الانتقال المتوسط - لوغاريتمي

كيفية حساب المتوسطات المتحركة الموزونة في إكسيل باستخدام الأسية Smoothing. Excel تحليل البيانات للدمى، الطبعة 2nd. The الأسي أداة تجانس في إكسيل بحساب المتوسط ​​المتحرك ومع ذلك، الأسي تمهيد الأوزان القيم المدرجة في حسابات المتوسط ​​المتحرك بحيث أن القيم الأحدث تأثير أكبر على حساب متوسط ​​والقيم القديمة يكون لها تأثير أقل ويتم هذا الترجيح من خلال ثابت التمهيد. لتوضيح كيفية عمل أداة التمدد الأسي، لنفترض أنك مرة أخرى تبحث في متوسط ​​المعلومات درجة الحرارة اليومية. لحساب المتوسطات المتحركة المرجح باستخدام التمهيد الأسي، اتبع الخطوات التالية. لحساب متوسط ​​متحرك متجانس أضعافا مضاعفة، انقر أولا فوق الزر الأمر تحليل البيانات داتا أناليسيس. عندما يعرض إكسيل مربع الحوار تحليل البيانات، حدد عنصر التمدد الأسي من القائمة ثم انقر فوق موافق. يعرض إكسيل مربع الحوار أسيوننتيال سموثينغ. حدد البيانات. لتحديد t البيانات التي تريد حساب متوسط ​​متحرك ألسيا أضعافا مضاعفة، انقر في مربع النص المدى الإدخال ثم تحديد نطاق الإدخال، إما عن طريق كتابة عنوان نطاق ورقة العمل أو عن طريق تحديد نطاق ورقة العمل إذا كان نطاق الإدخال يتضمن تسمية النص لتحديد أو وصف البيانات الخاصة بك، حدد خانة الاختيار التصنيفات. تقديم ثابت التمهيد. إدخال قيمة ثابت التجانس في مربع النص عامل التخميد ملف مساعدة إكسيل يوحي باستخدام ثابت التمهيد بين 0 2 و 0 3 ويفترض، ومع ذلك، إذا كان يمكنك إعادة استخدام هذه الأداة، لديك الأفكار الخاصة بك حول ما هو ثابت ثابت التمهيد هو إذا كنت جاهل حول ثابت تجانس، وربما كنت لا يجب أن يكون استخدام هذه الأداة. إكسل اكسل حيث لوضع أضعف المتوسط ​​المتحرك البيانات أضعافا مضاعفة. استخدام مربع نص نطاق الإخراج لتحديد نطاق ورقة العمل التي تريد وضع بيانات المتوسط ​​المتحرك في مثال ورقة العمل، على سبيل المثال، يمكنك وضع بيانات المتوسط ​​المتحرك في ورقة العمل مجموعة B2 B10. اختياري رسم البيانات ممهدة أضعافا مضاعفة. لرسم البيانات ممهدة أضعافا مضاعفة، حدد خانة الاختيار مخطط الإخراج. اختياري تشير إلى أنك تريد معلومات الخطأ القياسية المحسوبة. لحساب الأخطاء القياسية، حدد خانة الاختيار الأخطاء القياسية يضع إكسيل قيم الخطأ القياسية بجوار قيم المتوسط ​​المتحرك الممهدة أضعافا مضاعفة. بعد الانتهاء من تحديد معلومات المتوسط ​​المتحرك الذي تريد حسابه والمكان الذي تريده فإنه يضع، انقر فوق OK. Excel يحسب المتوسط ​​المتحرك المتوسط. المتوسطات المتحركة البسيطة جعل الاتجاهات تقف خارجا. المتوسطات المتحركة ما هي واحدة من المؤشرات الفنية الأكثر شعبية وغالبا ما يكون المتوسط ​​المتحرك من السهل حساب، وبمجرد رسم على الرسم البياني، هو أداة بصرية قوية لتحديد الاتجاه سوف تسمع في كثير من الأحيان عن ثلاثة أنواع من المتوسط ​​المتحرك الأسي الأسي والخطي أفضل مكان للبدء هو من خلال فهم أبسط المتوسط ​​المتحرك بسيط سما دعونا نلقي نظرة على هذا المؤشر وكيف يمكن مساعدة المتداولين في متابعة الاتجاهات نحو المزيد من الأرباح لمزيد من المعلومات حول المتوسطات المتحركة، راجع فوركس Walkthrough. Trendlines لا يمكن أن يكون هناك استيعاب المتوسطات المتحركة دون فهم الاتجاهات الاتجاه هو ببساطة السعر الذي يستمر في التحرك في اتجاه معين هناك ثلاثة اتجاهات حقيقية فقط يمكن أن يتبعها الأمن. الاتجاه الصاعد أو الاتجاه الصاعد يعني أن السعر يتحرك صعوديا. الاتجاه الهبوطي أو الاتجاه الهبوطي يعني أن السعر يتحرك لأسفل. اتجاه جانبي حيث يتحرك السعر جانبيا. الشيء المهم الذي يجب أن نتذكره حول الاتجاهات هو أن الأسعار نادرا ما تتحرك في خط مستقيم لذلك، يتم استخدام خطوط المتوسط ​​المتحرك للمساعدة المتداول أكثر سهولة التعرف على اتجاه الاتجاه لمزيد من القراءة المتقدمة حول هذا الموضوع، انظر أساسيات البولنجر باند والمتحرك المتوسط ​​المغلفات تكرير أداة التداول الشعبي. متوسط ​​البناء البناء تعريف كتاب المتوسط ​​المتحرك هو متوسط ​​السعر للأمن وذلك باستخدام فترة زمنية محددة دعونا نأخذ المتوسط ​​المتحرك 50 يوما شعبية جدا كمثال يتم احتساب المتوسط ​​المتحرك 50 يوما عن طريق اتخاذ أسعار الإغلاق لل 50 الماضية أيام من أي أمن وإضافتها معا يتم بعد ذلك تقسيم النتيجة من حساب الإضافة على عدد الفترات، في هذه الحالة 50 من أجل الاستمرار في حساب المتوسط ​​المتحرك على أساس يومي، استبدال أقدم عدد مع إغلاق الأخيرة السعر والقيام الرياضيات نفسها. لماذا طويلة أو قصيرة من المتوسط ​​المتحرك كنت تبحث لرسم، تبقى الحسابات الأساسية هي نفسها التغيير سيكون في عدد من أسعار الإغلاق التي تستخدمها، على سبيل المثال، لمدة 200 يوم المتوسط ​​المتحرك هو سعر الإغلاق لمدة 200 يوم لخص معا ومن ثم مقسوما على 200 سترى جميع أنواع المتوسطات المتحركة، من المتوسطات المتحركة لمدة يومين إلى المتوسط ​​المتحرك لمدة 250 يوما. ومن المهم أن نتذكر أنه يجب أن يكون لديك عدد معين من أسعار الإغلاق لحساب المتوسط ​​المتحرك إذا كان الضمان هو العلامة التجارية الجديدة أو شهر فقط من العمر، فلن تكون قادرة على القيام المتوسط ​​المتحرك لمدة 50 يوما لأنك لن يكون لديك عدد كاف من نقاط البيانات. أيضا، فمن المهم أن نلاحظ أننا ج هوسن لاستخدام أسعار الإغلاق في الحسابات، ولكن يمكن حساب المتوسطات المتحركة باستخدام الأسعار الشهرية، والأسعار الأسبوعية، وأسعار الافتتاح أو حتى الأسعار اللحظية لمزيد من المعلومات، يرجى الاطلاع على البرنامج التعليمي المتحرك المتوسطات. الشكل 1 المتوسط ​​المتحرك البسيط في غوغل Inc. Figure 1 هو مثال لمتوسط ​​متحرك بسيط على رسم بياني للسهم لشركة غوغل إنك ناسداك غوغ يمثل الخط الأزرق متوسطا متحركا لمدة 50 يوما في المثال أعلاه، يمكنك أن ترى أن هذا الاتجاه قد انخفض منذ أواخر عام 2007 انخفض سعر سهم غوغل أقل من المتوسط ​​المتحرك لمدة 50 يوما في يناير من عام 2008 واستمر في الانخفاض. عندما يتقاطع السعر دون المتوسط ​​المتحرك، يمكن استخدامه كإشارة تجارية بسيطة يشير التحرك دون المتوسط ​​المتحرك كما هو موضح أعلاه إلى أن الدببة هي في السيطرة على حركة السعر، ومن المرجح أن يتحرك الأصل على العكس من ذلك، يشير صعود فوق المتوسط ​​المتحرك إلى أن الثيران في السيطرة وأن السعر قد يكون مستعدا لاتخاذ خطوة أعلى قراءة المزيد في مسار أسعار الأسهم مع طرق الاتجاه. طرق أخرى لاستخدام المتوسطات المتحركة يتم استخدام المتوسطات المتحركة من قبل العديد من التجار ليس فقط لتحديد اتجاه الحالي ولكن أيضا كإستراتيجية الدخول والخروج واحدة من أبسط الاستراتيجيات تعتمد على عبور اثنين أو أكثر من المتوسطات المتحركة الإشارة الأساسية هي عندما يعبر المتوسط ​​على المدى القصير فوق أو أقل من المتوسط ​​المتحرك على المدى الطويل يسمح لك متوسطان متحركان أو أكثر برؤية اتجاه طويل الأمد مقارنة بمتوسط ​​متحرك على المدى الأقصر وهو أيضا طريقة سهلة لتحديد ما إذا كان الاتجاه يكتسب قوة أو إذا كان على وشك العودة لمزيد من المعلومات حول هذه الطريقة، قراءة التمهيدي على MACD. Figure 2 المتوسط ​​المتحرك على المدى الطويل وأقصر في غوغل Inc. يستخدم الشكل 2 متوسطين متحركين، واحد على المدى الطويل 50 يوما، يظهر من قبل الخط الأزرق والأخرى أقصر المدى 15 يوما، والتي يظهرها الخط الأحمر هذا هو نفس الرسم البياني جوجل هو مبين في الشكل 1، ولكن مع إضافة اثنين من المتوسطات المتحركة لتوضيح الفرق بين اثنين من أطوال. سوف لاحظ ثا t المتوسط ​​المتحرك لمدة 50 يوما هو أبطأ للتكيف مع تغيرات الأسعار لأنه يستخدم المزيد من نقاط البيانات في حسابه من ناحية أخرى، فإن المتوسط ​​المتحرك لمدة 15 يوما سريع للرد على تغيرات الأسعار، لأن كل قيمة لها وزن أكبر في حساب بسبب الأفق الزمني القصير نسبيا في هذه الحالة، من خلال استخدام استراتيجية عبر، سوف تشاهد لمتوسط ​​15 يوما لعبور أقل من المتوسط ​​المتحرك لمدة 50 يوما كمدخل لمركز قصير. الشهر أعلاه هو الرسم البياني لثلاثة أشهر من النفط الأمريكي أميكس أوسو مع متوسطين متحركين بسيطين الخط الأحمر هو المتوسط ​​المتحرك الأقصر لمدة 15 يوما، في حين يمثل الخط الأزرق المتوسط ​​المتحرك الأطول لمدة 50 يوما معظم المتداولين استخدم متوسط ​​المتوسط ​​المتحرك على المدى القصير فوق المتوسط ​​المتحرك الأطول أجلا لبدء وضعية طويلة وتحديد بداية الاتجاه الصاعد اعرف المزيد حول تطبيق هذه الإستراتيجية في التداول يتم إنشاء مؤشر الماكد. يتم دعم الدعم عندما يتجه السعر إلى أسفل هناك وهي النقطة التي ينخفض ​​ضغط البيع والمشترين على استعداد للدخول في وبعبارة أخرى، يتم إنشاء أرضية. المقاومة يحدث عندما يتجه السعر صعودا يأتي نقطة عندما تنخفض قوة الشراء والبائعين خطوة في هذا من شأنه إنشاء السقف لمزيد من التوضيح، اقرأ أساسيات دعم الدعم. في كلتا الحالتين، قد يكون المتوسط ​​المتحرك قادرا على الإشارة إلى مستوى دعم مبكر أو مستوى مقاومة على سبيل المثال، إذا كان الأمن ينجرف في اتجاه صعودي ثابت، فلن يكون من المستغرب أن نرى فإن السهم يجد الدعم عند متوسط ​​متحرك على المدى الطويل لمدة 200 يوم من ناحية أخرى، إذا كان السعر يتجه نحو الانخفاض، فإن العديد من المتداولين سيشاهدون السهم لترتد مقاومة المتوسطات المتحركة الرئيسية لمدة 50 يوما، 100 يوم، 200 سما اليوم لمزيد من المعلومات حول استخدام الدعم والمقاومة لتحديد الاتجاهات، اقرأ تريند-سبوتينغ مع خط التوزيع التراكم. الاستنتاج المتوسطات المتحركة هي أدوات قوية متوسط ​​متحرك بسيط سهل الحساب، والذي يسمح به ليتم توظيفها بسرعة وسهولة إلى حد ما متوسط ​​القوة المتحركة الأكثر قوة هو قدرتها على مساعدة المتداول على تحديد الاتجاه الحالي أو بقعة انعكاس الاتجاه المحتمل يمكن للمتوسطات المتحركة أيضا تحديد مستوى الدعم أو المقاومة للأمن، أو أن تكون بسيطة إشارة الدخول أو الخروج كيف تختار استخدام المتوسطات المتحركة هو تماما متروك لكم. سعر الفائدة الذي مؤسسة الإيداع تضفي الأموال المحفوظة في مجلس الاحتياطي الاتحادي إلى مؤسسة إيداع أخرى. 1 قياس إحصائي من تشتت العائدات لأمن معين أو مؤشر السوق التقلب يمكن إما أن يقاس. عمل مجلس الكونجرس الأمريكي مرت في عام 1933 كما القانون المصرفي، الذي يحظر على البنوك التجارية من المشاركة في الاستثمار. نونفارم الرواتب يشير إلى أي وظيفة خارج المزارع والأسر الخاصة والقطاع غير الربحي الولايات المتحدة مكتب العمل. الختصار العملة أو رمز العملة للروبية الهندية إنر، عملة الهند الروبية تتكون من 1.An محاولة أولية على أصول الشركة المفلسة من المشترين المهتمين الذين اختارتهم الشركة المفلسة من مجموعة من مقدمي العطاءات. متوسط ​​التحريك ونماذج التمهيد الأسي. كخطوة أولى في التحرك خارج النماذج المتوسطة، نماذج المشي العشوائي، ونماذج الاتجاه الخطي، الأنماط والاتجاهات غير التقليدية يمكن استقراءها باستخدام نموذج التحرك المتوسط ​​أو التمهيد الافتراض الأساسي وراء نماذج المتوسط ​​والتجانس هو أن السلاسل الزمنية ثابتة محليا بمتوسط ​​متغير ببطء وبالتالي فإننا نأخذ متوسطا محليا متحركا لتقدير القيمة الحالية للمتوسط ​​ومن ثم استخدام أن التنبؤات في المستقبل القريب يمكن اعتبارها حلا توفيقيا بين النموذج المتوسط ​​ونموذج المشي العشوائي بدون الانجراف ويمكن استخدام نفس الاستراتيجية لتقدير واستقراء الاتجاه المحلي المتوسط ​​المتحرك غالبا ما يسمى نسخة ممهدة من السلسلة الأصلية لأن متوسط ​​الأجل على المدى القصير له تأثير تجانس المطبات في السلسلة الأصلية عن طريق ضبط درجة تمهيد عرض ث e المتوسط ​​المتحرك، يمكننا أن نأمل في ضرب نوع من التوازن الأمثل بين أداء المتوسط ​​و نماذج المشي العشوائية أبسط نوع من المتوسط ​​المتوسط ​​هو. سيمبل المتوسط ​​المتحرك بالتساوي المرجح. توقعات لقيمة Y في الوقت t 1 التي تتم في الوقت t تساوي المتوسط ​​البسيط لآخر الملاحظات m. هنا وفي أماكن أخرى سأستخدم الرمز Y-هات للوقوف على توقعات للسلسلة الزمنية Y التي تم إجراؤها في أقرب موعد ممكن من قبل نموذج معين ويتركز هذا المتوسط ​​في الفترة t 1 1، مما يعني أن تقدير فإن المتوسط ​​المحلي سيميل إلى التخلف عن القيمة الحقيقية للمتوسط ​​المحلي بحوالي m 2 2 وبالتالي فإننا نقول أن متوسط ​​عمر البيانات في المتوسط ​​المتحرك البسيط هو m 1 2 بالنسبة إلى الفترة التي يتم فيها حساب التنبؤ هذا هو مقدار الوقت الذي من شأنه أن التنبؤات تميل إلى تخلف نقاط تحول في البيانات على سبيل المثال، إذا كنت متوسط ​​القيم 5 الماضية، فإن التوقعات ستكون حوالي 3 فترات في وقت متأخر من الاستجابة لنقاط تحول لاحظ أنه إذا م 1، متوسط ​​نموذج المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​البسيط يساوي نموذج المشي العشوائي بدون نمو إذا كانت m كبيرة جدا مقارنة بطول فترة التقدير، فإن نموذج سما يعادل النموذج المتوسط ​​كما هو الحال مع أي معلمة لنموذج التنبؤ، لضبط قيمة كي n للحصول على أفضل ملاءمة للبيانات، أي أصغر أخطاء التنبؤ في المتوسط. هنا هو مثال لسلسلة التي يبدو أن تظهر تقلبات عشوائية حول متوسط ​​ببطء متغير أولا، دعونا نحاول لتناسب ذلك مع المشي العشوائي نموذج، وهو ما يعادل متوسط ​​متحرك بسيط من 1 term. The نموذج المشي العشوائي يستجيب بسرعة كبيرة للتغيرات في هذه السلسلة، ولكن في ذلك يفعل ذلك يختار الكثير من الضوضاء في البيانات تقلبات عشوائية، فضلا عن إشارة المحلية يعني إذا حاولنا بدلا من ذلك متوسط ​​متحرك بسيط من 5 مصطلحات، نحصل على مجموعة أكثر سلاسة من التوقعات. المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 5 سنوات ينتج أخطاء أقل بكثير من نموذج المشي العشوائي في هذه الحالة متوسط ​​عمر البيانات في هذا التنبؤ هو 3 5 1 2، بحيث يميل إلى التخلف عن نقاط التحول بنحو ثلاث فترات على سبيل المثال، يبدو أن الانكماش قد حدث في الفترة 21، ولكن التنبؤات لا تتحول حتى عدة فترات في وقت لاحق. لاحظ أن المدى الطويل، والتنبؤات طويلة الأجل من وزارة الدفاع سما إل هي خط أفقي مستقيم، تماما كما في نموذج المشي العشوائي وهكذا، يفترض نموذج سما أنه لا يوجد اتجاه في البيانات ومع ذلك، في حين أن التوقعات من نموذج المشي العشوائي هي ببساطة مساوية لقيمة الملاحظة الأخيرة، والتنبؤات من فإن نموذج سما يساوي المتوسط ​​المرجح للقيم الأخيرة. حدود الثقة التي تحسبها ستاتغرافيكس للتنبؤات طويلة الأجل للمتوسط ​​المتحرك البسيط لا تتسع مع زيادة أفق التنبؤ هذا من الواضح أنه ليس صحيحا للأسف، النظرية الإحصائية التي تخبرنا كيف يجب أن تتسع فترات الثقة لهذا النموذج ومع ذلك، ليس من الصعب جدا حساب التقديرات التجريبية لحدود الثقة لتوقعات الأفق الأطول على سبيل المثال، يمكنك إعداد جدول بيانات فيه نموذج سما سوف تستخدم للتنبؤ بخطوتين إلى الأمام و 3 خطوات إلى الأمام وما إلى ذلك ضمن عينة البيانات التاريخية. يمكنك بعد ذلك حساب الانحرافات المعيارية للعينة في كل توقعات h أوريزون، ومن ثم بناء فترات الثقة للتنبؤات الأطول أجلا عن طريق جمع وطرح مضاعفات الانحراف المعياري المناسب. إذا حاولنا متوسط ​​متحرك بسيط لمدة 9 سنوات، نحصل على توقعات أكثر سلاسة وأكثر تأثيرا متخلفا. الآن 5 فترات 9 1 2 إذا أخذنا متوسط ​​متحرك لمدة 19 عاما، فإن متوسط ​​العمر يزداد إلى 10.لاحظ أن التوقعات في الواقع تتخلف الآن عن نقاط التحول بنحو 10 فترات. كما أن كمية التجانس هي الأفضل لهذه السلسلة في ما يلي جدول يقارن إحصاءات الخطأ الخاصة بهم، بما في ذلك أيضا متوسط ​​3 فترات. نموذج C، المتوسط ​​المتحرك لمدة 5 سنوات، ينتج أدنى قيمة ل رمز بهامش صغير على متوسطات المدى 3 و 9، إحصائياتهم الأخرى متطابقة تقريبا لذلك، من بين نماذج مع إحصاءات الخطأ مشابهة جدا، يمكننا أن نختار ما إذا كنا نفضل أكثر قليلا من الاستجابة أو أكثر قليلا نعومة في التوقعات العودة إلى أعلى الصفحة. الألوان s الأسي بسيط تمهيد أضعافا مضاعفة أضعافا مضاعفة متوسط ​​المتوسط ​​المتحرك البسيط الموضح أعلاه يحتوي على الخاصية غير المرغوب فيها التي يتعامل معها ملاحظات k الأخيرة بالتساوي وبشكل كامل يتجاهل جميع الملاحظات السابقة بشكل حدسي، يجب أن يتم خصم البيانات السابقة بطريقة أكثر تدرجية - على سبيل المثال، والحصول على أكثر من ذلك بقليل من الوزن الثاني من أحدث، والثاني الأكثر حداثة يجب الحصول على وزن أكثر قليلا من 3 أحدث، وهلم جرا بسيطة الأسي تمهيد نموذج سيس ينجز هذا. لاحظ يدل على ثابت تمهيد عدد بين 0 و 1 طريقة واحدة لكتابة النموذج هو تحديد سلسلة L التي تمثل المستوى الحالي أي القيمة المتوسطة المحلية للسلسلة كما يقدر من البيانات حتى الوقت الحاضر يتم حساب قيمة L في الوقت t بشكل متكرر من قيمته السابقة مثل هذا. وهكذا، فإن القيمة الملساء الحالية هي الاستكمال الداخلي بين القيمة الملساء السابقة والمراقبة الحالية، حيث تسيطر على القرب من قيمة محرف إلى أكثر إعادة سينت المراقبة التوقعات للفترة القادمة هي ببساطة قيمة ممهدة الحالية. على العكس من ذلك، يمكننا التعبير عن التوقعات القادمة مباشرة من حيث التوقعات السابقة والملاحظات السابقة، في أي من الإصدارات المكافئة التالية في النسخة الأولى، والتنبؤ هو الاستيفاء بين التوقعات السابقة والملاحظة السابقة. في النسخة الثانية، يتم الحصول على التوقعات القادمة عن طريق ضبط التوقعات السابقة في اتجاه الخطأ السابق عن طريق كمية كسور. is الخطأ المحرز في الوقت t في النسخة الثالثة، والتنبؤ هو أي المتوسط ​​المتحرك المخصوم مع معامل الخصم 1. إن نسخة الاستكمال الداخلي لصيغة التنبؤ هي أبسط الاستخدامات إذا كنت تنفذ النموذج على جدول بيانات يناسبه في خلية واحدة ويحتوي على مراجع خلية تشير إلى التنبؤ السابق، الملاحظة، والخلية حيث يتم تخزين قيمة. ملاحظة أنه إذا كان 1، نموذج سيس ما يعادل نموذج المشي سيرا على الأقدام عشوائي نمو هوت إذا كان نموذج سيس يساوي النموذج المتوسط، على افتراض أن القيمة الملساء الأولى تم تعيينها مساوية لمتوسط ​​العائد إلى أعلى الصفحة. متوسط ​​عمر البيانات في التنبؤات الأسية البسيطة - تمهيد هو 1 النسبية إلى الفترة التي يتم حساب التنبؤ بها ليس من المفترض أن تكون واضحة، ولكن يمكن بسهولة أن تظهر من خلال تقييم سلسلة لانهائية وبالتالي، فإن متوسط ​​التوقعات المتحركة البسيطة يميل إلى التخلف عن نقاط التحول بنحو 1 فترات على سبيل المثال، عند 0 5 الفاصل الزمني هو فترتين عندما يكون 0 2 الفارق الزمني 5 فترات عندما يكون 0 1 الفارق الزمني 10 فواصل وهكذا بالنسبة لعمر متوسط ​​معين أي مقدار الفارق الزمني فإن التنبؤ الأسي البسيط للتلطيف سيس متفوق إلى حد ما على التحرك البسيط متوسط ​​توقعات سما لأنه يضع وزنا أكبر نسبيا على الملاحظة الأخيرة - فهو أكثر استجابة قليلا للتغيرات التي تحدث في الماضي القريب على سبيل المثال، نموذج سما مع 9 شروط ونموذج سيس مع 0 2 على حد سواء لديها متوسط ​​العمر من 5 ل دا تا في توقعاتها، ولكن نموذج سيس يضع وزنا أكبر على القيم 3 الماضية مما يفعل نموذج سما، وفي الوقت نفسه فإنه لا ننسى تماما القيم أكثر من 9 فترات القديمة، كما هو مبين في هذا الرسم البياني. أية ميزة أخرى من فإن نموذج سيس على نموذج سما هو أن نموذج سيس يستخدم معلمة تمهيد تتغير باستمرار بحيث يمكن تحسينها بسهولة باستخدام خوارزمية حلالا لتقليل متوسط ​​الخطأ الوسطي وتبين القيمة المثلى لنموذج سيس لهذه السلسلة أن يكون 0 2961، كما هو مبين هنا. متوسط ​​عمر البيانات في هذه التوقعات هو 1 0 2961 3 4 فترات، وهو مماثل للمتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 6. التوقعات على المدى الطويل من نموذج سيس هي خط مستقيم أفقي كما هو الحال في نموذج سما ونموذج المشي العشوائي دون نمو ومع ذلك، لاحظ أن فترات الثقة التي يحسبها ستاتغرافيكس الآن تتباعد بطريقة معقولة المظهر، وأنها هي أضيق بكثير من فترات الثقة للراند أوم نموذج المشي يفترض أن سلسلة يمكن التنبؤ بها إلى حد ما أكثر من نموذج المشي العشوائي. نموذج سيس هو في الواقع حالة خاصة من نموذج أريما حتى نظرية إحصائية نماذج أريما يوفر أساسا سليما لحساب فترات الثقة ل نموذج سيس على وجه الخصوص، نموذج سيس هو نموذج أريما مع اختلاف واحد غير منطقي، وهو مصطلح 1 ما، وليس هناك مصطلح ثابت يعرف باسم أريما 0،1،1 نموذج دون ثابت معامل ما 1 في نموذج أريما يتوافق مع الكمية 1 في نموذج سيس على سبيل المثال، إذا كنت تناسب أريما 0،1،1 نموذج دون ثابت لسلسلة تحليلها هنا، فإن معامل ما 1 المقدرة تبين أن 0 7029، وهو تقريبا تقريبا واحد ناقص 0 2961. ومن الممكن إضافة افتراض اتجاه خطي ثابت غير صفري إلى نموذج سيس للقيام بذلك، ما عليك سوى تحديد نموذج أريما بفروق نونزاسونال واحدة ومدة ما 1 مع ثابت، أي نموذج أريما 0،1،1 مع ثابت سوف التوقعات على المدى الطويل ثم يكون الاتجاه الذي يساوي الاتجاه المتوسط ​​لوحظ على مدى فترة التقدير بأكملها لا يمكنك القيام بذلك جنبا إلى جنب مع التعديل الموسمية، لأن خيارات التعديل الموسمية يتم تعطيل عندما يتم تعيين نوع النموذج إلى أريما ومع ذلك، يمكنك إضافة ثابت طويلة إلى نموذج بسيط للتجانس الأسي مع أو بدون تعديل موسمية باستخدام خيار تعديل التضخم في إجراء التنبؤ يمكن تقدير معدل النمو المناسب لنسبة التضخم في كل فترة على أنه معامل الانحدار في نموذج اتجاه خطي مجهز بالبيانات في جنبا إلى جنب مع التحول اللوغاريتم الطبيعي، أو أنه يمكن أن تستند إلى معلومات أخرى مستقلة بشأن آفاق النمو على المدى الطويل العودة إلى أعلى الصفحة. الخطية s الخطي أي ضعف الأسي تمهيد. نماذج سما ونماذج سيس تفترض أنه لا يوجد أي اتجاه من أي نوع في البيانات التي عادة ما تكون موافق أو على الأقل ليست سيئة جدا ل 1-خطوة قبل التوقعات عندما تكون البيانات نوي نسبيا ويمكن تعديلها لدمج اتجاه خطي ثابت كما هو مبين أعلاه ماذا عن الاتجاهات قصيرة الأجل إذا كانت سلسلة يعرض معدل نمو متفاوت أو نمط دوري الذي يبرز بوضوح ضد الضوضاء، وإذا كان هناك حاجة إلى وتوقع أكثر من 1 فترة المقبلة، ثم تقدير الاتجاه المحلي قد يكون أيضا قضية ويمكن تعميم نموذج التمهيد الأسي بسيط للحصول على خطية الأسية تمهيد نموذج ليس الذي يحسب التقديرات المحلية من كل من المستوى والاتجاه. أبسط الاتجاه متغيرة الوقت النموذج هو نموذج تمهيد الأسي الخطي براون، والذي يستخدم اثنين من سلسلة سلسة مختلفة التي تتمحور في نقاط مختلفة في الوقت المحدد ويستند صيغة التنبؤ على استقراء خط من خلال المركزين وهناك نسخة أكثر تطورا من هذا النموذج، هولت s، هو نوقشت أدناه. يمكن التعبير عن شكل جبري من براون s الخطي الأسي تمهيد نموذج، مثل ذلك من نموذج تمهيد الأسي بسيط، في عدد من مختلف ولكن ه الأشكال المتكافئة عادة ما يعبر عن الشكل القياسي لهذا النموذج على النحو التالي تدل S تدل على سلسلة سلسة منفردة التي تم الحصول عليها عن طريق تطبيق تمهيد الأسي بسيط لسلسلة Y وهذا هو، وتعطى قيمة S في الفترة t من قبل. أذكر أنه في ظل تمهيد الأسي بسيط، وهذا سيكون التنبؤ ل Y في الفترة ر 1 ثم اسمحوا S تدل على سلسلة سلسة تم الحصول عليها عن طريق تطبيق تمهيد الأسي بسيط باستخدام نفسه لسلسلة S. Finally، والتوقعات ل يك تك لأي k 1. ويعطي هذا العائد e 1 0 أي غش قليلا، والسماح للتنبؤ الأول يساوي الملاحظة الأولى الفعلية، و e 2 Y 2 Y 1 وبعد ذلك يتم توليد التنبؤات باستعمال المعادلة أعلاه ينتج هذا القيم المجهزة نفسها كما الصيغة التي تستند إلى S و S إذا تم بدء هذه الأخيرة باستخدام S 1 S 1 Y 1 يستخدم هذا الإصدار من النموذج في الصفحة التالية التي توضح مجموعة من التجانس الأسي مع التعديل الموسمي. الخطي S الخطي الأسي Smoothing. Brown s يحسب التقديرات المحلية من المستوى والاتجاه من خلال تمهيد البيانات الأخيرة، ولكن حقيقة أن يفعل ذلك مع معلمة تمهيد واحد يضع قيدا على أنماط البيانات التي هي قادرة على تناسب المستوى والاتجاه لا يسمح لها أن تختلف في معدلات مستقلة هولت s ليس نموذج يتناول هذه المسألة من خلال تضمين اثنين من ثوابت تمهيد، واحدة لمستوى واحد للاتجاه في أي وقت t، كما هو الحال في نموذج براون s، وهناك تقدير L ر من المستوى المحلي وتقدير T t للاتجاه المحلى هنا يتم حسابها بشكل متكرر من قيمة Y الملاحظة فى الوقت t والتقديرات السابقة لمستوى واتجاه المعادلتين اللتين تنطبقان على تمهيد أسي لها بشكل منفصل. إذا كان المستوى المقدر والاتجاه في الوقت t-1 هما T t 1 و T t-1 على التوالي، فإن التنبؤات Y t التي كان من الممكن أن تكون قد أجريت في الوقت t-1 تساوي L t-1 T t-1 عندما يلاحظ القيمة الفعلية، يتم حساب المستوى بشكل متكرر عن طريق الاستكمال الداخلي بين Y t والتنبؤ به L t-1 T t-1 باستخدام الأوزان و 1. ويمكن تفسير التغير في المستوى المقدر وهو L t L 1 على أنه قياس صاخب ل الاتجاه في الوقت t يتم حساب التقدير المحدث للاتجاه بشكل متكرر عن طريق الاستكمال الداخلي بين L t L t 1 والتقدير السابق للاتجاه T t-1 باستخدام أوزان و 1. إن تفسير ثابت تجانس الاتجاه يشبه ثابت ثابت التمهيد. النماذج ذات القيم الصغيرة تفترض تغير الاتجاه فقط ببطء شديد مع مرور الوقت، في حين أن النماذج ذات الحجم الأكبر تفترض أنها تتغير بسرعة أكبر ويعتقد نموذج مع كبير أن المستقبل البعيد غير مؤكد جدا، لأن الأخطاء في تقدير الاتجاه تصبح مهمة جدا عند التنبؤ أكثر من فترة واحدة قبل العودة إلى أعلى من ثوابت التجانس ويمكن تقديرها بالطريقة المعتادة من خلال تقليل متوسط ​​الخطأ المئوي للتنبؤات ذات الخطوة الأولى عندما يتم ذلك في ستاتغرافيكس، تشير التقديرات إلى أن 03048 و 0 008 القيمة الصغيرة جدا يعني أن النموذج يفترض تغير طفيف جدا في الاتجاه من فترة إلى أخرى، وذلك أساسا هذا النموذج هو محاولة لتقدير الاتجاه على المدى الطويل قياسا على فكرة متوسط ​​عمر البيانات المستخدمة في تقدير t هو المستوى المحلي للسلسلة، متوسط ​​عمر البيانات المستخدمة في تقدير الاتجاه المحلي يتناسب مع 1، وإن لم يكن يساوي بالضبط في هذه الحالة التي تبين أن يكون 1 0 006 125 هذا هو إس عدد دقيق جدا حيث أن دقة تقدير إيسن t حقا 3 المنازل العشرية، ولكن من نفس الترتيب العام من حجم حجم العينة من 100، لذلك هذا النموذج هو المتوسط ​​على مدى الكثير جدا من التاريخ في تقدير الاتجاه مؤامرة التوقعات ويبين الشكل أدناه أن نموذج ليس يقدر اتجاها محليا أكبر قليلا في نهاية السلسلة من الاتجاه الثابت المقدر في نموذج الاتجاه سيس، كما أن القيمة المقدرة تكاد تكون مطابقة للاتجاه الذي يتم الحصول عليه عن طريق تركيب نموذج سيس مع الاتجاه أو بدونه ، لذلك هذا هو تقريبا نفس النموذج. الآن، هل هذه تبدو وكأنها توقعات معقولة لنموذج من المفترض أن يكون تقدير الاتجاه المحلي إذا كنت مقلة العين هذه المؤامرة، يبدو كما لو أن الاتجاه المحلي قد تحول إلى أسفل في نهاية سلسلة و في حدث وقد تم تقدير المعلمات من هذا النموذج عن طريق تقليل الخطأ التربيعي من 1-خطوة إلى الأمام التنبؤات، وليس التنبؤات على المدى الطويل، وفي هذه الحالة الاتجاه لا تجعل الكثير من الفرق إذا كان كل ما كنت تبحث في 1 - step قبل الأخطاء، كنت لا ترى الصورة الأكبر من الاتجاهات على القول 10 أو 20 فترات من أجل الحصول على هذا النموذج أكثر في تناغم مع استقراء العين مقلة العين من البيانات، يمكننا ضبط ثابت الاتجاه تجانس يدويا بحيث يستخدم خط أساس أقصر لتقدير الاتجاه على سبيل المثال، إذا اخترنا تعيين 0 1، فإن متوسط ​​عمر البيانات المستخدمة في تقدير الاتجاه المحلي هو 10 فترات، مما يعني أننا نحسب متوسط ​​الاتجاه خلال الفترات العشرين الأخيرة أو نحو ذلك هنا s ما يبدو مؤامرة توقعات إذا وضعنا 0 1 مع الحفاظ على 0 3 وهذا يبدو بديهية معقولة لهذه السلسلة، على الرغم من أنه من المحتمل أن خطورة لاستقراء هذا الاتجاه أي أكثر من 10 فترات في المستقبل. ماذا عن إرور ستاتس هنا مقارنة نموذجية f أو النموذجين المبينين أعلاه فضلا عن ثلاثة نماذج سيس تبلغ القيمة المثلى لنموذج سيس حوالي 0 3، ولكن يتم الحصول على نتائج مماثلة مع استجابة أكثر قليلا أو أقل على التوالي مع 0 5 و 0 2. A هولت إكس خطي تجانس مع ألفا 0 3048 وبيتا 0 008. B هولت خ الخطية تجانس مع ألفا 0 3 وبيتا 0 1. C تمهيد الأسي بسيطة مع ألفا 0 5. D تمهيد الأسي بسيط مع ألفا 0 3. E تمهيد الأسي بسيط مع ألفا 0 2 . احصائيات هي متطابقة تقريبا، لذلك نحن حقا يمكن أن تجعل ر الاختيار على أساس 1-خطوة قبل توقعات الأخطاء داخل عينة البيانات علينا أن نراجع مرة أخرى على اعتبارات أخرى إذا كنا نعتقد بقوة أنه من المنطقي أن قاعدة الحالية تقدير الاتجاه على ما حدث على مدى ال 20 فترة الماضية أو نحو ذلك، يمكننا أن نجعل حالة لنموذج ليس مع 0 3 و 0 1 إذا أردنا أن نكون ملحدين حول ما إذا كان هناك اتجاه محلي، ثم واحدة من نماذج سيس قد يكون من الأسهل أن يفسر، وسوف يعطي أيضا المزيد من ميدل التنبؤات على الطريق على مدى 5 أو 10 فترات القادمة العودة إلى أعلى الصفحة. أي نوع من الاستقراء الاتجاه هو أفضل الأفقي أو الخطي تشير الأدلة التجريبية أنه إذا كانت البيانات قد تم تعديلها إذا لزم الأمر للتضخم، ثم قد يكون من غير الحكمة استقراء الاتجاهات الخطية قصيرة الأجل بعيدا جدا في الاتجاهات المستقبلية قد تتراجع اليوم بوضوح في المستقبل بسبب أسباب مختلفة مثل تقادم المنتج وزيادة المنافسة والانكماش الدوري أو التحولات في صناعة لهذا السبب، الأسي بسيط فإن التنعيم غالبا ما يؤدي إلى خروج عينة أفضل مما يمكن توقعه على خلاف ذلك، على الرغم من استقراء الاتجاه الأفقي الساذج. وغالبا ما تستخدم تعديلات الاتجاه المعاكسة لنموذج تمهيد الأسي الخطي في الممارسة العملية لإدخال ملاحظة المحافظة على توقعات اتجاهها الاتجاه المعاكسة يمكن تطبيق نموذج ليس كحالة خاصة لنموذج أريما، على وجه الخصوص، نموذج أريما 1،1،2.ومن الممكن حساب فترات الثقة أرو والتنبؤات الطويلة الأجل التي تنتجها نماذج التمهيد الأسي من خلال اعتبارها حالات خاصة لنماذج أريما حذار ليس كل البرامج بحساب فترات الثقة لهذه النماذج بشكل صحيح عرض فترات الثقة يعتمد على i خطأ رمز من النموذج، إي نوع من تمهيد بسيطة أو خطية إي قيمة s من ثابت التمهيد ق و الرابع عدد الفترات المقبلة كنت التنبؤ بشكل عام، والفواصل انتشرت بشكل أسرع كما يحصل أكبر في نموذج سيس وانتشرت بشكل أسرع بكثير عندما الخطية بدلا من بسيطة تمهيد يتم مناقشة هذا الموضوع أكثر في قسم نماذج أريما من الملاحظات العودة إلى أعلى الصفحة.