Rumus เฉลี่ยเคลื่อนที่ ที่มี เส้น แนวโน้ม

เพิ่มแนวโน้มหรือย้ายเส้นค่าเฉลี่ยไปเป็นแผนภูมินำไปใช้กับ: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 เพิ่มเติม น้อยกว่าเพื่อแสดงแนวโน้มข้อมูลหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในแผนภูมิที่คุณสร้างขึ้น คุณสามารถเพิ่มเส้นแนวโน้มได้ นอกจากนี้คุณยังสามารถขยายเส้นแนวโน้มเกินกว่าข้อมูลจริงของคุณเพื่อช่วยในการคาดการณ์ค่าในอนาคต ตัวอย่างเช่นเส้นแนวโน้มดังต่อไปนี้คาดการณ์ล่วงหน้า 2 ไตรมาสและแสดงให้เห็นชัดเจนว่ามีแนวโน้มสูงขึ้นซึ่งน่าจะเป็นไปได้สำหรับการขายในอนาคต คุณสามารถเพิ่มเส้นแนวโน้มลงในแผนภูมิ 2 มิติที่ไม่ได้ถูกจัดวางรวมทั้งพื้นที่แถบเส้นคอลัมน์สต็อกการกระจายและฟองอากาศ คุณไม่สามารถเพิ่มเส้นแนวโน้มลงในแผนภูมิแบบวง, 3 มิติ, เรดาร์, พาย, พื้นผิวหรือโดนัท เพิ่มเส้นแนวโน้มบนแผนภูมิของคุณคลิกชุดข้อมูลที่คุณต้องการเพิ่มเส้นแนวโน้มหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เส้นแนวโน้มจะเริ่มต้นที่จุดข้อมูลแรกของชุดข้อมูลที่คุณเลือก ทำเครื่องหมายที่ช่อง Trendline หากต้องการเลือกเส้นแนวโน้มประเภทอื่นให้คลิกลูกศรถัดจากเส้นแนวโน้ม แล้วคลิกเลขชี้กำลัง พยากรณ์เชิงเส้น หรือสองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะเวลา สำหรับเส้นแนวโน้มเพิ่มเติมคลิกตัวเลือกเพิ่มเติม หากคุณเลือก More Options คลิกตัวเลือกที่คุณต้องการในบานหน้าต่าง 'รูปแบบเส้นขอบ' ภายใต้ตัวเลือกของ Trendline ถ้าคุณเลือกพหุนาม ป้อนพลังงานสูงสุดสำหรับตัวแปรอิสระในกล่องคำสั่งซื้อ หากเลือก Moving Average ป้อนจำนวนงวดที่จะใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่องงวด คำแนะนำ: เส้นแนวโน้มมีความถูกต้องที่สุดเมื่อค่า R-squared (ตัวเลขตั้งแต่ 0 ถึง 1 แสดงให้เห็นว่าค่าประมาณสำหรับเส้นแนวโน้มใกล้เคียงกับข้อมูลที่แท้จริงของคุณมากแค่ไหน) อยู่ที่หรือใกล้เคียง 1. เมื่อคุณเพิ่มเส้นแนวโน้มลงในข้อมูลของคุณ , Excel จะคำนวณค่า R-squared โดยอัตโนมัติ คุณสามารถแสดงค่านี้ในแผนภูมิของคุณได้โดยการตรวจสอบค่า Display R-squared ในกล่องแผนภูมิ (แผงเส้นแนวโน้มรูปแบบตัวเลือก Trendline) คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวเลือกเส้นแนวโน้มทั้งหมดในส่วนด้านล่าง เส้นแนวโน้มเชิงเส้นใช้เส้นแบบนี้เพื่อสร้างเส้นตรงที่ดีที่สุดสำหรับชุดข้อมูลเชิงเส้นอย่างง่าย ข้อมูลของคุณเป็นเส้นตรงถ้ารูปแบบในจุดข้อมูลมีลักษณะเป็นเส้น เส้นแนวโน้มจะแสดงให้เห็นว่ามีบางอย่างที่เพิ่มขึ้นหรือลดลงในอัตราที่คงที่ เส้นตรงใช้สมการนี้ในการคำนวณสมการกำลังสองอย่างน้อยที่สุดสำหรับเส้น: โดย m คือความลาดชันและ b คือการสกัดกั้น เส้นแสดงแนวโน้มต่อไปนี้แสดงให้เห็นว่ายอดขายตู้เย็นเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องตลอดระยะเวลา 8 ปี สังเกตว่าค่า R-squared (ตัวเลขตั้งแต่ 0 ถึง 1 แสดงให้เห็นว่าค่าประมาณสำหรับเส้นแนวโน้มใกล้เคียงกับข้อมูลจริงของคุณมากน้อยแค่ไหน) เป็น 0.9792 ซึ่งเป็นเส้นที่เหมาะสมกับข้อมูล เส้นโค้งที่พอดีกับเส้นโค้งที่ดีที่สุดเส้นแนวโน้มนี้จะเป็นประโยชน์เมื่ออัตราการเปลี่ยนแปลงข้อมูลเพิ่มขึ้นหรือลดลงอย่างรวดเร็วและลดระดับลง เส้นค่าลอการิทึมสามารถใช้ค่าลบและค่าบวกได้ เส้นรอบวงลอการิทึมใช้สมการนี้ในการคำนวณสมการสี่เหลี่ยมที่เล็กที่สุดผ่านจุด: c และ b เป็นค่าคงที่และ ln เป็นฟังก์ชันลอการิทึมธรรมชาติ เส้นค่าลอการิทึมต่อไปนี้แสดงการเติบโตของประชากรที่คาดการณ์ไว้ของสัตว์ในพื้นที่ว่างคงที่โดยที่ประชากรลดลงเป็นพื้นที่สำหรับสัตว์ลดลง โปรดทราบว่าค่า R-squared เท่ากับ 0.933 ซึ่งเป็นเส้นที่เหมาะสมกับข้อมูล เส้นแนวโน้มนี้มีประโยชน์เมื่อข้อมูลของคุณผันผวน ตัวอย่างเช่นเมื่อคุณวิเคราะห์ผลกำไรและขาดทุนจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ลำดับของพหุนามสามารถกำหนดได้จากจำนวนความผันผวนของข้อมูลหรือจำนวนโค้ง (เนินเขาและหุบเขา) ปรากฏในเส้นโค้ง โดยปกติคำสั่ง Order 2 polynomial trendline มีเพียงเนินเขาหรือหุบเขาคำสั่ง Order 3 มีภูเขาหรือหุบเขาหนึ่งหรือสองแห่งและลำดับที่ 4 มีถึง 3 เนินหรือหุบเขา เส้นรอบวงหรือ curvilinear trendline ใช้สมการนี้ในการคำนวณสมการอย่างน้อยสี่เหลี่ยมผ่านจุด: ที่ b และเป็นค่าคงที่ พหุนามสองสายสั่งซื้อ (หนึ่งเนิน) แสดงความสัมพันธ์ระหว่างความเร็วในการขับขี่และการสิ้นเปลืองน้ำมันเชื้อเพลิง สังเกตว่าค่า R-squared เท่ากับ 0.979 ซึ่งใกล้เคียงกับ 1 ดังนั้นเส้นจะพอดีกับข้อมูล แสดงเส้นโค้งเส้นแนวโน้มนี้มีประโยชน์สำหรับชุดข้อมูลที่เปรียบเทียบการวัดที่เพิ่มขึ้นในอัตราเฉพาะ ตัวอย่างเช่นการเร่งความเร็วของรถแข่งในช่วงเวลา 1 วินาที คุณไม่สามารถสร้างเส้นแนวโน้มกำลังได้ถ้าข้อมูลของคุณมีค่าเป็นศูนย์หรือค่าลบ เส้นกำลังกำลังใช้สมการนี้เพื่อคำนวณสมการกำลังสองอย่างน้อยที่สุดผ่านจุด: c และ b เป็นค่าคงที่ หมายเหตุ: ตัวเลือกนี้จะใช้ไม่ได้เมื่อข้อมูลของคุณมีค่าเป็นลบหรือเป็นศูนย์ แผนภูมิวัดระยะทางต่อไปนี้แสดงระยะทางเป็นหน่วยเป็นวินาที เส้นแรงที่แสดงให้เห็นถึงการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว โปรดทราบว่าค่า R-squared เท่ากับ 0.986 ซึ่งเป็นเส้นที่สมบูรณ์แบบเกือบทั้งหมดของข้อมูล แสดงเส้นโค้งเส้นแนวโน้มนี้มีประโยชน์เมื่อค่าข้อมูลเพิ่มขึ้นหรือลดลงอย่างต่อเนื่องตามอัตราที่เพิ่มขึ้น คุณไม่สามารถสร้างเส้นแสดงแนวโน้มเป็นตัวเลขได้หากข้อมูลของคุณมีค่าเป็นศูนย์หรือค่าลบ เสนเสนยอยใชสมการนี้เพื่อคํานวณสมการสแควรอยางนอยที่สุดโดยที่จุด c และ b เปนคาคงที่และ e เปนฐานของลอการิทึมตามธรรมชาติ เส้นแสดงเส้นโครงร่างต่อไปนี้แสดงถึงปริมาณคาร์บอน 14 ที่ลดลงในวัตถุเมื่ออายุมากขึ้น โปรดทราบว่าค่า R-squared เท่ากับ 0.990 ซึ่งหมายความว่าเส้นตรงกับข้อมูลเกือบสมบูรณ์ เส้นแนวโน้มการเคลื่อนที่เฉลี่ยแนวโน้มนี้จะแสดงถึงความผันผวนของข้อมูลเพื่อแสดงรูปแบบหรือแนวโน้มที่ชัดเจนขึ้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้จำนวนจุดข้อมูลที่ระบุ (กำหนดโดยตัวเลือก Period) โดยให้ค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยและใช้ค่าเฉลี่ยเป็นจุดในบรรทัด ตัวอย่างเช่นถ้ากำหนดระยะเวลาเป็น 2 ค่าเฉลี่ยของจุดข้อมูลสองจุดแรกจะใช้เป็นจุดแรกในเส้นแนวโน้มเฉลี่ยเคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ยของจุดข้อมูลที่สองและสามใช้เป็นจุดที่สองในเส้นแนวโน้ม ฯลฯ เส้นแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใช้สมการนี้: จำนวนจุดในเส้นแนวโน้มเฉลี่ยเคลื่อนที่เท่ากับจำนวนจุดทั้งหมดในชุดลบด้วย หมายเลขที่คุณระบุสำหรับงวด ในแผนภูมิกระจายเส้นแนวโน้มจะขึ้นอยู่กับลำดับของค่า x ในแผนภูมิ สำหรับผลลัพธ์ที่ดีขึ้นให้จัดเรียงค่า x ก่อนที่จะเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ต่อไปนี้แสดงรูปแบบจำนวนบ้านที่ขายได้ในช่วง 26 สัปดาห์การปรับค่าเฉลี่ยและการแสดงออกที่ทำให้เกิดการชี้แจงเป็นขั้นตอนแรกในการเคลื่อนย้ายโมเดลแบบสุ่มแบบเดินสุ่มและแบบจำลองเชิงเส้นแนวโน้มและรูปแบบที่ไม่เป็นทางการ สามารถอนุมานได้โดยใช้แบบจำลองที่เคลื่อนที่โดยเฉลี่ยหรือเรียบ สมมติฐานพื้นฐานที่อยู่เบื้องหลังรูปแบบเฉลี่ยและราบเรียบคือชุดเวลาเป็นแบบคงที่ในท้องถิ่นที่มีค่าเฉลี่ยที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างช้าๆ ดังนั้นเราจึงใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (ท้องถิ่น) เพื่อประมาณค่าปัจจุบันของค่าเฉลี่ยและใช้เป็นค่าพยากรณ์สำหรับอนาคตอันใกล้นี้ ซึ่งถือได้ว่าเป็นการประนีประนอมระหว่างโมเดลเฉลี่ยและแบบสุ่มโดยไม่มีการเลื่อนลอย กลยุทธ์เดียวกันสามารถใช้ในการประมาณและคาดการณ์แนวโน้มในท้องถิ่น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มักถูกเรียกว่า quotsmoothedquot version ของชุดเดิมเนื่องจากค่าเฉลี่ยในระยะสั้นมีผลต่อการทำให้เรียบออกกระแทกในชุดเดิม โดยการปรับระดับการทำให้เรียบ (ความกว้างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่) เราสามารถคาดหวังให้เกิดความสมดุลระหว่างประสิทธิภาพของโมเดลแบบเฉลี่ยและแบบสุ่ม รูปแบบเฉลี่ยที่ง่ายที่สุดคือ ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยของ Y ที่เวลา t1 ที่ทำในเวลา t เท่ากับค่าเฉลี่ยที่แท้จริงของการสังเกตการณ์ m ล่าสุด: (ที่นี่และที่อื่น ๆ ฉันจะใช้สัญลักษณ์ 8220Y-hat8221 เพื่อยืน สำหรับการคาดการณ์ของชุดข้อมูล Y เวลาที่เร็วที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ก่อนวันที่โดยรูปแบบที่กำหนด) ค่าเฉลี่ยนี้เป็นศูนย์กลางในช่วง t - (m1) 2 ซึ่งหมายความว่าค่าประมาณของท้องถิ่นจะมีแนวโน้มลดลงหลังค่าจริง ค่าเฉลี่ยของท้องถิ่นโดยประมาณ (m1) 2 ช่วงเวลา ดังนั้นเราจึงกล่าวว่าอายุโดยเฉลี่ยของข้อมูลในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายคือ (m1) 2 เทียบกับช่วงเวลาที่คาดการณ์การคำนวณ: นี่คือระยะเวลาโดยที่การคาดการณ์จะมีแนวโน้มลดลงหลังจุดหักเหในข้อมูล . ตัวอย่างเช่นถ้าคุณคิดค่าเฉลี่ย 5 ค่าล่าสุดการคาดการณ์จะประมาณ 3 ช่วงเวลาในการตอบสนองต่อจุดหักเห โปรดทราบว่าถ้า m1 โมเดลเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย (SMA) เทียบเท่ากับรูปแบบการเดินแบบสุ่ม (โดยไม่มีการเติบโต) ถ้า m มีขนาดใหญ่มาก (เทียบกับความยาวของระยะเวลาประมาณ) รูปแบบ SMA จะเท่ากับรูปแบบเฉลี่ย เช่นเดียวกับพารามิเตอร์ใด ๆ ของรูปแบบการคาดการณ์การปรับค่าของ k จะเป็นเรื่องปกติที่จะได้รับข้อมูลที่ดีที่สุดนั่นคือข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ที่เล็กที่สุดโดยเฉลี่ย นี่คือตัวอย่างของชุดที่ดูเหมือนจะแสดงความผันผวนแบบสุ่มรอบ ๆ ค่าเฉลี่ยที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างช้าๆ อันดับแรกให้ลองพอดีกับรูปแบบการเดินแบบสุ่มซึ่งเท่ากับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้น ๆ ของ 1 เทอม: รูปแบบการเดินแบบสุ่มตอบสนองได้อย่างรวดเร็วต่อการเปลี่ยนแปลงในซีรีส์ แต่ในการทำเช่นนี้จะทำให้ได้คำที่ไม่เหมาะสมใน ข้อมูล (ความผันผวนแบบสุ่ม) รวมทั้ง quotsignalquot (ค่าเฉลี่ยในท้องถิ่น) ถ้าเราลองใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 ข้อโดยทั่วไปเราจะได้รับการคาดการณ์ที่นุ่มนวลกว่า: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 เทอมทำให้เกิดข้อผิดพลาดน้อยกว่าแบบจำลองการเดินแบบสุ่มในกรณีนี้ อายุเฉลี่ยของข้อมูลในการคาดการณ์นี้คือ 3 ((51) 2) ดังนั้นจึงมีแนวโน้มที่จะล่าช้ากว่าจุดหักเหภายในสามช่วงเวลา (ตัวอย่างเช่นการชะลอตัวน่าจะเกิดขึ้นในช่วง 21 แต่การคาดการณ์ไม่ได้ผกผันไปหลายช่วงเวลาภายหลัง) สังเกตว่าการคาดการณ์ระยะยาวจากแบบจำลอง SMA เป็นแนวเส้นตรงเช่นเดียวกับการเดินแบบสุ่ม แบบ ดังนั้นรูปแบบ SMA สมมติว่าไม่มีแนวโน้มในข้อมูล อย่างไรก็ตามในขณะที่การคาดการณ์จากรูปแบบการเดินแบบสุ่มมีค่าเท่ากับค่าที่สังเกตได้ล่าสุดการคาดการณ์จากรูปแบบ SMA จะเท่ากับค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของค่าล่าสุด วงเงินความเชื่อมั่นที่คำนวณโดย Statgraphics สำหรับการคาดการณ์ในระยะยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายจะไม่ได้รับมากขึ้นเนื่องจากระยะขอบพยากรณ์อากาศเพิ่มขึ้น เห็นได้ชัดว่าไม่ถูกต้อง แต่น่าเสียดายที่ไม่มีทฤษฎีทางสถิติพื้นฐานที่บอกเราว่าช่วงความเชื่อมั่นควรจะกว้างขึ้นสำหรับรุ่นนี้อย่างไร อย่างไรก็ตามไม่ยากที่จะคำนวณค่าประมาณเชิงประจักษ์ถึงขีดจำกัดความเชื่อมั่นสำหรับการคาดการณ์ระยะยาวของเส้นขอบฟ้า ตัวอย่างเช่นคุณสามารถตั้งค่าสเปรดชีตที่จะใช้โมเดล SMA เพื่อคาดการณ์ล่วงหน้า 2 ขั้นตอนล่วงหน้า 3 ก้าวเป็นต้นภายในตัวอย่างข้อมูลที่ผ่านมา จากนั้นคุณสามารถคำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานตัวอย่างของข้อผิดพลาดในขอบฟ้าพยากรณ์แต่ละครั้งและสร้างช่วงความเชื่อมั่นสำหรับการคาดการณ์ในระยะยาวโดยการเพิ่มและลบคูณของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานที่เหมาะสม ถ้าเราลองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 9 วันเราจะได้รับการคาดการณ์ที่ราบรื่นขึ้นและผลกระทบที่ปกคลุมด้วยวัตถุฉนวน: อายุเฉลี่ยอยู่ที่ 5 ช่วงเวลา ((91) 2) ถ้าเราใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะ 19 วันอายุเฉลี่ยจะเพิ่มขึ้นเป็น 10: สังเกตว่าแท้จริงแล้วการคาดการณ์ในขณะนี้ล้าหลังจุดหักเหประมาณ 10 รอบ นี่คือตารางที่เปรียบเทียบสถิติข้อผิดพลาดของพวกเขาซึ่งรวมถึงค่าเฉลี่ยระยะยาว 3 คำ: Model C ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 เทอมให้ผลตอบแทนน้อยที่สุดของ RMSE โดยมีขอบเล็กกว่า 3 ค่าเฉลี่ยระยะสั้นและระยะ 9 และสถิติอื่น ๆ ของพวกเขาเกือบจะเท่ากัน ดังนั้นในแบบจำลองที่มีสถิติข้อผิดพลาดที่คล้ายกันมากเราสามารถเลือกได้ว่าจะต้องการการตอบสนองเล็กน้อยหรือมีความเรียบขึ้นเล็กน้อยในการคาดการณ์หรือไม่ (ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักที่ชี้แจง) แบบจำลองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายที่กล่าวมาข้างต้นมีคุณสมบัติที่ไม่พึงประสงค์ที่จะถือว่าข้อสังเกตสุดท้ายของ k อย่างเท่าเทียมกันและสมบูรณ์ละเว้นการสังเกตทั้งหมดก่อนหน้านี้ โดยนัยข้อมูลที่ผ่านมาควรจะลดราคาในรูปแบบที่ค่อยๆมากขึ้นตัวอย่างเช่นการสังเกตล่าสุดควรมีน้ำหนักมากกว่า 2 ครั้งล่าสุดและครั้งที่ 2 ล่าสุดควรมีน้ำหนักน้อยกว่า 3 ครั้งล่าสุดและ อื่น ๆ แบบเรียบง่าย (SES) ทำให้สำเร็จได้ ให้ 945 แสดงถึงค่าคงที่ quotsmoothing (ตัวเลขระหว่าง 0 ถึง 1) วิธีหนึ่งในการเขียนแบบจำลองคือการกำหนดชุด L ซึ่งแสดงถึงระดับปัจจุบัน (นั่นคือค่าเฉลี่ยในท้องถิ่น) ของชุดข้อมูลดังกล่าวโดยประมาณจากข้อมูลจนถึงปัจจุบัน ค่าของ L ที่เวลา t คำนวณจากค่าก่อนหน้าของตัวเองเช่นนี้ดังนั้นค่าที่เรียบนวลในปัจจุบันเป็นค่า interpolation ระหว่างค่าที่ได้จากการเรียบก่อนหน้าและการสังเกตการณ์ในปัจจุบันซึ่ง 945 จะควบคุมความใกล้ชิดของค่า interpolation กับค่าล่าสุด การสังเกต การคาดการณ์ในช่วงถัดไปเป็นเพียงค่าที่ได้รับการปรับปรุงในปัจจุบัน: เทียบเท่าเราสามารถแสดงการคาดการณ์ต่อไปได้โดยตรงในแง่ของการคาดการณ์ก่อนหน้านี้และข้อสังเกตก่อนหน้าในเวอร์ชันเทียบเท่าใด ๆ ต่อไปนี้ ในรุ่นแรกการคาดการณ์คือการแก้ไขระหว่างการคาดการณ์ก่อนหน้าและการสังเกตก่อนหน้านี้: ในรุ่นที่สองการคาดการณ์ครั้งต่อไปจะได้รับโดยการปรับการคาดการณ์ก่อนหน้านี้ในทิศทางของข้อผิดพลาดก่อนหน้าด้วยจำนวนเศษ 945 ข้อผิดพลาดเกิดขึ้นที่ เวลา t ในรุ่นที่สามการคาดการณ์คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักแบบยกระดับ (เช่นลด) โดยมีปัจจัยการลดราคา 1-945: สูตรการคาดการณ์เวอร์ชันแก้ไขเป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการใช้งานหากคุณใช้โมเดลในสเปรดชีต: เหมาะกับรูปแบบ เซลล์เดี่ยวและมีการอ้างอิงเซลล์ชี้ไปที่การคาดการณ์ก่อนหน้านี้การสังเกตก่อนหน้าและเซลล์ที่เก็บค่า 945 ไว้ โปรดทราบว่าถ้า 945 1 รูปแบบ SES จะเทียบเท่ากับรูปแบบการเดินแบบสุ่ม (โดยไม่มีการเติบโต) ถ้า 945 0 รูปแบบ SES จะเท่ากับโมเดลเฉลี่ยโดยสมมติว่าค่าที่เรียบเป็นครั้งแรกจะเท่ากับค่าเฉลี่ย (กลับไปด้านบนสุดของหน้า) อายุโดยเฉลี่ยของข้อมูลในการคาดการณ์การเรียบอย่างง่ายและชี้แจงคือ 1 945 เทียบกับระยะเวลาที่คาดการณ์การคำนวณ (นี้ไม่ควรจะเป็นที่เห็นได้ชัด แต่ก็สามารถแสดงได้โดยการประเมินชุดอนันต์.) ดังนั้นการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายมีแนวโน้มที่จะล่าช้าหลังจุดหักเหประมาณ 1 945 รอบระยะเวลา ตัวอย่างเช่นเมื่อ 945 0.5 ความล่าช้าเป็น 2 ช่วงเวลาเมื่อ 945 0.2 ความล่าช้าเป็น 5 ช่วงเวลาที่ 945 0.1 ความล่าช้าเป็น 10 ช่วงเวลาและอื่น ๆ สำหรับอายุโดยเฉลี่ยที่ระบุ (เช่นจำนวนเงินที่ล่าช้า) การคาดการณ์การทำให้การทำให้ลื่นไหลเรียบแบบสมมุติแบบง่าย (SES) ค่อนข้างดีกว่าการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่าย (SMA) เนื่องจากมีน้ำหนักมากขึ้นในการสังเกตการณ์ล่าสุด - คือ มีการเปลี่ยนแปลงมากขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ตัวอย่างเช่นโมเดล SMA ที่มี 9 คำและแบบ SES ที่มี 945 0.2 มีอายุเฉลี่ยอยู่ที่ 5 สำหรับข้อมูลในการคาดการณ์ แต่แบบจำลอง SES จะให้น้ำหนักมากกว่า 3 ค่าที่มากกว่าแบบจำลอง SMA และที่ ในเวลาเดียวกันมันไม่ได้ 8220forget8221 เกี่ยวกับค่ามากกว่า 9 งวดเก่าดังที่แสดงในแผนภูมินี้ข้อได้เปรียบที่สำคัญอีกประการหนึ่งของโมเดล SES ในรูปแบบ SMA คือรูปแบบ SES ใช้พารามิเตอร์การปรับให้ราบเรียบซึ่งเป็นตัวแปรที่เปลี่ยนแปลงได้อย่างต่อเนื่อง โดยใช้อัลกอริธึม quotsolverquot เพื่อลดข้อผิดพลาดกำลังสองเฉลี่ย ค่าที่เหมาะสมที่สุดของ 945 ในแบบจำลอง SES สำหรับชุดข้อมูลนี้จะเท่ากับ 0.2961 ดังแสดงในที่นี้อายุเฉลี่ยของข้อมูลในการคาดการณ์นี้คือ 10.2961 3.4 งวดซึ่งใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 6-term ระยะสั้น การคาดการณ์ระยะยาวจากแบบจำลอง SES เป็นแนวเส้นตรง เช่นเดียวกับในรูปแบบ SMA และรูปแบบการเดินแบบสุ่มโดยไม่มีการเติบโต อย่างไรก็ตามโปรดทราบว่าช่วงความเชื่อมั่นที่คำนวณโดย Statgraphics จะแตกต่างกันไปในรูปแบบที่ดูสมเหตุสมผลและมีความแคบกว่าช่วงความเชื่อมั่นสำหรับรูปแบบการเดินแบบสุ่ม แบบจำลอง SES อนุมานว่าชุดนี้ค่อนข้างจะคาดเดาได้มากกว่าแบบจำลองการเดินแบบสุ่ม แบบจำลอง SES เป็นกรณีพิเศษของรูปแบบ ARIMA ดังนั้นทฤษฎีสถิติของแบบจำลอง ARIMA จึงเป็นพื้นฐานที่ใช้ในการคำนวณช่วงความเชื่อมั่นสำหรับแบบจำลอง SES โดยเฉพาะอย่างยิ่งแบบจำลอง SES คือแบบจำลอง ARIMA ที่มีความแตกต่างอย่างไม่มีความแตกต่างกันหนึ่งคำ MA (1) และไม่มีระยะคงที่ หรือที่เรียกว่าโควต้า (0,1,1) โดยไม่มีค่าคงที่ ค่าสัมประสิทธิ์ MA (1) ในรูปแบบ ARIMA สอดคล้องกับจำนวน 1-945 ในแบบจำลอง SES ตัวอย่างเช่นถ้าคุณพอดีกับรูปแบบ ARIMA (0,1,1) โดยไม่มีค่าคงที่สำหรับชุดข้อมูลที่วิเคราะห์ที่นี่ค่าสัมประสิทธิ์ MA (1) โดยประมาณจะเท่ากับ 0.7029 ซึ่งใกล้เคียงกับค่า 0.2961 เป็นไปได้ที่จะเพิ่มสมมติฐานของแนวโน้มเชิงเส้นที่ไม่เป็นศูนย์ให้เป็นรูปแบบ SES ในการทำเช่นนี้เพียงแค่ระบุรูปแบบ ARIMA ที่มีความแตกต่างอย่างไม่มีความแตกต่างอย่างหนึ่งและเทอม MA (1) ที่มีค่าคงที่นั่นคือ ARIMA (0,1,1) โดยมีค่าคงที่ การคาดการณ์ในระยะยาวจะมีแนวโน้มที่เท่ากับแนวโน้มเฉลี่ยที่สังเกตได้ในช่วงประมาณทั้งหมด คุณไม่สามารถดำเนินการนี้ควบคู่กับการปรับฤดูกาลได้เนื่องจากตัวเลือกการปรับฤดูกาลจะถูกปิดใช้งานเมื่อตั้งค่าประเภทของรูปแบบเป็น ARIMA อย่างไรก็ตามคุณสามารถเพิ่มแนวโน้มการชี้แจงในระยะยาวที่คงที่สำหรับแบบจำลองการทำให้เรียบแบบเลขแจงที่เรียบง่าย (โดยมีหรือไม่มีการปรับฤดูกาล) โดยใช้ตัวเลือกการปรับค่าเงินเฟ้อในขั้นตอนการคาดการณ์ อัตราการเติบโตของอัตราแลกเปลี่ยน (quotation) ในแต่ละช่วงเวลาสามารถประมาณได้จากค่าสัมประสิทธิ์ความชันในรูปแบบเส้นตรงที่พอดีกับข้อมูลร่วมกับการแปลงลอการิทึมตามธรรมชาติหรืออาจขึ้นอยู่กับข้อมูลอื่น ๆ ที่เป็นอิสระเกี่ยวกับแนวโน้มการเติบโตในระยะยาว . (กลับไปด้านบนสุดของหน้า) Browns Linear (เช่น double) Exponential Smoothing โมเดล SMA และ SES สมมุติว่าไม่มีแนวโน้มใด ๆ ในข้อมูล (โดยปกติจะเป็นอย่างน้อยหรืออย่างน้อยก็ไม่เลวสำหรับ 1- การคาดการณ์ล่วงหน้าเมื่อข้อมูลมีเสียงดังมาก) และสามารถปรับเปลี่ยนเพื่อรวมแนวโน้มเชิงเส้นคงที่ดังที่แสดงไว้ข้างต้น สิ่งที่เกี่ยวกับแนวโน้มในระยะสั้นหากซีรี่ส์แสดงอัตราการเติบโตที่แตกต่างกันหรือรูปแบบตามวัฏจักรที่โดดเด่นชัดเจนเมื่อเทียบกับเสียงรบกวนและหากมีความจำเป็นต้องคาดการณ์ล่วงหน้ามากกว่า 1 รอบการคาดการณ์แนวโน้มในท้องถิ่นอาจเป็นไปได้ ปัญหา แบบจำลองการทำให้เรียบเรียบง่ายสามารถสรุปเพื่อให้ได้รูปแบบการเรียบแบบเสวนาเชิงเส้น (LES) ซึ่งจะคำนวณการประมาณระดับท้องถิ่นและระดับแนวโน้ม รูปแบบแนวโน้มที่แตกต่างกันตามเวลาที่ง่ายที่สุดคือสีน้ำตาลแบบเสแสร้งแบบเสียดสีแบบเรียบซึ่งใช้ทั้งสองแบบที่เรียบเนียนแตกต่างกันไปตามจุดต่าง ๆ ในเวลา สูตรพยากรณ์ขึ้นอยู่กับการอนุมานของเส้นผ่านทั้งสองศูนย์ (รุ่นที่ซับซ้อนมากขึ้นของรุ่นนี้ Holt8217s ถูกกล่าวถึงด้านล่าง) รูปแบบพีชคณิตของ Brown8217s เชิงเส้นแบบเรียบเช่นเดียวกับรูปแบบการเรียบง่ายชี้แจงสามารถแสดงในรูปแบบที่แตกต่างกัน แต่ที่เท่าเทียมกัน รูปแบบมาตรฐานของแบบจำลองนี้มักจะแสดงดังนี้: ให้ S หมายถึงชุดแบบเดี่ยวที่เรียบง่ายได้โดยใช้การเรียบง่ายแบบเลขยกตัวอย่างให้เป็นชุด Y นั่นคือค่าของ S ในช่วง t จะได้รับโดย: (จำได้ว่าภายใต้หลักการง่ายๆ exponential smoothing นี่คือการคาดการณ์ของ Y ในช่วง t1) จากนั้นให้ Squot แสดงชุดที่มีการคูณทวีคูณขึ้นโดยใช้การเรียบแบบเลขแจงธรรมดา (ใช้แบบเดียวกัน 945) กับชุด S: สุดท้ายการคาดการณ์สำหรับ Y tk สำหรับ kgt1 ใด ๆ ให้โดย: ผลตอบแทนนี้ e 1 0 (เช่นโกงเล็กน้อยและให้การคาดการณ์ครั้งแรกเท่ากับการสังเกตครั้งแรกจริง) และ e 2 Y 2 8211 Y 1 หลังจากที่คาดการณ์จะถูกสร้างโดยใช้สมการข้างต้น ค่านี้จะให้ค่าพอดีกับสูตรตาม S และ S ถ้าค่าเริ่มต้นใช้ S 1 S 1 Y 1 รุ่นของรุ่นนี้ใช้ในหน้าถัดไปที่แสดงให้เห็นถึงการรวมกันของการเรียบแบบเสวนากับการปรับฤดูกาลตามฤดูกาล Holt8217s Linear Exponential Smoothing Brown8217s แบบจำลอง LES คำนวณการประมาณระดับท้องถิ่นและแนวโน้มโดยการให้ข้อมูลที่ราบรื่น แต่ข้อเท็จจริงที่ว่าด้วยพารามิเตอร์เรียบเพียงอย่างเดียวจะกำหนดข้อ จำกัด ของรูปแบบข้อมูลที่สามารถพอดีกับระดับและแนวโน้มได้ ไม่ได้รับอนุญาตให้เปลี่ยนแปลงในอัตราที่เป็นอิสระ แบบจำลอง LES ของ Holt8217s กล่าวถึงปัญหานี้ด้วยการรวมค่าคงที่ที่ราบเรียบสองค่าหนึ่งค่าสำหรับหนึ่งและหนึ่งสำหรับแนวโน้ม ทุกเวลา t เช่นเดียวกับในรุ่น Brown8217s มีการประมาณการ L t ของระดับท้องถิ่นและประมาณการ T t ของแนวโน้มในท้องถิ่น ที่นี่พวกเขาจะได้รับการคำนวณจากค่าของ Y ที่สังเกตได้ในเวลา t และการประมาณค่าก่อนหน้าของระดับและแนวโน้มโดยสมการสองตัวที่ใช้การอธิบายแบบเอกซ์โพเน็นเชียลให้เรียบขึ้น หากระดับและแนวโน้มโดยประมาณของเวลา t-1 คือ L t82091 และ T t-1 ตามลำดับจากนั้นคาดว่า Y tshy ที่จะทำในเวลา t-1 เท่ากับ L t-1 T t-1 เมื่อมีการสังเกตค่าจริงค่าประมาณระดับที่ปรับปรุงใหม่จะถูกคำนวณโดยการ interpolating ระหว่าง Y tshy และการคาดการณ์ L t-1 T t-1 โดยใช้น้ำหนักของ 945 และ 1-945 การเปลี่ยนแปลงระดับโดยประมาณ, คือ L t 8209 L t82091 สามารถตีความได้ว่าเป็นสัญญาณรบกวนของแนวโน้มในเวลา t การประมาณการแนวโน้มของแนวโน้มจะถูกคำนวณโดยการ interpolating ระหว่าง L t 8209 L t82091 และประมาณการก่อนหน้าของแนวโน้ม T t-1 โดยใช้เครื่องชั่ง 946 และ 1-946 การตีความค่าคงที่การทรงตัวของกระแส 946 มีความคล้ายคลึงกับค่าคงที่ของการปรับให้เรียบระดับ 945 โมเดลที่มีค่าน้อย 946 อนุมานได้ว่าแนวโน้มมีการเปลี่ยนแปลงเพียงอย่างช้าๆเมื่อเวลาผ่านไป ใหญ่กว่า 946 สมมติว่ามีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว แบบจำลองที่มีขนาดใหญ่ 946 เชื่อว่าในอนาคตอันใกล้นี้มีความไม่แน่นอนมากเนื่องจากข้อผิดพลาดในการคาดการณ์แนวโน้มกลายเป็นสิ่งสำคัญมากเมื่อคาดการณ์ล่วงหน้ามากกว่าหนึ่งช่วง (กลับไปด้านบนสุดของหน้า) ค่าคงที่ที่ราบเรียบ 945 และ 946 สามารถประมาณได้ตามปกติโดยลดข้อผิดพลาดของค่าเฉลี่ยของการคาดการณ์ล่วงหน้า 1 ขั้นตอน เมื่อทำใน Statgraphics ค่าประมาณนี้จะเท่ากับ 945 0.3048 และ 946 0.008 ค่าที่น้อยมากของ 946 หมายความว่ารูปแบบสมมติว่ามีการเปลี่ยนแปลงน้อยมากในแนวโน้มจากระยะหนึ่งไปยังอีกรูปแบบหนึ่งดังนั้นโดยทั่วไปโมเดลนี้กำลังพยายามประมาณแนวโน้มในระยะยาว โดยการเปรียบเทียบกับความคิดของอายุโดยเฉลี่ยของข้อมูลที่ใช้ในการประมาณระดับท้องถิ่นของชุดข้อมูลอายุโดยเฉลี่ยของข้อมูลที่ใช้ในการประเมินแนวโน้มในท้องถิ่นเป็นสัดส่วนกับ 1 946 แม้ว่าจะไม่เท่ากันก็ตาม . ในกรณีนี้ที่กลายเป็น 10.006 125 นี่เป็นตัวเลขที่แม่นยำมากที่สุดเท่าที่ความถูกต้องของค่าประมาณ 946 isn8217t จริง ๆ 3 ตำแหน่งทศนิยม แต่มันก็เป็นเรื่องธรรมดาของขนาดตามตัวอย่างขนาด 100 ดังนั้น รุ่นนี้มีค่าเฉลี่ยมากกว่าค่อนข้างมากของประวัติศาสตร์ในการประมาณแนวโน้ม พล็อตการคาดการณ์ด้านล่างแสดงให้เห็นว่าโมเดล LES ประมาณการแนวโน้มท้องถิ่นในวงกว้างขึ้นเล็กน้อยที่ส่วนท้ายของชุดข้อมูลมากกว่าแนวโน้มที่คงที่ในแบบจำลอง SEStrend นอกจากนี้ค่าประมาณของ 945 เกือบจะเหมือนกันกับที่ได้จากการปรับรุ่น SES ที่มีหรือไม่มีแนวโน้มดังนั้นเกือบจะเป็นแบบเดียวกัน ตอนนี้ดูเหมือนว่าการคาดการณ์ที่สมเหตุสมผลสำหรับโมเดลที่ควรจะประเมินแนวโน้มในระดับท้องถิ่นดูเหมือนว่าแนวโน้มในท้องถิ่นมีแนวโน้มลดลงในตอนท้ายของชุดข้อมูลสิ่งที่เกิดขึ้นพารามิเตอร์ของรุ่นนี้ ได้รับการประเมินโดยการลดข้อผิดพลาดสี่เหลี่ยมของการคาดการณ์ล่วงหน้า 1 ขั้นตอนไม่ใช่การคาดการณ์ในระยะยาวซึ่งในกรณีนี้แนวโน้มไม่ได้สร้างความแตกต่างมากนัก หากสิ่งที่คุณกำลังมองหาคือข้อผิดพลาด 1 ขั้นตอนคุณจะไม่เห็นภาพใหญ่ของแนวโน้มในช่วง 10 หรือ 20 ครั้ง เพื่อให้โมเดลนี้สอดคล้องกับการคาดการณ์ข้อมูลลูกตาของเรามากขึ้นเราจึงสามารถปรับค่าคงที่การปรับให้เรียบตามแนวโน้มเพื่อให้ใช้พื้นฐานที่สั้นกว่าสำหรับการประมาณแนวโน้ม ตัวอย่างเช่นถ้าเราเลือกที่จะตั้งค่า 946 0.1 แล้วอายุเฉลี่ยของข้อมูลที่ใช้ในการประเมินแนวโน้มท้องถิ่นคือ 10 ช่วงเวลาซึ่งหมายความว่าเรามีค่าเฉลี่ยของแนวโน้มมากกว่าช่วงเวลา 20 ช่วงที่ผ่านมา Here8217s พล็อตการคาดการณ์มีลักษณะอย่างไรถ้าเราตั้งค่า 946 0.1 ขณะเก็บรักษา 945 0.3 นี่ดูเหมาะสมสำหรับชุดนี้แม้ว่าจะเป็นแนวโน้มที่จะคาดการณ์แนวโน้มดังกล่าวได้ไม่น้อยกว่า 10 งวดในอนาคต สิ่งที่เกี่ยวกับสถิติข้อผิดพลาดนี่คือการเปรียบเทียบรูปแบบสำหรับสองรุ่นที่แสดงข้างต้นเช่นเดียวกับสามรุ่น SES ค่าที่เหมาะสมที่สุดคือ 945 สำหรับรุ่น SES มีค่าประมาณ 0.3 แต่ผลการค้นหาที่คล้ายกัน (มีการตอบสนองน้อยหรือน้อยตามลำดับ) จะได้รับค่า 0.5 และ 0.2 (A) Holts linear exp. การให้ความนุ่มนวลด้วย alpha 0.3048 และ beta 0.008 (B) Holts linear exp. การทำให้เรียบด้วยเอ็กซ์พี 0.3 และเบต้า 0.1 (C) การเพิ่มความเรียบง่ายด้วยการอธิบายด้วย alpha 0.5 (D) การทำให้เรียบอย่างง่ายด้วยเอ็กซ์โป 0.3 (E) การเรียบง่ายด้วยเลขแจงอัลฟา 0.2 สถิติของพวกเขาใกล้เคียงกันมากดังนั้นเราจึงสามารถเลือกได้บนพื้นฐาน ข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ล่วงหน้า 1 ขั้นตอนภายในตัวอย่างข้อมูล เราต้องกลับไปพิจารณาเรื่องอื่น ๆ ถ้าเราเชื่อว่าการคาดการณ์แนวโน้มในปัจจุบันเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นในระยะเวลา 20 ปีที่ผ่านมาเราสามารถสร้างกรณีสำหรับโมเดล LES ด้วย 945 0.3 และ 946 0.1 ได้ ถ้าเราต้องการที่จะไม่เชื่อเรื่องว่ามีแนวโน้มในระดับท้องถิ่นแบบใดแบบหนึ่งของ SES อาจอธิบายได้ง่ายกว่านี้และจะให้การคาดการณ์ระดับกลางของถนนต่อไปอีก 5 หรือ 10 ครั้ง ชนิดของแนวโน้มการอนุมานที่ดีที่สุดคือแนวนอนหรือเส้นตรงหลักฐานเชิงประจักษ์ชี้ให้เห็นว่าหากข้อมูลได้รับการปรับแล้ว (ถ้าจำเป็น) สำหรับอัตราเงินเฟ้อแล้วก็อาจจะไม่ระมัดระวังในการคาดการณ์ระยะสั้นในเชิงเส้น แนวโน้มที่ไกลมากในอนาคต แนวโน้มที่เห็นได้ชัดในวันนี้อาจลดลงในอนาคตอันเนื่องมาจากสาเหตุที่แตกต่างกันเช่นความล้าสมัยของผลิตภัณฑ์การแข่งขันที่เพิ่มขึ้นและการชะลอตัวของวัฏจักรหรือการปรับตัวในอุตสาหกรรม ด้วยเหตุนี้การเรียบอย่างง่ายจึงมักจะทำให้ได้ตัวอย่างที่ดีกว่าที่ควรจะเป็นอย่างอื่นแม้จะมีการอนุมานแนวโน้มในแนวนอน การปรับเปลี่ยนรูปแบบการลดลงของรูปแบบการเพิ่มประสิทธิภาพเชิงเส้นแบบเชิงเส้นมักใช้ในการปฏิบัติเพื่อแนะนำโน้ตของอนุรักษนิยมในการคาดการณ์แนวโน้ม โมเดล LES ที่มีแนวโน้มลดลงสามารถใช้เป็นกรณีพิเศษของรูปแบบ ARIMA โดยเฉพาะ ARIMA (1,1,2) เป็นไปได้ในการคำนวณช่วงความเชื่อมั่นรอบการคาดการณ์ในระยะยาวที่ผลิตโดยแบบจำลองการทำให้เรียบโดยพิจารณาเป็นกรณีพิเศษของรูปแบบ ARIMA ความกว้างของช่วงความเชื่อมั่นขึ้นอยู่กับ (i) ข้อผิดพลาด RMS ของโมเดล (ii) ประเภทของการปรับให้เรียบ (แบบง่ายหรือแบบเส้นตรง) (iii) ค่า (s) ของคงที่ราบเรียบ (s) และ (iv) จำนวนรอบระยะเวลาที่คุณคาดการณ์ โดยทั่วไปช่วงเวลาจะกระจายออกไปได้เร็วกว่าเมื่อ 945 มีขนาดใหญ่ขึ้นในรูปแบบ SES และแพร่กระจายได้เร็วกว่ามากเมื่อใช้เส้นตรงมากกว่าการเรียบแบบเรียบ หัวข้อนี้จะกล่าวถึงต่อไปในส่วนรูปแบบ ARIMA ของบันทึกย่อ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Moving Average) เป็นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคที่ได้รับความนิยมมากที่สุดและใช้งานบ่อยๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถคำนวณได้ง่ายและเมื่อพล็อตลงบนแผนภูมิแล้วจะเป็นเครื่องมือที่มีแนวโน้มในการมองเห็นภาพที่มีประสิทธิภาพ คุณมักจะได้ยินเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามแบบ: ง่ายๆ เลขชี้กำลังและเส้นตรง สถานที่ที่ดีที่สุดในการเริ่มต้นคือการทำความเข้าใจพื้นฐานที่สุด: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย (SMA) ให้ดูที่ตัวบ่งชี้นี้และวิธีการที่จะช่วยให้ traders สามารถทำตามแนวโน้มต่อกำไรได้มากขึ้น (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โปรดดูที่บทสรุปเกี่ยวกับ Forex ของเรา) เส้นแนวโน้มอาจไม่มีความเข้าใจเกี่ยวกับการเคลื่อนที่โดยรวมโดยไม่เข้าใจถึงแนวโน้ม แนวโน้มเป็นเพียงราคาที่ยังคงเคลื่อนไหวไปในทิศทางที่แน่นอน มีแนวโน้มที่แท้จริง 3 ประการที่สามารถรักษาความปลอดภัยได้: ขาขึ้น หรือรั้นแนวโน้มหมายความว่าราคามีการเคลื่อนไหวสูงขึ้น เป็นขาลง หรือขาลงซึ่งหมายความว่าราคาจะขยับลง แนวโน้มด้านข้าง ขณะที่ราคากำลังเคลื่อนไปทางด้านข้าง สิ่งสำคัญที่ต้องจำเกี่ยวกับแนวโน้มก็คือราคาไม่ค่อยเคลื่อนไหวเป็นเส้นตรง ดังนั้นเส้นเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ถูกใช้เพื่อช่วยให้ผู้ประกอบการค้าสามารถระบุทิศทางของแนวโน้มได้ง่ายขึ้น (สำหรับการอ่านขั้นสูงในหัวข้อนี้ให้ดูข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับ Bollinger Bands และ Moving Envelopes เฉลี่ย: การปรับแต่งเครื่องมือการเทรดดิ้งที่เป็นที่นิยม) การย้ายค่าเฉลี่ยการก่อสร้างคำจำกัดความของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเป็นราคาเฉลี่ยสำหรับการรักษาความปลอดภัยโดยใช้ช่วงเวลาที่ระบุ ให้ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันที่ได้รับความนิยมเป็นตัวอย่าง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันคำนวณโดยการปิดราคาปิดของช่วง 50 วันที่ผ่านมาของการรักษาความปลอดภัยใด ๆ และรวมกัน ผลจากการบวกคำนวณหารด้วยจำนวนงวดในกรณีนี้ 50. เพื่อที่จะคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ต่อไปในแต่ละวันให้แทนที่เลขที่เก่าที่สุดด้วยราคาปิดล่าสุดและทำคณิตศาสตร์เดียวกัน ไม่ว่าระยะเวลาสั้นหรือสั้นของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่คุณต้องการพล็อตการคำนวณขั้นพื้นฐานยังคงเหมือนเดิม การเปลี่ยนแปลงจะอยู่ในจำนวนราคาปิดที่คุณใช้ ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันคือราคาปิด 200 วันรวมกันแล้วหารด้วย 200 คุณจะเห็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทุกชนิดจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองวันเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 250 วัน เป็นสิ่งสำคัญที่ต้องจำไว้ว่าคุณต้องมีจำนวนราคาปิดเพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ หากการรักษาความปลอดภัยเป็นแบรนด์ใหม่หรือเพียงหนึ่งเดือนคุณจะไม่สามารถทำค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้ภายใน 50 วันเนื่องจากคุณจะไม่มีจุดข้อมูลที่เพียงพอ นอกจากนี้โปรดทราบว่าเราเลือกที่จะใช้ราคาปิดในการคำนวณ แต่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถคำนวณโดยใช้ราคารายเดือนราคารายสัปดาห์ราคาเปิดหรือแม้แต่ราคาในวันเดียวกัน (ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้จากบทแนะนำของ Moving Averages ของเรา) รูปที่ 1: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆใน Google Inc. ภาพที่ 1 เป็นตัวอย่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยในแผนภูมิหุ้นของ Google Inc. (Nasdaq: GOOG) เส้นสีน้ำเงินหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน ในตัวอย่างข้างต้นคุณจะเห็นว่าแนวโน้มลดลงตั้งแต่ช่วงปลายปี 2550 ราคาหุ้น Google ลดลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันในเดือนมกราคมปี 2008 และยังคงลดลงต่อไป เมื่อราคาต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้เป็นสัญญาณการซื้อขายแบบง่ายๆ การเคลื่อนไหวที่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (ดังที่แสดงไว้ด้านบน) แสดงให้เห็นว่าหมีอยู่ในการควบคุมการกระทำด้านราคาและสินทรัพย์มีแนวโน้มลดลง ตรงกันข้ามการข้ามด้านบนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แสดงให้เห็นว่าวัวอยู่ในการควบคุมและราคาอาจพร้อมที่จะเคลื่อนตัวขึ้น (อ่านเพิ่มเติมใน Track Stock Prices ด้วย Trendlines) วิธีอื่น ๆ ในการใช้ Moving Averages ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะถูกใช้โดย traders จำนวนมากเพื่อไม่เพียงระบุแนวโน้มปัจจุบัน แต่ยังเป็นกลยุทธ์การเข้าและออก หนึ่งในกลยุทธ์ที่ง่ายที่สุดอาศัยการข้ามของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองตัวหรือมากกว่า สัญญาณพื้นฐานจะได้รับเมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นข้ามหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาว ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองค่าขึ้นไปช่วยให้คุณสามารถดูแนวโน้มในระยะยาวได้เมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นซึ่งเป็นวิธีที่ง่ายในการพิจารณาว่าแนวโน้มมีความแข็งแกร่งหรือไม่ก็กำลังจะกลับรายการ (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีนี้โปรดอ่าน A Primer On The MACD) รูปที่ 2: ค่าเฉลี่ยระยะยาวและสั้นกว่าใน Google Inc. รูปที่ 2 ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองค่าหนึ่งค่าในระยะยาว (50 วันโดยแสดงที่ เส้นสีน้ำเงิน) และอีกระยะสั้น (15 วันแสดงโดยเส้นสีแดง) นี่คือแผนภูมิ Google แบบเดียวกับที่แสดงในรูปที่ 1 แต่มีการเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองค่าเพื่อแสดงความแตกต่างระหว่างสองช่วงความยาว คุณสังเกตเห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะช้ากว่าเพื่อปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงราคา เนื่องจากใช้จุดข้อมูลมากขึ้นในการคำนวณของ ในทางกลับกันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 วันสามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงราคาได้อย่างรวดเร็วเนื่องจากแต่ละค่ามีน้ำหนักมากขึ้นในการคำนวณเนื่องจากระยะเวลาอันสั้น ในกรณีนี้โดยใช้กลยุทธ์ข้ามคุณจะดูค่าเฉลี่ยเฉลี่ย 15 วันที่ด้านล่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันเป็นรายการสำหรับตำแหน่งสั้น ๆ รูปที่ 3: แผนภูมิ 3 เดือนข้างต้นเป็นแผนภูมิ US States Oil (AMEX: USO) เป็นเวลา 3 เดือนโดยมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 ค่า เส้นสีแดงคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลง 15 วันในขณะที่เส้นสีน้ำเงินหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวกว่า 50 วัน ผู้ค้าส่วนใหญ่จะใช้ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยระยะสั้นที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาวเพื่อเริ่มต้นตำแหน่งที่ยาวและระบุจุดเริ่มต้นของแนวโน้มขาขึ้น (เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้กลยุทธ์นี้ในการเทรดดิ้ง MACD Divergence) การสนับสนุนเกิดขึ้นเมื่อราคามีแนวโน้มลดลง มีจุดที่ความดันการขายลดลงและผู้ซื้อยินดีที่จะก้าวเข้าสู่ในคำอื่น ๆ มีการจัดตั้งชั้น ความต้านทานเกิดขึ้นเมื่อราคามีแนวโน้มสูงขึ้น มีจุดเด่นที่ความสามารถในการซื้อลดลงและผู้ขายเข้าสู่ขั้นตอนนี้จะเป็นการสร้างเพดาน (สำหรับคำอธิบายเพิ่มเติมโปรดอ่านข้อมูลพื้นฐานด้านความต้านทานของแอมป์ที่สนับสนุน) ในทั้งสองกรณีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อาจเป็นสัญญาณบ่งบอกระดับการสนับสนุนหรือความต้านทานเริ่มต้น ตัวอย่างเช่นถ้าการรักษาความปลอดภัยลอยต่ำลงในขาขึ้นที่จัดตั้งขึ้นแล้วก็จะไม่น่าแปลกใจที่เห็นสต็อกหาสนับสนุนที่ระยะยาว 200 วันเฉลี่ยเคลื่อนที่ ในทางกลับกันหากราคามีแนวโน้มลดลงผู้ค้าจำนวนมากจะเฝ้าดูหุ้นที่จะพลิกกลับแนวต้านของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญ (50 วัน 100 วันและ SMA 200 วัน) (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้การสนับสนุนและความต้านทานในการระบุแนวโน้มโปรดอ่าน Trend-Spotting ด้วย AccumulationDistribution Line) ข้อสรุปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายสามารถคำนวณได้ง่ายซึ่งช่วยให้สามารถใช้งานได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย ค่าเฉลี่ยความแรงที่เกิดขึ้นโดยเฉลี่ยคือความสามารถในการช่วยให้ผู้ประกอบการค้าทราบถึงแนวโน้มในปัจจุบันหรือสังเกตแนวโน้มการกลับรายการที่เป็นไปได้ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถระบุระดับการสนับสนุนหรือความต้านทานสำหรับความปลอดภัยหรือทำหน้าที่เป็นสัญญาณเข้าหรือออกจากรายการได้ง่าย วิธีที่คุณเลือกใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะขึ้นอยู่กับคุณ เบต้าเป็นตัวชี้วัดความผันผวนหรือความเสี่ยงอย่างเป็นระบบของการรักษาความปลอดภัยหรือผลงานเมื่อเทียบกับตลาดโดยรวม ประเภทของภาษีที่เรียกเก็บจากเงินทุนที่เกิดจากบุคคลและ บริษัท กำไรจากการลงทุนเป็นผลกำไรที่นักลงทุนลงทุน คำสั่งซื้อความปลอดภัยที่ต่ำกว่าหรือต่ำกว่าราคาที่ระบุ คำสั่งซื้อวงเงินอนุญาตให้ผู้ค้าและนักลงทุนระบุ กฎสรรพากรภายใน (Internal Internal Revenue Service หรือ IRS) ที่อนุญาตให้มีการถอนเงินที่ปลอดจากบัญชี IRA กฎกำหนดให้ การขายหุ้นครั้งแรกโดย บริษัท เอกชนต่อสาธารณชน การเสนอขายหุ้นหรือไอพีโอมักจะออกโดย บริษัท ขนาดเล็กที่มีอายุน้อยกว่าที่แสวงหา อัตราส่วนหนี้สิน DebtEquity Ratio คืออัตราส่วนหนี้สินที่ใช้ในการวัดแรงกดดันทางการเงินของ บริษัท หรืออัตราส่วนหนี้สินที่ใช้ในการวัดผลของแต่ละบุคคลโดยอัตราส่วนหนี้สินที่ใช้วัดแต่ละบุคคลเป็นอัตราส่วนหนี้สินต่อส่วนของผู้ถือหุ้นโดยใช้อัตราส่วนหนี้สินต่อส่วนของผู้ถือหุ้นและอัตราส่วนหนี้สินต่อส่วนของผู้ถือหุ้น ข้อมูลเพิ่มเติมที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลนี้จะถูกนำมาใช้เพื่อระบุวันที่ที่กำหนดไว้สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ถูกตัดทอน Peramalan menggunakan teknik-teknik peramalan yang bersifat อย่างเป็นทางการ maupun ทางการ (Gaspersz, 1998). Kegiatan peramalan merupakan bagian integrage dari pengambilan keputusan manajemen. Peramalan mengurangi ketergantungan pada hal-hal ยางเบียนพาสติ (intuitif) Peramalan memiliki sifat saling นักวางแผนทางเพศและการจ้างงาน. การดำเนินการของธุรกิจที่ดีที่สุดในโลกและธุรกิจขนาดใหญ่และธุรกิจขนาดใหญ่, การทำธุรกรรมทางการเงิน, ความเชี่ยวชาญและความเชี่ยวชาญ. (Makridakis, 1999): ข้อมูลเพาะเลี้ยงสัตว์น้ำหยาง relevan berupa ข้อมูลหยาง dapat menghasilkan peramalan yang akurat. ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลยางหยอดเหรียญ semaksimal mungkin เชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ตโดยไม่ได้รับอนุญาตให้เชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ต ข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับประวัติข้อมูล Metode peramalan kualitatif adalah metode subyektif (intuitif) Metode ini didasarkan pada informasi kualitatif. ข้อมูลที่ได้รับจาก Dasar informasi ini dapat memprediksi kejadian-kejadian di masa yang akan datang Keakuratan dari metode ini sangat subjektif (Materi Statistika, UGM). Metode peramalan kuantitatif dapat dibagi menjadi dua tipe, สาเหตุและเวลาชุด Metode peramalan causal meliputi faktor-faktor yang berhubungan dengan variabel หยาง diprediksi seperti analisis regresi. ชุดเวลา Peramalan ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการดำเนินการข้อมูลที่จำเป็นสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการรักษาความปลอดภัยข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการรักษาความปลอดภัย Hasilnya dapat dijadikan acuan untuk peramalan nilai di masa yang akan datang (Makridakis, 1999) โมเดลเบรกเกอร์แบบเลื่อนขึ้นลงเพื่อให้ได้รูปแบบที่เหมาะสมกับรุ่น kausal lebih berhasil untuk pengambilan keputusan kebijakan. Peramalan harus mendasarkan analisisnya pada ข้อมูลเขตข้อมูลหยาง ada Empat fields ข้อมูล (Materi Statistika, UGM): 1. Pola Horizontal ข้อมูลการจัดส่งข้อมูล berfluktuasi di sekitar rata-ratanya ผลิตภัณฑ์ที่ผลิตโดย บริษัท ที่ทำจากผ้าไหมที่มีการเคลือบผิวด้วยตัวคุณเอง รูปแบบการจัดส่งข้อมูล ข้อมูลการโพสต์ข้อความของคุณโดยใช้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่มีอยู่ (misalnya kuartal tahun tertentu, bulanan atau hari-hari pada minggu tertentu) รูปแบบการจัดส่งข้อมูล ข้อมูลที่มีอยู่ในฐานข้อมูลโดยใช้ข้อมูลทางการเงินที่เกี่ยวข้องกับการคำนวณทางการเงินที่มีการระบุไว้ในแต่ละประเภทของเงินหยวน bgano bisnis. รูปแบบการจัดส่งสินค้า ข้อมูลเพิ่มเติมของโพรเซสซิงสำหรับข้อมูลเพิ่มเติม รูปแบบการจัดส่งสินค้า การคาดการณ์ adalah peramalan atau perkiraan mengenai sesuatu yang belum terjadi. ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการจัดส่งสินค้าไปยังประเทศจีนและจีน metode-metode tertentu. การคาดการณ์ความเชื่อมั่นที่เกิดขึ้นในช่วงเวลาที่คาดว่าจะได้รับการตอบรับเป็นอย่างดีจากการคาดการณ์ของ Absolute Deviation, Absolute Error แดน sebagainya Peramalan merupakan alat bantu yang sangat penting dalam perencanaan yang ef efifi (Subagyo, 1986). ความคิดเห็นที่ การเปลี่ยนสีของกระดาษสีแดงให้เป็นสีแดงเข้ม สิ่งที่ต้องทำเพื่อหาทางออกที่ดีที่สุดสำหรับผู้ที่ต้องการความช่วยเหลือด้านเทคนิคและการใช้งาน metamerican peramalan yang digunakan. โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเทียบกับปีที่ผ่านมา (Baroto, 2002). Penggunaan berbagai model peramalan สมาชิกในกลุ่ม nilai ramalan yang berbeda และ derajat จาก galal ramalan (forecast error) yang berbeda pula. รูปแบบการดำเนินการที่ดีขึ้นสำหรับรูปแบบการจัดส่งแบบจำลองสำหรับผู้ที่ต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลที่มีอยู่ โมเดลจำลอง peramalan dapap dikelompokan ke dalam dua kelompok utama, yaitu metode kualitatif and metode kuantitatif. Metode kuantitatif dikelompokkan ke dalam dua kelompok utama, หน่วยงานภายนอกและผู้ดูแลระบบ. เป็นไปตามหลักเกณฑ์ที่กำหนดไว้สำหรับการดำเนินการดังกล่าวโดยไม่คำนึงถึงระยะเวลาที่กำหนดไว้ Metode kualitatif ditujukan utor baru, proses baru, perubahan sosial dari masyarakat, peruvagan tekologi, atau penyesuaian terhadap ramalan-ramalan berdasarkan metode kuantitatif. โมเดลโมเดลโมเดลโมเดลอนุกรม (Time Series model) (Moving Averages), การจัดส่งแบบ Exponential (Exponential Smoothing), และ Proyeksi kecenderungan (Trend Projection). แบบจำลองการสร้างแบบจำลองการถดถอยพหุแบบจำลอง (Regression Causal Model) (Gaspersz, 1998) 1. Weight Moving Averages (WMA) รุ่น rata-rata bergerak menggunakan ข้อมูล sejm ข่มขู่ข้อมูลปัจจุบันที่มีการเรียกเก็บเงินไม่ได้ใช้เวลาในการกู้คืนข้อมูลสำหรับ meda yang akan datang. metode rata-rata bergerak คล้ายคลึงกับรูปแบบการใช้งานที่มีความสามารถในการใช้งานที่มีประสิทธิภาพในการผลิต Metode rata-rata bergerak terdapat dua jenis, rata-rata bergerak tidak berbobot (ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ถ้วน) และ rata-rata bobot bergerak (Weight Moving Averages) รูปแบบ rata-rata bobot bergerak lebih responsif ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลของข้อมูลที่มีการระบุไว้ yang baru biasanya diberi bobot lebih besar Rumus rata-rata bobot bergerak yaitu sebagai berikut. 2. Single Exponential Smoothing (SES) ข้อมูลการโพสต์ข้อมูลเกี่ยวกับรูปแบบการจัดส่งแบบเต็มรูปแบบ (Exponential Smoothing Models) Metode Single Exponential Smoothing การตั้งค่าการทำข้อมูลให้เป็นแบบเดียวกับที่ได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติของ halam halan fluktuasinya secara acak (tidak teratur) รูปแบบของการใช้งานที่เหมาะสมกับความต้องการของลูกค้า Permasalahan umum yang dihadapi apabila menggunakan model pemulusan eksponensial adalah memilih konstanta pemulusan () yang diperirakan tepat Nilai konstanta pimulusan dipilih di antara 0 และ 1 karena berlaku 0 lt lt 1. Apabila fields historis dari ข้อมูลปัจจุบัน permintaan sangat bergejolak atau tidak stabil dari waktu ke waktu, nilai yang dipilih adalah yang mendekati 1. ข้อมูลที่มีอยู่ในปัจจุบันได้รับการยืนยันโดย tidak berfluktuasi atau relatif stabil dari waktu ke waktu, yang dipilih adalah yang nilainya mendekati nol (Gaspersz, 1998). 3. Regresi Linier Model analisis Regresi การใช้งาน Linier adalah suatu metode populer สำหรับ berbagai macam permasalahan. Menurut Harding (1974) พบว่าตัวแปรที่มีอยู่ในปัจจุบันมีความแตกต่างกันและมีความแตกต่างกันไป Rumus perhitungan Regresi Linier ผู้จัดจำหน่ายและผู้ค้าส่ง. Y hasil peramalan perpolatan dengan sumbu tegak b menyatakan ความลาดชัน atau kemiringan garis regresi Ukuran Akurasi Peramalan model-model peramalan yang dilakukan kemudian divalidasi menggunakan sejumlah indikator. (Mean Absolute Deviation), อัตราส่วน rata-rata (ค่าเฉลี่ยสแควร์ผิดพลาด), rata-rata persentase kesalahan absolut (ค่าสัมบูรณ์สัมบูรณ์เปอร์เซ็นต์ข้อผิดพลาด), validasi peramalan (Tracking Signal), a danada (ค่าเฉลี่ยความเบี่ยงเบนสัมบูรณ์) pengujian kestabilan (Moving Range) 1. Mean Absolute Deviation (MAD) หมายถึงค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ (Absolute Deviation) (MAD) สำหรับการวัดค่าสัมบูรณ์ที่เกิดขึ้นจริง ค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ (MAD) เฉลี่ย (Mean Absolute Deviation - MAD) หมายถึงระดับความเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ (MAD) MAD berguna ketika mengukur kesalahan ramalan dalam หน่วย yang sama sebagai deret asli. Nilai MAD dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebegai berikut. 2. Mean Square Error (MSE) Mean Squared Error (MSE) adalah metode lain ไม่ได้ใช้งาน metode peramalan Masing-masing kesalahan atau sisa dikuadratkan. การตรวจสอบความถูกต้องและการสังเกตการณ์แบบเฉียบพลัน Pendekatan ini mengatur kesalahan peramalan yang besar karena kesalahan-kesalahan itu dikuadratkan. เมทโทรเดอร์เมซุทเทอร์มินัส - เซสเซี่ยนยางมะตอยเลสเบี้ยนเค้กเหล็กกล้าไร้สารตะกั่ว 3. Mean Absolute Percentage Error (MAPE) Mean Absolute Percentage Error (MAPE) หมายถึงสัมบูรณ์แอบโซลูทเปอร์เซ็นต์ข้อผิดพลาด (MAPE) ความผิดพลาดของเปอร์เซ็นต์สัมบูรณ์ (MAPE) หมายถึงเปอร์เซ็นต์ที่แท้จริง Kemudian, merata-rata kesalahan persentase absolut tersebut. ในขณะที่ยังคงอยู่ในสภาพที่สมบูรณ์แบบของเวลาที่มีการเปลี่ยนแปลงโดยไม่คำนึงถึงความต้องการของคุณ MAPE mengindikasi seberapa besar kesalahan dalam meramal yang dibandingkan dengan nilai nyata. 4. สัญญาณการติดตามการตรวจสอบสัญญาณ การติดตามสัญญาณ adalah suatu ukuran bagaimana baiknya suatu peramalan memperkirakan nilai-nilai aktual. สัญญาณการติดตาม Nilai dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebegai berikut. การติดตามสัญญาณ yang positif menunjukan bahwa nilai ปัจจุบัน permintaan lebih besar daripada ramalan สัญญาณการติดตามสัญญาณ yang negatif berarti nilai ปัจจุบัน permintaan lebih kecil daripada ramalan. การติดตามสัญญาณรบกวนอาจทำให้เกิดความผิดพลาดในเชิงลบได้ RSFE yang rendah, and mempunyai error บวก yang sama banyak atau seimbang dengan ข้อผิดพลาดเชิงลบ sehingga pusat dari ติดตามสัญญาณ mendekati nol การติดตามสัญญาณ yang telah dihitung dapat dibuat peta การตรวจสอบ melihat kelayakkan ข้อมูล di dalam batas ควบคุม atas และ batas ควบคุม bawah. 5. Moving Range (MR) ช่วงย้าย Peta dirancang ไม่ได้ใช้งานได้อย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับปัจจุบัน. ข้อมูลที่ระบุไว้นี้เป็นข้อมูลที่มีการระบุไว้ในใบแจ้ง ข้อมูลพร็อพเพอร์ตี้จะถูกส่งไปยังบัญชีผู้ใช้ ช่วงการเคลื่อนย้าย Peta digunakan to pengujian kestabilan sistem sebab-akibat yang mempengaruhi permintaan. ช่วงการเคลื่อนย้ายได้รับการออกแบบโดย Adalah sebagai berikut Jika ditemukan satu titik ยาง berada diluar batas kendali pada saat peramalan diverifikasi maka harus ditentukan apakah ข้อมูล harus diabaikan atau mencari peramal baru. Jika ditemukan sebuah titik berada diluar batas kendali maka harus diselidiki penyebabnya. คุณสามารถหาได้โดยง่าย Jika semua titik berada di dalam batas kendali, diasumsikan bahwa peramalan permintaan yang dihasilkan telah cukup baik. Jika terdapat titik yang berada di luar batas kendali, jelas bahwa peramalan yang didapat kurang baik ir harus direvisi (Gaspersz, 1998). ช่วงการเคลื่อนย้าย Kegunaan peta ialah foruka melukukan verifikasi hasil peramalan อย่างน้อย square terdahulu. ระยะการเคลื่อนย้าย Jika peta menunjukkan keadaan diluar kriteria kendali. ข้อมูลเกี่ยวกับการจัดส่งข้อมูลที่มีการระบุไว้โดยใช้เวลาที่กำหนดไว้สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการจัดส่งของคุณ Reblogged นี้ใน ProfesorBisnis และแสดงความคิดเห็น: Peramalan merupakan aktivitas fungsi bisnis yang memperkirakan penjualan and penggunaan ผลิต sehingga ผลิตภัณฑ์ที่ทำขึ้นโดย dapat dibuat dalam kuantitas yang tepat. ข้อมูลเพิ่มเติมที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลนี้จะถูกนำมาใช้เพื่อระบุวันที่ที่กำหนดไว้สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ถูกตัดทอน Peramalan menggunakan teknik-teknik peramalan yang bersifat อย่างเป็นทางการ maupun ทางการ (Gaspersz, 1998). Kegiatan peramalan merupakan bagian integrage dari pengambilan keputusan manajemen. Peramalan mengurangi ketergantungan pada hal-hal ยางเบียนพาสติ (intuitif) Peramalan memiliki sifat saling นักวางแผนทางเพศและการจ้างงาน. การดำเนินการของธุรกิจที่ดีที่สุดในโลกและธุรกิจขนาดใหญ่และธุรกิจขนาดใหญ่, การทำธุรกรรมทางการเงิน, ความเชี่ยวชาญและความเชี่ยวชาญ. Dua hal pokok yang harus diperhatikan dalam proses peramalan yang และ bermanfaat Maaf mas numpang tanya. มีคนพูดถึงเรื่องนี้ judul skripsi punya ku kan tentang 8220Potensi pergerakan penumpang pada bandara8221 itu kira2 model rumus pendekatan yang cocok ไม่สามารถใช้งานได้กับคนที่มีความสามารถในการใช้งาน yang akurat yang mana ya mas. trima kasih (mohon d balas yang secepatnya ya mas. รายละเอียดเพิ่มเติม) permisi pak, saya baru saja menulis tentang fungsi autocorrelation untuk penentuan ข้อมูลเวลาชุด apakah musiman, tren, stationer atau, di artikel berikut: datacomlink. blogspot201512data-mining-identifikasi-fields - data-time. html หยิน ingin saya tanyakan, apakah ada teknik lain untuk mencari ข้อมูลเวลาชุด selain fungsi autocorrelation ya pak terima kasih mas tau kalau kalam peramalan kanesedoan bah baku ke produsen menggunakan metode apasedangkan peramalan ketchediaan ผลิต ke consumen menggunakan metode apaterimakasih Kalau hasil คาดการณ์ว่าจะได้รับผลกระทบจากเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในปีพ. ศ. 2545 โดยมีสาเหตุมาจากการที่กลุ่ม Solusinya mas