Mudança Média Variação Sazonal

Como faço para calcular a variação sazonal de uma média móvel de 4 pontos Se eu tiver uma lista de vendas por trimestre durante 2 anos, digamos. A partir destes dados eu posso calcular as médias móveis de 4 pontos Geralmente, as vendas - média móvel (tendência) variação sazonal e isso teria sido fácil se eu tivesse feito 3 ou 5 pontos médias móveis (ou seja, número ímpar) Número ímpar: Vendas. Tendência. Sazonal. Mostre mais Se eu tenho uma lista de vendas por trimestre por 2 anos, digamos. A partir destes dados eu posso calcular as médias móveis de 4 pontos Geralmente, as vendas - média móvel (tendência) variação sazonal e isso teria sido fácil se eu tivesse feito 3 ou 5 pontos de médias móveis (ou seja, número ímpar) de vendas. Tendência. Variação sazonal x. uma. Dy. B. E z. C. F Vendas. Tendência. Variação sazonal x. A y. B z Eu apenas pego uma média móvel de 2 pontos da tendência para obter os números no alinhamento Desculpe, espero que você entenda a minha pergunta It039s um pouco difícil de explicar. Melhor resposta: Como você percebeu, com uma média móvel de três ou cinco pontos, seus pontos de dados estão alinhados com seus dados originais. Bem, a média móvel de quatro pontos lhe daria uma linha de tendência com pontos de dados alinhados a meio caminho entre os pontos médios de seus dados originais e então eu acho que você deve interpolar entre os pontos de dados de média móvel. Uma vez que os pontos de dados da média móvel estão uniformemente espaçados de cada lado dos dados originais, a interpolação envolve a média de pontos sucessivos, por isso concordo com a sua proposta de tomar uma média móvel de dois pontos como meio de calcular a tendência. Gostaria, contudo, de referir-se a ele como interpolação em vez de como uma média móvel. John middot 7 anos atrás Como faço para calcular a variação sazonal de uma média móvel de 4 pontos Se eu tenho uma lista de vendas por trimestre por 2 anos, digamos. A partir destes dados eu posso calcular as médias móveis de 4 pontos Geralmente, as vendas - média móvel (tendência) variação sazonal e isso teria sido fácil se eu tivesse feito 3 ou 5 pontos de médias móveis (ou seja, número ímpar) de vendas. Tendência. Variação sazonal x. uma. Dy. B. E z. C. F Vendas. Tendência. Variação sazonal x. A y. Bz Eu apenas pego uma média móvel de 2 pontos da tendência para obter os números em alinhamento Desculpe, espero que você entenda a minha pergunta It039s um pouco difícil de explicar Adicione sua respostaPlanilha de implementação de ajuste sazonal e suavização exponencial É simples de realizar ajuste sazonal e Ajustar modelos de suavização exponencial usando Excel. As imagens e gráficos de tela a seguir são extraídos de uma planilha que foi configurada para ilustrar o ajuste sazonal multiplicativo e a suavização linear exponencial nos seguintes dados de vendas trimestrais do Outboard Marine: Para obter uma cópia do próprio arquivo de planilha, clique aqui. A versão de suavização exponencial linear que será usada aqui para fins de demonstração é a versão de Brown8217s, simplesmente porque ela pode ser implementada com uma única coluna de fórmulas e há apenas uma constante de suavização para otimizar. Normalmente, é melhor usar a versão Holt8217s que tem constantes de suavização separadas para nível e tendência. O processo de previsão prossegue da seguinte forma: (i) primeiro os dados são ajustados sazonalmente (ii) então as previsões são geradas para os dados ajustados sazonalmente através de suavização exponencial linear e (iii) finalmente as previsões sazonalmente ajustadas são quasi mensuradas para obter previsões para a série original . O processo de ajuste sazonal é realizado nas colunas D a G. O primeiro passo no ajuste sazonal é calcular uma média móvel centrada (realizada aqui na coluna D). Isto pode ser feito tomando a média de duas médias anuais que são compensadas por um período em relação um ao outro. (Uma combinação de duas médias de compensação em vez de uma única média é necessária para fins de centralização quando o número de estações é par.) O próximo passo é calcular a relação com a média móvel - ie. Os dados originais divididos pela média móvel em cada período - o que é realizado aqui na coluna E. (Isso também é chamado de componente quottrend-cyclequot do padrão, na medida em que os efeitos da tendência e do ciclo de negócios podem ser considerados como sendo tudo o que Permanece após a média de dados de um ano inteiro. Naturalmente, as mudanças mês a mês que não são devido à sazonalidade poderia ser determinada por muitos outros fatores, mas a média de 12 meses suaviza sobre eles em grande medida. O índice sazonal estimado para cada estação é calculado pela primeira média de todas as razões para essa estação particular, que é feita nas células G3-G6 usando uma fórmula AVERAGEIF. As razões médias são então redimensionadas de modo que somam exatamente 100 vezes o número de períodos em uma estação, ou 400, neste caso, o que é feito nas células H3-H6. Abaixo na coluna F, as fórmulas VLOOKUP são usadas para inserir o valor do índice sazonal apropriado em cada linha da tabela de dados, de acordo com o trimestre do ano que ele representa. A média móvel centrada e os dados ajustados sazonalmente acabam parecidos com isto: Note que a média móvel normalmente se parece com uma versão mais lisa da série ajustada sazonalmente, e é mais curta em ambas as extremidades. Uma outra planilha no mesmo arquivo do Excel mostra a aplicação do modelo de suavização exponencial linear aos dados ajustados sazonalmente, começando na coluna G. Um valor para a constante de alisamento (alfa) é inserido acima da coluna de previsão (aqui, na célula H9) e Por conveniência, é atribuído o nome de intervalo quotAlpha. quot (O nome é atribuído usando o comando quotInsertNameCreatequot). O modelo LES é inicializado ao definir as duas primeiras previsões iguais ao primeiro valor real da série ajustada sazonalmente. A fórmula usada aqui para a previsão LES é a forma recursiva de equação única do modelo Brown8217s: Esta fórmula é inserida na célula correspondente ao terceiro período (aqui, célula H15) e copiada para baixo a partir daí. Observe que a previsão do LES para o período atual se refere às duas observações precedentes e aos dois erros de previsão anteriores, bem como ao valor de alfa. Assim, a fórmula de previsão na linha 15 refere-se apenas a dados que estavam disponíveis na linha 14 e anteriores. (É claro que, se desejássemos usar a suavização linear simples em vez de linear, poderíamos substituir a fórmula SES aqui. Podemos também usar Holt8217s ao invés de Brown8217s modelo LES, o que exigiria mais duas colunas de fórmulas para calcular o nível ea tendência Que são utilizados na previsão.) Os erros são calculados na próxima coluna (aqui, coluna J) subtraindo as previsões dos valores reais. O erro quadrático médio é calculado como a raiz quadrada da variância dos erros mais o quadrado da média. (Isto decorre da identidade matemática: VARIANCE MSE (erros) (AVERAGE (erros)) 2.) No cálculo da média e variância dos erros nesta fórmula, os dois primeiros períodos são excluídos porque o modelo não começa realmente a prever até O terceiro período (linha 15 na folha de cálculo). O valor ótimo de alfa pode ser encontrado alterando manualmente alfa até que o mínimo RMSE seja encontrado, ou então você pode usar o quotSolverquot para executar uma minimização exata. O valor de alpha que o Solver encontrado é mostrado aqui (alpha0.471). Geralmente é uma boa idéia traçar os erros do modelo (em unidades transformadas) e também calcular e traçar suas autocorrelações em defasagens de até uma estação. Aqui está um gráfico de séries temporais dos erros (ajustados sazonalmente): As autocorrelações de erro são calculadas usando a função CORREL () para calcular as correlações dos erros com elas mesmas atrasadas por um ou mais períodos - detalhes são mostrados no modelo de planilha . Aqui está um gráfico das autocorrelações dos erros nos primeiros cinco lags: As autocorrelações nos intervalos 1 a 3 são muito próximas de zero, mas a espiga no intervalo 4 (cujo valor é 0,35) é ligeiramente problemática - sugere que a Processo de ajuste sazonal não foi completamente bem sucedido. No entanto, é apenas marginalmente significativo. 95 bandas de significância para testar se as autocorrelações são significativamente diferentes de zero são mais ou menos 2SQRT (n-k), onde n é o tamanho da amostra e k é o atraso. Aqui n é 38 e k varia de 1 a 5, então a raiz quadrada de - n-menos-k é de cerca de 6 para todos eles e, portanto, os limites para testar a significância estatística de desvios de zero são aproximadamente mais - Ou-menos 26, ou 0,33. Se você variar o valor de alfa com a mão neste modelo do Excel, você pode observar o efeito sobre as parcelas de tempo de série e autocorrelação dos erros, bem como sobre o erro quadrático médio, que será ilustrado abaixo. Na parte inferior da planilha, a fórmula de previsão é quotbootstrappedquot para o futuro, simplesmente substituindo as previsões de valores reais no ponto onde os dados reais se esgotou - i. e. Onde o futuro começa. (Em outras palavras, em cada célula onde um valor de dados futuro ocorreria, uma referência de célula é inserida que aponta para a previsão feita para esse período.) Todas as outras fórmulas são simplesmente copiadas para baixo de cima: Observe que os erros para previsões de O futuro são todos computados como sendo zero. Isso não significa que os erros reais serão zero, mas sim apenas reflete o fato de que, para fins de previsão, estamos assumindo que os dados futuros serão iguais às previsões em média. As previsões de LES resultantes para os dados ajustados sazonalmente são as seguintes: Com este valor específico de alfa, que é ideal para as previsões de um período antecipado, a tendência projetada é ligeiramente alta, refletindo a tendência local observada nos últimos 2 anos ou então. Para outros valores de alfa, uma projeção de tendência muito diferente pode ser obtida. Geralmente é uma boa idéia ver o que acontece com a projeção de tendência de longo prazo quando o alfa é variado, porque o valor que é melhor para a previsão de curto prazo não será necessariamente o melhor valor para prever o futuro mais distante. Por exemplo, aqui está o resultado que é obtido se o valor de alfa é manualmente definido como 0.25: A tendência de longo prazo projetada é agora negativa em vez de positiva Com um menor valor de alfa, o modelo está colocando mais peso em dados mais antigos em A sua estimativa do nível e da tendência actuais e as suas previsões a longo prazo reflectem a tendência descendente observada nos últimos 5 anos, em vez da tendência ascendente mais recente. Este gráfico também ilustra claramente como o modelo com um valor menor de alfa é mais lento para responder a pontos de quotreação nos dados e, portanto, tende a fazer um erro do mesmo sinal para muitos períodos em uma linha. Seus erros de previsão de 1 passo são maiores em média do que aqueles obtidos antes (RMSE de 34,4 em vez de 27,4) e fortemente positivamente autocorrelacionados. A autocorrelação lag-1 de 0,56 excede largamente o valor de 0,33 calculado acima para um desvio estatisticamente significativo de zero. Como uma alternativa ao avanço do valor de alfa para introduzir mais conservadorismo em previsões de longo prazo, um fator quottrend de amortecimento é às vezes adicionado ao modelo para fazer a tendência projetada aplanar após alguns períodos. A etapa final na construção do modelo de previsão é a de igualar as previsões de LES, multiplicando-as pelos índices sazonais apropriados. Assim, as projeções reseasonalized na coluna I são simplesmente o produto dos índices sazonais na coluna F e as previsões de LES estacionalmente ajustadas na coluna H. É relativamente fácil calcular intervalos de confiança para previsões de um passo à frente feitas por este modelo: primeiro Calcular o RMSE (erro quadrático médio, que é apenas a raiz quadrada do MSE) e, em seguida, calcular um intervalo de confiança para a previsão ajustada sazonalmente adicionando e subtraindo duas vezes o RMSE. (Em geral, um intervalo de confiança de 95 para uma previsão de um período antecipado é aproximadamente igual à previsão de pontos mais ou menos duas vezes o desvio padrão estimado dos erros de previsão, assumindo que a distribuição de erro é aproximadamente normal eo tamanho da amostra É grande o suficiente, digamos, 20 ou mais. Aqui, o RMSE em vez do desvio padrão da amostra dos erros é a melhor estimativa do desvio padrão de futuros erros de previsão, porque leva bias, bem como variações aleatórias em conta.) Os limites de confiança Para a previsão ajustada sazonalmente são então reseasonalized. Juntamente com a previsão, multiplicando-os pelos índices sazonais apropriados. Neste caso o RMSE é igual a 27,4 e a previsão ajustada sazonalmente para o primeiro período futuro (Dec-93) é 273,2. De modo que o intervalo de confiança ajustado sazonalmente é de 273,2-227,4 218,4 para 273,2227,4 328,0. Multiplicando esses limites por Decembers índice sazonal de 68,61. Obtemos limites de confiança inferior e superior de 149,8 e 225,0 em torno da previsão de ponto Dec-93 de 187,4. Os limites de confiança para as previsões de mais de um período de tempo em geral aumentarão à medida que o horizonte de previsão aumentar, devido à incerteza quanto ao nível e à tendência, bem como aos fatores sazonais, mas é difícil computá-los em geral por métodos analíticos. (A maneira apropriada de calcular os limites de confiança para a previsão do LES é usando a teoria ARIMA, mas a incerteza nos índices sazonais é outra questão.) Se você quer um intervalo de confiança realista para uma previsão mais do que um período à frente, A sua melhor aposta é usar métodos empíricos: por exemplo, para obter um intervalo de confiança para uma previsão de duas etapas à frente, você poderia criar outra coluna na planilha para calcular uma previsão de duas etapas para cada período ( Por bootstrapping a previsão one-step-ahead). Em seguida, calcule o RMSE dos erros de previsão de 2 passos adiante e use isso como base para um intervalo de confiança de 2 passos à frente. Métodos de previsão média móvel ponderados: Prós e contras Oi, ame o seu post. Estava me perguntando se você poderia elaborar mais. Usamos SAP. Nele há uma seleção que você pode escolher antes de executar sua previsão chamada inicialização. Se você marcar essa opção, você obterá um resultado de previsão, se você executar a previsão novamente, no mesmo período e não verificar a inicialização, o resultado será alterado. Eu não consigo descobrir o que a inicialização está fazendo. Quero dizer, matemática. Qual o resultado da previsão é melhor para salvar e usar, por exemplo. As mudanças entre os dois não estão na quantidade prevista, mas no MAD e erro, estoque de segurança e quantidades ROP. Não tenho certeza se você usa o SAP. Oi obrigado por explicar tão eficientemente seu gd demais. Obrigado novamente Jaspreet Deixe uma resposta Cancelar resposta Sobre Shmula Pete Abilla é o fundador da Shmula e do personagem, Kanban Cody. Ele ajudou empresas como a Amazon, Zappos, eBay, Backcountry e outros a reduzir custos e melhorar a experiência do cliente. Ele faz isso através de um método sistemático para identificar pontos de dor que afetam o cliente eo negócio, e incentiva a ampla participação dos associados da empresa para melhorar seus próprios processos. Este site é uma coleção de suas experiências que ele quer compartilhar com você. Começar com downloads gratuitos Tendência secular b média móvel c variação sazonal A) Tendência secular B) Média móvel C) Variação sazonal D) Variação irregular E) Todos os componentes acima são componentes Resposta: B Dificuldade: Médio Meta: 1 59. O que É a ordem correta de eventos em um ciclo de negócios típico A) Prosperidade, recessão, depressão e recuperação B) Depressão, recuperação, recessão e prosperidade C) Recuperação, depressão, prosperidade e recessão D) Recessão, recuperação, prosperidade e depressão Resposta: Dificuldade: Média Objetivo: 1 60. A queda do setor de telecomunicações em 2000 exerceu um impacto na economia que poderia ser classificado como: A) Tendência secular B) Variação episódica C) Variação residual D) Variação sazonal Resposta: B Dificuldade: Médio Objetivo: 1 61. Na equação de tendência linear qual variável representa a mudança média na variável dependente para cada mudança de unidade no tempo A) a B) b C) t D) circ Y Resposta: B Dificuldade: Médio Meta: 2 62. Para uma série de tempo A partir de 1988 e até 2007, ano em que seria codificado com o método codificado A) 1986 B) 1988 C) 1989 D) 1998 Resposta: B Dificuldade: Média Meta: 2 Banco de Teste, Capítulo 16 20 Visualização tem intencionalmente desfocada seções. Inscreva-se para ver a versão completa. 63. Para uma série temporal anual que se estende de 1997 a 2007, quantos anos se perderão numa média móvel de três anos A) 2 no início e 1 no final B) 1 no início e 1 no final C) 2 No início e 0 no final D) 0 no início e 2 no final Resposta: B Dificuldade: Médio Meta: 3 AACSB: AS 64. Dada a equação de tendência circ Y 25 0,6 t (ano de base 2003), o que seria B) 28 C) 30 D) 32 Resposta: B Dificuldade: Média Meta: 5 65. Como descrever o método da média móvel A) Útil na suavização de uma série temporal B) Utilizado em Medindo as flutuações sazonais C) Uma técnica que não resulta em uma equação da linha de tendência D) Um método para identificar uma tendência E) Todas as respostas acima Resposta: E Dificuldade: Média Meta: 3 66. Para uma média móvel de cinco anos, como Muitos valores serão perdidos no início e no final da série temporal A) 0 no início e 4 no final B) 3 no início e 3 no final C) 2 no início e 2 no final D) 0 Na estaca Rt e 5 no final Resposta: C Dificuldade: Médio Meta: 3 67. Uma equação de tendência linear é usada para representar os valores da série temporal quando os dados estão mudando por igual A) Por cento B) Proporções C) Quantidades D) Ambos A e B Estão corretos Resposta: C Dificuldade: Médio Objetivo: 2 21 68. Se os dados de séries de tempo plotados em papel milimétrico com uma escala aritmética aumentam ou diminuem em percentagens iguais, como será o gráfico A) Linha recta B) Linear C Curvilínea D) Ambos A e B estão corretos Resposta: C Dificuldade: Média Objetivo: 4 AACSB: AS 69. Qual das seguintes afirmações é verdadeira para a equação linear, circ Y a bt. A) Esta pré-visualização apresenta secções intencionalmente desfocadas. Inscreva-se para ver a versão completa. Este é o fim da visualização. Inscreva-se para acessar o restante do documento. Esta preparação de teste foi carregada em 09062014 para o curso ESTATÍSTICAS 145 ministrado pelo Professor Benjaminstrickland durante o trimestre Fall 03914 na Universidade de Phoenix. Clique para editar os detalhes do documento