يستخدم من الحركة - متوسط - في السلاسل الزمنية

ما هو المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المتحرك الأول هو 4310، وهو قيمة الملاحظة الأولى. (في تحليل السلاسل الزمنية، لا يحسب الرقم الأول في سلسلة المتوسط ​​المتحرك قيمة مفقودة.) المتوسط ​​المتحرك التالي هو متوسط ​​أول ملاحظتين (4310 4400) 2 4355. المتوسط ​​المتحرك الثالث هو متوسط ​​المراقبة 2 و 3، (4400 4000) 2 4200، وهلم جرا. إذا كنت تريد استخدام متوسط ​​متحرك للطول 3، يتم حساب متوسط ​​القيم الثلاث بدلا من قيمتين. حقوق الطبع والنشر 2016 مينيتاب Inc. جميع الحقوق محفوظة. باستخدام هذا الموقع فإنك توافق على استخدام ملفات تعريف الارتباط للتحليلات والمحتوى الشخصي. اقرأ سياستنا 6.2 المتوسطات المتحركة ما 40 إليكساليس، أوردر 5 41 في العمود الثاني من هذا الجدول، يظهر متوسط ​​متحرك للنظام 5، مما يوفر تقديرا لدورة الاتجاه. والقيمة الأولى في هذا العمود هي متوسط ​​الملاحظات الخمس الأولى (1989-1993)، والقيمة الثانية في العمود 5-ما هي متوسط ​​القيم 1990-1994 وهكذا. كل قيمة في العمود 5-ما هي متوسط ​​الملاحظات في فترة الخمس سنوات التي تركز على السنة المقابلة. لا توجد قيم للسنتين الأوليين أو العامين الماضيين لأننا لا نملك ملاحظتين على أي من الجانبين. في الصيغة أعلاه، العمود 5-ما يحتوي على قيم قبعة مع k2. لمعرفة ما يبدو عليه تقدير دورة الاتجاه، فإننا نرسمه مع البيانات الأصلية في الشكل 6.7. مؤامرة 40 إليكساليس، الرئيسية سسيدكوتال الكهرباء السكنية، يلب كوغوكوت. زلاب كوتيركوت 41 لينس 40 ما 40 إليساليس، 5 41. كول كوتريدكوت 41 لاحظ كيف أن الاتجاه (باللون الأحمر) هو أكثر سلاسة من البيانات الأصلية ويلتقط الحركة الرئيسية للسلسلة الزمنية دون كل التقلبات الطفيفة. ولا تسمح طريقة المتوسط ​​المتحرك بتقديرات T حيث تكون t قريبة من نهايات السلسلة، وبالتالي لا يمتد الخط الأحمر إلى حواف الرسم البياني على أي من الجانبين. في وقت لاحق سوف نستخدم أساليب أكثر تطورا لتقدير دورة الاتجاه التي تسمح التقديرات بالقرب من النهاية. ويحدد ترتيب المتوسط ​​المتحرك مدى نعومة تقدير دورة الاتجاه. بشكل عام، يعني النظام الأكبر منحنى أكثر سلاسة. يوضح الرسم البياني التالي تأثير تغيير ترتيب المتوسط ​​المتحرك لبيانات مبيعات الكهرباء السكنية. المتوسطات المتحركة البسيطة مثل هذه هي عادة من ترتيب فردي (على سبيل المثال 3، 5، 7، وما إلى ذلك) وهذا هو حتى أنها متماثلة: في المتوسط ​​المتحرك للنظام m2k1، هناك k الملاحظات السابقة، k الملاحظات في وقت لاحق والمراقبة الوسطى التي يتم حساب متوسطها. ولكن إذا كان m حتى، فإنه لن يكون متماثلا. المتوسطات المتحركة للمتوسطات المتحركة من الممكن تطبيق متوسط ​​متحرك على المتوسط ​​المتحرك. أحد أسباب القيام بذلك هو جعل المتوسط ​​المتحرك متساويا في الترتيب. على سبيل المثال، قد نأخذ متوسطا متحركا من الترتيب 4، ثم نطبق متوسط ​​متحرك آخر للطلب 2 على النتائج. وفي الجدول 6-2، تم ذلك في السنوات القليلة الأولى من بيانات إنتاج البيرة الفصلية الاسترالية. ber2 lt - ويندو 40 أوسبير، ستارت 1992 41 ma4 lt - ما 40 beer2، أوردر 4. سينتر فالس 41 ma2x4 lt - ما 40 beer2، أوردر 4. سينتر ترو 41 الترميز 2times4-ما في العمود الأخير يعني 4-ما تليها 2-ما. يتم الحصول على القيم في العمود الأخير من خلال اتخاذ متوسط ​​متحرك من الترتيب 2 من القيم في العمود السابق. على سبيل المثال، القيمتين الأوليين في العمود 4-ما هي 451.2 (443410420532) 4 و 448.8 (410420532433) 4. القيمة الأولى في العمود 2times4-ما هي متوسط ​​هذين: 450.0 (451.2448.8) 2. عندما يتبع 2-ما المتوسط ​​المتحرك حتى النظام (مثل 4)، ويسمى متوسط ​​متحرك تركز على النظام 4. وذلك لأن النتائج هي الآن متماثل. لنرى أن هذا هو الحال، يمكننا كتابة 2times4-ما على النحو التالي: بدء قبعة أمبير فراك بيغفراك (y y y y) فراك (y y y y) كبير أمبير فراك y frac14y frac14y frac14y frac18y. نهاية هو الآن المتوسط ​​المرجح للرصدات، ولكنه متماثل. ومن الممكن أيضا توليفات أخرى من المتوسطات المتحركة. على سبيل المثال يتم استخدام 3times3-ما غالبا، ويتكون من متوسط ​​متحرك من النظام 3 متبوعا بمتوسط ​​متحرك آخر من النظام 3. بشكل عام، يجب أن يتبع النظام حتى ما من قبل ما حتى أمر ما لجعلها متماثلة. وبالمثل، ينبغي أن يتبع أمر ما الفردية من قبل ما الفردية ترتيب فردي. تقدير دورة الاتجاه مع البيانات الموسمية الاستخدام الأكثر شيوعا للمتوسطات المتحركة المتمركزة هو في تقدير دورة الاتجاه من البيانات الموسمية. النظر في 2times4-ما: قبعة فراك y frac14y frac14y frac14y frac18y. عند تطبيقه على بيانات ربع سنوية، يعطى كل ربع سنة نفس الوزن حيث تطبق الفترة األولى واألخيرة على نفس الربع في السنوات المتعاقبة. وبناء على ذلك، سيتم حساب متوسط ​​التغير الموسمية، كما أن القيم الناتجة عن هذه القيم لن يكون لها تباين طفيف أو معدوم. ويمكن الحصول على تأثير مماثل باستخدام 2times 8-ما أو 2times 12-ما. وبوجه عام، فإن m 2 ما يعادل متوسط ​​متحرك مرجح لترتيب m1 مع أخذ جميع الملاحظات 1m الوزن باستثناء المصطلحين الأول والأخير الذي يأخذ الأوزان 1 (2M). حتى إذا كانت الفترة الموسمية حتى و من أجل م، استخدم 2times م-ما لتقدير دورة الاتجاه. إذا كانت الفترة الموسمية غريبة وترتيب m، استخدم m-ما لتقدير دورة الاتجاه. على وجه الخصوص، يمكن استخدام 2 مرات 12-ما لتقدير دورة الاتجاه من البيانات الشهرية و 7-ما يمكن استخدامها لتقدير دورة الاتجاه من البيانات اليومية. ومن شأن الخيارات الأخرى لترتيب درجة الماجستير أن تؤدي عادة إلى تلوث تقديرات دورة الاتجاه بالموسمية في البيانات. مثال 6.2 تصنيع المعدات الكهربائية يبين الشكل 6.9 2 مرات 12-ما المطبقة على مؤشر أوامر المعدات الكهربائية. لاحظ أن الخط السلس لا يظهر موسمية وهو تقريبا نفس دورة الاتجاه هو مبين في الشكل 6.2 والتي تم تقديرها باستخدام طريقة أكثر تعقيدا بكثير من المتوسطات المتحركة. وأي خيار آخر لترتيب المتوسط ​​المتحرك (باستثناء 24 و 36 وما إلى ذلك) قد يؤدي إلى خط سلس يظهر بعض التقلبات الموسمية. مؤامرة 40 إليسيكيب، يلاب كوت أوامر جديدة إندكسكوت. كول كوغرايكوت، الرئيسية تصنيع المعدات الكهربائية (منطقة اليورو) كوت 41 خطوط 40 أماه 40 إليسيكيب، النظام 12 41. كول كوريدكوت 41 المتوسطات المتحركة المرجح مجموعات من المتوسطات المتحركة تؤدي إلى المتوسطات المتحركة المرجح. على سبيل المثال، 2x4-ما ناقش أعلاه يعادل 5-ما المرجحة مع الأوزان التي قدمها فراك، فراك، فراك، فراك، فراك. وبصفة عامة، يمكن كتابة m-M المرجح كقيمة t k k a y y حيث k (m-1) 2 وتعطى الأوزان بواسطة النقاط والنقاط أك. من المهم أن الأوزان كل المبلغ إلى واحد وأنها متماثلة بحيث آج a. و M-ما بسيط هو حالة خاصة حيث جميع الأوزان تساوي 1M. والميزة الرئيسية للمتوسطات المتحركة المرجحة هي أنها تعطي تقديرا أكثر سلاسة لدورة الاتجاه. بدلا من الملاحظات دخول وترك الحساب بالوزن الكامل، يتم زيادة وزنها ببطء ثم انخفض ببطء مما أدى إلى منحنى أكثر سلاسة. وتستخدم على نطاق واسع بعض مجموعات محددة من الأوزان. وترد بعض هذه الجداول في الجدول 6.3. تستخدم أواندا ملفات تعريف الارتباط لجعل مواقعنا سهلة الاستخدام وتخصيصها لزوارنا. لا يمكن استخدام ملفات تعريف الارتباط لتعريفك شخصيا. من خلال زيارة موقعنا على الانترنت فإنك توافق على استخدام OANDA8217s من ملفات تعريف الارتباط وفقا لسياسة الخصوصية لدينا. لحظر ملفات تعريف الارتباط أو حذفها أو إدارتها، يرجى زيارة aboutcookies. org. تقييد ملفات تعريف الارتباط سوف يمنعك من الاستفادة من بعض وظائف موقعنا على الانترنت. تحميل لدينا تطبيقات الجوال افتح حساب ampltiframe src4489469.fls. doubleclickactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 mcesrc4489469.fls. doubleclickactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 width1 height1 frameborder0 styledisplay: لا شيء mcestyledisplay: noneampgtampltiframeampgt الدرس 1: المتوسطات المتحركة أنواع المتوسطات المتحركة وهناك عدة أنواع من المتوسطات المتحركة المتاحة لتلبية مختلف الاحتياجات وتحليل السوق . الأكثر شيوعا من قبل التجار تشمل ما يلي: المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​الأسي المتوسط ​​المتحرك البسيط (سما) المتوسط ​​المتحرك البسيط هو النوع الأساسي للمتوسط ​​المتحرك. يتم احتسابها من خلال اتخاذ سلسلة من الأسعار (أو فترات الإبلاغ)، مضيفا هذه الأسعار معا ومن ثم تقسيم إجمالي عدد نقاط البيانات. تحدد هذه الصيغة متوسط ​​الأسعار وتحسب بطريقة تعديل (أو نقل) استجابة لأحدث البيانات المستخدمة لحساب المتوسط. على سبيل المثال، إذا قمت بتضمين آخر 15 سعر صرف فقط في متوسط ​​الحساب، يتم إسقاط النسبة الأقدم تلقائيا في كل مرة يتوفر فيها سعر جديد. في الواقع، فإن المتوسط ​​يتحرك حيث أن كل سعر جديد يتم تضمينه في الحساب ويضمن أن المتوسط ​​يعتمد فقط على آخر 15 سعر. مع القليل من التجربة والخطأ، يمكنك تحديد المتوسط ​​المتحرك الذي يناسب استراتيجية التداول الخاصة بك. نقطة البداية الجيدة هي متوسط ​​متحرك بسيط يعتمد على آخر 20 سعر. المتوسط ​​المتحرك المرجح (وما) يتم حساب المتوسط ​​المتحرك المرجح بنفس طريقة المتوسط ​​المتحرك البسيط، ولكنه يستخدم القيم التي يتم ترجيحها خطيا للتأكد من أن أحدث المعدلات لها تأثير أكبر على المتوسط. وهذا يعني أن أقدم معدل المدرجة في الحساب يتلقى ترجيح من 1 أقدم قيمة القادمة يتلقى ترجيح 2 والأقدم قيمة القادمة يحصل على ترجيح من 3، على طول الطريق حتى أحدث معدل. يجد بعض المتداولين هذا الأسلوب أكثر أهمية لتحديد الاتجاه بشكل خاص في سوق سريع الحركة. الجانب السلبي لاستخدام المتوسط ​​المتحرك المرجح هو أن خط المتوسط ​​الناتج قد يكون أكثر تقطعا من المتوسط ​​المتحرك البسيط. وقد يزيد ذلك من صعوبة تحديد اتجاه السوق من التذبذب. لهذا السبب، يفضل بعض المتداولين وضع متوسط ​​متحرك بسيط ومتوسط ​​متحرك مرجح على نفس الرسم البياني للسعر. الرسم البياني لسعر الشمعدان مع المتوسط ​​المتحرك البسيط والمتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​الأسي المتوسط ​​المتحرك الأسي يشبه المتوسط ​​المتحرك البسيط، ولكن في حين أن المتوسط ​​المتحرك البسيط يزيل أقدم الأسعار مع توفر أسعار جديدة، يحسب المتوسط ​​المتحرك الأسي متوسط ​​جميع النطاقات التاريخية، بدءا من النقطة التي تحددها. على سبيل المثال، عند إضافة تراكب متوسط ​​متحرك أسي جديد إلى مخطط سعر، يمكنك تعيين عدد الفترات المشمولة بالتقارير لتضمينها في الحساب. لنفترض أنك تحدد آخر 10 أسعار ليتم تضمينها. وسيكون هذا الحساب الأول بالضبط نفس المتوسط ​​المتحرك البسيط أيضا على أساس 10 فترات إعداد، ولكن عندما يصبح السعر التالي متاحا، فإن الحساب الجديد يحتفظ بالأسعار الأصلية 10، بالإضافة إلى السعر الجديد، للوصول إلى المتوسط. وهذا يعني أن هناك الآن 11 فترة إعداد في حساب المتوسط ​​المتحرك الأسي في حين أن المتوسط ​​المتحرك البسيط سوف يستند دائما إلى أحدث 10 معدلات. اتخاذ قرار بشأن أي متوسط ​​متحرك لاستخدامه لتحديد المتوسط ​​المتحرك الأفضل لك، يجب عليك أولا فهم احتياجاتك. إذا كان هدفك الرئيسي هو الحد من ضجيج الأسعار المتقلبة باستمرار من أجل تحديد اتجاه السوق بشكل عام، فإن المتوسط ​​المتحرك البسيط للمعدلات العشرين الأخيرة أو نحو ذلك قد يوفر مستوى التفاصيل التي تحتاجها. إذا كنت ترغب في أن يركز المتوسط ​​المتحرك على المزيد من الأسعار الأخيرة، فإن المتوسط ​​المرجح هو الأنسب. ومع ذلك، نضع في اعتبارنا أنه نظرا لأن المتوسطات المتحركة المرجحة تتأثر بأحدث الأسعار، فإن شكل الخط المتوسط ​​يمكن أن يكون مشوها يحتمل أن يؤدي إلى توليد إشارات خاطئة. عند العمل مع المتوسطات المتحركة المرجح، يجب أن تكون مستعدة لدرجة أكبر من التقلب. المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المتوسط ​​169 1996 - 2017 شركة أواندا. كل الحقوق محفوظة. أواندا، فكستريد و أوانداس فكس عائلة العلامات التجارية مملوكة من قبل شركة أواندا. جميع العلامات التجارية الأخرى التي تظهر على هذا الموقع هي ملك لأصحابها. إن التداول بالعمالت األجنبية في عقود العمالت األجنبية أو غيرها من المنتجات غير المدرجة في السوق على الهامش يحمل درجة عالية من المخاطر وقد ال يكون مناسبا للجميع. ننصحك بأن تنظر بعناية فيما إذا كان التداول مناسبا لك في ضوء ظروفك الشخصية. قد تفقد أكثر مما تستثمره. المعلومات على هذا الموقع هو عام في الطبيعة. نوصي بأن تسعى للحصول على المشورة المالية المستقلة وضمان فهم كامل المخاطر التي ينطوي عليها قبل التداول. التداول من خلال منصة على الانترنت ينطوي على مخاطر إضافية. راجع القسم القانوني هنا. لا تتوافر الرهان المالي إلا لعملاء أواندا يوروب لت الذين يقيمون في المملكة المتحدة أو جمهورية أيرلندا. عقود الفروقات، قدرات التحوط MT4 ونسب الرفع التي تتجاوز 50: 1 غير متوفرة لسكان الولايات المتحدة. المعلومات الواردة في هذا الموقع ليست موجهة إلى المقيمين في البلدان التي يكون توزيعها أو استخدامها من قبل أي شخص، مخالفا للقانون المحلي أو اللوائح المحلية. شركة أواندا هي لجنة العقود الآجلة المسجلة التاجر والتجزئة بائع الصرف الأجنبي مع لجنة تداول السلع الآجلة وعضو في الرابطة الوطنية للعقود الآجلة. نو: 0325821. يرجى الرجوع إلى نفس فوريكس إنفستور إنفيرتور عند الاقتضاء. حسابات أودا (كندا) شركة أولك متاحة لأي شخص لديه حساب مصرفي كندي. أواندا (كندا) كوربوراتيون أولك منظمة من قبل منظمة تنظيم صناعة الاستثمار في كندا (إيروك)، والذي يتضمن إيروك على الانترنت قاعدة بيانات الاختيار مستشار (إيروك أدفيسوريريبورت)، وحسابات العملاء محمية من قبل صندوق حماية المستثمر الكندي ضمن حدود محددة. ويتوفر كتيب يصف طبيعة وحدود التغطية عند الطلب أو في cipf. ca. أواندا أوروبا المحدودة هي شركة مسجلة في انكلترا رقم 7110087، ولها مكتبها المسجل في الطابق 9A، برج 42، 25 شارع العريض القديم، لندن EC2N 1HQ. وهي مرخصة ومنظمة من قبل هيئة السلوك المالي 160. رقم: 542574. شركة أواندا آسيا والمحيط الهادئ بي تي إي المحدودة (شركة رقم 200704926K) تحمل رخصة خدمات أسواق رأس المال الصادرة عن سلطة النقد في سنغافورة، وهي مرخصة أيضا من قبل مؤسسة سنغافورة الدولية. أواندا أستراليا بي تي واي المحدودة 160is ينظمها لجنة الأوراق المالية والاستثمارات الأسترالية أسيك (عبن 26 152 088 349، أفسل رقم 412981) وهو المصدر للمنتجات أندور الخدمات على هذا الموقع. من المهم بالنسبة لك للنظر في دليل الخدمات المالية الحالي (فسغ). بيان الإفصاح عن المنتج (بدس). شروط الحساب وأي وثائق أواندا أخرى ذات الصلة قبل اتخاذ أي قرارات الاستثمار المالي. ويمكن الاطلاع على هذه الوثائق هنا. أواندا جابان Co. Ltd. فيرست تايب I الأدوات المالية بوسينيس ديركتور أوف كانتو فينانسيال فينانسيال ديبارتمنت (كين-شو) No. 2137 إنستيتيوت فينانسيال فوتشرز أسوسياتيون سوبسكريبر نومبر 1571. تداول الفوركس و العقود مقابل الفروقات على الهامش عالية المخاطر وغير مناسبة للجميع. الخسائر يمكن أن تتجاوز الاستثمار .5.2 السلس الوقت سلسلة يتم عادة تجانس لمساعدتنا على رؤية أفضل أنماط، والاتجاهات على سبيل المثال، في السلاسل الزمنية. عموما على نحو سلس خارج خشونة غير منتظمة لرؤية إشارة أكثر وضوحا. بالنسبة للبيانات الموسمية، قد نتجنب الموسمية حتى نتمكن من تحديد هذا الاتجاه. التجانس لا يوفر لنا نموذجا، ولكن يمكن أن يكون خطوة أولى جيدة في وصف مختلف مكونات هذه السلسلة. يستخدم مصطلح المصطلح أحيانا لوصف إجراء التجانس. على سبيل المثال، إذا تم حساب القيمة الملساء لوقت معين على أنها مزيج خطي من الملاحظات للأوقات المحيطة، يمكن القول بأننا طبقنا مرشحا خطييا على البيانات (وليس نفس القول بأن النتيجة هي خط مستقيم، من خلال الطريقة). الاستخدام التقليدي للمتوسط ​​المتحرك المدى هو أنه في كل نقطة من الوقت نحدد (المرجح المرجح) متوسطات القيم الملحوظة التي تحيط بوقت معين. على سبيل المثال، في الوقت t. فإن المتوسط ​​المتحرك المركب للطول 3 مع أوزان متساوية سيكون متوسط ​​القيم في بعض الأحيان t -1. t. و t1. ولأخذ الموسمية من سلسلة، حتى نتمكن من رؤية الاتجاه بشكل أفضل، سنستخدم متوسطا متحركا بطول موسمي. وهكذا في سلسلة سلسة، تم متوسط ​​كل قيمة ممهدة في جميع الفصول. ويمكن القيام بذلك من خلال النظر في متوسط ​​متحرك من جانب واحد حيث يمكنك متوسط ​​جميع القيم للسنوات السابقة بقيمة البيانات أو المتوسط ​​المتحرك المتمركز الذي تستخدم القيم قبل وبعد الوقت الحالي. بالنسبة للبيانات ربع السنوية، على سبيل المثال، يمكن أن نحدد قيمة سلسة للوقت t (x t x t-1 x t-2 x t-3) 4، متوسط ​​هذا الوقت والأرباع الثلاثة السابقة. في R كود هذا سيكون مرشح من جانب واحد. يخلق المتوسط ​​المتحرك المركز قليلا من الصعوبة عندما يكون لدينا عدد من الفترات الزمنية في الفترة الموسمية (كما نفعل عادة). لتسهيل الموسمية بعيدا في البيانات الفصلية. من أجل تحديد الاتجاه، والاتفاقية المعتادة هي استخدام المتوسط ​​المتحرك ممهدة في الوقت ر هو لتسهيل الموسمية بعيدا في البيانات الشهرية. من أجل تحديد الاتجاه، والاتفاقية المعتادة هي استخدام المتوسط ​​المتحرك تمهيد في الوقت t هو وهذا هو، ونحن تطبيق الوزن 124 إلى القيم في بعض الأحيان t6 و t6 والوزن 112 لجميع القيم في جميع الأوقات بين t5 و t5. في الأمر R فيلتر، حدد مرشح من جانبين جيدا عندما نريد استخدام القيم التي تأتي قبل وبعد الوقت الذي تم تمهيد. تجدر الإشارة إلى أنه في الصفحة 71 من كتابنا، فإن المؤلفين يطبقون أوزانا متساوية عبر المتوسط ​​المتحرك الموسمية المركز. هذا حسنا أيضا. على سبيل المثال، يمكن تمهيد سلاسة ربع سنوية في الوقت t هو فراك x فراك x فراك شت فراك x فراك x الشهري أكثر سلاسة قد تطبق وزن 113 إلى جميع القيم من مرات t-6 إلى t6. يستفيد الرمز الذي يستخدمه المؤلفون في الصفحة 72 من أمر المكرر الذي يكرر قيمة عدد معين من المرات. لا يستخدمون عامل تصفية عامل التصفية ضمن أمر التصفية. مثال 1 إنتاج البيرة بشكل ربع سنوي في أستراليا في الدرسين الأول والدرس 4، نظرنا في سلسلة من إنتاج البيرة ربع السنوي في أستراليا. يخلق رمز R التالية سلسلة سلسة التي تمكننا من رؤية نمط الاتجاه، والمؤامرات هذا النمط الاتجاه على نفس الرسم البياني مثل سلسلة زمنية. الأمر الثاني يخلق ويخزن سلسلة ممهدة في الكائن يسمى تريندباترن. لاحظ أنه ضمن أمر التصفية، فإن المعامل المسمى بالفلتر يعطي معاملات لتلطيف وجوانبنا 2 يسبب ناعمة مركزا ليتم حسابها. (بايربرود)، مرشح c (18، 14، 14، 14، 18)، side2) مؤامرة (بيربرود، نوع b، الرئيسية تتحرك متوسط ​​الاتجاه السنوي) خطوط (تريندباترن) هيريس النتيجة: نحن قد طرح نمط الاتجاه من قيم البيانات للحصول على نظرة أفضل في الموسمية. هيريس كيفية القيام بذلك: الموسمية بيربرود - تريندباترن مؤامرة (الموسمية، نوع ب، الرئيسية نمط موسمي لإنتاج البيرة) والنتيجة يليها: إمكانية أخرى لتسلسل سلسلة لرؤية الاتجاه هو مرشح من جانب واحد مرشح filterpattern2 (بيربرود، فلتر ج (14، 14، 14، 14)، سيديس 1) مع هذا، فإن قيمة ممهدة هو متوسط ​​العام الماضي. المثال 2. البطالة الشهرية في الولايات المتحدة في الواجبات المنزلية للأسبوع 4 نظرت إلى سلسلة شهرية من البطالة في الولايات المتحدة لعام 1948-1978. هيريس تمهيد القيام به للنظر في هذا الاتجاه. (تريندونيمبلوي، ستارت c (1948،1)، فريق 12) مؤامرة (ترندونيمبلوي، مينترند في الولايات المتحدة البطالة، 1948-1978، زلاب يار) يتم رسم الاتجاه السلس فقط. يحدد الأمر الثاني خصائص وقت التقويم للسلسلة. وهذا يجعل المؤامرة لديها محور أكثر وضوحا. وتأتي هذه المؤامرة. لسلسلة غير الموسمية، كنت أرينت ملزمة لتسهيل على مدى أي فترة معينة. للتجانس يجب تجربة مع المتوسطات المتحركة من نطاقات مختلفة. ويمكن أن تكون تلك الفترات الزمنية قصيرة نسبيا. والهدف من ذلك هو ضرب قبالة حواف خشنة لمعرفة ما الاتجاه أو نمط قد يكون هناك. طرق التمهيد الأخرى (القسم 2.4) يصف القسم 2.4 العديد من البدائل المتطورة والمفيدة لتمهيد المتوسط ​​المتحرك. قد تبدو التفاصيل مبهمة، ولكن هذا بخير لأننا لا نريد الحصول على تعثرت في الكثير من التفاصيل لتلك الأساليب. من الطرق البديلة الموصوفة في القسم 2.4، قد يكون لويس (الانحدار المرجح محليا) الأكثر استخداما. مثال 2 تابع المخطط التالي هو تمهيد خط الاتجاه لسلسلة البطالة في الولايات المتحدة، وجدت باستخدام لويس أكثر سلاسة حيث ساهم مبلغ كبير (23) في كل تقدير سلس. لاحظ أن هذا تمهيد السلسلة بشكل أكثر قوة من المتوسط ​​المتحرك. وكانت الأوامر المستخدمة هي البطالة (بدء التشغيل، بدء c (1948،1)، freq12) مؤامرة (لويس (ونيمبلوي، f 23)، الرئيسية لويس تمهيد لاتجاه الولايات المتحدة البطالة) واحد الأسي تمهيد معادلة التنبؤ الأساسية للتجانس الأسي واحد في كثير من الأحيان (1-ألفا) نص نتوقع أن تكون قيمة x في الوقت t1 مجموعة مرجحة من القيمة الملاحظة في الوقت t والقيمة المتوقعة في الوقت t. على الرغم من أن الطريقة تسمى طريقة التجانس، وهي تستخدم أساسا للتنبؤ على المدى القصير. وتسمى قيمة ثابت التمهيد. لأي سبب من الأسباب، 0.2 هو الخيار الافتراضي الشعبي من البرامج. وهذا يضع وزنا من 0.2 على الملاحظة الأخيرة ووزن 1 0.2 .8 على أحدث التوقعات. مع قيمة صغيرة نسبيا، فإن تمهيد تكون أكثر شمولا نسبيا. مع قيمة كبيرة نسبيا، والتجانس هو أقل نسبيا واسعة كما سيتم وضع المزيد من الوزن على القيمة الملحوظة. هذا هو بسيط من خطوة واحدة إلى الأمام طريقة التنبؤ الذي للوهلة الأولى يبدو لا يتطلب نموذجا للبيانات. في الواقع، هذا الأسلوب هو ما يعادل استخدام أريما (0،1،1) نموذج مع عدم وجود ثابت. الإجراء الأمثل هو لتناسب نموذج أريما (0،1،1) إلى مجموعة البيانات المرصودة واستخدام النتائج لتحديد قيمة. هذا هو الأمثل بمعنى خلق أفضل للبيانات التي لوحظت بالفعل. على الرغم من أن الهدف هو تمهيد والتنبؤ خطوة واحدة إلى الأمام، فإن التكافؤ إلى أريما (0،1،1) نموذج لا تثير نقطة جيدة. لا ينبغي لنا تطبيق عمياء تمهيد الأسي لأن العملية الكامنة قد لا تكون على غرار جيدا من قبل أريما (0،1،1). أريما (0،1،1) ومعادل التماسك الأسي يعتبر أريما (0،1،1) بمتوسط ​​0 للفروق الأولى، شت - x t-1: يبدأ قبعة أمب شت theta1 وت أمب أمب شت theta1 (شت - t t) أمبير أمبير (1 theta1) شت - theta1hat تميل. إذا تركنا (1 1) وهكذا - (1) 1، نرى التكافؤ في المعادلة (1) أعلاه. لماذا يتم استدعاء الأسلوب تمهيد أسي ينتج عن ما يلي: بدء تشغيل أمب أمب ألفا شت (1 ألفا) ألفا x (ألفا) قبعة أمبير أمبير ألفا شت ألفا (1-ألفا) س (1-ألفا) 2hat نهاية متابعة في هذه الطريقة عن طريق استبدال تباعا للقيمة المتوقعة على الجانب الأيمن من المعادلة. وهذا يؤدي إلى: ألف ألفا شت ألفا (1-ألفا) x ألفا (1-ألفا) 2 × النقاط ألفا (1-ألفا) جك النقاط ألفا (1-ألفا) x1 تشير المعادلة 2 إلى أن القيمة المتوقعة هي المتوسط ​​المرجح من جميع القيم السابقة للسلسلة، مع الأوزان المتغيرة بشكل كبير ونحن نعود إلى الوراء في هذه السلسلة. الأمثل الأسي تجانس في R في الأساس، ونحن فقط تناسب أريما (0،1،1) للبيانات وتحديد معامل. يمكننا فحص تناسب السلس من خلال مقارنة القيم المتوقعة إلى السلسلة الفعلية. تميل الأسي يميل إلى أن تستخدم أكثر كأداة التنبؤ من أكثر سلاسة، لذلك كانوا يبحثون لمعرفة ما إذا كان لدينا مناسبا. المثال 3. ن 100 رصد شهري لوغاريتم مؤشر أسعار النفط في الولايات المتحدة. سلسلة البيانات هي: أن أريما (0،1،1) تناسب في R أعطى ما (1) معامل 0.3877. وهكذا (1 1) 1.3877 و 1- -0.3877. معادلة التنبؤ الأسي للتنبؤ هي قبعة 1.3877xt - 0.3877hat t في الوقت 100، القيمة الملاحظة للسلسلة هي x 100 0.86601. القيمة المتوقعة لسلسلة في ذلك الوقت هو وبالتالي التوقعات للوقت 101 هو قبعة 1.3877x - 0.3877hat 1.3877 (0.86601) -0.3877 (0.856789) 0.8696 وفيما يلي مدى سلاسة يناسب سلسلة. انها مناسبة جيدة. ثاتس علامة جيدة للتنبؤ، والغرض الرئيسي لهذا أكثر سلاسة. وفيما يلي الأوامر المستخدمة لتوليد الإخراج لهذا المثال: أويليندكس مسح (oildata. dat) مؤامرة (أويليندكس، نوع ب، السجل الرئيسي من مؤشر النفط سلسلة) إكسسموثفيت أريما (أويليندكس، النظام ج (0،1،1)) إكسسموثفيت لمعرفة نتائج أريما تتنبأ أويليندكس - توقعت إكسسموثفيترزيدوالس القيم مؤامرة (أويليندكس، تيب، الأسي الرئيسي تمهيد سجل مؤشر النفط) خطوط (تنبؤات) 1.3877oilindex100-0.3877predicteds100 توقعات للوقت 101 ضعف الأسي التمويه ضعف الأسي تمهيد يمكن أن تستخدم عندما ثيريس الاتجاه (إما المدى الطويل أو المدى القصير)، ولكن ليس موسميا. وبشكل أساسي، تخلق هذه الطريقة توقعات من خلال الجمع بين التقديرات الملموسة أضعافا للاتجاه (ميل الخط المستقيم) والمستوى (أساسا، اعتراض خط مستقيم). يتم استخدام اثنين من الأوزان المختلفة، أو تمهيد المعلمات، لتحديث هذين المكونين في كل مرة. مستوى ممسود هو أكثر أو أقل يعادل تعادل الأسي بسيط من قيم البيانات والاتجاه السلس هو أكثر أو أقل يعادل تمهيد الأسي بسيط من الاختلافات الأولى. هذا الإجراء هو ما يعادل تركيب أريما (0،2،2) نموذج، مع عدم وجود ثابت يمكن القيام بها مع أريما (0،2،2) مناسبا. (1-B) 2 شت (1theta1B theta2B2) بالوزن. التنقل