Feil I Moving Average

Flytende gjennomsnitt. Dette eksemplet lærer deg hvordan du beregner det bevegelige gjennomsnittet av en tidsserie i Excel. Et glidende gjennomsnitt brukes til å utjevne uregelmessigheter topper og daler for å enkelt gjenkjenne trender. Først, la oss ta en titt på vår tidsserier.2 På Data-fanen klikker du Data Analysis. Note kan ikke finne Data Analysis-knappen Klikk her for å laste Analysis ToolPak-tillegget.3 Velg Flytt gjennomsnitt og klikk OK.4 Klikk i feltet Inngangsområde og velg området B2 M2. 5 Klikk i intervallboksen og skriv inn 6.6 Klikk i feltet Utmatingsområde og velg celle B3.8 Plott en graf av disse verdiene. Planlegging fordi vi angir intervallet til 6, er det bevegelige gjennomsnittet gjennomsnittet for de foregående 5 datapunktene og det nåværende datapunktet Som et resultat, blir tømmer og daler utjevnet Grafen viser en økende trend Excel kan ikke beregne det bevegelige gjennomsnittet for de første 5 datapunktene fordi det ikke er nok tidligere datapunkter.9 Gjenta trinn 2 til 8 for intervall 2 og intervall 4. Konklusjon La rger intervallet, jo flere tinder og daler utjevnes. Jo mindre intervallet, desto nærmere er de bevegelige gjennomsnittene til de faktiske datapunktene. Slik beregner du flytende gjennomsnitt i Excel. Ekstern dataanalyse for dummier, 2. utgave. Dataanalysen kommandoen gir et verktøy for å beregne flytende og eksponentielt glatte gjennomsnitt i Excel. For å illustrere at du har samlet inn daglig temperaturinformasjon, vil du beregne tre-dagers glidende gjennomsnitt gjennomsnittet for de siste tre dagene som en del av noen enkle værforhold prognose For å beregne bevegelige gjennomsnittsverdier for dette datasettet, gjør du følgende trinn. For å beregne et bevegelig gjennomsnitt klikker du først på Datatabell s Data Analysis-kommandoknappen. Når Excel viser dialogboksen Dataanalyse, velger du elementet Flytende gjennomsnitt fra listen og klikk deretter OK. Ekscel viser dialogboksen Moving Average. Identifiser dataene du vil bruke til å beregne det bevegelige gjennomsnittet. Klikk i tekstboksen Inngangsområde for Mov ing Gjennomsnittlig dialogboks Identifiser deretter inntastingsområdet, enten ved å skrive inn et regnearkområdeadresse eller ved å bruke musen til å velge regnearkintervallet. Din referanseavstand bør bruke absolutte celleadresser En absolutt celleadresse foregår i kolonnebrevet og radnummeret med tegn, som i A 1 A 10. Hvis den første cellen i ditt innspillingsområde inneholder en tekstetikett for å identifisere eller beskrive dataene dine, merker du merket Merker i første rad. I tekstboksen Intervall forteller du Excel hvor mange verdier som skal inkluderes i Flytende gjennomsnittlig beregning. Du kan beregne et glidende gjennomsnitt ved å bruke et antall verdier. Som standard bruker Excel de siste tre verdiene til å beregne glidende gjennomsnitt. For å angi at et annet antall verdier skal brukes til å beregne glidende gjennomsnitt, skriv inn verdien i Intervall-tekstboksen. Fortell Excel hvor du skal plassere de bevegelige gjennomsnittlige dataene. Bruk tekstboksen Utgangsområde for å identifisere arbeidsarkområdet som du vil plassere de bevegelige gjennomsnittsdataene i regnearkseksemplet, t han har flyttet gjennomsnittlig data blitt plassert i regnearkområdet B2 B10. Valgfritt Angi om du vil ha et diagram. Hvis du vil ha et diagram som viser den bevegelige gjennomsnittlige informasjonen, markerer du avkrysningsboksen Kartutgang. Valgfritt Angi om du vil beregne standard feilinformasjon. Hvis du vil beregne standardfeil for dataene, velg avkrysningsboksen Standard feil. Excel plasserer standard feilverdier ved siden av de bevegelige gjennomsnittsverdiene. Standardfeilinformasjonen går inn i C2 C10. Når du er ferdig spesifiserer hvilken bevegelig gjennomsnittsinformasjon du vil ha beregnet, og hvor du vil plassere den, klikker du OK. Eksempel beregner glidende gjennomsnittlig informasjon. Merk Hvis Excel ikke har nok informasjon til å beregne et glidende gjennomsnitt for en standardfeil, plasserer den feilmeldingen i cellen Du kan se flere celler som viser denne feilmeldingen som en verdi. Dette er et grunnspørsmål på Box-Jenkins MA-modeller Som jeg forstår, er en MA-modell i utgangspunktet en lineær regresjon av tidsserieverdier Y mot tidligere feilvilkår og at er observasjonen Y først regressert mot sine tidligere verdier YY, og deretter brukes en eller flere Y-hat-verdier som feilvilkårene for MA-modellen. Men hvordan er det erro r-vilkår beregnet i en ARIMA 0, 0, 2-modell Hvis MA-modellen brukes uten en autoregressiv del og dermed ingen estimert verdi, hvordan kan jeg muligens få en feilperiode. Skrevet Apr 7 12 på 12 48.MA Model Estimation. Let Vi antar en serie med 100 tidspunkter, og si at dette er preget av MA 1-modell uten avskjæring. Da er modellen gitt av. yt varepsilont-theta varpsilon, quad t 1,2, cdots, 100 quad 1. Feilperioden her observeres ikke. For å oppnå dette, foreslår Box et al Tidsserie Analyse Forecasting and Control 3. utgave side 228 at feilperioden er beregnet recursively by. So feilbegrepet for t 1 er varepsilon y theta varepsilon Nå kan vi ikke beregne dette uten å vite verdien av theta For å oppnå dette må vi beregne modellens første eller foreløpige estimat, se Box et al. av nevnte bok, Seksjon 6 3 2 side 202 angir at. Det har blitt vist at de første q autokorrelasjoner av MA q prosess er ikke-null og kan skrives i forhold til modellens parametre som rhok displaystyle frac theta1 theta theta2 theta cdots theta thetaq quad k 1,2, cdots, q Uttrykket ovenfor for rho1, rho2 cdots, rhoq i termen theta1, theta2, cdots, thetaq, leverer q ligninger i q ukjente Foreløpige estimater av theta s kan fås ved å erstatte estimater rk for rhok i over ligning. Notat at rk er estimert autokorrelasjon Det er flere diskusjoner i seksjon 6 3 - Initial Estimater for Parametrene, vennligst les om det Nå, forutsatt at vi oppnår det opprinnelige estimatet theta 0 5 Da er varepsilon y 0 5 varepsilon Nå er et annet problem vi ikke ha verdi for varepsilon0 fordi t starter ved 1, og så kan vi ikke beregne varepsilon1 Heldigvis finnes det to metoder to å skaffe dette. Kondisjonell sannsynlighet. Ubetinget sannsynlighet. Ifølge boks et al. § 7 1 3 side 227 kan verdiene til varepsilon0 erstattes til null som en tilnærming hvis n er moderat eller stor, er denne metoden betinget sannsynlighet Ellers blir ubetinget sannsynlighet brukt, der verdien av varepsilon0 er oppnådd ved tilbakestilling, anbefaler Box et al denne metoden. Les mer om tilbakestillingen ved Seksjon 7 1 4 side 231. Etter å ha oppnådd de opprinnelige estimatene og verdien av varepsilon0, så endelig kan vi fortsette med rekursiv beregning av feilperioden. Så er sluttfasen til es timere parameteren til modellen 1, husk at dette ikke er det foreløpige estimatet lenger. Ved estimering av parameteren theta bruker jeg ikke-lineær estimeringsprosedyre, spesielt Levenberg-Marquardt-algoritmen, siden MA-modellene er ikke-lineære på parameteren.