Bewegende gemiddelde vooruitskatting Inleiding. Soos jy kan raai ons is op soek na 'n paar van die mees primitiewe benaderings tot vooruitskatting. Maar hopelik dit is ten minste 'n waardevolle inleiding tot sommige van die rekenaar kwessies wat verband hou met die implementering van voorspellings in sigblaaie. In dié opsig sal ons voortgaan deur te begin by die begin en begin werk met bewegende gemiddelde voorspellings. Bewegende gemiddelde voorspellings. Almal is vertroud met bewegende gemiddelde voorspellings ongeag of hulle glo hulle is. Alle kollege studente doen dit al die tyd. Dink aan jou toetspunte in 'n kursus waar jy gaan vier toetse gedurende die semester het. Kom ons neem aan jy het 'n 85 op jou eerste toets. Wat sou jy voorspel vir jou tweede toetstelling Wat dink jy jou onderwyser sou Ongeag voorspel vir jou volgende toetstelling Wat dink jy jou vriende kan voorspel vir jou volgende toetstelling Wat dink jy jou ouers kan voorspel vir jou volgende toetstelling al die blabbing jy kan doen om jou vriende en ouers, hulle en jou onderwyser is baie geneig om te verwag dat jy iets kry in die gebied van die 85 wat jy nou net gekry. Wel, nou kan aanneem dat ten spyte van jou self-bevordering van jou vriende, jy oorskat jouself en vind jy minder vir die tweede toets te studeer en so kry jy 'n 73. Nou wat is al die betrokkenes en onbekommerd gaan verwag jy sal op jou derde toets te kry Daar is twee baie waarskynlik benaderings vir hulle om 'n skatting, ongeag of hulle dit sal met julle deel te ontwikkel. Hulle mag sê om hulself, quotThis man is altyd waai rook oor sy intelligensie. Hes gaan na 'n ander 73 as hes gelukkig te kry. Miskien sal die ouers probeer meer ondersteunend te wees en sê, quotWell, tot dusver youve gekry 'n 85 en 'n 73, so miskien moet jy dink oor hoe om oor 'n (85 73) / 2 79. Ek weet nie, miskien as jy minder gedoen partytjies en werent swaaiende die mol al oor die plek en as jy begin doen 'n baie meer studeer jy kan kry 'n hoër score. quot Beide van hierdie vooruitskattings eintlik bewegende gemiddelde voorspellings. Die eerste is net met jou mees onlangse telling tot jou toekomstige prestasie te voorspel. Dit staan bekend as 'n bewegende gemiddelde vooruitskatting gebruik van een tydperk van data. Die tweede is ook 'n bewegende gemiddelde voorspelling, maar die gebruik van twee periodes van data. Kom ons neem aan dat al hierdie mense breker op jou groot gees soort het dronk jy af en jy besluit om goed te doen op die derde toets vir jou eie redes en 'n hoër telling in die voorkant van jou quotalliesquot sit. Jy neem die toets en jou telling is eintlik 'n 89 Almal, insluitende jouself, is beïndruk. So nou het jy die finale toets van die semester kom en soos gewoonlik jy voel die behoefte om almal te dryf in die maak van hul voorspellings oor hoe sal jy doen op die laaste toets. Wel, hopelik sien jy die patroon. Nou, hopelik kan jy die patroon te sien. Wat glo jy is die mees akkurate Whistle Terwyl ons werk. Nou moet ons terugkeer na ons nuwe skoonmaak maatskappy wat begin is deur jou vervreemde halfsuster genoem Whistle Terwyl ons werk. Jy het 'n paar verkope verlede data wat deur die volgende artikel uit 'n sigblad. Ons bied eers die data vir 'n drie tydperk bewegende gemiddelde skatting. Die inskrywing vir sel C6 moet wees Nou kan jy hierdie sel formule af na die ander selle C7 kopieer deur C11. Let op hoe die gemiddelde beweeg oor die mees onlangse historiese data, maar gebruik presies die drie mees onlangse tye beskikbaar wees vir elke voorspelling. Jy moet ook sien dat ons nie regtig nodig om die voorspellings vir die afgelope tyd maak om ons mees onlangse voorspelling ontwikkel. Dit is beslis anders as die eksponensiële gladstryking model. Ive ingesluit die quotpast predictionsquot omdat ons dit sal gebruik in die volgende webblad om voorspellingsgeldigheid meet. Nou wil ek die analoog resultate aan te bied vir 'n periode van twee bewegende gemiddelde skatting. Die inskrywing vir sel C5 moet wees Nou kan jy hierdie sel formule af na die ander selle C6 kopieer deur C11. Let op hoe nou net die twee mees onlangse stukke historiese data gebruik vir elke voorspelling. Weereens het ek die quotpast predictionsquot vir illustratiewe doeleindes en vir latere gebruik in vooruitskatting validering ingesluit. Sommige ander dinge wat van belang om te let. Vir 'n m-tydperk bewegende gemiddelde voorspelling net die m mees onlangse data waardes word gebruik om die voorspelling te maak. Niks anders is nodig. Vir 'n m-tydperk bewegende gemiddelde voorspelling, wanneer quotpast predictionsquot, agterkom dat die eerste voorspelling kom in periode m 1. Beide van hierdie kwessies sal baie belangrik wees wanneer ons ons kode te ontwikkel. Die ontwikkeling van die bewegende gemiddelde funksie. Nou moet ons die kode vir die bewegende gemiddelde voorspelling dat meer buigsaam kan word ontwikkel. Die kode volg. Let daarop dat die insette is vir die aantal periodes wat jy wil gebruik in die vooruitsig en die verskeidenheid van historiese waardes. Jy kan dit stoor in watter werkboek wat jy wil. Funksie MovingAverage (Historiese, NumberOfPeriods) as 'n enkele verkondig en inisialisering veranderlikes Dim punt Soos Variant Dim Counter As Integer Dim Akkumulasie as 'n enkele Dim HistoricalSize As Integer Inisialiseer veranderlikes Counter 1 Akkumulasie 0 bepaling van die grootte van Historiese skikking HistoricalSize Historical. Count Vir Counter 1 Om NumberOfPeriods opbou van die toepaslike aantal mees onlangse voorheen waargeneem waardes Akkumulasie Akkumulasie Historiese (HistoricalSize - NumberOfPeriods toonbank) MovingAverage Akkumulasie / NumberOfPeriods die kode sal in die klas verduidelik. Jy wil die funksie te posisioneer op die sigblad sodat die resultaat van die berekening verskyn waar dit wil die following. Forecasting seasonals en tendense deur eksponensieel geweeg bewegende gemiddeldes Opsomming Die papier bied 'n sistematiese ontwikkeling van die voorspelling uitdrukkings vir eksponensiële geweegde bewegende gemiddeldes. Metodes vir die reeks met geen tendens, of toevoeging of vermenigvuldiging tendens word ondersoek. Net so, die metodes te dek nie-seisoenale en seisoenale reeks met toevoeging of vermenigvuldiging fout strukture. Die papier is 'n herdruk weergawe van die verslag 1957 aan die Kantoor van Naval Navorsing (ONR 52) en word hier gepubliseer om groter toeganklikheid bied. Sleutelwoorde Eksponensiële glad Vooruitskatting Plaaslike seasonals Plaaslike tendense Kopiereg afskrif 2004 Uitgegee deur Elsevier BV Biografie: Charles C. HOLT is professor in Management emeritus aan die Graduate School of Business, Universiteit van Texas in Austin. Sy huidige navorsing is op kwantitatiewe besluit metodes, besluitsteunstelsels, en finansiële vooruitskatting. Voorheen het hy navorsing en onderrig gedoen word by M. I.T. Carnegie Mellon Universiteit, die London School of Economics, die Universiteit van Wisconsin en die Urban Institute. Hy is reeds aktief in rekenaartoepassings sedert 1947, en het navorsing oor outomatiese beheer, die simulasie van ekonomiese stelsels, skedulering produksie, indiensname en voorrade gedoen, en die dinamika van inflasie en unemployment. Moving gemiddelde en eksponensiële gladstryking modelle As 'n eerste stap in beweeg buite gemiddelde modelle, ewekansige loop modelle, en lineêre tendens modelle, kan nonseasonal patrone en tendense word geëkstrapoleer deur 'n bewegende-gemiddelde of glad model. Die basiese aanname agter gemiddelde en glad modelle is dat die tyd reeks is plaaslik stilstaande met 'n stadig wisselende gemiddelde. Vandaar, neem ons 'n bewegende (plaaslike) gemiddelde om die huidige waarde van die gemiddelde skat en dan gebruik dit as die voorspelling vir die nabye toekoms. Dit kan beskou word as 'n kompromie tussen die gemiddelde model en die ewekansige-stap-sonder-drif-model. Dieselfde strategie gebruik kan word om te skat en ekstrapoleer 'n plaaslike tendens. 'N bewegende gemiddelde is dikwels 'n quotsmoothedquot weergawe van die oorspronklike reeks, want kort termyn gemiddelde het die effek van gladstryking uit die knoppe in die oorspronklike reeks. Deur die aanpassing van die mate van gladstryking (die breedte van die bewegende gemiddelde), kan ons hoop om 'n soort van 'n optimale balans tussen die prestasie van die gemiddelde en die stogastiese wandeling modelle slaan. Die eenvoudigste soort gemiddelde model is die. Eenvoudige (ewe-geweeg) Moving Average: Die voorspelling vir die waarde van Y op tyd T1 wat gemaak word op tydstip t is gelyk aan die eenvoudige gemiddelde van die mees onlangse m waarnemings: (hier en elders sal ek die simbool 8220Y-hat8221 gebruik om op te staan vir 'n voorspelling van die tyd reeks Y gemaak op die vroegste moontlike voor datum deur 'n gegewe model.) Hierdie gemiddelde is gesentreer op tydperk t (M1) / 2, wat impliseer dat die skatting van die plaaslike gemiddelde sal neig om agter die werklike waarde van die plaaslike gemiddelde met sowat (M1) / 2 periodes. So, sê ons die gemiddelde ouderdom van die data in die eenvoudige bewegende gemiddelde is (M1) / 2 met betrekking tot die tydperk waarvoor die voorspelling is bereken: dit is die hoeveelheid tyd waarop voorspellings sal neig om agter draaipunte in die data. Byvoorbeeld, as jy gemiddeld die afgelope 5 waardes, sal die voorspellings wees oor 3 periodes laat in reaksie op draaipunte. Let daarop dat indien M1, die eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) model is soortgelyk aan die ewekansige loop model (sonder groei). As m is baie groot (vergelykbaar met die lengte van die skatting tydperk), die SMA model is gelykstaande aan die gemiddelde model. Soos met enige parameter van 'n voorspelling model, is dit gebruiklik om die waarde van k te pas ten einde die beste quotfitquot om die data, dit wil sê die kleinste voorspelling foute gemiddeld behaal. Hier is 'n voorbeeld van 'n reeks wat blykbaar ewekansige skommelinge toon om 'n stadig-wisselende gemiddelde. In die eerste plek kan probeer om dit aan te pas met 'n ewekansige loop model, wat gelykstaande is aan 'n eenvoudige bewegende gemiddelde van 1 kwartaal: Die ewekansige loop model reageer baie vinnig om veranderinge in die reeks, maar sodoende dit tel baie van die quotnoisequot in die data (die ewekansige skommelinge) asook die quotsignalquot (die plaaslike gemiddelde). As ons eerder probeer 'n eenvoudige bewegende gemiddelde van 5 terme, kry ons 'n gladder lyk stel voorspellings: Die 5 termyn eenvoudige bewegende gemiddelde opbrengste aansienlik kleiner foute as die ewekansige loop model in hierdie geval. Die gemiddelde ouderdom van die data in hierdie voorspelling is 3 ((51) / 2), sodat dit is geneig om agter draaipunte met sowat drie periodes. (Byvoorbeeld, blyk 'n afswaai het plaasgevind by tydperk 21, maar die voorspellings nie omdraai tot verskeie tydperke later.) Let daarop dat die langtermyn-voorspellings van die SMA model is 'n horisontale reguit lyn, net soos in die ewekansige loop model. So, die SMA model veronderstel dat daar geen neiging in die data. Maar, terwyl die voorspellings van die ewekansige loop model is eenvoudig gelyk aan die laaste waargenome waarde, die voorspellings van die SMA model is gelykstaande aan 'n geweegde gemiddelde van die afgelope waardes. Die vertroue perke bereken deur Stat Graphics vir die langtermyn-voorspellings van die eenvoudige bewegende gemiddelde nie groter as die vooruitskatting horison styg kry. Dit is natuurlik nie korrek Ongelukkig is daar geen onderliggende statistiese teorie wat ons vertel hoe die vertrouensintervalle behoort te brei vir hierdie model. Dit is egter nie te moeilik om empiriese ramings van die vertroue perke vir die langer-horison voorspellings te bereken. Byvoorbeeld, kan jy die opstel van 'n sigblad waarop die SMA model sal gebruik word om 2 stappe vooruit, 3 stappe vooruit, ens binne die historiese data monster voorspel. Jy kan dan bereken die monster standaardafwykings van die foute op elke voorspelling horison, en dan bou vertrouensintervalle vir langer termyn voorspellings deur optelling en aftrekking veelvoude van die toepaslike standaard afwyking. As ons probeer om 'n 9-termyn eenvoudige bewegende gemiddelde, kry ons selfs gladder voorspellings en meer van 'n sloerende uitwerking: Die gemiddelde ouderdom is nou 5 periodes ((91) / 2). As ons 'n 19-termyn bewegende gemiddelde te neem, die gemiddelde ouderdom toeneem tot 10: Let daarop dat, inderdaad, is die voorspellings nou agter draaipunte met sowat 10 periodes. Watter bedrag van smoothing is die beste vir hierdie reeks Hier is 'n tabel wat hulle dwaling statistieke vergelyk, ook met 'n 3-gemiddelde: Model C, die 5-termyn bewegende gemiddelde, lewer die laagste waarde van RMSE deur 'n klein marge oor die 3 - term en 9 termyn gemiddeldes, en hul ander statistieke is byna identies. So, onder modelle met 'n baie soortgelyke fout statistieke, kan ons kies of ons 'n bietjie meer responsiewe ingesteldheid of 'n bietjie meer gladheid in die voorspellings sou verkies. (Terug na bo.) Browns Eenvoudige Eksponensiële Smoothing (eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde) Die eenvoudige bewegende gemiddelde model hierbo beskryf het die ongewenste eienskap dat dit behandel die laaste k Waarnemings ewe en heeltemal ignoreer al voorafgaande waarnemings. Intuïtief, moet afgelope data verdiskonteer in 'n meer geleidelike mode - byvoorbeeld, die mees onlangse waarneming moet 'n bietjie meer gewig kry as 2 mees onlangse, en die 2de mees onlangse moet 'n bietjie meer gewig as die 3 mees onlangse kry, en so aan. Die eenvoudige eksponensiële gladstryking (SES) model accomplishes hierdie. Laat 945 dui n quotsmoothing constantquot ( 'n getal tussen 0 en 1). Een manier om die model te skryf is om 'n reeks L dat die huidige vlak (dit wil sê die plaaslike gemiddelde waarde) van die reeks verteenwoordig as geraamde van data tot op hede te definieer. Die waarde van L op tydstip t is rekursief bereken uit sy eie vorige waarde soos volg: Dus, die huidige stryk waarde is 'n interpolasie tussen die vorige stryk waarde en die huidige waarneming, waar 945 kontroles die nabyheid van die geïnterpoleerde waarde tot die mees onlangse waarneming. Die voorspelling vir die volgende tydperk is eenvoudig die huidige stryk waarde: anders gestel ons kan die volgende voorspelling direk in terme van vorige voorspellings en vorige waarnemings uit te druk, in enige van die volgende ekwivalent weergawes. In die eerste weergawe, die voorspelling is 'n interpolasie tussen vorige skatting en vorige waarneming: In die tweede weergawe, is die volgende voorspelling verkry deur die aanpassing van die vorige skatting in die rigting van die vorige fout deur 'n breukdeel bedrag 945. is die fout gemaak by tyd t. In die derde weergawe, die voorspelling is 'n eksponensieel geweeg (dit wil sê afslag) bewegende gemiddelde met afslag faktor 1- 945: Die interpolasie weergawe van die voorspelling formule is die eenvoudigste om te gebruik as jy die uitvoering van die model op 'n spreadsheet: dit pas in 'n enkele sel en bevat selverwysings verwys na die vorige skatting, die vorige waarneming, en die sel waar die waarde van 945 gestoor. Let daarop dat indien 945 1, die SES model is gelykstaande aan 'n ewekansige loop model (sonder groei). As 945 0, die SES model is gelykstaande aan die gemiddelde model, met die veronderstelling dat die eerste stryk waarde gelyk aan die gemiddelde is ingestel. (Terug na bo.) Die gemiddelde ouderdom van die data in die eenvoudige eksponensiële-glad voorspelling is 1/945 relatief tot die tydperk waarvoor die voorspelling is bereken. (Dit is nie veronderstel duidelik te wees, maar dit kan maklik aangetoon deur die evaluering van 'n oneindige reeks.) Dus, die eenvoudige bewegende gemiddelde voorspelling is geneig om agter draaipunte met sowat 1/945 periodes. Byvoorbeeld, wanneer 945 0.5 die lag is 2 periodes wanneer 945 0.2 die lag is 5 periodes wanneer 945 0.1 die lag is 10 periodes, en so aan. Vir 'n gegewe gemiddelde ouderdom (bv bedrag van lag), die eenvoudige eksponensiële gladstryking (SES) voorspelling is 'n bietjie beter as die eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) voorspel, want dit plaas relatief meer gewig op die mees onlangse waarneming --i. e. dit is 'n bietjie meer quotresponsivequot om veranderinge voorkom in die onlangse verlede. Byvoorbeeld, 'n SMA model met 9 terme en 'n SES model met 945 0.2 beide het 'n gemiddelde ouderdom van 5 vir die data in hul voorspellings, maar die SES model plaas meer gewig op die laaste 3 waardes as wel die SMA model en by die Terselfdertyd is dit doesn8217t heeltemal 8220forget8221 oor waardes meer as 9 tydperke oud was, soos getoon in hierdie grafiek: nog 'n belangrike voordeel van die SES model die SMA model is dat die SES model maak gebruik van 'smoothing parameter wat voortdurend veranderlike, so dit kan maklik new deur die gebruik van 'n quotsolverquot algoritme om die gemiddelde minimum te beperk kwadraat fout. Die optimale waarde van 945 in die SES model vir hierdie reeks blyk te wees 0,2961, soos hier gewys word: die gemiddelde ouderdom van die data in hierdie voorspelling is 1 / 0,2961 3.4 tydperke, wat soortgelyk is aan dié van 'n 6-termyn eenvoudige bewegende gemiddelde. Die langtermyn-voorspellings van die SES model is 'n horisontale reguit lyn. soos in die SMA model en die ewekansige loop model sonder groei. Let egter daarop dat die vertrouensintervalle bereken deur Stat Graphics nou divergeer in 'n redelike aantreklike mode, en dat hulle aansienlik nouer as die vertrouensintervalle vir die ewekansige loop model. Die SES model veronderstel dat die reeks is 'n bietjie quotmore predictablequot as wel die ewekansige loop model. 'N SES model is eintlik 'n spesiale geval van 'n ARIMA model. sodat die statistiese teorie van ARIMA modelle bied 'n goeie basis vir die berekening van vertrouensintervalle vir die SES model. In die besonder, 'n SES model is 'n ARIMA model met een nonseasonal verskil, 'n MA (1) termyn, en geen konstante term. andersins bekend as 'n quotARIMA (0,1,1) model sonder constantquot. Die MA (1) koëffisiënt in die ARIMA model stem ooreen met die hoeveelheid 1- 945 in die SES model. Byvoorbeeld, as jy 'n ARIMA (0,1,1) model inpas sonder konstante om die reeks te ontleed hier, die beraamde MA (1) koëffisiënt blyk te wees 0,7029, wat byna presies 'n minus 0,2961. Dit is moontlik om die aanname van 'n nie-nul konstante lineêre tendens voeg by 'n SES model. Om dit te doen, net 'n ARIMA model met een nonseasonal verskil en 'n MA (1) termyn met 'n konstante, dit wil sê 'n ARIMA (0,1,1) model met 'n konstante spesifiseer. Die langtermyn-voorspellings sal dan 'n tendens wat gelyk is aan die gemiddelde tendens waargeneem oor die hele skatting tydperk is. Jy kan dit nie doen in samewerking met seisoenale aanpassing, omdat die aanpassing opsies seisoenale is afgeskakel wanneer die model tipe is ingestel op ARIMA. Jy kan egter 'n konstante langtermyn eksponensiële tendens om 'n eenvoudige eksponensiële gladstryking model voeg (met of sonder seisoenale aanpassing) deur gebruik te maak van die opsie inflasie-aanpassing in die vooruitskatting prosedure. Die toepaslike quotinflationquot (persentasie groei) koers per periode kan geskat word as die helling koëffisiënt in 'n lineêre tendens model toegerus om die data in samewerking met 'n natuurlike logaritme transformasie, of dit kan op grond van ander, onafhanklike inligting oor die langtermyn groeivooruitsigte . (Terug na bo.) Browns Lineêre (dws dubbel) Eksponensiële glad die SMA modelle en SES modelle aanvaar dat daar geen tendens van enige aard in die data (wat gewoonlik OK of ten minste nie-te-sleg vir 1- stap-ahead voorspellings wanneer die data is relatief raserig), en hulle kan verander word om 'n konstante lineêre tendens inkorporeer soos hierbo getoon. Wat van kort termyn tendense As 'n reeks vertoon 'n wisselende koers van groei of 'n sikliese patroon wat uitstaan duidelik teen die geraas, en as daar 'n behoefte aan meer as 1 tydperk wat voorlê voorspel, dan skatting van 'n plaaslike tendens kan ook wees n probleem. Die eenvoudige eksponensiële gladstryking model veralgemeen kan word na 'n lineêre eksponensiële gladstryking (LES) model wat plaaslike begrotings van beide vlak en tendens bere te kry. Die eenvoudigste-time wisselende tendens model is Browns lineêr eksponensiële gladstryking model, wat twee verskillende reëlmatige reeks wat op verskillende punte gesentreer in die tyd gebruik. Die vooruitskatting formule is gebaseer op 'n ekstrapolasie van 'n streep deur die twee sentrums. ( 'N meer gesofistikeerde weergawe van hierdie model, Holt8217s, word hieronder bespreek.) Die algebraïese vorm van Brown8217s lineêr eksponensiële gladstryking model, soos dié van die eenvoudige eksponensiële gladstryking model, uitgedruk kan word in 'n aantal verskillende maar ekwivalente vorms. Die quotstandardquot vorm van hierdie model word gewoonlik uitgedruk as volg: Laat S dui die enkel-stryk reeks verkry deur die toepassing van eenvoudige eksponensiële gladstryking om reeks Y. Dit is, is die waarde van S op tydperk t gegee word deur: (Onthou dat, onder eenvoudige eksponensiële gladstryking, dit sou die voorspelling vir Y by tydperk T1 wees) Dan Squot dui die dubbel-stryk reeks verkry deur die toepassing van eenvoudige eksponensiële gladstryking (met behulp van dieselfde 945) tot reeks S:. ten slotte, die voorspelling vir Y tk. vir enige kgt1, word gegee deur: Dit lewer e 1 0 (dit wil sê kul n bietjie, en laat die eerste skatting gelyk wees aan die werklike eerste waarneming), en e 2 Y 2 8211 Y 1. waarna voorspellings gegenereer met behulp van die vergelyking hierbo. Dit gee dieselfde toegerus waardes as die formule gebaseer op S en S indien laasgenoemde is begin met behulp van S 1 S 1 Y 1. Hierdie weergawe van die model gebruik word op die volgende bladsy wat 'n kombinasie van eksponensiële gladstryking met seisoenale aanpassing illustreer. Holt8217s Lineêre Eksponensiële Smoothing Brown8217s LES model bere plaaslike begrotings van vlak en tendens deur glad die onlangse data, maar die feit dat dit nie so met 'n enkele glad parameter plaas 'n beperking op die data patrone wat dit in staat is om aan te pas: die vlak en tendens word nie toegelaat om wissel op onafhanklike tariewe. Holt8217s LES model spreek hierdie kwessie deur die insluiting van twee glad konstantes, een vir die vlak en een vir die tendens. Te eniger tyd t, soos in Brown8217s model, die daar is 'n skatting L t van die plaaslike vlak en 'n skatting T t van die plaaslike tendens. Hier is hulle rekursief bereken vanaf die waarde van Y op tydstip t en die vorige raming van die vlak en tendens waargeneem deur twee vergelykings wat eksponensiële gladstryking afsonderlik van toepassing op hulle. As die geskatte vlak en tendens op tydstip t-1 is L t82091 en T t-1. onderskeidelik, dan is die voorspelling vir Y tshy wat op tydstip t-1 sal gemaak is gelyk aan L t-1 T T-1. Wanneer die werklike waarde is waargeneem, is die opgedateer skatting van die vlak rekursief bereken deur interpol tussen Y tshy en sy voorspelling, L t-1 T T-1, die gebruik van gewigte van 945 en 1- 945. Die verandering in die geskatte vlak, naamlik L t 8209 L t82091. geïnterpreteer kan word as 'n lawaaierige meting van die tendens op tydstip t. Die opgedateer skatting van die tendens is dan rekursief bereken deur interpol tussen L t 8209 L t82091 en die vorige skatting van die tendens, T t-1. die gebruik van gewigte van 946 en 1-946: Die interpretasie van die tendens-glad konstante 946 is soortgelyk aan dié van die vlak glad konstante 945. Models met klein waardes van 946 aanvaar dat die tendens verander net baie stadig met verloop van tyd, terwyl modelle met groter 946 aanvaar dat dit vinniger is om te verander. 'N Model met 'n groot 946 is van mening dat die verre toekoms is baie onseker, omdat foute in die tendens-skatting word baie belangrik wanneer voorspel meer as een tydperk wat voorlê. (Terug na bo.) Die smoothing konstantes 945 en 946 kan in die gewone manier word beraam deur die vermindering van die gemiddelde kwadraat fout van die 1-stap-ahead voorspellings. Wanneer dit in Stat Graphics gedoen, die skattings uitdraai om te wees 945 0.3048 en 946 0,008. Die baie klein waarde van 946 beteken dat die model veronderstel baie min verandering in die tendens van een tydperk na die volgende, so basies hierdie model is besig om 'n langtermyn-tendens skat. Volgens analogie met die idee van die gemiddelde ouderdom van die data wat gebruik word in die skatte van die plaaslike vlak van die reeks, die gemiddelde ouderdom van die data wat gebruik word in die skatte van die plaaslike tendens is eweredig aan 1/946, hoewel nie presies gelyk aan Dit. In hierdie geval is dit blyk 1 / 0,006 125. Dit isn8217t n baie presiese aantal sover die akkuraatheid van die skatting van 946 isn8217t regtig 3 desimale plekke te wees, maar dit is van dieselfde algemene orde van grootte as die steekproefgrootte van 100 , so hierdie model is gemiddeld oor 'n hele klomp van die geskiedenis in die skatte van die tendens. Die voorspelling plot hieronder toon dat die LES model skat 'n effens groter plaaslike tendens aan die einde van die reeks as die konstante tendens geskat in die SEStrend model. Ook waarvan die beraamde waarde van 945 is byna identies aan die een wat deur die pas van die SES model met of sonder tendens, so dit is amper dieselfde model. Nou, doen hierdie lyk redelike voorspellings vir 'n model wat veronderstel is om te beraming 'n plaaslike tendens As jy hierdie plot 8220eyeball8221, dit lyk asof die plaaslike tendens afwaarts gedraai aan die einde van die reeks: Wat het die parameters van hierdie model gebeur is beraam deur die vermindering van die kwadraat fout van 1-stap-ahead voorspellings, nie langer termyn voorspellings, in welke geval die tendens 'n groot verskil doesn8217t maak. As alles wat jy is op soek na is 1-stap-ahead foute, is jy nie sien die groter prentjie van tendense oor (sê) 10 of 20 periodes. Ten einde hierdie model meer in harmonie te kry met ons oogbal ekstrapolasie van die data, kan ons met die hand die tendens-glad konstante pas sodat dit 'n korter basislyn vir tendens skatting. Byvoorbeeld, as ons kies om te stel 946 0.1, dan is die gemiddelde ouderdom van die gebruik in die skatte van die plaaslike tendens data is 10 periodes, wat beteken dat ons die gemiddeld van die tendens oor daardie laaste 20 periodes of so. Here8217s wat die voorspelling plot lyk asof ons '946 0.1 terwyl 945 0.3. Dit lyk intuïtief redelike vir hierdie reeks, maar dit is waarskynlik gevaarlik om hierdie tendens te ekstrapoleer nie meer as 10 periodes in die toekoms. Wat van die fout statistieke Hier is 'n model vergelyking vir die twee modelle hierbo asook drie SES modelle getoon. Die optimale waarde van 945.Vir die SES model is ongeveer 0,3, maar soortgelyke resultate (met 'n bietjie meer of minder 'n responsiewe ingesteldheid, onderskeidelik) verkry met 0,5 en 0,2. (A) Holts lineêre exp. glad met alfa 0,3048 en beta 0,008 (B) Holts lineêre exp. glad met alfa 0,3 en beta 0,1 (C) Eenvoudige eksponensiële gladstryking met alfa 0,5 (D) Eenvoudige eksponensiële gladstryking met alfa 0,3 (E) Eenvoudige eksponensiële gladstryking met alfa 0,2 hul statistieke is byna identies, so ons can8217t regtig die keuse te maak op die basis van 1-stap-ahead voorspelling foute binne die data monster. Ons het om terug te val op ander oorwegings. As ons glo dat dit sinvol om die huidige tendens skatting van wat die afgelope 20 periodes of so gebeur baseer, kan ons 'n saak vir die LES model met 945 0.3 en 946 0.1 maak. As ons wil hê agnostikus te wees oor die vraag of daar 'n plaaslike tendens, dan een van die SES modelle makliker om te verduidelik kan wees en sou ook vir meer middel-of-the-road voorspellings vir die volgende 5 of 10 periodes. (Terug na bo.) Watter tipe tendens-ekstrapolasie die beste: horisontale of lineêre empiriese bewyse dui daarop dat, indien die data is reeds aangepas (indien nodig) vir inflasie, dan is dit dalk onverstandig om kort termyn lineêre ekstrapoleer wees tendense baie ver in die toekoms. Tendense duidelik vandag mag verslap in die toekoms as gevolg van uiteenlopende oorsake soos produk veroudering, toenemende mededinging en sikliese afswaai of opwaartse fases in 'n bedryf. Om hierdie rede, eenvoudige eksponensiële gladstryking voer dikwels beter out-of-monster as wat dit andersins word verwag, ten spyte van sy quotnaivequot horisontale tendens ekstrapolasie. Gedempte tendens veranderinge van die lineêre eksponensiële gladstryking model word ook dikwels gebruik in die praktyk om 'n aantekening van konserwatisme in te voer in die tendens projeksies. Die gedempte-tendens LES model geïmplementeer kan word as 'n spesiale geval van 'n ARIMA model, in die besonder, 'n ARIMA (1,1,2) model. Dit is moontlik om vertrouensintervalle rondom langtermyn voorspellings wat deur eksponensiële gladstryking modelle bereken deur die oorweging van hulle as spesiale gevalle van ARIMA modelle. (Pasop: nie alle sagteware bereken vertrouensintervalle vir hierdie modelle korrek.) Die breedte van die vertrouensintervalle hang af van (i) die RMS fout van die model, (ii) die tipe glad (eenvoudige of lineêr) (iii) die waarde (s) van die smoothing konstante (s) en (iv) die aantal periodes voor jy voorspel. In die algemeen, die tussenposes versprei vinniger as 945 kry groter in die SES model en hulle uitgebrei, sodat baie vinniger as lineêre, eerder as eenvoudige smoothing gebruik. Hierdie onderwerp word verder in die ARIMA modelle deel van die notas bespreek. (Terug na bo.) Deur Pan Hui, Jon Crow Croft, Eiko Yoneki - in Proc. ACM MobiHoc. 2008. In hierdie vraestel ons soek om ons begrip van menslike mobiliteit te verbeter in terme van sosiale strukture, en om hierdie strukture te gebruik in die ontwerp van versending algoritmes vir Pocket aangeskakel netwerke (PSNs). Neem menslike mobiliteit spore van die werklike wêreld, ontdek ons dat menslike interaksie is heteroge. In hierdie vraestel ons soek om ons begrip van menslike mobiliteit te verbeter in terme van sosiale strukture, en om hierdie strukture te gebruik in die ontwerp van versending algoritmes vir Pocket aangeskakel netwerke (PSNs). Neem menslike mobiliteit spore van die werklike wêreld, ontdek ons dat menslike interaksie is skeef, beide in terme van hubs (gewilde individue) en groepe of gemeenskappe. Ons stel 'n sosiale gebaseer ekspedisie algoritme, borrel, wat empiries aangetoon om die ekspedisie doeltreffendheid te verbeter aansienlik in vergelyking met onbewus ekspedisie skemas en as profeet algoritme. Ons wys ook hoe hierdie algoritme in 'n verspreide manier, wat toon dat dit in die gedesentraliseerde omgewing van PSNs toepassing geïmplementeer kan word. vensters, soos van gister tot nou toe, bereken dan die gemiddelde graad vir elke 6 uur. Ons noem hierdie benadering die kumulatiewe venster (C-venster). Hierdie tegniek is soortgelyk aan eksponensiële gladstryking -31--, wat ons sal ondersoek in verdere werk. Ons sal verder wys in Afdeling 6 daardie graad, S-venster, en C-venster kan die pre-bereken sentraliteit benader redelik goed en die sentraliteit gemeet. deur Pan Hui, Jon Crow Croft, Eiko Yoneki - IEEE Transactions on Mobile Computing. AbstractThe toenemende penetrasie van smart toestelle met netwerk vermoë vorm roman netwerke. Sulke netwerke, ook bekend as sak aangeskakel netwerke (PSNs), is met tussenposes verbind en verteenwoordig 'n paradigmaskuif van versending data in 'n ad hoc wyse. Die sosiale struktuur en interacti. AbstractThe toenemende penetrasie van smart toestelle met netwerk vermoë vorm roman netwerke. Sulke netwerke, ook bekend as sak aangeskakel netwerke (PSNs), is met tussenposes verbind en verteenwoordig 'n paradigmaskuif van versending data in 'n ad hoc wyse. Die sosiale struktuur en interaksie van die gebruikers van sulke toestelle dikteer die prestasie van routing protokolle in PSNs. Aan die einde het sosiale inligting is 'n noodsaaklike metrieke vir die ontwerp van versending algoritmes vir sulke tipes netwerke. Vorige metodes staatgemaak op gebou en opdatering routing tafels om te gaan met 'n dinamiese netwerk voorwaardes. Aan die negatiewe kant, het dit reeds gewys dat sulke benaderings uiteindelik 'n koste oneffektief as gevolg van die gedeeltelike opname van die verbygaande netwerk gedrag. 'N meer belowende benadering sou wees om die intrinsieke eienskappe van sulke netwerke te vang en aan te wend hulle in die ontwerp van routing algoritmes. In hierdie vraestel, te ontgin ons twee sosiale en strukturele statistieke, naamlik sentraliteit en gemeenskap, die gebruik van werklike menslike mobiliteit spore. Die bydraes van hierdie vraestel is tweeledig. In die eerste plek het ons ontwerp en borrel, 'n roman-sosiale gebaseer ekspedisie algoritme, wat die genoemde statistieke gebruik om lewering prestasie te verbeter evalueer. Tweedens, ons empiries bewys dat borrel aansienlik prestasie ekspedisie kan verbeter in vergelyking met 'n aantal voorheen voorgestelde algoritmes insluitende die benchmarking geskiedenis-gebaseerde profeet algoritme, en sosiale gebaseer ekspedisie SimBet algoritme. Indeks TermsSocial netwerke, stuur algoritmes, vertraging-verdraagsaam netwerke,-sak aangeskakel netwerke, sentraliteit, gemeenskap opsporing. 1 erday Tot nou toe dan bereken die gemiddelde graad vir elke 6 uur. Ons noem hierdie benadering kumulatiewe venster (C-venster). Hierdie tegniek is soortgelyk aan 'n statistiek tegniek genoem eksponensiële gladstryking -24-- en ons wil graag verdere teoretiese ondersoek te doen. Ons kan sien uit Fig. 21 dat die S-venster benadering weerspieël meer onlangse konteks, en bereik 'n maksimum van 4 persent verbetering in dienslewering. Jan G die Gooijer, Rob J Hyndman - International Journal of Forecasting. Abstract: Ons kyk na die afgelope 25 jaar van navorsing oor tydreeks vooruitskatting. In hierdie silwer jubileum kwessie, ons natuurlik na vore te bring resultate gepubliseer in tydskrifte deur die Internasionale Instituut vir Voorspellers (Journal of Vooruitskatting 19821985 International Journal of Vooruitskatting 19852005). Abstract: Ons kyk na die afgelope 25 jaar van navorsing oor tydreeks vooruitskatting. In hierdie silwer jubileum kwessie, ons natuurlik na vore te bring resultate gepubliseer in tydskrifte deur die Internasionale Instituut vir Voorspellers (Journal of Vooruitskatting 19821985 International Journal of Vooruitskatting 19852005). Gedurende hierdie tydperk, meer as 'n derde van alle vraestelle verskyn in hierdie betrokke tydreeks vooruitskatting tydskrifte. Ons hersien ook hoogs invloedryke werke op tydreeks vooruitskatting wat elders in hierdie tydperk gepubliseer. Enorme vordering gemaak is in baie gebiede, maar ons vind dat daar 'n groot aantal onderwerpe in die behoefte van verdere ontwikkeling. Ons sluit af met kommentaar deur Yuhong Yang - Ekonometriese teorie. 2004. Ons bestudeer paar metodes van die kombinasie van prosedures vir die voorspelling 'n kontinue stogastiese veranderlike. Statistiese perke risiko onder die vierkante fout verlies verkry onder ligte distributionele aannames oor die toekoms, gegewe die huidige buite inligting en die afgelope waarnemings. Die risiko perke wys dat. Ons bestudeer paar metodes van die kombinasie van prosedures vir die voorspelling 'n kontinue stogastiese veranderlike. Statistiese perke risiko onder die vierkante fout verlies verkry onder ligte distributionele aannames oor die toekoms, gegewe die huidige buite inligting en die afgelope waarnemings. Die risiko perke wys dat die gekombineerde voorspelling bereik outomaties die beste prestasie onder die kandidaat prosedures tot 'n konstante faktor en 'n toevoeging straf termyn. In die tweede kwartaal van die tempo van konvergensie, die gekombineerde voorspelling voer asook as 'n mens weet watter kandidaat vooruitskatting prosedure is die beste in advance. Empiriese studies dui die kombinasie van prosedures kan soms verbeter akkuraatheid vooruitskatting in vergelyking met die oorspronklike prosedures. Risiko grense afgelei om teoreties te kwantifiseer die potensiaal gewin en prys vir lineêr kombinasie voorspellings vir verbetering. Die resultaat ondersteun die empiriese bevinding dat dit nie outomaties 'n goeie idee om voorspellings te kombineer. 'N blinde kombinasie kan prestasie dramaties verneder weens die ongewenste groot variasie in die skatte van die beste kombinasie van gewigte. 'N outomatiese kombinasie metode word in teorie 'n balans te vind tussen die potensiële wins en die kompleksiteit straf (die prys vir die kombinasie van) om voordeel te trek (indien enige) van yl kombinasie en om die beste prestasie in stand te hou (in persentasie) onder die kandidaat vooruitskatting te bereik prosedures as lineêre of yl kombinasie help nie. deur Shawndra Hill, Deepak K. Agarwal, Robert Bell, Chris Volinsky - Journal of Computational en Grafiese Statistiek. 2006. 'N dinamiese netwerk is 'n spesiale tipe netwerk wat bestaan uit verwante transaksies-sers wat ontwikkel interaksie het herhaal. Data op 'n groot dinamiese netwerke soos telekommunikasie netwerke en die Internet is deurlopend. Maar wat dinamiese netwerke op 'n wyse wat bevorderlik is vir effic. 'N dinamiese netwerk is 'n spesiale tipe netwerk wat bestaan uit verwante transaksies-sers wat ontwikkel interaksie het herhaal. Data op 'n groot dinamiese netwerke soos telekommunikasie netwerke en die Internet is deurlopend. Maar wat dinamiese netwerke op 'n wyse wat bevorderlik is vir doeltreffende grootskaalse analise is 'n uitdaging. In hierdie artikel, ons verteenwoordig dinamiese grafieke met behulp van 'n datastruktuur wat in 'n vorige artikel. Ons beveel die verteenwoordiging want dit is verantwoordelik vir die Evo-lutie van verhoudings tussen partye deur die tyd, verlaag geraas by die plaaslike Transactor vlak, en maak voorsiening vir die verwydering van ou verhoudings. Ons werk verbeter op hul heuristiese argumente deur die formalisering van die verteenwoordiging met drie verstelbare pa-rameters. Deur dit te doen, ontwikkel ons 'n generiese raamwerk vir evaluering en tuning enige dinamiese grafiek. Ons wys dat die stoor spaar benaderings wat betrokke is by die verteen-diger het geen invloed op voorspelbare prestasie, en tipies verbeter. Ons motiveer ons benadering met behulp van 'n opsporing van bedrog voorbeeld van die telekommunikasiebedryf, en wys dat ons gepubliseerde resultate op die opsporing van bedrog taak kan oortref. Daarbenewens bied ons 'n voorlopige ontleding op die web logs en e-pos netwerke. wat die huidige grafiek. Hierdie vorm van gewig funksie is gerieflik in die sin dat Aand (l) uitgedruk kan word in herhaling vorm:. Hierdie vorm is 'n bekende in die statistieke as eksponensiële gladstryking -30--. Dit bied 'n gladde dinamiese evolusie van GT. Die iteratiewe aard van die opdatering stel ons in staat om die inligting uit al die vorige tydperke te neem sonder inagneming van die bestuur en storag. deur Ilan Alon, Min Qi, Robert J. Sadowski - Journal of kleinhandel en verbruikers Services. 2001. Soos baie ander ekonomiese tydreekse, VSA totale kleinhandelverkope het 'n sterk tendens en seisoenale patrone. Hoe om die beste model en voorspel hierdie patrone het 'n jare lange probleem in die tyd-reeks ontleding nie. Hierdie artikel vergelyk artiquotcial neurale netwerke en tradisionele metodes, insluitende die winter. Soos baie ander ekonomiese tydreekse, VSA totale kleinhandelverkope het 'n sterk tendens en seisoenale patrone. Hoe om die beste model en voorspel hierdie patrone het 'n jare lange probleem in die tyd-reeks ontleding nie. Hierdie artikel vergelyk artiampquotcial neurale netwerke en tradisionele metodes insluitend Winters eksponensiële gladstryking, BoxJenkins ARIMA model, en meerveranderlike regressie. Die resultate dui daarop dat gemiddeld Anns vaar goed in verhouding tot die meer tradisionele statistiese metodes, gevolg deur die BoxJenkins model. Ten spyte van sy eenvoud, is die winter model getoon om 'n lewensvatbare metode vir meervoudige stap voorspelling onder relatief stabiele ekonomiese toestande wees. Die afgeleide ontleding toon dat die neurale netwerk model is in staat om die dinamiese lineêre tendens en deur George ATHANASOPOULOS, Rob J. Hyndman vang. In hierdie vraestel, het ons 'n model en voorspel Australiese binnelandse vraag toerisme. Ons gebruik 'n regressie raamwerk om belangrike ekonomiese verhoudings vir binnelandse vraag toerisme skat. Ons identifiseer ook die impak van wêreldgebeure soos die 2000 Olimpiese Spele in Sydney en die 2002 Bali bomme op Australiese koepels. In hierdie vraestel, het ons 'n model en voorspel Australiese binnelandse vraag toerisme. Ons gebruik 'n regressie raamwerk om belangrike ekonomiese verhoudings vir binnelandse vraag toerisme skat. Ons identifiseer ook die impak van wêreldgebeure soos die 2000 Olimpiese Spele in Sydney en die 2002 Bali bomme op Australiese binnelandse toerisme. Om die tyd reeks aard van die data te verken, gebruik ons innovasies toestand modelle om te voorspel binnelandse vraag toerisme. Die kombinasie van hierdie twee raamwerke, bou ons innovasies toestand modelle met eksogene veranderlikes. Hierdie modelle is in staat om die tydreeks dinamika in die data, sowel as die ekonomiese en ander verhoudings te vang. Ons wys dat hierdie modelle te klop alternatiewe benaderings vir 'n kort termyn vooruitskatting en vervaardig ook sinvolle langtermyn voorspellings. Die voorspellings word vergelyk met die amptelike Australiese regering voorspellings, wat gevind word meer optimisties as ons voorspellings te wees. er van alle vlakke van onderwys. 3.2. Eksponensiële gladstryking via innovasies toestand modelle eksponensiële gladstryking is in die laat 1950's voorgestel (sien die pioniers werk van Brown, 1959 Holt, 1957 - Winters, 1960--) en het 'n paar van die mees suksesvolle voorspelling metodes gemotiveer. Voorspellings geproduseer met behulp van eksponensiële gladstryking metodes is geweegde gemiddeldes van verlede waarnemings, met die gewigte verrottende expone. deur Sarah Gelper, Christophe Croux, Sarah Gelper, Roland Fried, Christophe Croux. 2007. Robuuste weergawes van die eksponensiële en Holt-Winters glad metode vir die voorspelling aangebied. Hulle is geskik vir die voorspelling eenveranderlike tydreekse in teenwoordigheid van uitskieters. Die robuuste eksponensiële en Holt-Winters glad metodes word as 'n rekursiewe opdatering skema. Beide die updat. Robuuste weergawes van die eksponensiële en Holt-Winters glad metode vir die voorspelling aangebied. Hulle is geskik vir die voorspelling eenveranderlike tydreekse in teenwoordigheid van uitskieters. Die robuuste eksponensiële en Holt-Winters glad metodes word as 'n rekursiewe opdatering skema. Beide die update vergelyking en die keuse van die glad parameters robustied. Dit robuuste metode is gelykstaande aan 'n bepaalde vorm van die robuuste Kalman lter in 'n plaaslike lineêre tendens model. 'N simulasie studie vergelyk die sterk en klassieke voorspellings. Die aangebied metode gevind om goeie voorspelling prestasie vir tydreekse met en sonder uitskieters, asook vir vetstert tydreekse het. Die metode word geïllustreer met behulp van werklike data inkorporeer tendense en seisoenale eects. deur Steffen Unkel, C. Paddy Farrington, Paul H. Garthwaite, Chris Robertson, Nick Andrews. Ongewone trosse van siekte moet vinnig opgespoor word vir effektiewe openbare gesondheid intervensies in te voer. Oor die afgelope dekade is daar 'n oplewing in belangstelling in statistiese metodes vir die vroeë opsporing van aansteeklike siektes uitbreek is. Dit groei in belang het aanleiding gegee tot baie nuwe gegee. Ongewone trosse van siekte moet vinnig opgespoor word vir effektiewe openbare gesondheid intervensies in te voer. Oor die afgelope dekade is daar 'n oplewing in belangstelling in statistiese metodes vir die vroeë opsporing van aansteeklike siektes uitbreek is. Dit groei in belang het aanleiding gegee tot baie nuwe metodologiese werk gegee, wat wissel oor die hele spektrum van statistiese metodes. Hierdie vraestel bied 'n omvattende hersiening van die statistiese benaderings wat voorgestel is. Aansoeke om beide laboratorium en sindromiese data toesig word aan die verskillende metodes te illustreer. e die tendens en seisoenale komponent. Twee algemene tydreekse metodes gebruik in toesig is eenvoudig eksponensiële gladstryking (bv Healy 1983 Ngo et al. 1996) en die Holt-Winters prosedure (Holt 1957 - Winters 1960--). Eenvoudige eksponensiële gladstryking verseker die data het geen tendens of seisoenaliteit. Dit vorm voorspellings deur 'n geweegde gemiddelde van die verlede waarnemings, waar die gewigte te verminder eksponensieel die Furt. deur Eiko Yoneki, Pan Hui, Jon Crow Croft - Bio-geïnspireerde Computing en Kommunikasie. Abstract. Die opkoms van die vertraging Verdraagsaam netwerke (DTNs) het gelei tot 'n nuwe generasie van draadlose netwerk. Nuwe kommunikasie paradigmas, wat dinamiese onderlinge as mense mekaar opportunisties teëkom, lei tot 'n wêreld waar digitale verkeer makliker vloei. Ons FO. Abstract. Die opkoms van die vertraging Verdraagsaam netwerke (DTNs) het gelei tot 'n nuwe generasie van draadlose netwerk. Nuwe kommunikasie paradigmas, wat dinamiese onderlinge as mense mekaar opportunisties teëkom, lei tot 'n wêreld waar digitale verkeer makliker vloei. Ons fokus op humanto-menslike kommunikasie in omgewings wat die eienskappe van sosiale netwerke te stal. Hierdie artikel beskryf ons studie van inligting vloei tydens epidemie versprei in so 'n dinamiese menslike netwerke, 'n onderwerp wat baie probleme met netwerk-gebaseerde epidemiologie deel. Ons verken middelpunt knope uit die werklike wêreld verbinding spore en wys die invloed daarvan op die epidemie die eienskappe van inligting voortplanting te demonstreer. per 6 uur). Ons het 'n 6-uur-tyd venster op grond van ons aanvoeling dat die daaglikse lewe is verdeel in 4 hoof tydperke: oggend, middag, aand en nag. Dit is soortgelyk aan die benadering in -33-- beskryf. Dit is egter sensitief vir die aanvang van die tyd venster op verskillende absolute tye van die dag. Soos Fig. 5 toon, kan die dag siklus 'n meer doeltreffende tyd venster in die stedelike ruimte wees. RANK Hub: Die fr. Forecasting Verkope deur eksponensieel Geweegde Moving Gemiddeldes Nota: hersien altyd jou verwysings en maak die nodige regstellings voor gebruik. Aandag te gee aan name, hoofletters, en datums. Beskrywing: Bestuurswetenskappe is 'n kruis-funksionele, multidissiplinêre ondersoek na vooruitgang en oplossings ondersteun verbeterde strategiese beplanning en bestuur wetenskap. Sluit relevante bydraes uit verskillende velde: Rekeningkunde en Finansies Besigheid strategie besluit analise Inligtingstelsels vervaardiging en verspreiding Bemarking Wiskundige programmering en netwerke Organisasie prestasie in die openbare sektor aansoeke RD / innovasie stogastiese modelle en simulasie strategie en ontwerp Voorsieningskettingbestuur Dekking: 1954-2010 (Vol. 1, No 1 -. Vol 56, No 12) die bewegende muur verteenwoordig die tydperk tussen die laaste uitgawe beskikbaar in JSTOR en die mees onlangs gepubliseerde uitgawe van 'n tydskrif. Beweeg mure is oor die algemeen verteenwoordig in jare. In seldsame gevalle, het 'n uitgewer verkies om 'n nul beweeg muur, so hul huidige kwessies is beskikbaar in JSTOR kort ná publikasie. Let wel: By die berekening van die bewegende muur, is die huidige jaar nie getel nie. Byvoorbeeld, as die huidige jaar is 2008 en 'n tydskrif het 'n 5 jaar beweeg muur, artikels van die jaar 2002 is beskikbaar. Ingevolge die bewegende Wall Vaste mure Verwante: Journals met geen nuwe volumes bygevoeg om die argief. Geabsorbeer: Journals wat gekombineer word met 'n ander titel. Voltooi: Journals wat nie meer gepubliseer word of dat is gekombineer met 'n ander titel. Onderwerpe: Bestuur van organisasiegedrag, Bedryfsekonomie, Besigheid Voorskou nie beskikbaar Abstract Die toenemende gebruik van rekenaars vir gemeganiseerde voorraadbeheer en produksie beplanning het daarmee het die behoefte aan eksplisiete voorspellings van verkope en gebruik vir individuele produkte en materiale. Hierdie voorspellings moet gedoen word op 'n roetine basis vir duisende produkte, sodat hulle vinnig moet word, en, beide in terme van die berekening van tyd en inligting stoor, goedkoop moet hulle reageer op veranderende omstandighede wees. Die vraestel bied 'n metode van vooruitskatting verkope wat hierdie gewenste eienskappe het, en wat in terme van vermoë om te voorspel vergelyk gunstig met ander, meer tradisionele metodes. Verskeie modelle van die eksponensiële vooruitskatting stelsel word aangebied saam met 'n paar voorbeelde van toepassing. Page Thumbnails
No comments:
Post a Comment