Mittelwert Abweichung Gewichtet Gleitender Durchschnitt

Statistik Rechner Mittlere Absolute Abweichung MAD. Mean Absolute Abweichung Rechner. Dieser Rechner berechnet die mittlere absolute Abweichung von einem Datensatz. Sie müssen nicht angeben, ob die Daten für eine ganze Population oder aus einer Probe sind Nur Typ oder fügen Sie alle beobachteten Werte in Das Feld oben Werte müssen numerisch sein und können durch Kommas, Leerzeichen oder new-line getrennt werden. Drücken Sie die Schaltfläche Submit Data, um die Berechnung durchzuführen. Um den Rechner zu löschen, drücken Sie Reset. Was ist die mittlere absolute Abweichung. Die mittlere Abweichung ist ein Maß für Dispersion Ein Maß dafür, wieviel die Werte im Datensatz sich wahrscheinlich von ihrem Mittelwert unterscheiden. Der Absolutwert wird verwendet, um Abweichungen mit entgegengesetzten Vorzeichen zu vermeiden, die sich gegenseitig auslöschen. Mean absolute Abweichungsformel. Dieser Rechner verwendet die folgende Formel für die Berechnung der Bedeuten absolute Abweichung. Wenn n die Anzahl der beobachteten Werte ist, ist x-bar der Mittelwert der beobachteten Werte und xi sind die einzelnen Werte. 2009-2016 Giorgio Arcidiacono. How Um Mean Absolute Deviation MAD Hilfe bitte zu berechnen. Seit Mai 2005 hat der Kaufmanager in einem Kaufhaus einen 4-Periode gleitenden Durchschnitt verwendet, um die Verkäufe in den kommenden Monaten zu prognostizieren Verkaufsdaten für Show mehr Seit Mai 2005 ist der Kaufmanager bei Ein Warenhaus hat einen 4-Periode gleitenden Durchschnitt verwendet, um den Umsatz in den kommenden Monaten zu prognostizieren Verkaufsdaten für die Monate Januar bis Juli sind in der Tabelle unterhalb der mittleren absoluten Abweichung MAD für die vierperiodischen gleitenden Durchschnittprognosen angegeben. Die Prognosewerte sind Berechnet mit einer Genauigkeit von zwei Dezimalstellen Geben Sie die MAD als Ganzzahl durch Rundung. Es könnte interessant sein, um die MAD für nur die Daten selbst zu sehen und vergleichen mit dem MAD für die gleitenden Durchschnitte Dies kennt nicht Ihre Frage - nur Fügt ein wenig extra Farbe Was dies zeigt, ist die Glättung Wirkung der gleitenden Durchschnitte im Vergleich zu den Rohdaten. MAD 1 nx Median. Mark vor 8 Jahren. Tagged mit mittleren absoluten Abweichung. In der letzten Woche s Prognose Freitag Post, diskutierten wir gleitende durchschnittliche Prognosemethoden, sowohl einfach als auch gewichtet Wenn eine Zeitreihe stationär ist, das heißt, zeigt keine erkennbare Trend oder Saisonalität und unterliegt nur der Zufälligkeit der alltäglichen Existenz, dann gleitende durchschnittliche Methoden oder sogar eine einfache Durchschnitt der gesamten Serie sind nützlich für die Prognose der nächsten Perioden Allerdings sind die meisten Zeitreihen alles andere als stationäre Einzelhandelsumsätze haben Trend, saisonale und zyklische Elemente, während öffentliche Versorgungsunternehmen Trend und saisonale Komponenten haben, die Auswirkungen auf die Nutzung von Strom und Wärme haben , Gleitende durchschnittliche Prognoseansätze können weniger als wünschenswerte Ergebnisse liefern Darüber hinaus sind die jüngsten Verkaufszahlen in der Regel mehr ein Indikator für zukünftige Verkäufe, so gibt es oft ein Bedürfnis, ein Prognosesystem zu haben, das mehr Gewicht auf neuere Beobachtungen setzt. Geben Sie exponentielle Glättung ein Gleitende durchschnittliche Modelle, die eine feste Anzahl der aktuellsten Werte in der Zeitreihe für smoo verwenden Ding und Prognose, exponentielle Glättung beinhaltet alle Werte Zeitreihen, Platzierung der schwersten Gewicht auf die aktuellen Daten und Gewichte auf ältere Beobachtungen, die exponentiell im Laufe der Zeit abnehmen Aufgrund der Betonung auf alle vorherigen Perioden im Datensatz ist das exponentielle Glättungsmodell rekursiv Wenn eine Zeitreihe keine starke oder erkennbare Saisonalität oder einen Trend aufweist, kann die einfachste Form der exponentiellen Glättung der einzelnen exponentiellen Glättung angewendet werden. Die Formel für die einzelne exponentielle Glättung ist. In dieser Gleichung steht t 1 für den Zeitraum t 1 Y t für den Prognosewert Der Istwert der aktuellen Periode, tt ist der Prognosewert für die aktuelle Periode, t und ist die Glättungskonstante oder alpha, eine Zahl zwischen 0 und 1 Alpha ist das Gewicht, das du der letzten Beobachtung in deiner Zeitreihe zugewiesen hast. Sie basieren Ihre Prognose für den nächsten Zeitraum auf den tatsächlichen Wert für diesen Zeitraum und den Wert, den Sie für diesen Zeitraum prognostiziert haben, die wiederum wa S auf der Grundlage von Prognosen für Perioden vor that. Let s nehmen Sie ve im Geschäft für 10 Wochen und wollen Prognose Umsatz für die 11. Woche Umsatz für die ersten 10 Wochen sind. From der Gleichung oben, wissen Sie, dass, um zu kommen Mit einer prognose für woche 11, brauchst du prognostizierte Werte für Wochen 10, 9 und den ganzen Weg bis zur Woche 1 Du weißt auch, dass Woche 1 keine vorherige Periode hat, also kann es nicht prognostizieren Und du musst das bestimmen Glättung Konstante oder Alpha, um für Ihre Prognosen zu verwenden. Determination der Initial Prognose. Der erste Schritt bei der Konstruktion Ihrer exponentiellen Glättung Modell ist es, einen Prognosewert für die erste Periode in Ihrer Zeitreihe zu generieren Die häufigste Praxis ist es, den prognostizierten Wert zu setzen Von Woche 1 gleich dem tatsächlichen Wert, 200, die wir in unserem Beispiel tun werden Ein weiterer Ansatz wäre, dass, wenn Sie vorherige Verkaufsdaten zu diesem haben, aber nicht verwenden es in Ihrem Aufbau des Modells, können Sie einen Durchschnitt nehmen Ein paar sofort vorher p Eriods und verwenden, dass als die Prognose Wie Sie Ihre erste Prognose bestimmen ist subjektiv. How Big Sollte Alpha Be. This ist auch ein Urteil Aufruf, und das Finden der entsprechenden Alpha ist Gegenstand von Versuch und Irrtum Im Allgemeinen, wenn Ihre Zeitreihe ist sehr stabil, Eine kleine ist angemessene visuelle Inspektion Ihrer Verkäufe auf einem Diagramm ist auch nützlich bei dem Versuch, ein Alpha zu beginnen, um mit zu beginnen Warum ist die Größe von wichtig Da das nähere ist auf 1, desto mehr Gewicht, das dem letzten Wert bei der Bestimmung zugeordnet ist Ihre Prognose, desto schneller richtet sich Ihre Prognose auf Muster in Ihrer Zeitreihe und die weniger Glättung, die auftritt. Ebenso ist, je näher 0 ist, desto mehr Gewicht, das auf früheren Beobachtungen bei der Bestimmung der Prognose gestellt wird, desto langsamer passt sich die Prognose an Muster in der Zeitreihe und die mehr Glättung, die auftritt Sehe s visuell inspizieren die 10 Wochen des Umsatzes. Die Exponential Glättung Prozess. Der Umsatz erscheinen etwas gezackt, schwankend zwischen 200 und 235 L Et s Start mit einem Alpha von 0 5 Das gibt uns die folgende Tabelle. Notice, wie, obwohl Ihre Prognosen nicht genau sind, wenn Ihr tatsächlicher Wert für eine bestimmte Woche höher ist als das, was Sie prognostiziert Wochen 2 bis 5, zum Beispiel, Ihre Prognosen für jede der folgenden Wochen Wochen 3 bis 6 einstellen nach oben, wenn Ihre tatsächlichen Werte niedriger sind als Ihre Prognose zB Wochen 6, 8, 9 und 10, Ihre Prognosen für die folgende Woche passt sich nach unten Auch beachten Sie, dass, wie Sie später zu bewegen Perioden, Ihre früheren Prognosen spielen weniger und weniger eine Rolle in Ihren späteren Prognosen, da ihr Gewicht exponentiell abnimmt Nur durch Betrachten der Tabelle oben, wissen Sie, dass die Prognose für Woche 11 wird niedriger als 220 8, Ihre Prognose für Woche 10.So, basierend auf unserem Alpha und unsere vergangenen Verkäufe, unsere beste Vermutung ist, dass der Umsatz in Woche 11 wird 215 4 Werfen Sie einen Blick auf die Grafik der tatsächlichen vs prognostizierten Umsatz für Wochen 1-10.Notice, dass die prognostizierten Umsatz sind glatter als Ist, und Sie können sehen, wie die Prognosen Ted Verkauf Linie passt sich an Spikes und Dips in der tatsächlichen Umsatz Zeitreihe. Was, wenn wir eine kleinere oder größere Alpha verwendet haben. Wir zeigen, indem wir sowohl ein Alpha von 30 und einer von 70 Das gibt uns die folgende Tabelle und graph. Using Ein Alpha von 0 70, enden wir mit dem niedrigsten MAD der drei Konstanten Denken Sie daran, dass die Beurteilung der Zuverlässigkeit der Prognosen isn t immer über die Minimierung von MAD MAD, schließlich ist ein Durchschnitt der Abweichungen Beachten Sie, wie dramatisch die absoluten Abweichungen für jeden Des Alphas Wechsel von Woche zu Woche Prognosen können zuverlässiger mit einem Alpha, die eine höhere MAD produziert, aber hat weniger Abweichung zwischen seinen einzelnen Abweichungen. Limits auf Exponential Glättung. Exponential Glättung ist nicht für die langfristige Prognose vorgesehen Normalerweise wird es verwendet Um ein oder zwei vorhersagen, aber selten mehr als drei Perioden voraus Auch wenn es eine plötzliche drastische Veränderung in der Ebene der Verkäufe oder Werte gibt und die Zeitreihe auf dieser neuen Ebene fortfährt, dann wird der Algorithmus langsam sein Mit der plötzlichen Veränderung aufzuholen, da wird es einen größeren Prognosefehler geben In solchen Situationen wäre es am besten, die vorherigen Perioden vor der Veränderung zu ignorieren und den exponentiellen Glättungsprozess mit dem neuen Level zu beginnen. Schließlich diskutierte dieser Beitrag eine einzelne exponentielle Glättung , Die verwendet wird, wenn es keine spürbare Saisonalität oder Trend in den Daten gibt Wenn es einen spürbaren Trend oder saisonalen Muster in den Daten gibt, wird eine einzige exponentielle Glättung einen signifikanten Prognosefehler ergeben. Eine doppelte exponentielle Glättung wird hier benötigt, um diese Muster anzupassen Doppelte exponentielle Glättung in der nächsten Woche s Prognose Freitag Post. Einer der einfachsten, die meisten gängigen Zeitreihen Prognose Techniken ist, dass der gleitenden Durchschnitt Moving durchschnittliche Methoden kommen praktisch, wenn alles, was Sie haben, ist mehrere aufeinander folgende Perioden der Variablen zB Umsatz, neue Einsparungen Konten eröffnet, Workshop-Teilnehmer, etc. Sie re Prognose, und keine anderen Daten zu prognostizieren, was die nächste Periode s Wert wird Oft, mit den letzten paar Monate des Umsatzes zu prognostizieren den kommenden Monat s Umsatz ist vorzuziehen, um unbezahlte Schätzungen Allerdings gleitende durchschnittliche Methoden können ernsthafte Vorhersage Fehler haben, wenn sorglos angewendet werden. Moving Durchschnitte Die Methode. Essentiell, gleitende Durchschnitte versuchen, die nächste Periode zu schätzen S Wert durch Mittelung der Wert der letzten paar Perioden unmittelbar vor Lass uns sagen, dass Sie im Geschäft für drei Monate gewesen sind, Januar bis März, und wollte prognostizieren April s Umsatz Ihre Verkäufe für die letzten drei Monate sehen wie folgt aus Einfachste Ansatz wäre, den Durchschnitt von Januar bis März zu nehmen und nutzen, um zu schätzen April s Umsatz. 129 134 122 3 128 333.Hier, auf der Grundlage der Verkäufe von Januar bis März, prognostizieren Sie, dass der Umsatz im April 128,333 Nach April s tatsächlichen Umsatz kommen, würden Sie dann berechnen die Prognose für Mai, diesmal mit Februar bis April Sie müssen mit der Anzahl der Perioden übereinstimmen, die Sie für die gleitende durchschnittliche Prognose verwenden. Die Anzahl der Perioden, die Sie in Ihren gleitenden Durchschnittsprognosen verwenden, sind willkürlich, Sie können nur zwei Perioden oder fünf oder sechs Perioden verwenden, was auch immer Sie Ihre Prognosen generieren möchten. Der Ansatz oben ist ein einfacher gleitender Durchschnitt Manchmal, in den letzten Monaten Verkäufe können stärkere Beeinflusser des kommenden Monats s Verkäufe sein, also möchten Sie diesen näheren Monaten mehr Gewicht in Ihrem Vorhersagemodell geben Dieses ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt Und gerade wie die Zahl Von Perioden, die Gewichte, die Sie zuordnen sind rein willkürlich Lassen Sie uns sagen, Sie wollten März s Umsatz 50 Gewicht, Februar s 30 Gewicht und Januar s 20 Dann Ihre Prognose für April wird 127.000 122 50 134 30 129 20 127.L Nachahmungen von Moving Average Methoden Moving Durchschnitte gelten als eine Glättung Prognose Technik Weil Sie einen Durchschnitt im Laufe der Zeit nehmen, sind Sie erweichen oder Glättung der Auswirkungen von unregelmäßigen Vorkommnissen innerhalb der Daten Als Ergebnis, die Auswirkungen von Saisonalität, Konjunkturzyklen und andere Zufällige Ereignisse können den Prognosefaktor drastisch erhöhen Werfen Sie einen Blick auf ein ganzes Jahr Wert Daten und vergleichen Sie einen 3-Periode gleitenden Durchschnitt und ein 5-Periode gleitenden Durchschnitt. Notice, dass in diesem Fall, dass ich nicht erstellen Prognosen, sondern eher zentriert Die gleitenden Durchschnitte Der erste dreimonatige gleitende Durchschnitt ist für Februar, und es ist der Durchschnitt von Januar, Februar und März habe ich auch ähnlich für die 5-Monats-Durchschnitt Nun werfen Sie einen Blick auf die folgende Chart. Was sehen Sie Ist Nicht die dreimonatige gleitende durchschnittliche Serie viel glatter als die tatsächliche Verkaufs-Serie Und wie wäre es mit dem Fünf-Monats-gleitenden Durchschnitt Es ist noch glatter Je mehr Perioden Sie in Ihrem gleitenden Durchschnitt verwenden, desto glatter Ihre Zeit s Für die Prognose ist ein einfacher gleitender Durchschnitt vielleicht nicht die genaueste Methode. Bewegliche durchschnittliche Methoden erweisen sich als sehr wertvoll, wenn man versucht, die saisonalen, unregelmäßigen und zyklischen Komponenten einer Zeitreihe für fortgeschrittenere Prognosemethoden wie Regression zu extrahieren Und ARIMA, und die Verwendung von gleitenden Durchschnitten bei der Zerlegung einer Zeitreihe wird später in der Serie angesprochen werden. Bestimmen der Genauigkeit eines Moving Average Model. Generally, wollen Sie eine Prognose-Methode, die den geringsten Fehler zwischen tatsächlichen und vorhergesagten Ergebnisse hat Die häufigsten Maßnahmen der Prognosegenauigkeit sind die Mean Absolute Deviation MAD In diesem Ansatz, für jede Periode in der Zeitreihe, für die Sie eine Prognose erstellt haben, nehmen Sie den absoluten Wert der Differenz zwischen dieser Periode s tatsächlichen und prognostizierten Werte die Abweichung Dann Sie durchschnittlich diese absoluten Abweichungen und Sie erhalten ein Maß für MAD MAD kann bei der Entscheidung über die Anzahl der Perioden, die Sie durchschnittlich, und oder die Menge von Gewicht, den du auf jeder Periode platzierst Im Allgemeinen wählst du diejenige aus, die in der niedrigsten MAD resultiert Hier ist ein Beispiel dafür, wie MAD berechnet wird. MAD ist einfach der Durchschnitt von 8, 1 und 3.Moving Averages Recap Bei Verwendung von gleitenden Durchschnitten für die Prognose , Erinnern. Moving Mittelwerte können einfach oder gewichtet werden. Die Anzahl der Perioden, die Sie für Ihren Durchschnitt verwenden, und alle Gewichte, die Sie jedem zuordnen sind streng willkürlich. Moving Durchschnitte glätten unregelmäßige Muster in Zeitreihen Daten umso größer die Anzahl der Perioden verwendet für Jeder Datenpunkt, desto größer ist der Glättungseffekt. Wegen der Glättung, Prognose im nächsten Monat s Umsatz auf der Grundlage der letzten paar Monate s Umsatz kann zu großen Abweichungen aufgrund der Saisonalität, zyklische und unregelmäßige Muster in den Daten und die Glättung Fähigkeiten führen Einer gleitenden durchschnittlichen Methode kann bei der Zerlegung einer Zeitreihe für fortgeschrittenere Prognosemethoden nützlich sein. Nächste Woche Exponentielle Glättung In der nächsten Woche s Prognose Freitag werden wir diskutieren exponentielle Glättung Methoden , Und Sie werden sehen, dass sie weit überlegen, um die durchschnittliche Prognose Methoden. Still don t wissen, warum unsere Forecast Friday Beiträge erscheinen am Donnerstag Finden Sie heraus at. Let Neue Beiträge kommen Sie zu Ihnen.