Weighted Mobile Media Spss

Nov 26, 2009 Metode Smoothing merupakan salah Satu Jenis Teknik yang digunakan Dalam Analisis serie storiche (Runtun waktu) untuk memberikan peramalan jangka Pendek. Dalam melakukan levigante (penghalusan) i dati terhadap, Nilai masa Lalu digunakan untuk mendapatkan nilai yang dihaluskan serie temporali untuk. Nilai yang Telah dihaluskan ini kemudian diekstrapolasikan untuk meramal nilai masa Depan. Tehnik yang Kita kenal metode Dalam levigante yaitu media mobile semplice dan esponenziale. Pada Halaman ini, saya Hanya akan membahas tentang semplice media mobile. Simple Moving Time Series dati medi seringkali mengandung ketidakteraturan yang akan menyebabkan prediksi yang beragam. Untuk menghilangkan efek yang Tidak diinginkan Dari ini ketidak-teraturan, Metode media mobile semplice mengambil beberapa nilai yang Sedang diamati, rataan memberikan, dan menggunakannya untuk memprediksi nilai untuk periode waktu yang akan Datang. Semakin Tinggi jumlah pengamatan yang dilakukan, Maka pengaruh metode media mobile Baik Lebih akan. Meningkatkan jumlah observasi Akan menghasilkan Nilai peramalan yang Lebih Baik Karena ia cenderung meminimalkan efek efek-pergerakan yang Tidak biasa yang Muncul dati Pada. Media mobile Juga mempunyai dua kelemahan yaitu memerlukan dati Masa Lalu Dalam jumlah besar prediksi ketepatan untuk, dan Masing-Masing observasi diberikan Bobot yang sama, ini melanggar Bukti Empiris bahwa Semakin observasi terbaru seharusnya Lebih Dekat dengan nilai masa Depan maka kepentingan bobotnya akan meningkat pula. Aplikasi Metode Moving software Media dengan IBM SPSS 23 dapat Visualizzati di recente pada contoh berikut ini: Berikut Kita memiliki dati kunjungan ke Bali dari Januari 2008 hingga Giugno 2015 in formato excel Dalam, dati diambil sito dari Dinas Pariwisata Provinsi Bali: 1. Langkah Pertama Adalah memasukkan dati ke Dalam foglio SPSS 23 sebagai berikut: Visualizzazione dati. (Bagi yang Belum Jelas tentang cara dari dati impor eccellono ke SPSS 23 Lihat di passo bahasan gtgtgt INI) 2. Kemudian pada barra dei menu di SPSS 23 Pilih Transform 8211 Crea serie Seperti Gambar: 3. Setelah itu akan Muncul Kotak dialogo berikut, Pilih Visita dan klik panah sehingga variabel visita berpindah ke kolom variabel 8211 Nuova variabel di sebelah Kanan. 4. Setelah ITU Pilih pada Kotak funzione Pilih centrato media mobile, atau Bisa Juga Prima media mobile. 5. Kemudian arco isikan dengan 3, cambiamento dan klik. Span diisi dengan Angka mengalami 3 artinya prose 3 kali levigante yang biasa kita kenal Juga dengan Weighted Moving Average. Adapun prose 1 dan 2 kali smoothing kita sebut singolo media mobile dan doppia media mobile. Jangan lupa untuk klik cambiare agar variabel visit1 berubah menjadi visi3, ok kemudian. 6. Uscita yang didapat metode dari Centrato media mobile 8211 ponderata Moving Adalah media sebagai berikut: diatas uscita Dari, dapat diketahui bahwa Kunjungan pada bulan-bulan berikutnya dapat kita Lihat dari variabel Baru yang dihasilkan dari analisi di serie temporali metode centrato media mobile - ponderata in movimento media. Demikian Juga Jika kita memilih media mobile prima, keduanya merupakan metode mobile semplice durata media dengan 3, Maka Hasil peramalannya akan sama. (Yoz) Aplikasi Metode esponenziale dengan SPSS akan dibahas pada Halaman selanjutnya gtgtgt Pubblicato da ariyoso Teori amp Konsep Statistik Konsep Variabel Kualitatif dan Kuantitatif Tipe dati Statistik Deskriptif Konsep Parametrik dan non Parametrik Statistika Inferensia Penyusunan hipótesis Teknik Pengukuran Statistik Teknik campionamento Sebaran probabilitas Diskret Sebaran normale Sebaran binomiale Sebaran Poisson Transformasi dati Korelasi Bivariat Pemaparan dati Kualitatif dengan Tabulasi Silang nuovo IBM SPSS Ver.23OANDA 1080108910871086108311001079109110771090 10921072108110831099 biscotto, 10951090108610731099 1089107610771083107210901100 1085107210961080 10891072108110901099 10871088108610891090109910841080 1074 1080108910871086108311001079108610741072108510801080 1080 108510721089109010881086108010901100 10801093 10891086107510831072108910851086 108710861090108810771073108510861089109011031084 10851072109610801093 10871086108910771090108010901077108310771081. 10601072108110831099 biscotto 10851077 10841086107510911090 1073109910901100 108010891087108610831100107910861074107210851099 107610831103 109110891090107210851086107410831077108510801103 10741072109610771081 10831080109510851086108910901080. 1055108610891077109710721103 108510721096 1089107210811090, 10741099 108910861075108310721096107210771090107710891100 1089 10801089108710861083110010791086107410721085108010771084 OANDA8217 109210721081108310861074 biscotto 1074 108910861086109010741077109010891090107410801080 1089 10851072109610771081 105510861083108010901080108210861081 108210861085109210801076107710851094108010721083110010851086108910901080. 1048108510891090108810911082109410801080 10871086 107310831086108210801088108610741072108510801102 1080 10911076107210831077108510801102 109210721081108310861074 biscotto , 1072 10901072108210781077 1091108710881072107410831077108510801102 108010841080 108710881080107410771076107710851099 10851072 10891072108110901077 aboutcookies. org. 1042 108910831091109510721077 10861075108810721085108010951077108510801103 1080108910871086108311001079108610741072108510801103 109210721081108310861074 biscotto 108610871088107710761077108310771085108510991077 1092109110851082109410801080 108510721096107710751086 10891072108110901072 10731091107610911090 1085107710761086108910901091108710851099. 104710721075108810911079108010901100 108410861073108010831100108510991077 1087108810801083108610781077108510801103 1042109310861076 1042109910731088107210901100 1089109510771090 1042107910741077109610771085108510861077 1089108210861083110010791103109710771077 1089108810771076108510771077 (WMA) 10541087108010891072108510801077 WMA 10861079108510721095107210771090 1711074107910741077109610771085108510861077 1089108210861083110010791103109710771077 1089108810771076108510771077187 (1072108510751083. 171weighted average187 in movimento). 10551086108410861075107210771090 10891075108310721076108010901100 108210881080107410911102 1094107710851099, 10951090108610731099 10831091109510961077 1080107610771085109010801092108010941080108810861074107210901100 10901088107710851076. 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1082108810771076108010901085108610751086 10871083107710951072 107410831077109510771090 1074109910891086108210801077 10881080108910821080 1080 10871086107610931086107610801090 10851077 1074108910771084 1080108510741077108910901086108810721084. 10561077108210861084107710851076109110771084 107410721084 109010971072109010771083110010851086 1086109410771085108010901100, 10871086107610931086107611031090 10831080 107410721084 10901072108210801077 10901086108810751086107410991077 10861087107710881072109410801080 1089 109110951077109010861084 10741072109610801093 108310801095108510991093 1086107310891090108611031090107710831100108910901074. 1042107210961080 109110731099109010821080 10841086107510911090 108710881077107410991089108010901100 10861073109810771084 10741072109610801093 1080108510741077108910901080109410801081. 1048108510921086108810841072109410801103, 10871088108010741077107610771085108510721103 10851072 107610721085108510861084 10891072108110901077, 10851086108910801090 10861073109710801081 10931072108810721082109010771088. 10561077108210861084107710851076109110771084 107410721084 10761086 108510721095107210831072 10901086108810751086107410831080 1086107310881072109010801090110010891103 10791072 1087108610841086109711001102 1082 10851077107910721074108010891080108410991084 1082108610851089109110831100109010721085109010721084 1080 109110731077107610801090110010891103, 109510901086 10741099 108710861083108510861089109011001102 108710861085108010841072107710901077 107410891077 1089108610871091109010891090107410911102109710801077 10881080108910821080. 10581086108810751086107410831103 10871086108910881077107610891090107410861084 108610851083107210811085 -108710831072109010921086108810841099 107410831077109510771090 10761086108710861083108510801090107710831100108510991077 10881080108910821080. 10571084. 108810721079107610771083 17110551088107210741086107410991077 1074108610871088108610891099187 10791076107710891100. 1060108010851072108510891086107410991081 10891087108810771076-1073107710901090108010851075 10761086108910901091108710771085 109010861083110010821086 10821083108010771085109010721084 OANDA Europe Ltd, 1103107410831103110210971080108410891103 10881077107910801076107710851090107210841080 105710861077107610801085107710851085108610751086 10501086108810861083107710741089109010741072 108010831080 1056107710891087109110731083108010821080 10481088108310721085107610801103. 105010861085109010881072108210901099 10851072 1088107210791085108010941091, 1092109110851082109410801080 109310771076107810801088108610741072108510801103 105210584 1080 108210881077107610801090108510861077 10871083107710951086 10891074109910961077 50: 1 1085107710761086108910901091108710851099 107610831103 1088107710791080107610771085109010861074 10571086107710761080108510771085108510991093 106410901072109010861074 1040108410771088108010821080. 1048108510921086108810841072109410801103 10851072 1101109010861084 10891072108110901077 10851077 1087108810771076108510721079108510721095107710851072 107610831103 1078108010901077108310771081 10891090108810721085, 1074 1082108610901086108810991093 10771077 108810721089108710881086108910901088107210851077108510801077 108010831080 1080108910871086108311001079108610741072108510801077 10831102107310991084 10831080109410861084 108710881086109010801074108610881077109510801090 1084107710891090108510991084 1079107210821086108510721084 1080 10871088107210741080108310721084. 10501086108410871072108510801103 1089 108610751088107210851080109510771085108510861081 1086109010741077109010891090107410771085108510861089109011001102 OANDA Europe Limited 1079107210881077107510801089109010881080108810861074107210851072 1074 104010851075108310801080, 108810771075108010891090108810721094108010861085108510991081 10851086108410771088 7.110.087, 11021088108010761080109510771089108210801081 10721076108810771089: Tower 42, Piano 9 bis, 25 Old Broad St, London EC2N 1HQ. 104410771103109010771083110010851086108910901100 10821086108410871072108510801080 1083108010941077108510791080108810861074107210851072 1080 108810771075109110831080108810911077109010891103 10591087108810721074108310771085108010771084 10921080108510721085108910861074108610751086 1085107210761079108610881072. 10831080109410771085107910801103 8470 542574. OANDA Japan Co. Ltd. 8212 108710771088107410991081 10761080108810771082109010861088 10871086 108610871077108810721094108011031084 1089 10921080108510721085108910861074109910841080 1080108510891090108810911084107710851090107210841080 1090108010871072 Kanto locale Bureau finanziaria (Kin-sho), 108810771075. 8470 2137 1095108310771085 1040108910891086109410801072109410801080 1092108010851072108510891086107410991093 109211001102109510771088108910861074, 108810771075. 8470 1571.How di calcolare una media mobile all'interno di una variabile in SPSSPASW Statistiche sto usando SPSS per Windows. Vorrei calcolare una media mobile con un arco di 3 per una data variabile. Ad esempio, desidero creare una nuova variabile che contiene la media del primo, secondo e terzo caso per una data variabile. Vorrei quindi come il prossimo caso della nuova variabile per contenere la media del secondo, terzo, e quarto caso per la variabile data, e così via. Come posso fare in modo che i seguenti comandi dovrebbero essere di aiuto. ELENCO DATI viene utilizzato per creare dati di esempio. Il variabili, giorno, e, punteggio, vengono creati. Abbiamo quindi utilizzare la funzione PMA all'interno del comando CREATE per calcolare la media mobile della variabile, il punteggio. Si imposta la durata della media mobile a 3. Si noti che nella risultante variabile, mavg, il pugno n casi (in base al valore di span) sarà mancante di sistema. In questo esempio, il quarto caso della nuova variabile, mavg, pari alla media dei casi 1, 2 e 3 della variabile, cliente, e il quinto caso della variabile, mavg, pari alla media dei casi 2,3, e 4, e così via. Si prega di consultare il capitolo, CREARE, in particolare, la sezione, PMA funzione, nella Guida di SPSS Syntax Reference, per maggiori dettagli su tali movimento calcoli medi. ELENCO DATI giorno 1-2 punteggio 4-5. BEGIN DATA 98 2 34 1 3 45 4 67 5 23 6 25 7 89 8 23 9 25 10 23 11 45 12 23 13 34 14 67 15 78 16 45 17 89 18 34 19 45 20 23 DATA FINE. EXE. CREATE mavg PMA (punteggio, 3). Procedura EXE storico NumberSPSS On-Line Workshop di formazione Time Series fornisce gli strumenti per la creazione di modelli, l'applicazione di un modello esistente per l'analisi di serie temporali, la decomposizione di stagione e l'analisi spettrale dei dati di serie temporali, nonché strumenti per autocorrelazione computing e correlazioni incrociate. I seguenti due clip filmato viene illustrato come creare un modello di serie temporali di livellamento esponenziale e come applicare un modello di serie temporali esistenti per l'analisi dei dati di serie temporali. FILM: esponenziale modello film: ARIMA Modello amp Expert Modeler Strumento In questo workshop on-line, troverete molti filmati. Ogni clip filmato dimostrerà alcuni utilizzo specifico di SPSS. Creazione di modelli TS. Ci sono diversi metodi disponibili in SPSS per la creazione di modelli delle serie storiche. Ci sono procedure per livellamento esponenziale, i modelli univariata e multivariata Autoregressive integrati a media mobile (ARIMA). Tali procedure producono previsioni. Metodi di lisciatura in Forecasting - medie mobili, medie mobili ponderate e metodi di livellamento esponenziale sono spesso utilizzati nelle previsioni. L'obiettivo principale di ciascuno di questi metodi è quello di smussare le fluttuazioni casuali nella serie temporale. Questi sono efficaci quando la serie storica non presenta tendenza significativa, ciclico o effetti stagionali. Cioè, la serie temporale è stabile. metodi di lisciatura sono generalmente buone per le previsioni a corto raggio. Medie mobili: medie mobili utilizza media degli ultimi valori di dati k nelle serie temporali. Per definizione, MA S (più recenti valori di k) k. Le variazioni medie MA come nuove osservazioni diventano disponibili. Weighted Moving Average: In Method Man, ogni punto di dati riceve lo stesso peso. In ponderata media mobile, usiamo diversi pesi per ciascun punto di dati. Selezionando i pesi, si calcola la media ponderata degli ultimi valori dei dati k. In molti casi, il più recente punto di dati riceve la maggior parte del peso e il peso diminuisce di punti di dati più vecchi. La somma dei pesi è uguale a 1. Un modo per selezionare pesi è quello di utilizzare i pesi che minimizzano il criterio dell'errore quadratico medio (MSE). Metodo di livellamento esponenziale. Questo è un metodo medio ponderato speciale. Questo metodo seleziona il peso per l'osservazione più recente e pesi per osservazioni anziani vengono calcolati automaticamente. Questi altri pesi diminuisce con osservazioni invecchiano. Il modello di livellamento esponenziale di base è dove F t 1 previsioni per il periodo t 1, t osservazione a periodo t. t Previsioni F per il periodo t. e un parametro smoothing (o costante) (0 lt un lt1). Per una serie temporale, abbiamo impostato F 1 1 per il periodo 1 e successive previsioni per periodi 2, 3, può essere calcolato con la formula per F t 1. Usando questo approccio, si può dimostrare che il metodo di livellamento esponenziale è una media ponderata di tutti i punti dati precedenti della serie temporale. Una volta che è noto, abbiamo bisogno di sapere t e F t per calcolare le previsioni per il periodo t 1. In generale, abbiamo scelto un un che riduce al minimo il MSE. Semplice: adatto per serie in cui non v'è alcun trend o stagionalità. Moving componente media (q): Moving ordini medi specificano come deviazioni dalla serie medio per i valori precedenti vengono utilizzati per prevedere i valori correnti. Expert Modelli serie storiche determina automaticamente la soluzione migliore per i dati di serie temporali. Per impostazione predefinita, l'Expert Modeler considera sia livellamento esponenziale e modelli ARIMA. L'utente può selezionare solo sia ARIMA o modelli di livellamento e specificare il rilevamento automatico dei valori anomali. Il seguente filmato mostra come creare un modello ARIMA con il metodo ARIMA e l'Expert Modeler fornito da SPSS. Il set di dati utilizzato per questa dimostrazione è l'insieme di dati AirlinePassenger. Vedere la pagina Set di dati per i dettagli. I dati dei passeggeri aerei è dato come serie G nel libro Analisi delle Serie: Previsione e controllo da Box e Jenkins (1976). Il numero variabile è il numero totale di passeggeri mensili in migliaia. Sotto la trasformazione logaritmica, i dati sono stati analizzati in letteratura. Applica modelli delle serie. Questa procedura carica un modello Time Series esistente da un file esterno e il modello è applicato al file di dati SPSS attiva. Questo può essere usato per ottenere le previsioni per le serie per i quali sono disponibili senza iniziare a costruire un nuovo modello di dati nuovi o rivisti. La finestra di dialogo principale è simile alla finestra di dialogo principale Creazione di modelli. Analisi spettrale. Questa procedura può essere utilizzata per mostrare un comportamento periodico in serie storica. Grafici sequenza. Questa procedura viene utilizzata per tracciare i casi in sequenza. Per eseguire questa procedura, è necessario un di dati di serie storiche o di un insieme di dati che viene ordinata in certo ordine significativo. Autocorrelazioni. Questa funzione procedimento trame di autocorrelazione e funzione di autocorrelazione parziale di una o più serie storiche. Correlazioni incrociate. Questa procedura traccia la funzione di correlazione incrociata di due o più serie temporali per ritardi positivi, negativi e zero. Vedere SPSS Menu Guida per ulteriori informazioni sulla applicare modelli delle serie storiche, analisi spettrale, diagrammi di sequenza, autocorrelazione e le procedure di correlazioni incrociate. T la sua linea di SPSS Workshop di formazione è stato sviluppato dal dottor Carl Lee, il dottor Felix Famoye. studenti assistenti Barbara Shelden e Albert Brown. Dipartimento di Matematica, Central Michigan University. Tutti i diritti riservati.