Gesentreerde bewegende gemiddelde spss

Ek probeer om bewegende gemiddeldes wat strek van 30 dae (voor bewegende gemiddeldes) met behulp van SPSS 20 vir ongeveer 1200 tickers te bereken. Ek wil graag om te gebruik 'n lus soos: Bereken 30 dae bewegende gemiddelde vir 'n ENKELE sê AAAA of 0001 en stoor dit soos MA30AAAA of MA300001. Kyk weer ENKELE sê AAAB of 0002 en doen soos hierbo. Voortgeduur tot al filmpjes gevang en MA bereken, gered nuwe kolomme. Dink jy ek kan 'n SPSS sintaksis ontwikkel vir daardie. As ek probeer die volgende, ek kry fout waarskuwings. Asseblief kan jy my help om 'n redelik goed gestruktureer sintaksis om my werk te doen. gevra 18 November 12 aan 16:04 Daar was 'n baie soortgelyke vraag vandag op LinkedIn (sien hier of hier vir die antwoord). - Assuming Elke dag teenwoordig presies een keer in jou data, die onderstaande sintaksis sal bereken beweeg jaarlikse totale en gemiddeldes oor elke datum die voorafgaande 29 datums. - As Minder as 29 dae 'n paar datum voorafgegaan het, sal hierdie nuwe veranderlikes nie bereken word vir hierdie datum nie. (IMHO, dit sou misleidende inligting wees.) - Die 2 nuwe veranderlikes sal verskyn in 'n kolom elke maar met 'n paar ekstra lyne jy kan elke waarde tot sy reg kolom sit as desired. Nov 26, 2009 Metode Smoothing merupakan Salah Satu Account Teknik Yang digunakan punte die analise tydreekse (runtun waktu) teller aan memberikan peramalan jangka pendek. Punte melakukan glad (penghalusan) terhadap data, Waardering: MVSA Lalu digunakan teller aan mendapatkan Waardering: Yang dihaluskan teller aan tydreekse. Waardering: Yang Resef dihaluskan ini kemudian diekstrapolasikan teller aan meramal Waardering: MVSA depan. Tehnik Yang Kita kenal punte Metode glad yaitu Eenvoudige bewegende gemiddelde as Eksponensiële glad. Pada Besigtig ini, Saya hanya Akan membahas tentang Eenvoudige bewegende gemiddelde. Eenvoudige bewegende gemiddelde data tydreekse seringkali mengandung ketidakteraturan yang akan menyebabkan prediksi Yang beragam. Teller aan menghilangkan efek Yang Niet diinginkan dari ketidak-teraturan ini, Metode eenvoudige bewegende gemiddelde mengambil beberapa Waardering: Yang sedang diamati, memberikan rataan, dan menggunakannya teller aan memprediksi Waardering: teller aan periode waktu yang akan Datang. Semakin Tinggi Vrae pengamatan Yang dilakukan, Maka pengaruh Metode bewegende gemiddelde Akan lebih Baik. Meningkatkan Vrae observasi Akan menghasilkan Waardering: peramalan Yang lebih Baik Karena IA cenderung meminimalkan efek-efek pergerakan Yang Niet biasa yang muncul pada data. Bewegende gemiddelde juga mempunyai dua kelemahan yaitu memerlukan data MVSA Lalu punte Vrae Besar teller aan ketepatan prediksi, dan-Masinga Masinga observasi punte is toegeken bobot Yang SAMA, ini melanggar bukti empiris bahwa semakin observasi krabbels seharusnya lebih DEKAT dengan Waardering: MVSA depan Maka kepentingan bobotnya Akan meningkat pula. Toepassingsagteware Metode bewegende gemiddelde dengan sagteware IBM SPSS 23 dapat dilihat pada hou voorsien berikut ini: berikut kita memiliki data kunjungan ke Bali dari Januarie 2008 hingga Junie 2015 punte formaat Excel, data diambil dari webwerf Dinas Pariwisata Provinsi Bali: 1. Langkah pertama n basiese memasukkan data ke punte werkblad SPSS 23 sebagai berikut: Data View. (Bagi Yang plaas Nog geen jelas tentang Cara belangrikheid data dari uitblink ke SPSS 23 Alles di stap bahasan ini gtgtgt) 2. Kemudian pada menubar SPSS 23 en kies Transformeer 8211 Skep Tyd Reeks Seperti Gambar: 3. Setelah itu akan muncul Kotak dialoog berikut, kies Besoek dan Klik panah sehingga veranderlike besoek berpindah ke kolom variabel 8211 New variabel di sebelah rechtermuisknop. 4. Setelah itu en kies pada Kotak funksie en kies gesentreer bewegende gemiddelde, term of bisa juga Voor bewegende gemiddelde. 5. Kemudian isikan span dengan 3, dan klik verandering. Span diisi dengan angka 3 artinya mengalami Proses 3 kali glad yang biasa kita kenal juga dengan Geweegde bewegende gemiddelde. Adapun Proses 1 Dan 2 kali glad kita sebut Enkellopend bewegende gemiddelde Dan Double bewegende gemiddelde. Jangan vergeet teller aan Klik verander agar veranderlike visit1 berubah menjadi visi3, kemudian ok. 6. Uitgawe Yang didapat dari Metode gesentreerde bewegende gemiddelde 8211 Geweegde Moving Gemiddelde n basiese sebagai berikut: Dari uitset diatas, dapat diketahui bahwa Kunjungan pada Bulan-Bulan berikutnya dapat kita Alles dari veranderlike baru Yang dihasilkan dari tydreeksanalise Metode gesentreerde bewegende gemiddelde - geweeg beweeg gemiddelde. Demikian juga Jika kita memilih bewegende gemiddelde voor, keduanya merupakan Metode eenvoudige bewegende gemiddelde dengan span 3, Maka hasil peramalannya Akan SAMA. (Yoz) Toepassingsagteware Metode Eksponensiële Smoothing dengan SPSS Akan dibahas pada Besigtig Next gtgtgt Geplaas deur ariyoso Teori amp KONSEP Statistik KONSEP Variabel Kualitatif Dan Kuantitatif Tipe Data Statistik Deskriptif KONSEP Parametrik Dan Nie Parametrik Statistiek Inferensia Penyusunan Hipotesis Teknik Pengukuran Statistik Teknik Monsterneming Sebaran Probabilitas Onopvallende Sebaran Normale Sebaran Binomiaal Sebaran Poisson Transformasi Data Korelasi Bivariat Pemaparan Data Kualitatif dengan Tabulasi Silang nuwe IBM SPSS Ver.23Spreadsheet implementering van seisoenale aanpassing en eksponensiële gladstryking Dit is maklik om seisoenale aanpassing voer en pas eksponensiële gladstryking modelle met behulp van Excel. Die skerm beelde en kaarte hieronder is geneem uit 'n sigblad wat is opgestel om multiplikatiewe seisoenale aanpassing en lineêre eksponensiële gladstryking op die volgende kwartaallikse verkope data van Buitenboord Marine illustreer: Om 'n afskrif van die sigbladlêer self te bekom, kliek hier. Die weergawe van lineêre eksponensiële gladstryking wat hier gebruik sal word vir doeleindes van demonstrasie is Brown8217s weergawe, bloot omdat dit geïmplementeer kan word met 'n enkele kolom van formules en daar is net een glad konstante te optimaliseer. Gewoonlik is dit beter om Holt8217s weergawe dat afsonderlike glad konstantes vir vlak en tendens het gebruik. Die vooruitskatting proses verloop soos volg: (i) die eerste keer die data is seisoenaal-aangepaste (ii) dan voorspellings gegenereer vir die seisoenaal-aangepaste data via lineêre eksponensiële gladstryking en (iii) Ten slotte het die seisoensaangesuiwerde voorspellings is quotreseasonalizedquot om voorspellings vir die oorspronklike reeks te verkry . Die aanpassingsproses seisoenale word in kolomme gedoen D deur G. Die eerste stap in seisoenale aanpassing is om te bereken 'n gesentreerde bewegende gemiddelde (hier opgevoer in kolom D). Dit kan gedoen word deur die gemiddelde van twee een-jaar-wye gemiddeldes wat geneutraliseer deur 'n tydperk relatief tot mekaar. ( 'N kombinasie van twee geneutraliseer gemiddeldes eerder as 'n enkele gemiddelde nodig vir sentrering doeleindes wanneer die aantal seisoene is selfs.) Die volgende stap is om die verhouding te bereken om bewegende gemiddelde --i. e. die oorspronklike data gedeel deur die bewegende gemiddelde in elke tydperk - wat hier uitgevoer word in kolom E. (Dit is ook die quottrend-cyclequot komponent van die patroon genoem, sover tendens en besigheid-siklus effekte kan oorweeg word om almal wat bly nadat gemiddeld meer as 'n geheel jaar se data. natuurlik, maand-tot-maand veranderinge wat nie as gevolg van seisoenale kan bepaal word deur baie ander faktore, maar die 12-maande-gemiddelde glad oor hulle 'n groot mate.) die na raming seisoenale indeks vir elke seisoen word bereken deur die eerste gemiddeld al die verhoudings vir daardie spesifieke seisoen, wat gedoen word in selle G3-G6 behulp van 'n AVERAGEIF formule. Die gemiddelde verhoudings word dan verklein sodat hulle som presies 100 keer die aantal periodes in 'n seisoen, of 400 in hierdie geval, wat gedoen word in selle H3-H6. Onder in kolom F, word VLOOKUP formules wat gebruik word om die toepaslike seisoenale indeks waarde in elke ry van die datatabel voeg, volgens die kwartaal van die jaar wat dit verteenwoordig. Die gesentreerde bewegende gemiddelde en die seisoensaangepaste data beland lyk soos hierdie: Let daarop dat die bewegende gemiddelde lyk tipies soos 'n gladder weergawe van die seisoensaangepaste reeks, en dit is korter aan beide kante. Nog 'n werkblad in dieselfde Excel lêer toon die toepassing van die lineêre eksponensiële gladstryking model om die seisoensaangepaste data, begin in kolom G. 'n Waarde vir die glad konstante (alfa) bo die voorspelling kolom ingeskryf (hier, in sel H9) en vir gerief dit die omvang naam quotAlpha. quot (die naam is opgedra deur die opdrag quotInsert / naam / Createquot.) die LES model is geïnisialiseer deur die oprigting van die eerste twee voorspellings gelyk aan die eerste werklike waarde van die seisoensaangepaste reeks toegeken. Die formule wat hier gebruik word vir die LES voorspelling is die enkel-vergelyking rekursiewe vorm van Brown8217s model: Hierdie formule is in die sel wat ooreenstem met die derde tydperk (hier, sel H15) aangegaan en kopieer af van daar af. Let daarop dat die LES voorspelling vir die huidige tydperk verwys na die twee voorafgaande waarnemings en die twee voorafgaande voorspelling foute, sowel as om die waarde van alfa. So, die voorspelling formule in ry 15 slegs verwys na data wat beskikbaar is in ry 14 en vroeër was. (Natuurlik, as ons wou eenvoudig in plaas van lineêre eksponensiële gladstryking te gebruik, kan ons die SES formule hier vervang in plaas. Ons kan ook gebruik Holt8217s eerder as Brown8217s LES model, wat nog twee kolomme van formules sou vereis dat die vlak en tendens bereken wat gebruik word in die vooruitsig.) die foute word bereken in die volgende kolom (hier, kolom J) deur die aftrekking van die voorspellings van die werklike waardes. Die wortel beteken kwadraat fout is bereken as die vierkantswortel van die variansie van die foute plus die vierkant van die gemiddelde. (Dit volg uit die wiskundige identiteit. MSE afwyking (foute) (gemiddeld (foute)) 2) By die berekening van die gemiddelde en variansie van die foute in hierdie formule, is die eerste twee periodes uitgesluit omdat die model vooruitskatting nie eintlik nie begin totdat die derde tydperk (ry 15 op die sigblad). Die optimale waarde van alfa kan óf gevind word deur die hand verander alfa tot die minimum RMSE is gevind, of anders kan jy die quotSolverquot gebruik om 'n presiese minimering. Die waarde van alfa dat die Solver gevind word hier (alpha0.471) getoon. Dit is gewoonlik 'n goeie idee om die foute van die model (in omskep eenhede) te plot en ook om te bereken en stip hul outokorrelasies by lags van tot een seisoen. Hier is 'n tydreeks plot van die (seisoenaangepaste) foute: Die fout outokorrelasies word bereken deur gebruik te maak van die funksie CORREL () om die korrelasies van die foute te bereken met hulself uitgestel word deur een of meer periodes - besonderhede word in die sigblad model . Hier is 'n plot van die outokorrelasies van die foute by die eerste vyf lags: Die outokorrelasies by lags 1 tot 3 is baie naby aan nul, maar die pen op lag 4 (wie se waarde is 0.35) is 'n bietjie lastig - dit dui daarop dat die seisoenale aanpassing proses het nie heeltemal suksesvol. Maar dit is eintlik net effens betekenisvol. 95 betekenis bands om te toets of outokorrelasies is aansienlik verskil van nul is min of meer plus-of-minus 2 / SQRT (N-k), waar n die steekproefgrootte en k is die lag. Hier N 38 en k wissel van 1 tot 5, so die vierkant-wortel-van-n-minus-k is ongeveer 6 vir almal, en vandaar die perke vir die toets van die statistiese betekenisvolheid van afwykings van nul is min of meer plus - of-minus 2/6, of 0.33. As jy die waarde van alfa wissel met die hand in hierdie Excel model, kan jy die effek op die tydreeks en outokorrelasie erwe van die foute in ag te neem, sowel as op die wortel-gemiddelde-kwadraat fout, wat onder sal wees geïllustreer. Aan die onderkant van die sigblad, is die voorspelling formule quotbootstrappedquot in die toekoms deur bloot vervang voorspellings vir werklike waardes by die punt waar die werklike data loop uit - d. w.z. waar quotthe futurequot begin. (Met ander woorde, in elke sel waar 'n toekomstige datawaarde sou plaasvind, 'n selverwysing is ingevoeg wat daarop dui dat die voorspelling gemaak vir daardie tydperk.) Al die ander formules is eenvoudig van bo af gekopieer: Let daarop dat die foute vir voorspellings van die toekoms is al bereken as nul. Dit beteken nie dat die werklike foute sal nul wees nie, maar eerder dit weerspieël bloot die feit dat vir doeleindes van voorspelling is ons veronderstelling dat die toekoms data die voorspellings sal gelyk gemiddeld. Die gevolglike LES voorspellings vir die seisoenaal-aangepaste data soos volg lyk: Met hierdie besondere waarde van Alpha, wat is optimaal vir een-periode-vooruit voorspellings, die geprojekteerde tendens is effens opwaarts, wat die plaaslike tendens wat oor die afgelope 2 jaar is waargeneem of so. Vir ander waardes van Alpha dalk 'n heel ander tendens projeksie verkry. Dit is gewoonlik 'n goeie idee om te sien wat gebeur met die langtermyn-tendens projeksie wanneer Alpha is uiteenlopend, omdat die waarde wat die beste vir 'n kort termyn vooruitskatting sal nie noodwendig die beste waarde vir die voorspelling van die meer verre toekoms wees. Byvoorbeeld, hier is die resultaat wat verkry word indien die waarde van alfa hand is ingestel op 0,25: Die geprojekteerde langtermyn-tendens is nou negatiewe eerder as positiewe Met 'n kleiner waarde van Alpha model plaas meer gewig op ouer data in sy skatting van die huidige vlak en tendens, en sy voorspellings langtermyn weerspieël die afwaartse neiging waargeneem oor die afgelope 5 jaar, eerder as die meer onlangse opwaartse neiging. Hierdie grafiek ook duidelik illustreer hoe die model met 'n kleiner waarde van Alpha is stadiger te reageer op quotturning pointsquot in die data en dus geneig is om 'n fout van die dieselfde teken maak vir baie tye in 'n ry. Die 1-stap-ahead voorspelling foute is groter gemiddeld as dié verkry voordat (RMSE van 34,4 eerder as 27.4) en sterk positief autocorrelated. Die lag-1 outokorrelasie van 0,56 oorskry grootliks die waarde van 0.33 hierbo bereken vir 'n statisties beduidende afwyking van nul. As 'n alternatief vir slingerspoed die waarde van alfa ten einde meer konserwatisme te voer in 'n lang termyn voorspellings, is 'n quottrend dampeningquot faktor soms by die model ten einde te maak die geprojekteerde tendens plat uit na 'n paar periodes. Die finale stap in die bou van die voorspelling model is om die LES voorspellings quotreasonalizequot deur hulle deur die toepaslike seisoenale indekse te vermenigvuldig. So, die reseasonalized voorspellings in kolom Ek is net die produk van die seisoenale indekse in kolom F en die seisoensaangepaste LES voorspellings in kolom H. Dit is relatief maklik om vertrouensintervalle bereken vir een-stap-ahead voorspellings gemaak deur hierdie model: eerste bereken die RMSE (wortel-gemiddelde-kwadraat fout, wat net die vierkantswortel van die MSE) en dan bereken 'n vertrouensinterval vir die seisoensaangepaste voorspel deur optelling en aftrekking twee keer die RMSE. (Oor die algemeen 'n 95 vertrouensinterval vir 'n een-tydperk lig voorspelling is min of meer gelyk aan die punt voorspelling plus-of-minus twee keer die geskatte standaardafwyking van die voorspelling foute, die aanvaarding van die fout verspreiding is ongeveer normale en die steekproefgrootte groot genoeg is, sê, 20 of meer. Hier is die RMSE eerder as die monster standaardafwyking van die foute is die beste raming van die standaard afwyking van toekomstige vooruitsig foute, want dit neem vooroordeel sowel toevallige variasies in ag.) die vertroue perke vir die seisoensaangepaste voorspelling is dan reseasonalized. saam met die voorspelling, deur hulle met die toepaslike seisoenale indekse te vermenigvuldig. In hierdie geval is die RMSE is gelyk aan 27.4 en die seisoensaangepaste voorspelling vir die eerste toekoms tydperk (Desember-93) is 273,2. sodat die seisoensaangepaste 95 vertrouensinterval is 273,2-227,4 218,4 te 273.2227.4 328,0. Vermenigvuldig hierdie perke deur Decembers seisoenale indeks van 68,61. Ons kry onderste en boonste vertroue grense van 149,8 en 225,0 rondom die Desember-93 punt voorspelling van 187,4. Vertroue perke vir voorspellings meer as een tydperk wat voorlê, sal oor die algemeen uit te brei as die voorspelling horison toeneem, as gevolg van onsekerheid oor die vlak en tendens asook die seisoenale faktore, maar dit is moeilik om hulle te bereken in die algemeen deur analitiese metodes. (Die geskikte manier om vertroue perke vir die LES voorspelling bereken is deur die gebruik van ARIMA teorie, maar die onsekerheid in die seisoenale indekse is 'n ander saak.) As jy 'n realistiese vertroue interval vir 'n voorspelling wil meer as een tydperk wat voorlê, met al die bronne van fout in ag, jou beste bet is om empiriese metodes gebruik: byvoorbeeld, 'n vertrouensinterval vir 'n 2-stap vorentoe voorspel verkry, jy kan 'n ander kolom skep op die sigblad om 'n 2-stap-ahead voorspelling bereken vir elke tydperk ( deur Opstarten die een-stap-ahead voorspelling). bereken dan die RMSE van die 2-stap-ahead voorspelling foute en gebruik dit as die basis vir 'n 2-stap-ahead vertroue interval. Forecasting Data-ontginning en vooruitskatting dienste met behulp van data-ontginning, maatskappye en organisasies kan die winsgewendheid van hul besighede te verhoog deur ontbloot geleenthede en die opsporing van potensiële risiko's. Ons data-ontginning en ontleding raadgewende dienste kan jou help om waardevolle inligting te onttrek uit jou data deur gebruik te maak van vooruitskatting modellering (regressie en tydreeksanalise). Ons kan jou data te analiseer en voorsien u met vooruitskatting verslae wat jou behoefte sal pas. Voorspellingsmodelle en Project Life Cycle vooruitskatting is 'n komponent van data-ontginning. Dit is die proses van beraming in onbekende situasies en word algemeen gebruik in die bespreking van tydreeksdata. Regressiemodelle kan die beste gebruik met tydreeksdata te tendense en seasonalities spoor (selfs al is die modelle is ook nuttig vir deursnit data). Hulle kan help om antwoorde op vrae soos Wat sal ons verkope in die volgende kwartaal wees en hoe vol vertroue is ons in die voorspelling Regressie modelle is ook baie goed vir interpol en ekstrapoleer data in beide lineêre en nie-lineêre benaderings. Ons Excel raadgewende dienste kan u voorsien van vooruitskatting verslae deur die toets van jou data deur middel van verskeie modelle en implementering van die beste model wat bepaal word. Ons het 'n span van besigheid ontleders, statistiese modelers en IT-spesialiste wat instrumente soos Voorspelling Pro, SPSS, Statistica, Access en Excel te gebruik om die analise uit te voer. Ons regressiemodelle sluit in, maar is nie beperk tot: Lineêre en nie-lineêre regressie Meervoudige regressie Eksponensiële smoothing met toevoeging seisoenaliteit Eenvoudige eksponensiële gladstryking met vermenigvuldigende seisoenaliteit Halt winters eksponensiële gladstryking Halt winters eenvoudige eksponensiële gladstryking met toevoeging seisoenaliteit Halt winters eenvoudige eksponensiële gladstryking met vermenigvuldigende seisoenaliteit gedempte eksponensiële glad Eenvoudige bewegende gemiddelde ontleding gesentreerde bewegende gemiddelde ontleding ARIMA (outoregressiewe geïntegreerde bewegende gemiddelde) Hier is twee voorbeelde van voorspelling plot: Fig 1. Derde (3) Bestel polinoom model Verwysing lineêre regressie Lineêre regressie is gebruik om die waarde van 'n afhanklike skaal veranderlike model gebaseer op die lineêre verwantskap met een of meer voorspellers. Daar word geskat die koëffisiënte van die lineêre vergelyking, wat een of meer onafhanklike veranderlikes wat die beste ter waarde van die afhanklike veranderlike te voorspel. Byvoorbeeld, kan jy probeer om 'n verkoopspersoneel voorspel totale jaarlikse verkope (die afhanklike veranderlike) van onafhanklike veranderlikes soos ouderdom, opvoeding, en jare se ondervinding. 'N motorbedryf groep hou van die verkope vir 'n verskeidenheid van persoonlike motorvoertuie. In 'n poging om in staat wees om oor - en onderpresterende modelle te identifiseer, wil hê jy moet 'n verhouding tussen voertuigverkope en eienskappe voertuig te vestig. Ons kan lineêre regressie te gebruik om modelle wat nie goed verkoop identifiseer. Is die aantal wedstryde gewen deur 'n basketbal span in 'n seisoen wat verband hou met die gemiddelde aantal punte die span tellings per wedstryd 'n spreidiagram dui daarop dat hierdie veranderlikes lineêr verwant is. Die aantal wedstryde gewen en die gemiddelde aantal behaal deur die teenstander punte is ook lineêr verwant is. Hierdie veranderlikes het 'n negatiewe verhouding. Soos die aantal wedstryde verhogings gewen, die gemiddelde aantal punte behaal deur die teenstander af. Met lineêre regressie, kan jy die verhouding van hierdie veranderlikes te modelleer. 'N Goeie model kan gebruik word om te voorspel hoeveel wedstryde spanne sal wen. Die Nambe Mills maatskappy het 'n lyn van metaal eetgerei produkte wat 'n poleer stap in die vervaardigingsproses nodig. Om jou te help beplan die produksie skedule, is die polering keer vir 59 produkte aangeteken, saam met die tipe produk en die relatiewe groottes van hierdie produkte, gemeet in terme van hul diameters. Ons kan lineêre regressie te gebruik om te bepaal of die polering tyd voorspel kan word deur die produk grootte. Nie-lineêre regressie-lineêre regressie is 'n metode om 'n nie-lineêre model van die verhouding tussen die afhanklike veranderlike en 'n stel onafhanklike veranderlikes. In teenstelling met tradisionele liniêre regressie, wat beperk is tot die beraming van lineêre modelle, kan nie-lineêre regressiemodelle te skat met arbitrêre verhouding tussen onafhanklike en afhanklike veranderlikes. Dit word gedoen met behulp van iteratiewe skatting algoritmes. Let daarop dat hierdie proses is nie nodig vir 'n eenvoudige polinoom modelle van die vorm y A BX2. Deur die definisie van W X2, kry ons 'n eenvoudige lineêre model, Y A BW, wat gebruik kan word geskat met behulp van tradisionele metodes soos die lineêre regressie prosedure. Kan bevolking voorspel op grond van tyd 'n spreidiagram toon dat dit lyk asof daar 'n sterk verhouding tussen bevolking en tyd wees, maar die verhouding is nie-lineêre, so dit verg die spesiale skatting metodes van die nie-lineêre regressie prosedure. Deur die oprigting van 'n toepaslike vergelyking, soos 'n logistieke bevolkingsgroei model, ons kan 'n goeie skatting van die model te kry, wat ons toelaat om voorspellings te maak oor bevolking te maak vir tye wat nie eintlik gemeet. 'N internet-diensverskaffer (ISP) is die bepaling van die gevolge van 'n virus op sy netwerke. As deel van hierdie poging, het hulle die (benaderde) persentasie besmette e-pos verkeer opgespoor op sy netwerke met verloop van tyd, vanaf die oomblik van ontdekking tot die bedreiging is vervat. Ons kan nie-lineêre regressie te gebruik om die opkoms en ondergang van die infeksie te modelleer. Vooruitskatting Ontleding Hierdie proses produseer fiks / voorspelling waardes en residue vir een of meer tydreekse, met behulp van 'n algoritme wat glad uit onreëlmatige komponente van tydreeksdata. 'N Verskeidenheid van modelle verskil in die tendens (geen, lineêre, of eksponensiële) en seisoenaliteit (geen, toevoeging, of vermenigvuldiging) is beskikbaar. Inventaris-intensiewe ondernemings in diens dikwels statistiese tegnieke vir projekteer toekomstige voorraad. Die eksponensiële Smoothing prosedure kan beide gebruik word om 'n model van die inventaris tydreeks te ontwikkel en te vinnig voorspellings gebaseer op die model te produseer. ARIMA (Box-Jenkins) Voorbeeld Hierdie prosedure skat nie-seisoenale en seisoenale eenveranderlike ARIMA (outoregressiewe geïntegreerde bewegende gemiddelde) modelle (ook bekend as Box-Jenkins modelle) met of sonder vaste regressor veranderlikes. Die prosedure produseer maksimum-waarskynlikheid ramings en kan tydreekse met ontbreek Waarnemings verwerk. Jy is in beheer van gehaltebeheer by 'n fabriek en moet weet of en wanneer ewekansige skommelinge in kwaliteit van die produk oorskry hul gewone aanvaarbare vlakke. Youve probeer gehalte modellering produk tellings met 'n eksponensiële gladstryking model, maar gevind - vermoedelik as gevolg van die hoogs wisselvallige aard van die data - dat die model nie veel meer as die algehele gemiddelde voorspel en dus is van weinig nut. ARIMA modelle is geskik vir die beskrywing van komplekse tydreekse. Na die bou van 'n toepaslike ARIMA model, kan jy die kwaliteit van die produk tellings saam met die boonste en onderste vertrouensintervalle deur die model plot. Tellings wat buite die vertrouensintervalle val kan 'n ware daling in kwaliteit van die produk aan te dui. 'N katalogus maatskappy, wat belangstel in die ontwikkeling van 'n voorspelling model, het data wat ingesamel is op maandelikse verkope van mens klere saam met verskeie reeks wat gebruik kan word om 'n paar van die variasie in verkope te verduidelik. Moontlike voorspellers sluit die aantal katalogusse gepos en die aantal bladsye in die katalogus, die aantal telefoonlyne oop vir bestelling, die bedrag bestee aan advertensies in gedrukte en die aantal verteenwoordigers kliëntediens. Is enige van die voorspellers nuttig vir vooruitskatting is 'n model met voorspellers regtig beter as een sonder Gebruik die ARIMA prosedure om voorspellingsmodelle te skep met en sonder voorspellers, en kyk of daar 'n beduidende verskil in voorspellende vermoë. Die kleinhandel kruideniersware mark in 'n mediumgrootte metropolitaanse gebied word oorheers deur twee supermarkgroepe: Nortons en EdMart. Nortons is onlangs gekoop deur 'n groot nasionale kruideniersware ketting wat dan sy eie merk van produkte, waarvan die meeste verkoop vir aansienlik minder as die naam merk produkte aangebied teen EdMart bekendgestel. Vir 'n aantal jare, het EdMart gehandhaaf oor 'n 5 rand in markaandeel oor Nortons, hoofsaaklik as gevolg van sy uitstekende kliëntediens. Tydens hul eerste twee maande van eienaarskap, die nuwe moedermaatskappy van Nortons begin met 'n aggressiewe veldtog adverteer hul eie produk lyn. Die gevolg was 'n vinnige en dramatiese toename in markaandeel. Was die toename in markaandeel uitsluitlik ten koste van EdMarts aandeel, of is 'n paar van die toename weens verliese wat deur die klein ma-en-pop kruideniersware wat die res van die plaaslike mark Seisoene Ontbinding Voorbeeld Die Seisoene Ontbinding prosedure ontbind n reeks in 'n seisoenale komponent, 'n gekombineerde tendens en siklus komponent, en 'n fout komponent. Die prosedure is 'n implementering van die Sensus Metode Ek, ook bekend as die verhouding-tot-bewegende-gemiddelde metode. 'N Wetenskaplike stel belang in die ontleding van maandelikse metings van die osoon vlak op 'n spesifieke weerstasie. Die doel is om vas te stel of daar enige neiging in die data. Ten einde enige werklike tendens ontbloot, die wetenskaplike moet eers om rekenskap te gee van die variasie in lesings as gevolg van seisoenale effekte. Die Seisoene Ontbinding prosedure kan gebruik word om enige sistematiese seisoenale variasies te verwyder. Die tendens analise word dan uitgevoer word op 'n seisoensaangepaste reeks. 'N katalogus maatskappy is geïnteresseerd in die modellering van die opwaartse neiging van die verkope van sy mens klere lyn op 'n stel van voorspeller veranderlikes soos die aantal katalogusse gepos en die aantal telefoonlyne oop vir bestelling. Vir hierdie doel het die maatskappy wat versamel maandelikse verkope van mens klere vir 'n tydperk van 10 jaar. Om 'n tendens analise uit te voer (byvoorbeeld, met 'n motor regressie prosedure) sy nodig om enige seisoenale variasies teenwoordig is in die data verwyder. Dan kan jy maklik met die seisoenale Ontbinding procedure. How 'n bewegende gemiddelde binne 'n veranderlike in SPSS / PASW Statistiek vraag wat ek met behulp van SPSS vir Windows bereken. Ek wil graag 'n bewegende gemiddelde met 'n span van 3 te bereken vir 'n gegewe veranderlike. Byvoorbeeld, sou ek graag 'n nuwe veranderlike wat die gemiddeld van die eerste, tweede en derde geval vir 'n gegewe veranderlike bevat skep. Ek sou dan soos die volgende geval van die nuwe veranderlike na die gemiddeld van die tweede, derde en vierde geval bevat vir die gegewe veranderlike, en so aan. Hoe kan ek dit doen Beantwoord die volgende opdragte moet jy help. Datalys word gebruik om steekproefdata skep. Die veranderlikes, dag, en, telling, is geskep. Ons gebruik dan die PMA funksie binne die bevel te skep om die bewegende gemiddelde van die veranderlike te bereken, telling. Ons stel die span van die bewegende gemiddelde tot 3. Let daarop dat in die gevolglike veranderlike, mavg, die vuis N gevalle (wat gebaseer is op die span waarde) sal-stelsel ontbreek wees. In hierdie voorbeeld, die vierde geval van die nuwe veranderlike, mavg, is gelyk aan die gemiddelde van die gevalle 1, 2, en 3 van die veranderlike, telling, en die vyfde geval van die veranderlike, mavg, is gelyk aan die gemiddelde van die gevalle 2,3, en 4, en so aan. Sien asseblief die hoofstuk, skep, spesifiek, die artikel, PMA funksie, in die SPSS sintaksis Verwysingsgids, vir meer besonderhede oor sulke bewegende gemiddelde berekeninge. Datalys / dag 1-2 telling 4-5. Begin DATA 1 98 2 34 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 EINDE VAN DATA. EXE. SKEP mavg PMA (telling, 3). EXE Historiese nommer