Peramalan dengan Teknik Smoothing. Situs ini adalah bagian dari objek pembelajaran JavaScript E-lab untuk pengambilan keputusan JavaScript lain dalam seri ini dikategorikan di bawah area aplikasi yang berbeda di bagian MENU pada halaman ini. Seri waktu adalah urutan pengamatan yang Diperintahkan dalam waktu Inheren dalam pengumpulan data yang diambil dari waktu ke waktu adalah beberapa bentuk variasi acak Ada metode untuk mengurangi pembatalan efek karena variasi acak Teknik yang banyak digunakan adalah merapikan Teknik ini, jika diterapkan dengan benar, mengungkapkan secara lebih jelas tren yang mendasarinya. Masukkan deret waktu Row-wise secara berurutan, mulai dari sudut kiri atas, dan parameter s, lalu klik tombol Hitung untuk mendapatkan peramalan satu periode di depan. Blank tidak termasuk dalam perhitungan tapi angka nol. Dalam memasukkan data Anda untuk berpindah dari sel ke sel di matriks data gunakan tombol Tab bukan panah atau masukkan kunci. Fitur seri waktu, yang mungkin terungkap oleh examini. Ng grafiknya dengan nilai perkiraan, dan perilaku residu, pemodelan peramalan kondisi. Rata-rata Bergerak Rata-rata bergerak rata-rata di antara teknik yang paling populer untuk preprocessing deret waktu Mereka digunakan untuk menyaring suara putih acak dari data, untuk membuat rangkaian waktu Lebih halus atau bahkan untuk menekankan komponen informasi tertentu yang terdapat dalam deret waktu. Pemulusan Eksperimen Ini adalah skema yang sangat populer untuk menghasilkan Seri Sisa yang merapikan Sedangkan pada Moving Averages, pengamatan terakhir tertimbang secara merata, Exponential Smoothing memberikan bobot yang menurun secara eksponensial saat observasi semakin tua. Dengan kata lain, observasi terakhir diberi bobot yang relatif lebih tinggi dalam peramalan daripada pengamatan yang lebih tua. Pemulusan Eksponensial Ganda lebih baik dalam menangani tren Triple Exponential Smoothing lebih baik dalam menangani tren parabola. Rata-rata bergerak tertimbang secara eksponensial dengan konstanta pemulusan yang sesuai kira-kira secara sederhana. Rata rata bergerak yaitu Periode n, di mana a dan n berhubungan dengan. a 2 n 1 ATAU n 2 - a. Jadi, misalnya, rata-rata bergerak tertimbang secara eksponensial dengan konstanta pemulusan sama dengan 0 1 akan sesuai kira-kira dengan rata-rata pergerakan 19 hari Rata bergerak sederhana 40 hari akan sesuai kira-kira dengan rata-rata bergerak tertimbang eksponensial dengan konstanta pemulusan sama dengan 0 04878. Holt s Linear Exponential Smoothing Misalkan rangkaian waktu tidak musiman namun menunjukkan kecenderungan metode Holt memperkirakan arus Level dan tren saat ini. Tidak penting bahwa rata-rata pergerakan sederhana adalah kasus khusus dari perataan eksponensial dengan menetapkan periode rata-rata bergerak ke bagian integer 2 Alpha Alpha. Untuk sebagian besar data bisnis, parameter Alpha lebih kecil dari 0 40 Efektif Namun, seseorang dapat melakukan pencarian grid dari ruang parameter, dengan 0 1 sampai 0 9, dengan penambahan 0 1 Kemudian alfa terbaik memiliki Kesalahan Mutlak Mutlak Kesalahan MA yang terkecil. Bagaimana membandingkan beberapa metode pemulusan Meskipun ada Adalah indikator numerik untuk menilai keakuratan teknik peramalan, pendekatan yang paling banyak digunakan adalah dengan menggunakan perbandingan visual beberapa prakiraan untuk menilai keakuratannya dan memilih di antara berbagai metode peramalan. Dalam pendekatan ini, seseorang harus menggunakan plot, misalnya Excel pada grafik yang sama. Nilai asli dari variabel deret waktu dan perkiraan nilai dari beberapa metode peramalan yang berbeda, sehingga memudahkan perbandingan visual. Anda mungkin suka menggunakan Prakiraan Masa Lalu oleh Teknik Smoothing JavaScript untuk mendapatkan perkiraan perkiraan masa lalu berdasarkan teknik pemulusan yang hanya menggunakan parameter tunggal. Metode Holt, dan Winters masing-masing menggunakan dua dan tiga parameter, oleh karena itu bukanlah tugas yang mudah untuk memilih nilai optimal, atau mendekati nilai optimal dengan trial and error untuk parameter. Perataan eksponensial tunggal menekankan perspektif jarak pendek Menetapkan tingkat pengamatan terakhir dan didasarkan pada kondisi bahwa tidak ada kecenderungan regresi linier Ion, yang sesuai dengan garis kuadrat terkecil pada data historis atau data historis yang ditransformasikan, mewakili rentang panjang, yang dikondisikan pada tren dasar Pemulusan eksponensial linier Holt menangkap informasi tentang tren terkini Parameter dalam model Holt adalah parameter tingkat Harus dikurangi bila jumlah variasi data besar, dan parameter tren harus ditingkatkan jika arah tren terkini didukung oleh beberapa faktor penyebabnya. Peramalan Perkiraan Waktu bahwa setiap JavaScript di halaman ini memberikan satu langkah lebih maju. Perkiraan Untuk mendapatkan perkiraan dua langkah di depan cukup tambahkan nilai yang diperkirakan ke data rangkaian waktu akhir Anda lalu klik tombol Hitung yang sama Anda mungkin mengulangi proses ini beberapa kali untuk mendapatkan perkiraan jangka pendek yang dibutuhkan..What s the bottom line Bagaimana membandingkan model. Setelah memasangkan sejumlah model peramalan regresi atau peramalan waktu yang berbeda ke kumpulan data tertentu, Anda memiliki banyak kriteria yang dapat mereka gunakan. Dibandingkan. Error mengukur pada periode estimasi kesalahan kuadrat rata-rata, kesalahan absolut absolut, kesalahan persentase absolut absolut, kesalahan absolut absolut, kesalahan rata-rata, kesalahan persentase rata-rata. Error mengukur pada periode validasi jika Anda melakukan pengujian di luar sampel Ditto. Residual diagnostik dan uji kebaikan-of-fit plot plot aktual dan perkiraan plot residual versus waktu, versus nilai yang diprediksi, dan versus variabel lain plot autokorelasi residu, plot korelasi silang, dan pengujian untuk ukuran kesalahan terdistribusi normal yang ekstrim atau Tes observasi yang berpengaruh untuk berjalan berlebihan, perubahan dalam mean, atau perubahan dalam varians banyak hal yang dapat OK atau tidak OK. Pertimbangan kuantitatif kewajaran intuitif model, kesederhanaan model, dan yang terpenting, kegunaan untuk pengambilan keputusan. Banyak plot dan statistik dan pertimbangan yang perlu dikhawatirkan, terkadang sulit untuk mengetahui perbandingan mana yang paling penting. Apa sebenarnya garis dasar sebenarnya. Ada satu statistik yang biasanya diutamakan daripada yang lain, itu adalah kesalahan runcing kuadrat rata-rata RMSE yang merupakan akar kuadrat dari kesalahan kuadrat rata-rata Bila disesuaikan dengan derajat kebebasan untuk ukuran sampel kesalahan dikurangi jumlah koefisien model, Hal ini dikenal sebagai kesalahan standar regresi atau kesalahan standar estimasi dalam analisis regresi atau perkiraan deviasi standar white noise dalam analisis ARIMA. Ini adalah statistik yang nilainya diminimalkan selama proses estimasi parameter, dan statistiklah yang Menentukan lebar interval kepercayaan untuk prediksi Ini adalah batas bawah pada deviasi standar dari kesalahan perkiraan yang batas bawahnya ketat jika sampelnya besar dan nilai variabel independennya tidak ekstrim, jadi interval kepercayaan 95 untuk perkiraan adalah Kira sama dengan perkiraan titik plus atau minus 2 kesalahan standar - ditambah atau minus 2 kali kesalahan standar regresi. Namun, ada ar Ada sejumlah tindakan kesalahan lainnya untuk membandingkan kinerja model secara absolut atau relatif. Kesalahan absolut absolut MAE juga diukur pada unit yang sama dengan data, dan biasanya sama besarnya, tapi sedikit lebih kecil dari, Kesalahan kuadrat rata-rata akar Hal ini kurang sensitif terhadap kesalahan sesekali yang sangat besar karena tidak sesuai dengan kesalahan dalam perhitungan. Penantang matematis biasanya menemukan statistik yang lebih mudah dipahami daripada RMSE MAE dan MAPE di bawah ini bukan merupakan bagian dari keluaran regresi standar. Namun, mereka lebih sering ditemukan dalam keluaran dari prosedur peramalan waktu, seperti yang ada di Stategafik. Hal ini relatif mudah untuk menghitungnya di Regres. Pilih saja pilihan untuk menyimpan tabel residual ke lembar kerja, buat kolom formula selanjutnya. Untuk itu untuk menghitung kesalahan dalam absolut atau absolut-prosentase istilah, dan menerapkan fungsi RATA-RATA. Kesalahan persentase absolut absolut MAPE juga sering berguna untuk tujuan Pelaporan, karena dinyatakan dalam istilah persentase generik yang akan membuat semacam akal bahkan bagi seseorang yang tidak tahu apa yang merupakan kesalahan besar dalam hal pengeluaran atau widget dolar yang terjual MAPE hanya dapat dihitung berkenaan dengan data yang Dijamin benar-benar positif, jadi jika statistik ini hilang dari keluaran Anda di tempat yang biasanya Anda harapkan untuk melihatnya, mungkin saja itu telah ditekan karena nilai data negatif. Kesalahan absolut absolut rata-rata adalah hasil relatif lain dari Kesalahan yang hanya berlaku untuk data deret waktu Ini didefinisikan sebagai kesalahan absolut rata-rata dari model dibagi dengan rata-rata kesalahan absolut dari model random-walk-without-drift na ve yaitu nilai absolut rata-rata dari perbedaan pertama dari seri Jadi, ini mengukur penurunan kesalahan relatif dibandingkan dengan model naif Idealnya nilainya akan jauh lebih kecil dari 1 Statistik ini, yang diajukan oleh Rob Hyndman pada tahun 2006, sangat bagus untuk dilihat saat fitt Model regresi ulang terhadap data deret waktu nonseasonal Ada kemungkinan model regresi deret waktu memiliki tingkat R-kuadrat yang mengesankan namun lebih rendah dari model na, seperti yang ditunjukkan pada nilai sa-good-value-for-R - Catatan kuadrat Jika seri memiliki pola musiman yang kuat, statistik yang sesuai untuk dilihat adalah kesalahan absolut rata-rata dibagi dengan nilai absolut rata-rata perbedaan musiman yaitu kesalahan absolut rata-rata model musiman yang memprediksi bahwa nilai pada Periode tertentu akan sama dengan nilai yang diamati satu musim lalu. Kesalahan rata-rata ME dan persentase kesalahan persentase MPE yang dilaporkan dalam beberapa prosedur statistik adalah tanda-tanda kesalahan yang ditandatangani yang mengindikasikan apakah perkiraan tersebut bias - apakah mereka cenderung tidak proporsional positif Atau Bias negatif biasanya dianggap hal yang buruk, tapi bukan garis bawah Bias adalah salah satu komponen dari kesalahan kuadrat rata - sebenarnya berarti kesalahan kuadrat sama dengan varians kesalahan ditambah dengan Kuadrat dari kesalahan rata-rata Itu adalah MSE VAR E ME 2 Oleh karena itu, jika Anda mencoba meminimalkan kesalahan kuadrat rata-rata, Anda secara implisit meminimalkan bias dan juga varian dari kesalahan. Dalam model yang mencakup istilah konstan, rata-rata kuadrat Kesalahan akan diminimalkan bila mean errornya benar-benar nol sehingga Anda harus mengharapkan kesalahan rata-rata untuk selalu menjadi nol dalam periode estimasi dalam model yang mencakup catatan konstan Catatan seperti yang dilaporkan dalam prosedur Peramalan Statgrafik, kesalahan rata-rata pada periode estimasi Mungkin sedikit berbeda dari nol jika model memasukkan transformasi log sebagai opsi, karena perkiraan dan kesalahan secara otomatis tergelincir sebelum statistik dihitung - lihat di bawah Kembali ke atas halaman. Root mean squared error lebih sensitif daripada yang lain. Langkah-langkah untuk kesalahan besar sesekali proses kuadrat memberikan bobot yang tidak proporsional terhadap kesalahan yang sangat besar Jika kesalahan besar sesekali tidak menjadi masalah dalam situasi pengambilan keputusan Anda misalnya jika biaya sebenarnya Dari kesalahan kira-kira sebanding dengan ukuran kesalahan, bukan kuadrat kesalahan, maka MAE atau MAPE mungkin merupakan kriteria yang lebih relevan. Dalam banyak kasus, statistik ini akan bervariasi bersamaan - model yang terbaik di salah satu Mereka juga akan lebih baik pada yang lain - tapi ini mungkin tidak terjadi ketika distribusi kesalahan memiliki outlier Jika satu model paling baik dalam satu ukuran dan yang terbaik adalah yang terbaik, tindakan itu mungkin sangat mirip dalam hal kesalahan rata-rata mereka. Dalam kasus seperti itu, Anda mungkin harus memberi bobot lebih pada beberapa kriteria lain untuk membandingkan model - misalnya kesederhanaan, keabsahan intuitif, dll. Kesalahan kuadrat rata-rata dan kesalahan absolut absolut hanya dapat dibandingkan antara model yang kesalahannya diukur sama. Unit misalnya dolar, atau dolar konstan, atau kasus bir yang dijual, atau apa pun Jika satu kesalahan model disesuaikan dengan inflasi sedangkan pada tingkat yang lain atau tidak, atau jika satu kesalahan model berada dalam satuan absolut sementara unit s lainnya berada dalam unit yang telah dicatat, Th Langkah-langkah kesalahan kesalahan tidak dapat dibandingkan secara langsung Dalam kasus seperti itu, Anda harus mengubah kesalahan kedua model menjadi unit yang sebanding sebelum menghitung berbagai ukuran Ini berarti mengubah perkiraan satu model ke unit yang sama dengan yang lainnya dengan cara membuka atau mengambang atau tidak Apa pun, kemudian mengurangkan perkiraan tersebut dari nilai sebenarnya untuk mendapatkan kesalahan dalam unit yang sebanding, lalu menghitung statistik kesalahan tersebut Anda tidak dapat memperoleh efek yang sama dengan hanya membongkar atau mengurangi statistik kesalahan itu sendiri. Dalam Statgrafik, prosedur peramalan yang ditentukan pengguna akan dijaga Dari perhitungan terakhir untuk perkiraan dan kesalahannya secara otomatis dikonversi kembali ke unit asli dari variabel input, yaitu semua transformasi yang dilakukan sebagai pilihan model dalam prosedur peramalan dibalik sebelum menghitung statistik yang ditunjukkan dalam laporan Ringkasan Analisis dan Model Perbandingan laporan Namun, prosedur lain dalam Statgrafik dan sebagian besar Program stat lain tidak membuat hidup ini mudah bagi Anda. Kembali ke atas halaman. Tidak ada kriteria absolut untuk nilai RMSE atau MAE yang baik, hal itu tergantung pada unit di mana variabel diukur dan pada tingkat keakuratan peramalan, seperti Diukur dalam unit-unit, yang dicari dalam aplikasi tertentu Tergantung pada pilihan unit, RMSE atau MAE model terbaik Anda dapat diukur dalam zillions atau seperlima hal Tidak masuk akal jika modelnya buruk karena akarnya Kesalahan kuadrat rata-rata kurang lebih besar dari x, kecuali jika Anda mengacu pada tingkat akurasi tertentu yang relevan dengan aplikasi peramalan Anda. Tidak ada standar absolut untuk nilai adjusted R-kuadrat yang baik Sekali lagi, ini tergantung pada situasi, di Khususnya, pada rasio signal-to-noise pada variabel dependen Kadang-kadang banyak sinyal dapat dijelaskan oleh transformasi data yang sesuai, sebelum memasang model regresi Ketika membandingkan model regresi yang menggunakan depen yang sama Variabel dent dan periode estimasi yang sama, kesalahan standar regresi turun seiring dengan adjusted R-squared naik Maka, model dengan adjusted adjusted R-squared akan memiliki kesalahan standar regresi terendah, dan Anda juga bisa Gunakan adjusted R-squared sebagai kriteria untuk menentukan peringkatnya. Namun, ketika membandingkan model regresi dimana variabel dependen diubah dengan cara yang berbeda misalnya berbeda dalam satu kasus dan tidak berbeda pada kasus yang lain, atau masuk dalam satu kasus dan tidak terbungkus di tempat lain, atau yang digunakan Kumpulan pengamatan yang berbeda sebagai periode estimasi, R-kuadrat bukanlah panduan yang dapat diandalkan untuk kualitas model Lihatlah catatan tentang Nilai yang baik untuk R-squared. Don t membagi rambut model dengan RMSE dari 3 25 tidak jauh lebih baik daripada Satu dengan RMSE dari 3 32 Ingat bahwa lebar interval kepercayaan sebanding dengan RMSE, dan tanyakan pada diri Anda berapa banyak penurunan relatif lebar interval kepercayaan akan terlihat pada Mungkin berguna untuk memikirkan hal ini dalam persentase jika satu model RMSE adalah 30 lebih rendah dari yang lain, hal itu mungkin sangat signifikan Jika nilainya 10 turun, itu mungkin agak signifikan. Jika hanya 2 yang lebih baik, itu mungkin Tidak signifikan Pembedaan ini sangat penting saat Anda melakukan perdagangan terhadap kompleksitas model terhadap kesalahan tindakan yang mungkin tidak layak untuk menambahkan variabel independen lain ke model regresi untuk mengurangi RMSE hanya beberapa persen lagi. RMSE dan statistik R-squared yang disesuaikan Sudah termasuk penyesuaian kecil untuk jumlah koefisien yang diperkirakan agar membuatnya menjadi estimator yang tidak bias, namun hukuman yang lebih berat terhadap kompleksitas model benar-benar harus diterapkan untuk tujuan memilih di antara model Perangkat lunak canggih untuk pemilihan model otomatis umumnya berusaha meminimalkan tindakan kesalahan yang Menjatuhkan hukuman yang lebih berat, seperti statistik Mallows Cp, Akaike Information Criterion AIC atau Schwarz Bayesian Inform Kriteria BIC Bagaimana hal ini dihitung berada di luar cakupan pembahasan saat ini, namun cukup untuk mengatakan bahwa ketika Anda - daripada komputer - memilih di antara model, Anda harus menunjukkan beberapa preferensi untuk model dengan parameter yang lebih sedikit, yang lain Hal-hal yang kira-kira sama. Kesalahan kuadrat rata-rata akar adalah indikator yang valid untuk kualitas model relatif hanya jika dapat dipercaya. Jika ada bukti bahwa model tersebut salah tentukan misal, jika tidak benar-benar gagal dalam uji diagnostik asumsi dasarnya atau Data dalam periode estimasi telah over-fitted yaitu jika model memiliki jumlah parameter yang relatif besar untuk jumlah pengamatan yang sesuai dan kinerja komparasinya memburuk dengan buruk pada periode validasi, maka kesalahan kuadrat rata-rata akar dan semua tindakan kesalahan lainnya Dalam periode estimasi mungkin perlu didiskontokan secara ketat. Jika hanya ada sedikit spesifikasi model yang salah - misalnya jumlah autokorelasi sederhana dalam res Iduals - ini tidak sepenuhnya menyalahartikan model atau statistik kesalahannya Sebaliknya, ini hanya menunjukkan bahwa beberapa penyesuaian pada model masih mungkin. Misalnya, ini mungkin mengindikasikan bahwa variabel tertinggal lainnya dapat ditambahkan secara menguntungkan ke model regresi atau ARIMA. Kembali ke atas halaman. Dalam mencoba untuk memastikan apakah ukuran kesalahan dalam periode estimasi dapat diandalkan, Anda harus mempertimbangkan apakah model yang dipertimbangkan cenderung memiliki kelebihan data. Asumsinya secara intuitif masuk akal Apakah mudah atau sulit untuk menjelaskan hal ini Model ke orang lain Apakah perkiraan plot terlihat seperti ekstrapolasi data masa lalu yang masuk akal Jika asumsi tersebut tampak masuk akal, maka kemungkinan statistik kesalahan dapat dipercaya daripada jika asumsi tersebut dipertanyakan. Jika model hanya memiliki satu atau dua Parameter seperti random walk, eksponensial smoothing, atau model regresi sederhana dan dipasang pada data time series berukuran sedang atau besar, 30 observat Ion atau lebih, maka mungkin tidak mungkin untuk memiliki data yang berlebihan. Tetapi jika memiliki banyak parameter dibandingkan dengan jumlah pengamatan pada periode estimasi, maka kelebihan ukuran adalah kemungkinan yang berbeda. Model regresi yang dipilih dengan menerapkan teknik pemilihan model otomatis misalnya. Regresi bertahap atau semua kemungkinan ke sejumlah besar variabel kandidat yang tidak diminta secara kritis cenderung terlalu banyak menerima data, walaupun jumlah regresor pada model akhir adalah kecil. Sebagai panduan kasar melawan overfitting, hitung jumlah titik data dalam estimasi Periode per koefisien yang diperkirakan termasuk indeks musiman jika diperkirakan secara terpisah dari data yang sama Jika Anda memiliki kurang dari 10 titik data per koefisien yang diperkirakan, Anda harus waspada terhadap kemungkinan overfitting. Anggap saja dengan cara ini seberapa besar sampel data akan Anda ingin untuk memperkirakan satu parameter tunggal, yaitu mean Ketat berbicara, penentuan ukuran sampel yang memadai o Seharusnya bergantung pada rasio signal-to-noise dalam data, sifat keputusan atau masalah inferensi yang harus dipecahkan, dan pengetahuan apriori apakah spesifikasi model benar Ada juga efisiensi yang dapat diperoleh saat memperkirakan beberapa koefisien secara bersamaan. Dari data yang sama Namun, berpikir dalam hal titik data per koefisien masih merupakan pemeriksaan realitas yang berguna, terutama bila ukuran sampelnya kecil dan sinyalnya lemah Kembali ke atas halaman. Bila model regresi pas dengan data deret musiman dan menggunakan Variabel dummy untuk memperkirakan efek bulanan atau kuartalan, Anda mungkin tidak memiliki banyak pilihan mengenai jumlah parameter yang harus dimasukkan model. Anda harus memperkirakan pola musiman dengan cara tertentu, tidak peduli seberapa kecil sampelnya, dan Anda harus selalu menyertakan set lengkap, Yaitu tidak secara selektif menghilangkan dummies musiman yang koefisiennya tidak berbeda secara signifikan dari nol Sebagai aturan umum, ada baiknya memiliki setidaknya 4 musim senilai da Lebih akan lebih baik tapi sejarah waktu yang lama mungkin tidak tersedia atau cukup relevan dengan apa yang terjadi sekarang, dan menggunakan sekelompok variabel dummy musiman karena satu unit tidak memiliki jenis risiko overfitting yang sama seperti menggunakan jumlah regresor yang sama. Itu adalah variabel acak yang dipilih dari kumpulan kandidat yang besar. Jika masuk akal bagi seri untuk memiliki pola musiman, maka tidak ada pertanyaan tentang relevansi variabel yang mengukurnya. Jika Anda menyesuaikan data secara musiman berdasarkan keinginannya sendiri. Sejarah, sebelum menyesuaikan model regresi, Anda harus menghitung indeks musiman sebagai parameter tambahan yang serupa pada prinsipnya dengan variabel dummy Jika Anda memiliki data beberapa tahun untuk bekerja, pasti akan ada beberapa jumlah yang berlebihan dalam proses ini Model ARIMA muncul Pada pandangan pertama untuk meminta parameter yang relatif sedikit agar sesuai dengan pola musiman, namun ini agak menyesatkan Untuk menginisialisasi model ARIMA musiman, perlu untuk memperkirakan Pola musiman yang terjadi pada tahun 0, yang sebanding dengan masalah perkiraan satu set indeks musiman. Memang, biasanya diklaim bahwa data musim lebih banyak diperlukan agar sesuai dengan model ARIMA musiman daripada menyesuaikan model dekomposisi musiman. Meskipun interval kepercayaan untuk prakiraan satu langkah di depan hampir seluruhnya didasarkan pada RMSE, interval kepercayaan untuk perkiraan horizon yang lebih panjang yang dapat dihasilkan oleh model time series sangat bergantung pada asumsi pemodelan mendasar, terutama asumsi tentang variabilitas dari Tren Interval kepercayaan untuk beberapa model melebar relatif lambat karena horison perkiraan diperpendek misalnya model pemulusan eksponensial sederhana dengan nilai rata-rata alfa, rata-rata bergerak sederhana, model jalan acak musiman, dan model tren linier Interval kepercayaan melebar lebih cepat untuk jenis lainnya. Model seperti model jalan acak nonseasonal, model tren acak musiman, atau pemulusan eksponensial linear mo Dels Tingkat di mana interval keyakinan melebar bukanlah panduan yang dapat diandalkan untuk memodelkan kualitas apa yang penting adalah model harus membuat asumsi yang benar tentang seberapa tidak pasti masa depan. Sangat penting bahwa model tersebut harus melewati berbagai tes diagnostik residual dan Tes bola mata agar interval kepercayaan untuk perkiraan horizon yang lebih lama harus diambil secara serius Kembali ke atas halaman. Jika Anda memiliki kesempatan untuk melakukan uji coba validasi model silang, maka kesalahannya terjadi pada Periode validasi juga sangat penting. Dalam teori, kinerja model dalam periode validasi adalah panduan terbaik untuk kemampuannya memprediksi masa depan. Peringatan di sini adalah masa validasi seringkali merupakan sampel data yang jauh lebih kecil daripada periode estimasi. Mungkin model bisa berjalan dengan baik atau buruk dalam masa validasi hanya karena beruntung atau tidak beruntung - misalnya dengan membuat dugaan yang benar tentang kemajuan yang tak terduga o Kemerosotan dalam waktu dekat, atau karena kurang sensitif daripada model lain pada peristiwa yang tidak biasa yang terjadi pada awal masa validasi. Tidak ada cukup data untuk menampung sampel yang besar dan representatif untuk validasi, mungkin lebih baik Menafsirkan statistik periode validasi dengan cara yang lebih kualitatif, apakah mereka mengibarkan bendera merah mengenai kemungkinan tidak dapat diandalkannya statistik dalam periode estimasi, atau tidak. Statistik statistik perbandingan yang Statgrafik untuk estimasi dan periode validasi berada dalam unit asli dan tidak dapat diterjemahkan. Anda menggunakan transformasi log sebagai opsi model untuk mengurangi heteroskedastisitas pada residual, Anda harus mengharapkan kesalahan yang tidak terbawa dalam periode validasi menjadi jauh lebih besar daripada periode estimasi Tentu saja, Anda masih dapat membandingkan statistik periode validasi di seluruh Model dalam kasus ini Kembali ke atas halaman. Jadi, intinya adalah Anda harus memberi bobot paling besar pada ukuran kesalahan di Periode estimasi - paling sering RMSE atau kesalahan standar regresi, yang RMSE disesuaikan untuk kompleksitas relatif model, tapi kadang MAE atau MAPE - ketika membandingkan antara model Statistik MASE memberikan pemeriksaan realitas yang sangat berguna untuk model Sesuai dengan data deret waktu apakah lebih baik daripada model naif Jika perangkat lunak Anda mampu menghitungnya, mungkin Anda juga ingin melihat Cp, AIC atau BIC, yang lebih banyak menghukum kompleksitas model. Tetapi Anda harus terus mengawasi residu. Tes diagnostik, tes validasi silang jika tersedia, dan pertimbangan kualitatif seperti keabsahan intuitif dan kesederhanaan model Anda. Tes diagnostik sisa bukanlah garis dasar - Anda tidak boleh memilih Model A di atas Model B hanya karena model A mendapat lebih banyak OK pada tes residu Apa yang lebih Anda inginkan memiliki kesalahan yang lebih kecil atau lebih banyak kesalahan yang tampak acak Model yang gagal dalam beberapa pengujian residual atau pemeriksaan kenyataan hanya dengan cara kecil mungkin dikenai hukuman. Perbaikan lebih lanjut, sedangkan itu adalah model yang menolak tes semacam itu dengan cara utama yang tidak dapat dipercaya. Hasil periode validasi tidak selalu merupakan kata terakhir, karena masalah ukuran sampel jika Model A sedikit lebih baik dalam validasi. Periode ukuran 10 sedangkan Model B jauh lebih baik selama periode perkiraan ukuran 40, saya akan mempelajari data secara dekat untuk mencoba memastikan apakah Model A hanya beruntung pada periode validasi. Akhirnya, ingatlah untuk KISS tetap sederhana Jika dua model Umumnya serupa dalam hal statistik kesalahan dan diagnostik lainnya, Anda harus memilih yang lebih sederhana dan atau lebih mudah dipahami Model yang lebih sederhana cenderung mendekati kebenaran, dan biasanya akan lebih mudah diterima oleh orang lain. Kembali ke Bagian atas halaman. Data pemindahan menghilangkan variasi acak dan menunjukkan tren dan komponen siklik. Penting dalam pengumpulan data yang diambil dari waktu ke waktu adalah beberapa bentuk variasi acak Ada metode untuk mengurangi pembatalan. Efeknya karena variasi acak Teknik yang sering digunakan dalam industri adalah merapikan Teknik ini, jika diterapkan dengan benar, mengungkapkan secara lebih jelas tren yang mendasari, komponen musiman dan siklik. Ada dua kelompok metode pemulusan yang berbeda. Metode Rata-rata. Metode Pelacakan Eksperimen. Pengukuran rata-rata adalah cara termudah untuk memperlancar data. Kami akan menyelidiki beberapa metode rata-rata yang sebenarnya, seperti rata-rata data masa lalu yang sederhana. Seorang manajer sebuah gudang ingin mengetahui berapa banyak pemasok khas memberikan dalam unit 1.000 dolar yang dia ambil Sampel dari 12 pemasok, secara acak, mendapatkan hasil berikut. Rata-rata atau rata-rata data yang dihitung 10 Manajer memutuskan untuk menggunakan ini sebagai perkiraan pengeluaran pemasok biasa. Apakah ini merupakan perkiraan yang baik atau buruk. Kesalahan kuadrat kecil Adalah cara untuk menilai seberapa bagus model itu. Kita harus menghitung kesalahan kuadrat rata-rata. Kesalahan jumlah sebenarnya yang dikeluarkan dikurangi taksiran jumlah. Kesalahan kuadrat adalah kesalahan di atas, kuadrat. SSE adalah su M dari kesalahan kuadrat. MSE adalah mean dari kesalahan kuadrat. Hasil MSE misalnya. Hasilnya adalah Error dan Squared Errors. Estimasi 10. Timbul pertanyaan yang bisa kita gunakan dengan mean untuk meramalkan pendapatan jika kita mencurigai adanya tren A Lihatlah grafik di bawah ini menunjukkan dengan jelas bahwa kita seharusnya tidak melakukan hal ini. Rata-rata mempertimbangkan semua pengamatan di masa lalu secara merata. Singkatnya, kita nyatakan bahwa. Rata-rata atau rata-rata sederhana dari semua pengamatan terakhir hanyalah perkiraan berguna untuk peramalan bila tidak ada tren. Ada kecenderungan, gunakan perkiraan berbeda yang memperhitungkan tren. Rata-rata beratnya semua pengamatan di masa lalu sama-sama Misalnya, rata-rata nilai 3, 4, 5 adalah 4 Kita tahu, tentu saja, bahwa rata-rata dihitung dengan menambahkan semua Nilai dan membagi jumlah dengan jumlah nilai Cara lain untuk menghitung rata-rata adalah dengan menambahkan setiap nilai dibagi dengan jumlah nilai, atau.3 3 4 3 5 3 1 1 3333 1 6667 4. Pengganda 1 3 disebut Beratnya Secara umum. Bar frac sum kiri frac kanan x1 kiri frac kanan x2,,, kiri frac kanan xn. The frac kanan kanan adalah bobot dan, tentu saja, jumlahnya ke 1.
No comments:
Post a Comment