Ao computar uma média móvel em execução, colocando a média no período de tempo médio faz sentido. No exemplo anterior, calculamos a média dos primeiros 3 períodos de tempo e colocá-lo próximo ao período 3 Poderíamos ter colocado a média no meio do Intervalo de tempo de três períodos, ou seja, próximo ao período 2 Isso funciona bem com períodos de tempo ímpares, mas não tão bom para mesmo períodos de tempo Então, onde colocamos a primeira média móvel quando M 4. Tecnicamente, a Média Móvel cairia T 2 5, 3 5.Para evitar esse problema, suavizamos as MAs usando M 2 Assim, suavizamos os valores suavizados. Se nós medimos um número par de termos, precisamos suavizar os valores suavizados. A tabela a seguir mostra os resultados usando M 4.Smoothing dados remove a variação aleatória e mostra as tendências e componentes cíclicos. Inserente na coleta de dados levados ao longo do tempo é alguma forma de variação aleatória Existem métodos para reduzir de cancelar o efeito devido à variação aleatória Uma técnica frequentemente utilizada na indústria Está alisando Esta técnica, quando aplicada corretamente, revela mais claramente a tendência subjacente, os componentes sazonais e cíclicos. Existem dois grupos distintos de métodos de alisamento. Métodos de medição. Métodos exponenciais de alisamento. Atingir médias é a maneira mais simples de suavizar os dados. Investigar alguns métodos de média, como a média simples de todos os dados passados. Um gerente de um armazém quer saber o quanto um fornecedor típico oferece em unidades de 1000 dólares Ele pega uma amostra de 12 fornecedores, aleatoriamente, obtendo os seguintes resultados. A média calculada ou média dos dados 10 O gerente decide usar isto como a estimativa para despesa de um fornecedor típico. É isto uma boa ou uma estimativa má. O erro quadrado médio é uma maneira de julgar como bom é um modelo. Nós computaremos O erro médio quadrado. O valor verdadeiro do erro gasto menos a quantidade estimada. O erro ao quadrado é o erro acima, ao quadrado. O SSE é a soma dos erros quadrados. O MSE é a média dos erros quadrados. Por exemplo, os resultados são Error and Squared Errors. The estimativa 10.A questão surge se podemos usar a média para prever a renda se suspeitar de uma tendência Um olhar para o gráfico abaixo mostra claramente que não devemos fazer isso. As observações passadas igualmente. Em resumo, afirmamos que. A média simples ou média de todas as observações passadas é apenas uma estimativa útil para previsão quando não há tendências Se houver tendências, use estimativas diferentes que levam em conta a tendência. A média pesa Todas as observações passadas igualmente Por exemplo, a média dos valores 3, 4, 5 é 4 Sabemos, é claro, que uma média é calculada adicionando todos os valores e dividindo a soma pelo número de valores Outro modo de calcular a média É adicionando cada valor dividido pelo número de valores, ou.3 3 4 3 5 3 1 1 3333 1 6667 4. O multiplicador 1 3 é chamado o peso Em geral. Direita esquerda x2 direita, direita, direita, esquerda, esquerda, direita, esquerda, direita x2, direita esquerda direita direita, Publicidade relevante Se você continuar a navegar no site, você concorda com o uso de cookies neste site Consulte nosso Contrato de Usuário e Política de Privacidade. O desligamento usa cookies para melhorar a funcionalidade e desempenho e para fornecer publicidade relevante Se você continuar navegando no site, Você concorda com o uso de cookies neste site Consulte nossa Política de Privacidade e Contrato de Usuário para obter detalhes. Explore todos os seus tópicos favoritos no aplicativo SlideShare Obtenha o aplicativo SlideShare para Salvar para mais tarde, mesmo offline. Continue para o site móvel. Out. Moving método médio maths ppt. Share este SlideShare. LinkedIn Corporation 2017.
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