من نموذج سما هي خط مستقيم أفقي، تماما كما في المشي العشوائي نموذج. وبالتالي، يفترض نموذج سما أنه لا يوجد اتجاه في البيانات. ومع ذلك، في حين أن التنبؤات من نموذج المشي العشوائي هي ببساطة مساوية للقيمة الملاحظة الأخيرة، والتنبؤات من نموذج سما يساوي المتوسط ​​المرجح للقيم الأخيرة. إن حدود الثقة المحسوبة من قبل ستاتغرافيكس للتنبؤات طويلة الأجل للمتوسط ​​المتحرك البسيط لا تتسع مع زيادة أفق التنبؤ. ومن الواضح أن هذا غير صحيح لسوء الحظ، لا توجد نظرية إحصائية أساسية تخبرنا كيف يجب أن تتسع فترات الثقة لهذا النموذج. ومع ذلك، ليس من الصعب جدا حساب التقديرات التجريبية لحدود الثقة للتنبؤات الأطول أجلا. على سبيل المثال، يمكنك إعداد جدول بيانات سيتم فيه استخدام نموذج سما للتنبؤ بخطوتين إلى الأمام، و 3 خطوات إلى الأمام، وما إلى ذلك ضمن عينة البيانات التاريخية. يمكنك بعد ذلك حساب الانحرافات المعيارية للعينة في كل أفق للتنبؤ، ومن ثم بناء فترات ثقة للتنبؤات الأطول أجلا عن طريق جمع وطرح مضاعفات الانحراف المعياري المناسب. إذا حاولنا متوسط ​​متحرك بسيط لمدة 9 سنوات، نحصل على توقعات أكثر سلاسة وأكثر تأثيرا متخلفا: متوسط ​​العمر هو الآن 5 فترات ((91) 2). إذا أخذنا متوسط ​​متحرك لمدة 19 عاما، فإن متوسط ​​العمر يزيد إلى 10: لاحظ أن التوقعات تتخلف الآن عن نقاط التحول بنحو 10 فترات. أي كمية من التجانس هو الأفضل لهذه السلسلة هنا جدول يقارن إحصائيات الخطأ، بما في ذلك أيضا متوسط ​​3 المدى: نموذج C، المتوسط ​​المتحرك لمدة 5 سنوات، ينتج أقل قيمة رمز بهامش صغير على 3 المتوسطات و 9-المدى، وإحصاءاتهم الأخرى متطابقة تقريبا. لذلك، من بين نماذج مع إحصاءات الخطأ مشابهة جدا، يمكننا أن نختار ما إذا كنا نفضل استجابة أكثر قليلا أو أكثر قليلا نعومة في التوقعات. (العودة إلى أعلى الصفحة.) براونز بسيط الأسي تمهيد (المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا) نموذج المتوسط ​​المتحرك البسيط المذكورة أعلاه لديه الخاصية غير المرغوب فيها أنه يعامل الملاحظات k الماضية بالتساوي تماما ويتجاهل جميع الملاحظات السابقة. بشكل حدسي، يجب أن يتم خصم البيانات السابقة بطريقة أكثر تدرجية - على سبيل المثال، يجب أن تحصل على الملاحظة الأخيرة أكثر قليلا من الوزن الثاني من أحدث، و 2 أحدث يجب الحصول على وزن أكثر قليلا من 3 أحدث، و هكذا. نموذج التمهيد الأسي بسيط (سيس) يحقق هذا. اسمحوا 945 تدل على كونتسموثينغ كونستانتكوت (عدد بين 0 و 1). طريقة واحدة لكتابة النموذج هو تعريف سلسلة L التي تمثل المستوى الحالي (أي القيمة المتوسطة المحلية) من السلسلة كما يقدر من البيانات حتى الوقت الحاضر. يتم حساب قيمة L في الوقت t بشكل متكرر من قيمته السابقة مثل هذا: وهكذا، فإن القيمة الملساء الحالية هي الاستكمال الداخلي بين القيمة الملساء السابقة والمراقبة الحالية، حيث 945 تسيطر على التقارب من قيمة محرف إلى الأحدث الملاحظة. التوقعات للفترة القادمة هي ببساطة القيمة الملساء الحالية: على نحو مماثل، يمكننا التعبير عن التوقعات القادمة مباشرة من حيث التوقعات السابقة والملاحظات السابقة، في أي من الإصدارات المكافئة التالية. في النسخة الأولى، والتنبؤ هو الاستيفاء بين التوقعات السابقة والملاحظة السابقة: في النسخة الثانية، ويتم الحصول على التوقعات القادمة عن طريق ضبط التوقعات السابقة في اتجاه الخطأ السابق من قبل كمية كسور 945. هو الخطأ المحرز في الوقت t. أما في النسخة الثالثة، فإن التنبؤ هو المتوسط ​​المتحرك المرجح ألسعاره (أي مخفضة) مع عامل الخصم 1- 945: إصدار الاستكمال الداخلي لصيغة التنبؤ هو أبسط الاستخدام إذا كنت تنفذ النموذج على جدول بيانات: خلية واحدة ويحتوي على مراجع الخلية مشيرا إلى التوقعات السابقة، الملاحظة السابقة، والخلية حيث يتم تخزين قيمة 945. لاحظ أنه إذا كان 945 1، فإن نموذج سيس يساوي نموذج المشي العشوائي (بدون نمو). وإذا كان 945 0، فإن نموذج سيس يعادل النموذج المتوسط، على افتراض أن القيمة الملساء الأولى موضوعة تساوي المتوسط. (العودة إلى أعلى الصفحة). يبلغ متوسط ​​عمر البيانات في توقعات التمهيد الأسي البسيط 945 1 بالنسبة للفترة التي يتم فيها حساب التوقعات. (وهذا ليس من المفترض أن يكون واضحا، ولكن يمكن بسهولة أن تظهر من خلال تقييم سلسلة لانهائية). وبالتالي، فإن متوسط ​​المتوسط ​​المتحرك بسيط يميل إلى التخلف عن نقاط التحول بنحو 1 945 فترات. على سبيل المثال، عندما يكون 945 0.5 الفارق الزمني هو فترتين عندما يكون 945 0.2 الفارق الزمني هو 5 فترات عندما يكون 945 0.1 الفارق الزمني هو 10 فترات، وهكذا. وبالنسبة إلى متوسط ​​عمر معين (أي مقدار التأخير)، فإن توقعات التمهيد الأسي البسيط تفوق إلى حد ما توقعات المتوسط ​​المتحرك البسيط (سما) لأنها تضع وزنا أكبر نسبيا على الملاحظة الأخيرة - أي. هو أكثر قليلا كوريبرسونسيفكوت إلى التغييرات التي تحدث في الماضي القريب. على سبيل المثال، نموذج سما مع 9 شروط ونموذج سيس مع 945 0.2 على حد سواء لديها متوسط ​​عمر 5 للبيانات في توقعاتها، ولكن نموذج سيس يضع وزنا أكبر على القيم 3 الماضية مما يفعل نموذج سما وفي في الوقت نفسه فإنه don8217t تماما 8220forget8221 حول القيم أكثر من 9 فترات القديمة، كما هو مبين في هذا المخطط: ميزة أخرى هامة من نموذج سيس على نموذج سما هو أن نموذج سيس يستخدم معلمة تمهيد التي هي متغيرة باستمرار، لذلك يمكن بسهولة الأمثل باستخدام خوارزمية كوتسولفيركوت لتقليل متوسط ​​الخطأ التربيعي. وتبين القيمة المثلى ل 945 في نموذج سيس لهذه السلسلة 0.2961، كما هو مبين هنا: متوسط ​​عمر البيانات في هذا التنبؤ هو 10.2961 3.4 فترات، وهو ما يشبه متوسط ​​المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 6. والتنبؤات الطويلة الأجل من نموذج الخدمة الاقتصادية والاجتماعية هي خط مستقيم أفقي. كما هو الحال في نموذج سما ونموذج المشي العشوائي دون نمو. ومع ذلك، لاحظ أن فترات الثقة التي يحسبها ستاتغرافيكس الآن تتباعد بطريقة معقولة المظهر، وأنها هي أضيق بكثير من فترات الثقة لنموذج المشي العشوائي. ويفترض نموذج سيس أن المسلسل إلى حد ما يمكن التنبؤ به أكثر من ذلك لا نموذج المشي العشوائي. نموذج سيس هو في الواقع حالة خاصة من نموذج أريما. وبالتالي فإن النظرية الإحصائية لنماذج أريما توفر أساسا سليما لحساب فترات الثقة لنموذج سيس. على وجه الخصوص، نموذج سيس هو نموذج أريما مع اختلاف واحد غير منطقي، وهو ما (1) المدى، وليس هناك مصطلح ثابت. والمعروف باسم كوتاريما (0،1،1) نموذج دون كونستانتكوت. معامل ما (1) في نموذج أريما يتوافق مع الكمية 1- 945 في نموذج سيس. على سبيل المثال، إذا كنت تناسب نموذج أريما (0،1،1) دون ثابت لسلسلة تحليلها هنا، فإن ما المقدرة (1) معامل تبين أن يكون 0.7029، وهو تقريبا تقريبا واحد ناقص 0.2961. ومن الممكن إضافة افتراض اتجاه خطي ثابت غير صفري إلى نموذج سيس. للقيام بذلك، مجرد تحديد نموذج أريما مع اختلاف واحد نونسونالونال و ما (1) المدى مع ثابت، أي أريما (0،1،1) نموذج مع ثابت. وعندئذ سيكون للتنبؤات الطويلة الأجل اتجاه يساوي متوسط ​​الاتجاه الذي لوحظ خلال فترة التقدير بأكملها. لا يمكنك القيام بذلك بالتزامن مع التعديل الموسمية، لأن خيارات التعديل الموسمية يتم تعطيل عند تعيين نوع النموذج إلى أريما. ومع ذلك، يمكنك إضافة اتجاه أسي ثابت على المدى الطويل إلى نموذج بسيط الأسي تمهيد (مع أو بدون تعديل موسمي) باستخدام خيار تعديل التضخم في إجراء التنبؤ. ويمكن تقدير معدل كوتينفلاتيونكوت المناسب (نسبة النمو) لكل فترة على أنها معامل الانحدار في نموذج الاتجاه الخطي المجهز بالبيانات بالتزامن مع تحول لوغاريتم طبيعي، أو يمكن أن يستند إلى معلومات مستقلة أخرى تتعلق باحتمالات النمو على المدى الطويل . (العودة إلى أعلى الصفحة). البني الخطي (أي مزدوج) تجانس الأسي نماذج سما ونماذج سيس تفترض أنه لا يوجد أي اتجاه من أي نوع في البيانات (التي عادة ما تكون موافق أو على الأقل ليست سيئة جدا لمدة 1- والتنبؤ بالمتابعة عندما تكون البيانات صاخبة نسبيا)، ويمكن تعديلها لإدراج اتجاه خطي ثابت كما هو مبين أعلاه. ماذا عن الاتجاهات على المدى القصير إذا كانت سلسلة يعرض معدل نمو متفاوت أو نمط دوري الذي يبرز بوضوح ضد الضوضاء، وإذا كان هناك حاجة للتنبؤ أكثر من 1 فترة المقبلة، ثم قد يكون تقدير الاتجاه المحلي أيضا قضية. ويمكن تعميم نموذج التمهيد الأسي البسيط للحصول على نموذج التمهيد الأسي الخطي (ليس) الذي يحسب التقديرات المحلية لكل من المستوى والاتجاه. أبسط نموذج الاتجاه المتغير بمرور الوقت هو نموذج تمهيد الأسي الخطي براون، والذي يستخدم سلسلتين مختلفتين تمهيدهما تتمركزان في نقاط مختلفة من الزمن. وتستند صيغة التنبؤ إلى استقراء خط من خلال المركزين. (ويمكن مناقشة الشكل الأكثر تطورا من هذا النموذج، هولت 8217s أدناه). ويمكن التعبير عن شكل جبري من نموذج التجانس الأسي الخطي البني 8217s، مثل نموذج التجانس الأسي البسيط، في عدد من الأشكال المختلفة ولكن المكافئة. وعادة ما يعبر عن الشكل المعياري للنموذج من هذا النموذج على النحو التالي: اسمحوا S تدل على سلسة سلسة السلسلة التي تم الحصول عليها عن طريق تطبيق تمهيد الأسي بسيط لسلسلة Y. وهذا هو، يتم إعطاء قيمة S في الفترة t من قبل: (أذكر أنه تحت بسيطة الأسفل، وهذا سيكون التنبؤ ل Y في الفترة t1.) ثم اسمحوا سكوت تدل على سلسلة مضاعفة مضاعفة التي تم الحصول عليها من خلال تطبيق التمهيد الأسي بسيطة (باستخدام نفس 945) لسلسلة S: وأخيرا، والتوقعات ل تك تك. عن أي kgt1، تعطى بواسطة: هذه الغلة e 1 0 (أي الغش قليلا، والسماح للتوقعات الأولى تساوي الملاحظة الأولى الفعلية)، و e 2 Y 2 8211 Y 1. وبعد ذلك يتم توليد التنبؤات باستخدام المعادلة أعلاه. وهذا يعطي القيم المجهزة نفسها كالصيغة القائمة على S و S إذا كانت الأخيرة قد بدأت باستخدام S 1 S 1 Y 1. يستخدم هذا الإصدار من النموذج في الصفحة التالية التي توضح مجموعة من التجانس الأسي مع التعديل الموسمية. هولت 8217s الخطي الأسي تمهيد البني 8217s نموذج ليس يحسب التقديرات المحلية من المستوى والاتجاه من خلال تمهيد البيانات الأخيرة، ولكن حقيقة أنه يفعل ذلك مع معلمة تمهيد واحد يضع قيدا على أنماط البيانات التي هي قادرة على تناسب: المستوى والاتجاه لا يسمح لها أن تختلف بمعدلات مستقلة. ويعالج نموذج هولت 8217s ليس هذه المسألة عن طريق تضمين اثنين من الثوابت تمهيد، واحدة للمستوى واحد للاتجاه. في أي وقت t، كما هو الحال في نموذج Brown8217s، هناك تقدير ل t من المستوى المحلي وتقدير t ر للاتجاه المحلي. وهنا يتم حسابها بشكل متكرر من قيمة Y الملاحظة في الوقت t والتقديرات السابقة للمستوى والاتجاه من خلال معادلتين تنطبقان على تمهيد أسي لها بشكل منفصل. وإذا كان المستوى المقدر والاتجاه في الوقت t-1 هما L t82091 و T t-1. على التوالي، فإن التنبؤ ب Y تشي الذي كان سيجري في الوقت t-1 يساوي L t-1 T t-1. وعند ملاحظة القيمة الفعلية، يحسب التقدير المحدث للمستوى بصورة متكررة بالاستكمال الداخلي بين Y تشي وتوقعاته L t-1 T t-1 باستعمال أوزان 945 و1-945. والتغير في المستوى المقدر، وهي L t 8209 L t82091. يمكن تفسيرها على أنها قياس صاخبة للاتجاه في الوقت t. ثم يتم حساب التقدير المحدث للاتجاه بشكل متكرر عن طريق الاستكمال الداخلي بين L t 8209 L t82091 والتقدير السابق للاتجاه T t-1. وذلك باستخدام أوزان 946 و 1-946: تفسير ثابت ثابت تمهيد 946 مماثل لتلك التي من 9500 تمهيد مستوى ثابت. نماذج ذات قيم صغيرة من 946 نفترض أن الاتجاه يتغير ببطء شديد مع مرور الوقت، في حين أن النماذج مع أكبر 946 تفترض أنها تتغير بسرعة أكبر. ويعتقد نموذج مع كبير 946 أن المستقبل البعيد غير مؤكد جدا، لأن الأخطاء في تقدير الاتجاه تصبح مهمة جدا عند التنبؤ أكثر من فترة واحدة المقبلة. (العودة إلى أعلى الصفحة). ويمكن تقدير ثوابت التنعيم 945 و 946 بالطريقة المعتادة من خلال تقليل الخطأ المتوسط ​​التربيعي للتنبؤات ذات الخطوة الأولى. عندما يتم ذلك في ستاترافيكس، وتظهر التقديرات إلى أن 945 0.3048 و 946 0.008. القيمة الصغيرة جدا 946 تعني أن النموذج يفترض تغير طفيف جدا في الاتجاه من فترة إلى أخرى، وذلك أساسا هذا النموذج هو محاولة لتقدير الاتجاه على المدى الطويل. وبالمقارنة مع فكرة متوسط ​​عمر البيانات المستخدمة في تقدير المستوى المحلي للسلسلة، فإن متوسط ​​عمر البيانات المستخدمة في تقدير الاتجاه المحلي يتناسب مع 1 946، وإن لم يكن يساويها بالضبط . في هذه الحالة تبين أن تكون 10.006 125. هذا هو 8217t عدد دقيق جدا بقدر دقة تقدير 946 isn8217t حقا 3 المنازل العشرية، ولكن من نفس الترتيب العام من حيث حجم العينة من 100، لذلك هذا النموذج هو المتوسط ​​على مدى الكثير جدا من التاريخ في تقدير هذا الاتجاه. ويبين مخطط التنبؤ الوارد أدناه أن نموذج ليس يقدر اتجاه محلي أكبر قليلا في نهاية السلسلة من الاتجاه الثابت المقدر في نموذج سيترند. كما أن القيمة التقديرية ل 945 تكاد تكون مطابقة لتلك التي تم الحصول عليها من خلال تركيب نموذج سيس مع أو بدون اتجاه، لذلك هذا هو تقريبا نفس النموذج. الآن، هل هذه تبدو وكأنها توقعات معقولة لنموذج من المفترض أن يكون تقدير الاتجاه المحلي إذا كنت 8220eyeball8221 هذه المؤامرة، يبدو كما لو أن الاتجاه المحلي قد تحولت إلى أسفل في نهاية السلسلة ما حدث المعلمات من هذا النموذج قد تم تقديرها من خلال تقليل الخطأ المربعة للتنبؤات 1-خطوة إلى الأمام، وليس التنبؤات على المدى الطويل، في هذه الحالة لا يوجد 8217t الاتجاه الكثير من الفرق. إذا كان كل ما كنت تبحث في 1-خطوة قبل الأخطاء، كنت لا ترى الصورة الأكبر للاتجاهات أكثر (مثلا) 10 أو 20 فترات. من أجل الحصول على هذا النموذج أكثر في تناغم مع استقراء العين مقلة العين من البيانات، يمكننا ضبط ثابت الاتجاه تجانس يدويا بحيث يستخدم خط الأساس أقصر لتقدير الاتجاه. على سبيل المثال، إذا اخترنا تعيين 946 0.1، ثم متوسط ​​عمر البيانات المستخدمة في تقدير الاتجاه المحلي هو 10 فترات، وهو ما يعني أننا متوسط ​​متوسط ​​الاتجاه على مدى تلك الفترات 20 الماضية أو نحو ذلك. Here8217s ما مؤامرة توقعات يبدو وكأننا وضعنا 946 0.1 مع الحفاظ على 945 0.3. هذا يبدو معقولا بشكل حدسي لهذه السلسلة، على الرغم من أنه من المحتمل أن يستقضي هذا الاتجاه أي أكثر من 10 فترات في المستقبل. ماذا عن إحصائيات الخطأ هنا هو مقارنة نموذج للنموذجين المبينين أعلاه وكذلك ثلاثة نماذج سيس. القيمة المثلى 945. لنموذج سيس هو تقريبا 0.3، ولكن يتم الحصول على نتائج مماثلة (مع استجابة أكثر قليلا أو أقل، على التوالي) مع 0.5 و 0.2. (A) هولتس الخطي إكس. تمهيد مع ألفا 0.3048 وبيتا 0.008 (B) هولتس الخطية إكس. تمهيد مع ألفا 0.3 و بيتا 0.1 (C) تمهيد الأسي بسيط مع ألفا 0.5 (D) تمهيد الأسي بسيطة مع ألفا 0.3 (E) بسيطة الأسي تمهيد مع ألفا 0.2 احصائياتهم متطابقة تقريبا، لذلك نحن حقا يمكن 8217t جعل الاختيار على أساس من 1-خطوة قبل توقعات الأخطاء داخل عينة البيانات. وعلينا أن نعود إلى الاعتبارات الأخرى. إذا كنا نعتقد اعتقادا قويا أنه من المنطقي أن يستند تقدير الاتجاه الحالي على ما حدث على مدى السنوات ال 20 الماضية أو نحو ذلك، يمكننا أن نجعل من حالة لنموذج ليس مع 945 0.3 و 946 0.1. إذا أردنا أن نكون ملحدين حول ما إذا كان هناك اتجاه محلي، فإن أحد نماذج سيس قد يكون من الأسهل تفسيره، كما سيوفر المزيد من توقعات منتصف الطريق للفترات الخمس أو العشر القادمة. (العودة إلى أعلى الصفحة). أي نوع من الاستقراء هو الأفضل: أدلة أفقية أو خطية تشير إلى أنه إذا تم تعديل البيانات (إذا لزم الأمر) للتضخم، فقد يكون من غير الحكمة استقراء الخطي القصير الأجل الاتجاهات بعيدة جدا في المستقبل. إن الاتجاهات الواضحة اليوم قد تتراجع في المستقبل بسبب أسباب مختلفة مثل تقادم المنتج، وزيادة المنافسة، والانكماش الدوري أو التحولات في صناعة ما. لهذا السبب، تجانس الأسي بسيط غالبا ما يؤدي أفضل من خارج العينة مما قد يكون من المتوقع خلاف ذلك، على الرغم من كوتنيفيكوت الاتجاه الأفقي الاستقراء. وكثيرا ما تستخدم أيضا تعديلات الاتجاه المخففة لنموذج تمهيد الأسي الخطي في الممارسة العملية لإدخال ملاحظة المحافظة على توقعات الاتجاه. ويمكن تطبيق نموذج ليس المائل للاتجاه ليس كحالة خاصة لنموذج أريما، ولا سيما نموذج أريما (1،1،2). ومن الممكن حساب فترات الثقة حول التنبؤات طويلة الأجل التي تنتجها نماذج التمهيد الأسي، من خلال اعتبارها حالات خاصة لنماذج أريما. (حذار: لا تحسب جميع البرامج فترات الثقة لهذه النماذج بشكل صحيح). يعتمد عرض فترات الثقة على (1) خطأ رمز في النموذج، (2) نوع التجانس (بسيط أو خطي) (3) القيمة (ق) من ثابت ثابت (ق) و (4) عدد الفترات المقبلة كنت التنبؤ. بشكل عام، انتشرت الفترات بشكل أسرع مع 945 يحصل أكبر في نموذج سيس وانتشرت بشكل أسرع بكثير عندما يتم استخدام خطية بدلا من تجانس بسيط. ويناقش هذا الموضوع بمزيد من التفصيل في قسم نماذج أريما من الملاحظات. (العودة إلى أعلى الصفحة.)