การย้าย ค่าเฉลี่ย การคาดการณ์ แบบ ข้อเสีย

ข้อดีและข้อเสียหลักของการใช้ Simple Moving Average SMA. การสำรวจโดย US Bureau of Labor Statistics เพื่อช่วยในการวัดตำแหน่งงานว่างเก็บข้อมูลจากนายจ้างจำนวนเงินสูงสุดที่สหรัฐอเมริกาสามารถยืมได้ ถูกสร้างขึ้นภายใต้พระราชบัญญัติเสรีภาพตราสารหนี้ครั้งที่สองอัตราดอกเบี้ยที่สถาบันรับฝากเงินยืมเงินไว้ที่ Federal Reserve ไปยังสถาบันรับฝากเงินแห่งอื่น 1 มาตรการทางสถิติของการกระจายตัวของผลตอบแทนสำหรับการรักษาความปลอดภัยที่กำหนดหรือดัชนีตลาดความผันผวนสามารถวัดได้ การกระทำรัฐสภาคองเกรสผ่านในปีพ. ศ. 2476 ตามพระราชบัญญัติการธนาคารซึ่งห้ามไม่ให้ธนาคารพาณิชย์เข้าร่วมในการลงทุนการจ่ายเงินเดือนของ Nonfarm หมายถึงงานนอกฟาร์มครัวเรือนเอกชนและภาคผลประโยชน์ US Bureau of Labor. MOVE Forecasting Average บทนำเนื่องจากคุณอาจคาดเดาได้ว่าเรากำลังมองหาวิธีการดั้งเดิมที่สุดในการคาดการณ์ แต่หวังว่าอย่างน้อยนี้ ในหลอดเลือดดำนี้เราจะดำเนินต่อโดยการเริ่มต้นที่จุดเริ่มต้นและเริ่มทำงานกับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่การคาดการณ์เฉลี่ยโดยเฉลี่ยทุกคนคุ้นเคยกับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยไม่คำนึงถึงว่าพวกเขาเชื่อว่าพวกเขาหรือไม่ เป็นนักศึกษาวิทยาลัยทุกคนทำตลอดเวลาคิดเกี่ยวกับคะแนนการทดสอบของคุณในหลักสูตรที่คุณจะมีสี่การทดสอบในช่วงภาคการศึกษา Let s สมมติคุณมี 85 ในการทดสอบครั้งแรกของคุณสิ่งที่คุณจะคาดการณ์สำหรับคะแนนการทดสอบที่สองของคุณ คุณคิดอย่างไรว่าครูของคุณคาดการณ์คะแนนทดสอบต่อไปคุณคิดว่าเพื่อนของคุณอาจคาดการณ์คะแนนทดสอบต่อไปคุณคิดว่าพ่อแม่ของคุณอาจคาดการณ์คะแนนการทดสอบต่อไปของคุณได้โดยไม่ต้องพูดถึงการทำร้ายทั้งหมดที่คุณอาจทำ กับเพื่อนและพ่อแม่ของพวกเขาและครูของคุณมีแนวโน้มที่จะคาดหวังว่าคุณจะได้รับบางสิ่งบางอย่างในพื้นที่ของ 85 คุณเพิ่งได้ดีตอนนี้ขอให้สมมติว่าทั้งๆที่โย ur ตัวเองโปรโมชั่นให้เพื่อนของคุณคุณมากกว่าประมาณการตัวเองและตัวเลขที่คุณสามารถศึกษาได้น้อยลงสำหรับการทดสอบที่สองและเพื่อให้คุณได้รับ 73.Now ทุกสิ่งที่มีความกังวลและไม่แยแสไปคาดหวังว่าคุณจะได้รับในการทดสอบที่สามของคุณมี เป็นสองแนวทางที่น่าจะเป็นประโยชน์สำหรับพวกเขาในการพัฒนาประมาณการโดยไม่คำนึงถึงว่าพวกเขาจะแบ่งปันกับคุณหรือไม่พวกเขาอาจพูดกับตัวเองว่าผู้ชายคนนี้มักจะเป่าควันเกี่ยวกับสมาร์ทของเขาเขาจะได้รับอีก 73 ถ้าเขาโชคดี พ่อแม่จะพยายามสนับสนุนมากขึ้นและพูดว่า "ดีแล้วคุณเคยได้รับ 85 และ 73 แล้วบางทีคุณอาจคิดเกี่ยวกับการได้รับ 85 73 2 79 ฉันไม่ทราบบางทีถ้าคุณไม่ปาร์ตี้และไม่ได้ การพุ่งตัวพังพอนไปทั่วสถานที่และถ้าคุณเริ่มทำมากขึ้นการศึกษาที่คุณจะได้รับคะแนนที่สูงขึ้นทั้งสองของการประมาณการเหล่านี้เป็นจริงการคาดการณ์เฉลี่ยโดยเฉลี่ยก่อนใช้เฉพาะคะแนนล่าสุดของคุณในการคาดการณ์ประสิทธิภาพในอนาคตของคุณ การคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้หนึ่งครั้ง iod ของข้อมูลที่สองคือการคาดการณ์เฉลี่ยเคลื่อนที่ แต่ใช้สองช่วงของ data. Let s สมมติว่าทุกคนเหล่านี้ busting ในใจที่ดีของคุณมีการจัดเรียงของ pissed คุณออกและคุณตัดสินใจที่จะทำดีในการทดสอบที่สามของคุณเอง เหตุผลและใส่คะแนนที่สูงขึ้นในด้านหน้าของพันธมิตรของคุณคุณจะทดสอบและคะแนนของคุณเป็นจริง 89 ทุกคนรวมทั้งตัวคุณเองเป็นที่ประทับใจดังนั้นตอนนี้คุณมีการทดสอบครั้งสุดท้ายของภาคการศึกษาขึ้นมาและตามปกติคุณรู้สึกต้องการ เพื่อกระตุ้นให้ทุกคนคาดการณ์เกี่ยวกับวิธีที่คุณจะทำในการทดสอบครั้งสุดท้ายดีหวังว่าคุณจะได้เห็นรูปแบบตอนนี้หวังว่าคุณจะเห็นรูปแบบที่คุณเชื่อว่าเป็นสิ่งที่ถูกต้องที่สุดขณะที่เรากำลังทำงานอยู่ตอนนี้เรากลับไปที่ บริษัท ทำความสะอาดใหม่ที่เริ่มต้นโดยน้องสาวที่แยกกันอยู่ของคุณที่ชื่อนกหวีดขณะที่เราทำงานคุณมีข้อมูลการขายในอดีตที่แสดงโดยส่วนต่อไปนี้จากสเปรดชีตเรานำเสนอข้อมูลสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยย้อนหลัง 3 ช่วงเวลาสำหรับ C6 เซลล์ควรเป็นตอนนี้ คุณ สามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C7 ถึง C11.Notice ค่าเฉลี่ยของการย้ายข้อมูลทางประวัติศาสตร์ล่าสุด แต่ใช้ระยะเวลาสามงวดล่าสุดสำหรับการคาดการณ์แต่ละครั้งนอกจากนี้คุณควรสังเกตด้วยว่าเราไม่จำเป็นต้องทำ การคาดการณ์สำหรับช่วงเวลาที่ผ่านมาเพื่อที่จะพัฒนาการคาดการณ์ล่าสุดของเรานี่คือสิ่งที่แตกต่างจากแบบจำลองการทำให้เรียบที่อธิบายได้ในอดีตเนื่องจากเราจะใช้ข้อมูลเหล่านี้ในหน้าเว็บถัดไปเพื่อวัดความถูกต้องในการคาดการณ์ตอนนี้ฉันต้องการนำเสนอการเปรียบเทียบแบบเดียวกัน ผลลัพธ์สำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 ช่วงเวลารายการสำหรับเซลล์ C5 ควรเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรของเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C6 ถึง C11.Notice ตอนนี้มีเพียงข้อมูลล่าสุดสองชิ้นล่าสุดที่ถูกนำมาใช้ในการคาดการณ์เท่านั้น อีกครั้งฉันได้รวมการคาดการณ์ที่ผ่านมาเพื่อวัตถุประสงค์ในการอธิบายและเพื่อใช้ในภายหลังในการตรวจสอบความถูกต้องของการพยากรณ์สิ่งอื่น ๆ ที่มีความสำคัญต่อการสังเกตสำหรับระยะเวลา m - verage คาดการณ์เฉพาะ m ล่าสุดค่าข้อมูลที่ใช้ในการทำนายไม่มีอะไรเป็นสิ่งที่จำเป็นสำหรับ M - ระยะเวลาการคาดการณ์เฉลี่ยเคลื่อนที่เมื่อทำการคาดการณ์ที่ผ่านมาสังเกตว่าการทำนายครั้งแรกเกิดขึ้นในช่วง m 1.Both ปัญหาเหล่านี้จะ มีความสำคัญมากเมื่อเราพัฒนาโค้ดของเราการพัฒนาฟังก์ชัน Average Moving ตอนนี้เราจำเป็นต้องพัฒนาโค้ดสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามารถใช้ความยืดหยุ่นได้มากขึ้นโค้ดต่อไปนี้สังเกตว่าอินพุตเป็นจำนวนงวดที่คุณต้องการใช้ การคาดการณ์และอาร์เรย์ของค่าทางประวัติศาสตร์คุณสามารถจัดเก็บไว้ในสมุดงานที่คุณต้องการใด ๆ ฟังก์ชัน MovingAverage Historical, NumberOfPeriods เป็น Single Declaring และ initializing ตัวแปร Dim Item เป็นตัวนับ Dim Variant เป็นจำนวนเต็ม Integer มซำเป็น Single Dim HistoricalSize As Integer Initializing variables Counter 1 Accumulation 0 การกำหนดขนาดของ Historical HistoricalSize. For Counter จำนวน 1 ต่อ NumberOfPeriods สะสมจำนวนที่เหมาะสมของค่าที่สังเกตก่อนหน้านี้สะสมสะสมข้อมูลประวัติ HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter. MovingAverage การสะสม NumberOfPeriods รหัสจะอธิบายในชั้นเรียนคุณต้องการวางตำแหน่งฟังก์ชันในสเปรดชีตเพื่อให้ผลของการคำนวณปรากฏขึ้นที่ควร เช่นเดียวกับต่อไปนี้อัตราการเคลื่อนที่เฉลี่ย (AVERAGE) การใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบเป็นเครื่องมือพยากรณ์พยากรณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือการติดตามข้อมูลจริง แต่มันอยู่เบื้องหลังเสมอโดยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะไม่ถึงยอดหรือหุบเขาของข้อมูลที่แท้จริง มัน smooths ออกข้อมูลไม่ได้บอกคุณมากเกี่ยวกับ future. However นี้ doesn t ทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไร้ประโยชน์คุณเพียงต้องตระหนักถึงปัญหาของตน OPEN DESCRIPTION. AUDIO TRANSCRIPTION เพื่อสรุปสำหรับการย้ายง่าย เฉลี่ยหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพียงครั้งเดียวเราพบปัญหาบางอย่างในการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบเป็นเครื่องมือคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นค่าเฉลี่ย cking ข้อมูลจริง แต่มักจะปกคลุมอยู่เบื้องหลังมันเฉลี่ยเคลื่อนที่จะไม่ถึงจุดสูงสุดหรือหุบเขาของข้อมูลที่เกิดขึ้นจริงมันคล่องออกข้อมูลและจริงๆ t doesn t บอกคุณมากเกี่ยวกับอนาคตเพราะคาดเพียงหนึ่ง ระยะล่วงหน้าล่วงหน้าและคาดการณ์ว่าจะถือว่าเป็นค่าที่ดีที่สุดสำหรับระยะเวลาในอนาคตระยะหนึ่งล่วงหน้า แต่ไม่ได้บอกคุณมากเกินกว่าที่ไม่ทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายไร้ประโยชน์ในความเป็นจริงคุณจะเห็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย