Weighted Mobile Media Eviews

Nel calcolo della media corrente in movimento, ponendo la media nel periodo di tempo medio rende sense. In nell'esempio precedente abbiamo calcolato la media dei primi 3 periodi di tempo e collocato accanto al periodo 3 Potremmo collocato la media al centro del intervallo di tempo di tre periodi, cioè, accanto al periodo di 2 Questo metodo funziona bene con i periodi di tempo dispari, ma non così buono anche per periodi di tempo così dove ci sarebbe posto la prima media mobile quando M 4.Technically, la media mobile sarebbe caduta a t 2 5, 3 5.To evitare questo problema si liscia il MA s utilizzando M 2 Così liscia la values. If lisciato calcoliamo la media di un numero pari di termini, dobbiamo spianare la valori. le tabella seguente mostra i risultati lisciato usando M 4.EViews 8 Caratteristica List. EViews 8 offre una vasta gamma di potenti funzioni per la manipolazione dei dati, statistiche e analisi econometrica, previsione e simulazione, la presentazione dei dati, e la programmazione Mentre possiamo t eventualmente elencare tutto, il seguente elenco offre uno sguardo a le EViews importanti features. Basic dati Handling. Numeric, stringa alfanumerica, e il valore series data libreria labels. Extensive di operatori e statistica, matematica, la data e la stringa di linguaggio functions. Powerful per la gestione di espressione e di trasformare i dati esistenti utilizzando gli operatori e functions. Samples e oggetti campione facilitano il trattamento su sottoinsiemi di data. Support per strutture di dati complessi comprendenti dati regolari datate, dati datati irregolari, dati cross-section con identificatori di osservazione, datato e pannello datata data. Multi pagine workfiles. EViews, database native basate su disco fornire potenti funzionalità di query e l'integrazione con i dati EViews workfiles. Convert tra EViews e vari fogli di calcolo, e formati di database statistici, compreso ma non limitato ai file di Microsoft Access ed Excel e file tra cui Gauss set di dati, file SAS Trasporti, SPSS file nativi e portatili, file Stata, semplice testo formattato ASCII o file binari, HTML, o database ODBC e le query di supporto ODBC è fornito solo nel supporto Enterprise Edition. OLE per il collegamento uscita EViews, incluse le tabelle e grafici, ad altri pacchetti, tra cui Microsoft Excel, Word e il supporto per la lettura di Powerpoint. OLEDB Eviews file di lavoro e database che utilizzano client OLE DB-aware o programs. Support personalizzato per FRED Federal Reserve dati economici database di supporto Enterprise Edition per Global Insight DRIPro e DRIBase, Haver Analytics DLX, FAME, EcoWin, Datastream, FactSet, e Moody s databases. The EViews Microsoft Excel Add-in permette di collegare o importare dati da file di lavoro Eviews e database dall'interno di supporto Excel. Drag-and-drop per la lettura dei dati è sufficiente rilasciare i file nella EViews per la conversione automatica dei dati estranei nella EViews workfile strumenti format. Powerful per la creazione di nuove pagine workfile dai valori e le date di merge series. Match esistente, unire, aggiungere, sottoinsieme, ridimensionare, ordinare e rimodellare stack e unstack conversione automatica di frequenza workfiles. Easy da usare durante la copia o il collegamento dati tra le pagine di diversa conversione frequency. Frequency e partita fusione supporto aggiornamento dinamico ogni volta dati sottostanti change. Auto-aggiornamento serie formula che vengono automaticamente ricalcolato ogni volta dati sottostanti conversione di frequenza change. Easy da usare, è sufficiente copiare o collegamento di dati tra le pagine di diverso frequency. Tools per ricampionamento e la generazione di numeri casuali per la simulazione di generazione di numeri casuali per 18 diverse funzioni di distribuzione utilizzando tre diversi numeri casuali supporto generators. Time serie di dati Handling. Integrated per la gestione di date e dati di serie temporali sia regolari e irregular. Support per la frequenza regolare comuni dati annuale, semestrale, trimestrale, mensile, bimestrale, quindici giorni, di dieci giorni, settimanale, giornaliero - 5 settimane giorno, quotidiano - week. Support 7 giorni per i dati intraday ad alta frequenza, che consente per ore, minuti e secondi frequenze in aggiunta, ci sono una serie di frequenze regolari meno comunemente riscontrati, tra cui multi-anno, bimestrale, quindici giorni, di dieci giorni, e Daily con una gamma arbitraria di giorni di funzioni di serie temporali week. Specialized e operatori GAL, le differenze, di registro - differences, medie mobili, conversione etc. Frequency vari alto-basso ETS smoothing. Built-in strumenti e basso ad high. Exponential lisciatura singolo, doppio, Holt-Winters, e per lo sbiancamento filtraggio regression. Hodrick-Prescott. frequenza passa-banda di filtraggio Baxter-king, Christiano-Fitzgerald lunghezza fissa e intero campione asimmetrica regolazione filters. Seasonal censimento X-13, X-12-ARIMA, posti Tramo, spostando average. Interpolation per riempire i valori mancanti in una serie lineare, log-lineare, Catmull-Rom Spline, cardinale Spline. Basic riepiloghi dei dati di gruppo summaries. Tests di parità t-test, ANOVA bilanciato e sbilanciato, con o senza varianze eteroschedastici, Wilcoxon, Mann-Whitney, mediana Chi-quadro, Kruskal - Wallis, van der Waerden, F-test, Siegel-Tukey, Bartlett, Levene, Brown-Forsythe. One vie tabulazione tabulazione incrociata con misure di associazione Phi Coefficiente, Cramer s V, contingenza e test Coefficiente indipendenza Pearson Chi-Square , rapporto di probabilità G 2.Covariance e analisi di correlazione tra cui Pearson, Spearman rango ordine, Kendall s tau-a e componenti analysis. Principal tau-b e parziali analisi inclusi i disegni, ghiaioni biplot e terreni di carico, e componente pesata punteggio calculations. Factor analisi consentendo calcolo delle misure di associazione tra cui covarianza e correlazione, stime unicità, stime fattore di carico e punteggi fattoriali, nonché la diagnostica di stima e rotazione fattore utilizzando una delle 30 diverse prove FES funzione di distribuzione methods. Empirical ortogonali e oblique per il normale , esponenziale, valori estremi, logistica, Chi-quadro, Weibull o Gamma distribuzioni Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Cramer-von Mises, Anderson-Tesoro, Watson. Histograms, poligoni di frequenza, poligoni di frequenza bordo, media Shifted istogrammi, CDF-survivor - quantile, quantili-quantili, densità kernel, montato distribuzioni teoriche, boxplots. Scatterplots con linee di regressione parametriche e non parametriche lowess, polinomiale locale, regressione kernel Nadaraya-Watson, lineare locale, polinomiale locale o fiducia ellipses. Time Series. Autocorrelation, autocorrelazione parziale, cross-correlazione, Q-statistics. Granger test di causalità, tra pannello test di radice Granger causality. Unit Augmented Dickey-Fuller, GLS trasformato Dickey-Fuller, Phillips-Perron, KPSS, Eliot-Richardson-Stock punto ottimale, ng - Perron. Cointegration test Johansen, Engle-Granger, Phillips-Ouliaris, Parco aggiunto variabili, e Hansen stability. Independence test Brock, Dechert, Scheinkman e il rapporto LeBaron. Variance test Lo e MacKinlay, Kim bootstrap selvaggio, Wright s rango, rango-score e sign-test Wald e molteplici test del rapporto di confronto varianza Richardson e Smith, Chow e Denning. Long-Run varianza e covarianza calcolo simmetrico o o covarianza di lungo periodo su un solo lato utilizzando non parametrico kernel Newey-occidentale del 1987, Andrews 1991 parametrico VARHAC Den Haan e Levin 1997 e kernel prewhitened Andrews e Monahan 1992 metodi Inoltre, supporta EViews Andrews 1991 e Newey-Ovest 1994 metodi automatici di selezione della larghezza di banda per stimatori del kernel, e criteri di informazione basati metodi di selezione lunghezza del ritardo per VARHAC e prewhitening estimation. Panel and Pool. By-gruppo e per periodo statistiche e test di radice testing. Unit Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher, Hadri. Cointegration test Pedroni, Kao, Maddala e Wu. Panel all'interno covarianze serie e componenti principali. Dumitrescu-Hurlin 2012 pannello causalità tests. Linear e non lineari minimi quadrati ordinari regression. Linear regressione multipla con PDL su qualsiasi numero di derivati ​​indipendenti variables. Robust regression. Analytic per non lineare estimation. Weighted meno errori standard robusti squares. White e Newey-Ovest HAC errori standard possono essere calcolate utilizzando il kernel non parametrica, parametrico VARHAC e metodi kernel prewhitened, e permettono di Andrews e Newey-Ovest metodi di selezione della larghezza di banda automatica per stimatori kernel, e criteri di informazione basati metodi di selezione lunghezza di ritardo per VARHAC e prewhitening estimation. Linear quantile regressione e almeno deviazioni assolute LAD, comprendente sia Huber s Sandwich e bootstrapping covarianza calculations. Stepwise regressione 7 di selezione differente procedures. ARMA e ARMAX. Linear modelli con autoregressiva media mobile, autoregressiva stagionale, e spostano modelli errors. Nonlinear medi stagionali con AR e SAR specifications. Estimation utilizzando il metodo backcasting di Box e Jenkins, o condizionali variabili almeno squares. Instrumental e GMM. Linear e non lineari a due stadi minimi quadrati variabili strumentali 2SLS IV e generalizzato metodo dei momenti GMM estimation. Linear e di stima non lineare 2SLS IV con AR e SAR errors. Limited Informazioni massima verosimiglianza LIML e K-class gamma estimation. Wide di GMM specifiche matrici di ponderazione Bianco, HAC, l'utente fornito con il controllo sulla matrice dei pesi opzioni di stima iteration. GMM includono l'aggiornamento continuo CUE la stima, e una serie di nuove opzioni di errore standard, tra cui Windmeijer diagnostica specifici standard di errors. IV GMM includere strumento ortogonalità test, regressore Endogeneità test, un test strumento debole, e un punto di interruzione GMM specifica test. GARCH p, q, EGARCH, TArch, Componente GARCH, Potenza ARCH, integrato GARCH. The lineare o non lineare significa equazione può includere termini ARCH e ARMA entrambe le equazioni media e varianza consentono esogena variables. Normal, Studente st, e generalizzata errore Distributions. Bollerslev-Wooldridge robusto standard di errors. In - e out - delle previsioni campione della varianza condizionata e media, e permanente components. Limited variabile dipendente Models. Binary Logit, Probit e Gompit estrema Value. Ordered Logit, Probit e Gompit estrema Value. Censored e modelli troncati con normale, logistico, e di estrema modello lineare errori dei valori di Tobia, modelli etc. Count con Poisson, negativo probabilità binomiale, e quasi-massima modelli errors. Count standard robusti QML specifications. Heckman Selezione models. Huber bianchi supportano generalizzati o QML standard di errors. Hosmer-Lemeshow e Andrews Goodness - di-Fit di prova per models. Easily salvare i risultati binari tra cui residui generalizzati e sfumature a nuovi Eviews oggetti per un ulteriore motore di stima analysis. General GLM può essere utilizzato per stimare alcuni di questi modelli, con l'opzione di includere robusta covariances. Panel dati aggregati Tempo Serie, cross-sezionale Data. Linear e la stima non lineare con l'additivo sezione e tempo determinato o effects. Choice casuale di secondo grado imparziali stimatori numerosi buoni per le varianze componenti in modelli a effetti casuali Swamy-Arora, Wallace-Hussain, Wansbeek-Kapteyn.2SLS IV stima di sezione e periodo fisso o effects. Estimation casuale con errori AR usando lineari minimi quadrati su uno trasformato minimi quadrati specification. Generalized, generalizzata stima 2SLS IV, GMM stima consentendo sezione o periodo eteroschedastici e correlati specifications. Linear dinamica stima dati pannello utilizzando prime differenze o scostamenti ortogonali con strumenti predeterminati specifici dell'esercizio correlazione seriale Arellano-Bond. Panel test Arellano-Bond. Robust calcoli standard error includono sette tipi di robusta bianco e pannello con correzione errori standard PCSE. Testing delle restrizioni coefficienti, variabili omesse e ridondanti, per test di Hausman correlati test di radice unità effects. Panel casuale Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, prove di tipo Fisher utilizzando ADF e prove PP Maddala-Wu, Choi, stima cointegrazione Hadri. Panel completamente modificato OLS FMOLS, Pedroni 2000 o dinamici Ordinary Least Squares DOLS, Kao e Chaing 2000 Mark e Sul 2003.Generalized lineare Models. Normal, Poisson, binomiale, binomiale negativa, Gamma, Inverse gaussiana, esponenziale Mena, potenza media, binomiale Squared families. Identity, log, log-complemento, logit, probit, log-log, gratuito log-log, inversa, potere, odds ratio di potenza, Box-Cox, Box-Cox odds ratio collegamento functions. Prior varianza e frequenza weighting. Fixed , Pearson Chi-Sq, devianza, e le specifiche di dispersione specificati dall'utente Supporto per QML stima e testing. Quadratic Hill Climbing, Newton-Raphson, IRLS - Fisher Segnare, e BHHH stima algorithms. Ordinary covarianza dei coefficienti calcolati utilizzando previsto o osservato dell'Assia o la prodotto esterno dei gradienti stime di covarianza robusti che utilizzano GLM, HAC, o Huber White methods. Single equazione di cointegrazione Regression. Support per tre metodi di stima pienamente efficiente, completamente modificato OLS Phillips e Hansen 1992 Canonical cointegrazione Regressione Parco 1992 e Dynamic OLS Saikkonen 1992 , stock e Watson 1993.Engle e Granger 1987 e Phillips e Ouliaris 1990 prove di residui a base, test di instabilità Hansen s 1992b, e Parco s 1992 variabili aggiunto specifiche test. Flexible della tendenza e regressori deterministici nell'equazione e cointegrazione specifiche regressori. stima completamente descritto di lungo periodo varianze per FMOLS e CCR. Automatic o selezione ritardo fisso di DOLS ritardi e lead e varianza di lungo periodo sbiancante regression. Rescaled OLS robusti e calcoli di errore standard per DOLS. User-specificato livello massimo Likelihood. Use EViews espressioni serie per descrivere le contributions. Examples log verosimiglianza logit multinomiale e condizionale, modelli di trasformazione Box-Cox, modelli di commutazione disequilibrio, probit con errori eteroschedastici, logit nested, selezione del campione Heckman e Weibull pericolo models. Systems di Equations. Linear e non lineari piazze estimation. Least, 2SLS, equazione ponderata di stima, di regressione apparentemente non collegati, tre stadi almeno Squares. GMM con stima ponderazione matrices. AR Bianco e HAC utilizzando non lineari minimi quadrati su una trasformata specification. Full Informazioni massima verosimiglianza FIML. Estimate strutturale fattorizzazioni in VAR imponendo funzioni di risposta restrictions. Bayesian VARs. Impulse breve o lungo periodo in vari formati tabellari e grafici con errori standard calcolati analiticamente o da shock risposta Monte Carlo methods. Impulse calcolati da Cholesky, un'unità o one residui deviazione standard ignorando correlazioni, impulsi generalizzati, fattorizzazione strutturale, o una matrice vettore specificato dall'utente form. Impose e restrizioni lineari delle analisi dei rapporti di cointegrazione e o coefficienti di adeguamento in VEC models. View o generare rapporti di cointegrazione dal approssimativo diagnostica VEC models. Extensive compresi test Granger causalità, test di esclusione lag congiunte, Lag valutazione criteri lunghezza, correlogrammi, autocorrelazione, normalità e test eteroschedasticità, test cointegrazione, altro multivariata diagnostics. Multivariate ARCH. Conditional correlazione costante p, q, diagonale VECH p, q, diagonale BEKK p , q, con asimmetrico scelta terms. Extensive parametrizzazione per coefficienti variabili matrix. Exogenous la diagonale VECH s ammessi in media e varianza equazioni non lineari e AR termini consentiti nel mezzo equations. Bollerslev-Wooldridge robusto errors. Normal standard o errore multivariata Student st distribution. A scelta di derivati ​​numerici derivati ​​analitiche o veloce o lento Analytics non disponibili per alcuni complessi models. Generate covarianza, varianza, o correlazione in vari formati tabellari e grafici da algoritmo filtro ARCO models. State Space. Kalman stimato per stimare specificata dall'utente singolo e multiequation variabili models. Exogenous strutturali nella equazione di stato e varianza completamente parametrizzato specifications. Generate un passo avanti, filtrati, o segnali levigati, afferma, e errors. Examples includono parametro che varia, multivariata ARMA e volatilità stocastica quasilikelihood models. Testing e Evaluation. Actual, montati, test plots. Wald residui per lineari e non lineari restrizioni coefficiente ellissi di confidenza mostra la regione di confidenza congiunta di due funzioni di diagnostica coefficiente parameters. Other stimati standardizzati coefficienti e elasticità coefficienti, intervalli di confidenza, inflazione varianza fattori, coefficiente di varianza decompositions. Omitted e variabili ridondanti LR test, residuo e squadrato correlogrammi residui e Q-statistica, autocorrelazione residuo e ARCO LM tests. White, Breusch-pagano, Godfrey, Harvey e Glejser diagnostica heteroskedasticity tests. Stability Chow breakpoint e prove di previsione, Quandt-Andrews prova sconosciuta punto di rottura, prove breakpoint Bai-Perron, Ramsey RESET test, OLS di stima ricorsiva, statistiche influenza, leva plots. ARMA diagnostica equazione grafici o tabelle delle radici inverse della AR e MA o polinomio caratteristico, confrontare il modello teorico autocorrelazione stimato con l'andamento reale correlazione per i residui strutturali, visualizzare la risposta all'impulso ARMA ad uno shock innovazione e la frequenza ARMA spectrum. Easily salvare i risultati coefficienti, matrici di covarianza, coefficiente di residui, sfumature, ecc per Eviews oggetti per ulteriori analisi. si veda anche stima e sistemi di equazioni per ulteriori procedures. Forecasting test specializzati e Simulation. In - o out-of-campione di previsione statico o dinamico dal equazione stimata oggetti con calcolo dell'errore standard dei grafici forecast. Forecast e-sample meteo valutazione RMSE, MAE, MAPE, Theil disuguaglianza Coefficiente e proportions. State-of-the-art strumenti di costruzione di modello di previsione equazione multipla e equazioni simulation. Model multivariate può essere inserita nel testo o link per l'aggiornamento automatico ristima. Visualizzazione struttura dipendenza o variabili endogene ed esogene dei vostri equations. Gauss-Seidel, Broyden e Newton risolutori modello per la non-stocastica e simulazione stocastica non stocastici soluzione in avanti risolvere per la simulazione del modello coerente aspettative Stochasitc possono utilizzare bootstrap problemi di controllo in modo che residuals. Solve variabile endogena raggiunge una target. Sophisticated equazione normalizzazione specificato dall'utente, aggiungere fattore e override support. Manage e confronta diversi scenari di soluzioni che coinvolgono diversi insiemi di assumptions. Built-in viste e procedure modello visualizzare i risultati della simulazione in form. Graphs e tabelle grafici o tabulari. Line, dot plot, zona, bar, punta, di stagione, torta, xy-line, a dispersione, grafici a scatole, barra di errore, alto-basso-apertura-chiusura, e la zona band. Powerful, facile da usare grafici categoriali e di sintesi. Auto-aggiornamento grafici che aggiornano come sottostante informazioni dati change. Observation e visualizzazione valore quando si posiziona il cursore su un punto nelle graph. Histograms, media spostato historgrams, polyons frequenza, poligoni frequenza bordo, boxplots, densità kernel, montato distribuzioni teoriche , grafici a scatole, CDF, sopravvissuto, quantile, quantile-quantile. Scatterplots con qualsiasi combinazione parametrica e non parametrica kernel Nadaraya-Watson, lineari locali, polinomiale locale e più vicine linee di regressione prossimo lowess, o la fiducia ellipses. Interactive point-and-click o Comando customization. Extensive personalizzazione base a sfondo grafico, cornice, legende, assi, scalatura, linee, simboli, testo, ombreggiatura, dissolvenza, con migliorata modello grafico personalizzazione features. Table con controllo sul tipo di font cella, dimensione e colore, colore di sfondo delle cellule e le frontiere, la fusione, e grafici annotation. Copy-e-incollare in altre applicazioni Windows, o salvare i grafici di Windows come regolari o migliorate metafile, file PostScript incapsulati, bitmap, GIF, PNG o tabelle JPGs. Copy-e-incolla per un'altra applicazione o salvare in un formato RTF, HTML o testo file. Manage grafici e le tabelle insieme in un oggetto bobina che consente di visualizzare più risultati e le analisi in un'objectmands e linguaggio di comando Programming. Object-oriented fornisce l'accesso al menu di esecuzione di comandi items. Batch in programma files. Looping e condizioni ramificazione, subroutine e macro processing. String e stringa vettore oggetti in lavorazione stringa Ampia libreria di corda e elenco di stringhe supporto matrice functions. Extensive manipolazione matrice, moltiplicazione, inversione, Kronecker prodotti, soluzione autovalore, e singolare valore decomposition. External Interfaccia e Add-Ins. EViews supporto server di automazione COM in modo che i programmi esterni o gli script possono lanciare o EViews controllo, trasferire dati, ed eseguire Eviews commands. EViews offre COM Automation applicazione supporto client per i server MATLAB e R in modo che EViews può essere usato per lanciare o controllare l'applicazione, trasferire dati o eseguire commands. The EViews Microsoft Excel Add-in offre una semplice interfaccia per il recupero e il collegamento da Microsoft Excel 2000 e versioni successive di serie e di matrice oggetti memorizzati nella Eviews file di lavoro e database. Le EViews componenti aggiuntivi infrastruttura offre un accesso agevole ai programmi definiti dall'utente utilizzando il comando EViews standard, menu e oggetto interface. Download e installare predefiniti, i componenti aggiuntivi dalle EViews website. For informazioni di vendita si prega di email. For supporto tecnico inviare un'e-mail. please includono il numero di serie con tutte le email correspondence. For ulteriori informazioni sui contatti, vedere il nostro proposito di page. Forecasting lisciando sito Techniques. This è una parte dei JavaScript e-laboratori oggetti per il processo decisionale Altri JavaScript in questa serie di apprendimento sono classificati sotto diverse aree di applicazione nella sezione MENU questa serie temporale page. A è una sequenza di osservazioni che sono ordinate in tempo insite nella raccolta di dati assunto nel tempo è una qualche forma di variazione casuale esistono metodi per ridurre di annullare l'effetto dovuto a variazione casuale tecniche ampiamente usate lisciatura Queste tecniche, se correttamente applicato, rivela più chiaramente il trends. Enter serie temporali Row-wise in sequenza, a partire dall'angolo superiore sinistro, e il parametro s, quindi sul pulsante sottostante Calcola per ottenere un periodo libera forecasting. Blank scatole non sono inclusi nei calcoli, ma zeri are. In introdurre i dati per spostarsi da una cella all'altra nel data-matrice utilizzare il tasto Tab non freccia o immettere keys. Features di serie temporali , che potrebbe essere rivelata esaminando la sua grafico con i valori previsti, e il comportamento residui, previsione condizione modeling. Moving medie medie mobili rango tra le tecniche più diffuse per la pre-elaborazione delle serie temporali Essi sono utilizzati per filtrare il rumore bianco casuale dai dati , per rendere più agevole la serie storica o anche per sottolineare alcuni componenti informativi contenuti nel tempo series. Exponential Smoothing Questo è uno schema molto popolare per la produzione di una serie storica lisciato considerando che le medie mobili osservazioni passate hanno lo stesso peso, esponenziale assegna in modo esponenziale diminuzione pesi come l'osservazione invecchiano in altre parole, recenti osservazioni sono date relativamente più peso nella previsione di osservazioni vecchi doppia esponenziale è migliore a tendenze movimentazione Triple esponenziale è meglio gestire parabola trends. An exponenentially ponderata media mobile con una costante lisciatura a corrisponde approssimativamente ad una media mobile semplice di lunghezza cioè periodo n, dove n e sono correlati by. a 2 n 1 o n 2 - un a. Thus, per esempio, una media mobile exponenentially ponderato con una lisciatura costante pari a 0 1 corrisponderebbe all'incirca a 19 giorni di media mobile e una semplice media mobile 40 giorni corrisponderebbe all'incirca ad una media mobile ponderata esponenzialmente con una lisciatura costante pari a 0 04878.Holt s lineare esponenziale Supponiamo che la serie temporale è non stagionale ma ha tendenza visualizzazione Holt s metodo stime sia il livello corrente e la corrente trend. Notice che la media mobile è caso particolare di livellamento esponenziale impostando il periodo della media mobile per la parte intera di 2-Alpha Alpha. For più dati aziendali un parametro Alpha minore di 0 40 è spesso efficace Tuttavia, si può effettuare una ricerca a griglia dello spazio dei parametri, con 0 1 a 0 9, con incrementi di 0 1 Poi il miglior alfa ha il più piccolo errore assoluto medio MA Errore. Come confrontare diversi metodi di levigatura Anche se ci sono indicatori numerici per valutare l'accuratezza della tecnica di previsione, l'approccio più ampiamente è nell'uso di confronto visivo di diverse previsioni per valutare la loro accuratezza e scegliere tra i vari metodi di previsione in questo approccio, si deve localizziamo utilizzando, ad esempio Excel sullo stesso grafico i valori originali di una variabile serie temporale ed i valori predetti di diversi metodi di previsione diversi, facilitando così un comparison. You visivo può piacere in base alle previsioni passati da Smoothing Tecniche JavaScript per ottenere i valori di previsione ultimi basate su smoothing tecniche che utilizzano solo singolo parametro Holt, e metodi Winters utilizzano due e tre parametri, rispettivamente, quindi non è un compito facile selezionare la ottimale, o anche vicine ai valori ottimali per tentativi ed errori per la parameters. The singolo esponenziale smoothing enfatizza la prospettiva corto raggio imposta il livello all'ultima osservazione e si basa sulla condizione che non v'è nessuna tendenza la regressione lineare, che si inserisce una linea minimi quadrati ai dati storici o dati storici trasformati, rappresenta il lungo raggio, che è condizione la tendenza di fondo Holt s livellamento esponenziale lineare acquisisce informazioni sulla recente tendenza I parametri nel modello Holt s è livelli-parametro che deve essere ridotta quando la quantità di variazione dati è grande, e le tendenze parametro dovrebbe essere aumentata se la recente direzione di tendenza è sostenuta dalla causale alcuni previsione Avviso factors. Short termine che ogni JavaScript in questa pagina offre un one-step-ahead previsione per ottenere una previsione in due fasi libera è sufficiente aggiungere il valore previsto per la fine di voi serie storiche dati e quindi fare clic sullo stesso pulsante Calcola È possibile ripetere questo processo per un paio di volte al fine di ottenere le previsioni a breve termine necessari.