R Moving Average Prediction

Demonstração Médica em Movimento Introdução. Como você pode imaginar, estamos olhando algumas das abordagens mais primitivas da previsão. Mas espero que este seja, pelo menos, uma introdução útil a algumas das questões de informática relacionadas à implementação de previsões em planilhas. Nesse sentido, continuaremos começando no início e começaremos a trabalhar com as previsões de média móvel. Previsões médias móveis. Todos estão familiarizados com as previsões da média móvel, independentemente de acreditarem estar ou não. Todos os estudantes universitários fazem-no o tempo todo. Pense nos resultados do teste em um curso onde você terá quatro testes durante o semestre. Vamos assumir que você obteve um 85 no seu primeiro teste. O que você prever para a sua segunda pontuação de teste O que você acha que seu professor prevê para o seu próximo resultado do teste? O que você acha que seus amigos podem prever para o próximo resultado do teste? O que você acha que seus pais podem prever para a próxima pontuação do teste Independentemente de Todos os blabbing que você pode fazer para seus amigos e pais, eles e seu professor provavelmente esperam que você consiga algo na área dos 85 que você acabou de receber. Bem, agora vamos assumir que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você se sobreestimar e imaginar que você pode estudar menos para o segundo teste e então você obtém um 73. Agora, o que todos os interessados ​​e desinteressados ​​vão Preveja que você obtenha seu terceiro teste. Existem duas abordagens muito prováveis ​​para que eles desenvolvam uma estimativa, independentemente de compartilharem com você. Eles podem dizer para si mesmos, esse cara está sempre soprando fumaça sobre seus inteligentes. Ele vai ter outro 73 se tiver sorte. Talvez os pais tentem ser mais solidários e dizer, muito, até agora você obteve um 85 e um 73, então talvez você devesse entender sobre obter um (85 73) 2 79. Eu não sei, talvez se você fez menos festa E wessging wagging a doninha em todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudando você poderia obter uma pontuação mais alta. Quantas dessas estimativas são, na verdade, as previsões médias móveis. O primeiro está usando apenas o seu resultado mais recente para prever seu desempenho futuro. Isso é chamado de previsão média móvel usando um período de dados. O segundo também é uma previsão média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos assumir que todas essas pessoas que estão se abalando na sua mente gostaram de irritá-lo e você decide fazer bem no terceiro teste por suas próprias razões e colocar uma pontuação maior na frente do quotalliesquot. Você faz o teste e sua pontuação é realmente um 89. Todos, incluindo você, estão impressionados. Então, agora você começa o teste final do semestre e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todos a fazer suas previsões sobre como você fará no último teste. Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você possa ver o padrão. O que você acredita é o Whistle mais preciso enquanto trabalhamos. Agora, retornamos à nossa nova empresa de limpeza, iniciada pela sua meia-irmã, chamado Whistle While We Work. Você tem alguns dados de vendas anteriores representados pela seção a seguir de uma planilha. Primeiro apresentamos os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula celular para as outras células C7 até C11. Observe como a média se move sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão. Você também deve notar que nós realmente não precisamos fazer as previsões para os períodos passados ​​para desenvolver nossa previsão mais recente. Isso é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial. Eu incluí o quotpast predictionsquot porque nós os usaremos na próxima página da web para medir a validade da previsão. Agora eu quero apresentar os resultados análogos para uma previsão média móvel de dois períodos. A entrada para a célula C5 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula celular para as outras células C6 até C11. Observe como agora apenas as duas peças históricas mais recentes são usadas para cada previsão. Mais uma vez, incluí as predições quotpast para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são importantes para aviso prévio. Para uma previsão média móvel de m-período, apenas os valores de dados m mais recentes são usados ​​para fazer a previsão. Nada mais é necessário. Para uma previsão média móvel de m-período, ao fazer quotpast predictionsquot, observe que a primeira previsão ocorre no período m 1. Essas duas questões serão muito significativas quando desenvolvamos nosso código. Desenvolvendo a função de média móvel. Agora precisamos desenvolver o código para a previsão média móvel que pode ser usada de forma mais flexível. O código segue. Observe que as entradas são para o número de períodos que deseja usar na previsão e na matriz de valores históricos. Você pode armazená-lo em qualquer livro que desejar. Função MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) As Single Declarando e inicializando variáveis ​​Dim Item As Variant Dim Counter As Integer Dim Accumulation As Single Dim HistoricalSize As Integer Inicializando variáveis ​​Counter 1 Accumulation 0 Determinando o tamanho da matriz histórica HistoricalSize Historical. Count para o contador 1 para NumberOfPeriods Acumulando o número apropriado dos valores mais recentes anteriormente observados Histórico de acumulação de acumulação (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods O código será explicado na aula. Você deseja posicionar a função na planilha para que o resultado do cálculo apareça onde deveria gostar do seguinte. Como você definiu a freqüência como 24, suponho que você está trabalhando com 24 horas (diariamente) por ciclo e, portanto, tem aproximadamente 2 ciclos em seu conjunto de dados histórico. De um modo geral, trata-se de dados de amostra limitados para iniciar uma previsão de séries temporais. Eu recomendaria obter um pouco mais de dados e, então, você pode fazer o modelo de previsão novamente. Quanto mais dados você tiver, melhor irá capturar a sazonalidade e assim prever valores futuros. Com algoritmos automáticos disponíveis limitados, como o auto. arima geralmente padrão para algo semelhante às médias móveis. Seu conjunto de dados merece algo melhor do que as médias móveis, pois há alguma sazonalidade no ciclo. Há uma série de algoritmos de previsão que poderiam ajudá-lo a obter a forma avançada em forma de coisas melhores como o Holt-Winters ou outros métodos de suavização exponencial podem ajudar. No entanto, o auto. arima também é uma boa aposta (eu primeiro tentaria ver o que eu posso fazer com esse). Obter mais dados e passar pela mesma rotina irá melhorar seu gráfico. Pessoalmente, eu prefiro o uso da previsão sobre prever os dados parece parecer um pouco mais agradável, bem como o gráfico, pois mostra seus intervalos de confiança. No código, também expandi um pouco os dados, copiando os dois períodos, de modo que obtivemos quatro períodos. Veja o resultado abaixo: respondeu 11 de janeiro às 7:37 Jochem, esta questão é bastante antiga, pode haver algumas mudanças nos pacotes desde que você escreveu sua resposta. Mas quando eu tento seu código, eu ainda consigo uma média móvel simples na previsão. Essas linhas suaves no seu gráfico não estão presentes na minha saída. Eu adicionei mais alguns períodos, mas isso só parece fazer o gráfico mais suave sensor de código 2 lt-runif (240) amostra (0:10, 240, substituir T) sensor2 lt-ts (sensor2, freq 24) fit2 lt-auto. arima (sensor2) fcast2 lt - forecast (fit2) View (fcast2) plot (fcast2) ndash Aakash Gupta Nov 18 15 às 4:55 auto. arima () retorna o melhor modelo ARIMA de acordo com o valor AIC, AICc ou BIC. Com base em seu conjunto de dados de valor, ele provavelmente escolheu um modelo ARMA (1,0) ou AR (1) que, como você pode ver, tende a reverter para a média muito rapidamente. Isso sempre acontecerá com um modelo AR (1) a longo prazo e, portanto, não é muito útil se você quiser prever mais do que alguns passos à frente. Você poderia olhar para ajustar um modelo diferente de modelo, talvez, analisando o acf e o pacf de seus dados de valor. Você precisaria verificar se seu modelo alternativo é adequado para os dados. Respondeu 23 de março às 15h15