Centrerad glidande medelvärde even period

Kendal Street, London W2 2AQ citr. Stephen R. Covey - en av världens ledande konsultföretag och författare till den bästsäljande boken The Seven Habits Of High Effective People - är medordförande för Franklin Covey i Salt Lake City, Utah i USA. Franklin Covey erbjuder konsulttjänster till Fortune 500-företag samt tusentals små och medelstora företag, utbildningsinstitutioner, regeringar och andra organisationer världen över. Deras arbete i Principle Centered Leadership anses vara en instrumental grund för effektiviteten av kvalitet, ledarskap, service, teambyggnad, organisatorisk anpassning och andra strategiska företagsinitiativ. Utdrag från kapitel 7 - Sju gånger syndar - Sida 87 till 93 Mahatma Gandhi sa att sju saker kommer att förstöra oss. Observera att alla har att göra med sociala och politiska förhållanden. Observera också att motgiften för var och en av dessa citerade sinsquot är en uttrycklig extern standard eller något som bygger på naturliga principer och lagar, inte på sociala värden. 1990 Stephen R. Covey. Alla rättigheter förbehållna. Reprinted with permission. De sju vanorna och principen-centrerad ledarskap är registrerade varumärken som tillhör Franklin Covey och används med tillstånd. För att lära dig mer om Franklin Covey, besök deras hemsida på franklincovey. Det här hänvisar till praktiken att få någonting för ingenting - manipulera marknader och tillgångar så att du inte behöver jobba eller producera mervärde, bara manipulera människor och saker. Idag finns det yrken som bygger på att göra rikedom utan att arbeta, tjäna mycket pengar utan att betala skatt, dra nytta av fria regeringsprogram utan att ha en rättvis andel av de ekonomiska bördorna och njuta av alla förmåner om medborgarskap i landet och medlemskap i bolaget utan att anta något av risken eller ansvaret. Hur många av de bedrägliga system som pågått på 1980-talet, som ofta kallades årtiondet av girighet, var i grunden få-rika snabbt system eller spekulationer lovande utövare, eftersom du inte ens behöver jobba för itquot. Det är därför jag skulle vara mycket bekymrad om en av mina barn gick in i spekulativa företag eller om de lärde sig hur man gör mycket pengar snabbt utan att behöva betala priset genom att lägga till värde på en daglig basis. Vissa nätverksmarknadsföring och pyramidala organisationer oroar mig för att många människor blir rika snabbt genom att bygga en struktur under dem som matar dem utan arbete. De rationaliseras till hiltet men det överväldigande känslomotivet är ofta girighet: du kan bli rik utan mycket arbete. Du kan behöva arbeta inledningsvis, men snart kan du få rikedom utan arbete. Quot Nya sociala morar och normer odlas som orsakar snedvridningar i sin dom. Rättvisa och dom är oundvikligen oskiljaktiga, vilket tyder på att din bedömning i negativ riktning påverkas i den mån du flyttar bort från naturlagarna. Du får förvrängda uppfattningar. Du börjar berätta för rationella lögner för att förklara varför saker fungerar eller varför de inte. Du flyttar dig från loven om att kvitta farmquot i sociala politiska miljöer. När vi läser av organisationer i trubbel hör vi ofta de tråkiga bekännelserna hos chefer som berättar att de flyttar sig bort från naturliga lagar och principer under en tid och börjar överbyggnad, över låna och spekulera, inte riktigt läser strömmen eller blir objektiv feedback, bara höra en hel del självtalande internt. Nu har de en hög skuld att betala. De kan behöva arbeta hårt bara för att överleva - utan hopp om att vara hälsosam i fem år eller mer. Det är tillbaka till grunderna, hand till plogen. Och många av dessa chefer var i tidigare dagar kritiska för de konservativa grundarna till de företag som bodde nära fundamenten och föredrog att stanna små och utan skuld. Huvudfrågan hos den omogna, giriga, själviska och sinnliga har alltid varit, vad är det för mig? Ska det här tacka mig, kommer det att underlätta migquot På senare tid verkar många människor vilja ha dessa njutningar utan samvete eller ansvarsansvar, till och med överge eller helt försumma makar och barn i namnet på att göra sina saker. Men självständighet är inte det mest mogna tillståndet att vara - det är bara en medelposition på vägen till ömsesidigt beroende, den mest avancerade och mogna staten. Att lära oss att ge och ta, att leva osjälviskt, vara känslig, att vara hänsynslös, är vår utmaning. Annars finns det ingen känsla av socialt ansvar eller ansvarighet i vår glädjande verksamhet. De ultimata kostnaderna för nöjen utan samvete är höga, mätta vad gäller tid och pengar, vad gäller rykte och vad gäller att såra andra människors hjärtan och sinne som påverkas negativt av dem som bara vill hylla sig och gratulera sig i kortsiktigt. Det är farligt att dras eller lulled bort från naturlagen utan samvete. Samvetet är i grunden förvaret för tidlösa sanningar och principer - den naturliga lagens interna övervakning. En framstående, allmänt publicerad psykolog arbetade för att anpassa människor med sitt moraliska samvete i vad som kallades kvotgränssnytning. Han sa en gång att han var en manisk depressiv. Jag visste att jag fick självmord, säger han. Därför förbundit jag mig till en mental institution. Jag försökte arbeta ut ur det, neutralisera det, tills jag nådde den punkt där jag kunde lämna sjukhuset. Jag gör inte kliniskt arbete nu eftersom det är för stressigt. Jag gör mestadels forskning. Och genom min egen kamp upptäckte jag att integritetsterapi var det enda sättet att gå. Jag gav upp min älskarinna, erkände min fru och hade fred för första gången i mitt liv. kvot Glädje utan samvete är en av de främsta frestelserna för dagens chefer. Ibland kan man på flygplan skanna tidningarna som riktas till chefer och notera annonserna. Många av dessa annonser, kanske två tredjedelar av dem, uppmanar chefer att hänga sig utan samvete för att de citerar det eller har citerat det eller kvittat det, citationstecken och varför inte kvittande och kvittot allt hänger ut. Det förföriska budskapet är, att du kom fram . Du är nu en lag åt dig själv. Du behöver inte ett samvete att styra dig anymore. quot Och i vissa annonser ser du sextioåriga män med attraktiva trettioåriga kvinnor, den kvotseffektiva othersquot som följer vissa chefer till konventioner. Vad som än hände med makarna Vad hände med de sociala morerna som gör otrogen mot makar olagligt beteende Så farligt som lite kunskap är, ännu farligare är mycket kunskap utan stark, principiell karaktär. Helt intellektuell utveckling utan överensstämmelse med intern karaktärsutveckling ger lika mycket mening som att sätta en högdriven sportbil i händerna på en tonåring som är hög på droger. Men alltför ofta i den akademiska världen, det är exakt vad vi gör genom att inte fokusera på ungdomarnas karaktärsutveckling. En av anledningarna att jag är glada att ta de sju vanorna i skolorna är att det är karaktärsutbildning. Vissa människor tycker inte om karaktärsutbildning eftersom de säger att du har en quotthats för ditt värdesystem. Men du kan få en gemensam uppsättning värden som alla är överens om. Det är inte så svårt att bestämma, till exempel, att vänlighet, rättvisa, värdighet, bidrag och integritet är värda att behålla. Ingen kommer att bekämpa dig på dem. Så kan vi börja med värderingar som är unarguable och infiltrera dem i vårt utbildningssystem och i våra företags utbildning och utvecklingsprogram. Låter uppnå en bättre balans mellan utvecklingen av karaktär och intellekt. De människor som förvandlar utbildningen idag gör det genom att bygga upp enighet kring en gemensam uppsättning principer, värderingar och prioriteringar och debunking den höga specialiseringen, avdelningen och partisan politik. I sin bok Moral Sentiment, som föregick rikedomar, förklarade Adam Smith hur fundamentalt för framgången för våra system är den moraliska grunden. hur vi behandlar varandra, välviljesånd, service, bidrag. Om vi ​​ignorerar den moraliska grunden och tillåter att ekonomiska system fungerar utan moralsk grund och utan fortsatt utbildning, kommer vi snart att skapa en amoral, om inte omoralisk, samhälle och affärer. Ekonomiska och politiska system bygger i sista hand på en moralisk grund. Till Adam Smith är varje affärstransaktion en moralisk utmaning för att se till att båda parter kommer fram rättvist. Rättvisa och välvilja i affärer är grunden för det fria företagsystemet som kallas kapitalism. Vårt ekonomiska system kommer ut ur en konstitutionell demokrati där minoritetsrättigheter också ska delta. Den Gyllene Regelens anda eller win-win-andan är en moralisk anda, till gagn för alla, av rättvisa för alla berörda. Parafrasera ett av Rotaryklubbens motto, säger det rättvist och tjänar det intresset för alla intressentkvot Det är bara en moralisk förtroende för alla intressenter. Jag tycker att Smith säger varje ekonomisk transaktion. Människor kommer i trubbel när de säger att de flesta av deras ekonomiska transaktioner är moraliska. Det betyder att det händer något som är hemligt, dolt, hemligt. Människor håller en dold agenda, ett hemligt liv, och de motiverar och rationaliserar sina aktiviteter. De berättar för sig rationella lögner så att de inte måste följa naturliga lagar. Om du kan få tillräckligt med rationalisering i ett samhälle, kan du få sociala morar eller politiska viljor som är helt skilda från naturliga lagar och principer. Jag träffade en gång en man som i fem år tjänstgjorde som quotethics directorquot för ett större flygbolag. Han avgick slutligen posten i protest och övervägde att lämna företaget, trots att han skulle förlora ett stort lön och förmånspaket. Han sa att ledningsgruppen hade en egen separat uppsättning affärsetik och att de var djupt inriktade på rationalisering och rättfärdigande. Rikedom och makt var stora på sina dagordningar, och de gjorde ingen ursäkt för det längre. De skilde sig från verkligheten, även inom sin egen organisation. De pratade om att betjäna kunden medan de absolut rysade sina egna anställda. Om vetenskap blir all teknik och teknik, degenererar den snabbt till människan mot mänskligheten. Teknik kommer från vetenskapens paradigmer. Och om det är väldigt lite förståelse för de högre mänskliga syften som tekniken strävar efter att tjäna, blir vi offer för vår egen teknokrati. Vi ser annars högutbildade människor som klättrar på den vetenskapliga stegan för framgång, trots att de ofta saknar den rungade mänskligheten och lutar sig mot fel vägg. Majoriteten av de forskare som någonsin levt eller levde idag, och de har medfört en vetenskaplig och teknisk explosion i världen. Men om allt de gör är superimpose-teknik på samma gamla problem, förändras inget grundläggande. Vi kan se en evolution, en tillfällig quotrevolutionquot i vetenskapen, men utan mänskligheten ser vi dyrbar liten, verklig mänsklig utveckling. Alla gamla ojämnheter och orättvisor är fortfarande hos oss. Om det enda som inte har utvecklats är dessa naturliga lagar och principer - den sanna norra på kompassen. Vetenskap och teknik har förändrat ansiktet på de flesta allt annat. Men de grundläggande sakerna gäller fortfarande, i takt med att tiden går. Utan offer kan vi bli aktiva i en kyrka men förbli inaktiva i sitt evangelium. Med andra ord går vi för religiösa sociala fasader och religiös praxis. Det finns ingen riktig promenad med människor eller gå den andra milen eller försöker hantera våra sociala problem som så småningom kan ångra vårt ekonomiska system. Det tar offret att tjäna andra människors behov - bland annat våra egna stolthet och fördomar. Om en kyrka eller en religion ses som bara ett annat hierarkiskt system, har dess medlemmar ingen känsla av service eller innerskap. Istället kommer de att vara i yttre övertygelser och alla synliga accoutrements av religion. Men de är varken gudcentrerade eller principbaserade. Principerna för tre av de sju vanorna avser hur vi hanterar andra människor, hur vi tjänar dem, hur vi offrar för dem, hur vi bidrar. Vanor 4, 5 och 6 - win-win ömsesidighet, empati och synergi - kräver enorm uppoffring. Jag har kommit att tro att de kräver ett brutet hjärta och en ansträngd ande - och det är för det ena det ultimata offeret. Till exempel observerade jag en gång ett äktenskap där det fanns täta argument. En tanke kom till mig. Dessa två människor måste ha ett brutet hjärta och en ansträngd anda mot varandra eller den här unionen kommer aldrig att vara kvar. du kan inte ha en enhet, en enhet utan ödmjukhet. Pride och själviskhet kommer att förstöra facket mellan man och gud, mellan man och kvinna, mellan man och man, mellan jag själv och mig själv. De stora tjänarledarna har den ödmjukhet som kännetecknar inre religionen. Jag vet några CEOs som är ödmjuka tjänarledare - som offrar sin stolthet och delar sin makt - och jag kan säga att deras inflytande både inom och utanför deras företag multipliceras på grund av det. Tyvärr, många människor vill ha quotreligion, citationstecken eller åtminstone utseendet av det, utan något offer. De vill ha mer andlighet men skulle aldrig sakna en måltid i meningsfull fasta eller göra en handling av anonym service för att uppnå det. Om det inte finns någon princip, finns det ingen sann nord, inget du kan lita på. Fokus på personlighetetiken är den omedelbara skapandet av en bild som säljer bra på den sociala och ekonomiska marknaden. Du ser att politiker spenderar miljontals dollar för att skapa en bild, trots att den är ytlig, saknar substans för att få röster och få kontor. Och när det fungerar, leder det till ett politiskt system som fungerar oberoende av de naturliga lagar som bör regleras - - som är inbyggda i självständighetsförklaringen. Vi håller dessa sanningar för att vara självklara, att alla män är skapade lika, att de är begåvade av sin Skapare med vissa oförlåtliga rättigheter, som bland dessa är liv, frihet och lyckans efterföljande. cit. Med andra ord beskriver de självklara, yttre, observerbara, naturliga, otrevliga, självklara lagar: vi håller dessa sanningar som självklara. Quot Nyckeln till ett hälsosamt samhälle är att få den sociala viljan, den värdesystem, anpassat till rätt principer. Du har då kompassnålen som pekar mot sann nord - sant nord som representerar extern eller naturlig lag - och indikatorn säger att det är det vi bygger vårt värdesystem på. de är inriktade. Men om du får en sjuk social vilja bakom den politiska viljan som är oberoende av principen kan du ha en mycket sjuk organisation eller samhälle med förvrängda värderingar. Till exempel kan det misstänkta uppdraget och de gemensamma värdena för brottslingar som våldtar, rånar och plundrar låta mycket som många företagsuppdrag, med hjälp av sådana ord som quoteamwork, quotocoperation, quotloyality, quotprofitability, quototurnovation, quot och quotcreativity. quot Problemet är att deras värdesystem inte bygger på en naturlig lag. Figurativt, inuti många företag med höga uppdragsförklaringar, mumlas många människor i brett dagsljus framför vittnen. Eller de blir rånade av självkänsla, pengar eller position utan rättvisande process. Och om det inte finns någon social vilja bakom principerna om rättvisa processer, och om du inte kan få rättvisa processer, måste du gå till juryn av dina kamrater och delta i motkultur sabotage. I filmen De tio budorden säger Moses till farao: "Vi måste styras av Guds lag, inte av dig." I själva verket säger han att "vi kommer inte att styras av en person om inte den personen förkroppsligar lagen." bästa samhällen och organisationer, naturliga lagar och principer styr - det är konstitutionen - och även de bästa människorna måste böja sig till principen. Ingen är ovanför den. De sju vanorna hjälper dig att undvika dessa sju dödsliga synder. Och om du inte köper in i de sju vanorna, prova de tio budorden. Kapitel 9 - Princip-centrerad kraft - Page 108 För vissa är dessa principer och idealer som de representerar lätt hänförliga till noterbara ledare av skillnad som Mahatma Gandhi, men de är svårare att hitta i de mycket vanligare upplevelserna i vardagen. Som svar på denna fråga svarade Gandhi, att jag säger att han inte är mer än en genomsnittlig man med mindre än genomsnittlig förmåga. Jag är inte en visionär. Jag hävdar att jag är en praktisk idealist. Jag kan inte heller hävda någon speciell förtjänst för vad jag har kunnat uppnå med mödosam forskning. Jag har ingen tvivel om att någon man eller kvinna kan uppnå vad jag har om han eller hon skulle göra samma ansträngning och odla samma hopp och tro. En personlig notering - Page 323 Gandhi betonade. En person kan inte göra rätt i en avdelning medan han försöker göra fel i en annan avdelning. Livet är en odelbar helhet. quotMoving genomsnittliga och exponentiella utjämningsmodeller Som ett första steg för att flytta bortom genomsnittliga modeller kan slumpmässiga promenadmodeller och linjära trendmodeller, nonseasonal mönster och trender extrapoleras med hjälp av en rörlig genomsnitts - eller utjämningsmodell. Det grundläggande antagandet bakom medelvärdes - och utjämningsmodeller är att tidsserierna är lokalt stationära med ett långsamt varierande medelvärde. Därför tar vi ett rörligt (lokalt) medelvärde för att uppskatta det nuvarande värdet av medelvärdet och sedan använda det som prognosen för den närmaste framtiden. Detta kan betraktas som en kompromiss mellan medelmodellen och slumpmässig-walk-without-drift-modellen. Samma strategi kan användas för att uppskatta och extrapolera en lokal trend. Ett rörligt medelvärde kallas ofta en quotsmoothedquot-version av den ursprungliga serien, eftersom kortsiktig medelvärde har en effekt att utjämna stötarna i originalserien. Genom att justera graden av utjämning (bredden på glidande medelvärdet) kan vi hoppas att hitta någon form av optimal balans mellan prestandan hos medel och slumpmässiga gångmodeller. Den enklaste typen av medelvärdesmodell är. Enkelt (lika viktat) Flyttande medelvärde: Prognosen för värdet av Y vid tiden t1 som är gjord vid tiden t motsvarar det enkla genomsnittet av de senaste m-observationerna: (Här och på annat håll använder jag symbolen 8220Y-hat8221 för att stå för en prognos av tidsserie Y som gjordes så tidigt som möjligt enligt en given modell.) Detta medel är centrerat vid period-t (m1) 2, vilket innebär att uppskattningen av det lokala medelvärdet tenderar att ligga bakom den sanna värdet av det lokala medelvärdet med ca (m1) 2 perioder. Således säger vi att medelåldern för data i det enkla glidande medlet är (m1) 2 i förhållande till den period för vilken prognosen beräknas: det här är hur lång tid prognoserna tenderar att ligga bakom vändpunkter i data . Om du till exempel medger de senaste 5 värdena, kommer prognoserna att vara cirka 3 perioder sent för att svara på vändpunkter. Observera att om m1 är den enkla glidande genomsnittsmodellen (SMA) motsvarar den slumpmässiga gångmodellen (utan tillväxt). Om m är mycket stor (jämförbar med längden på uppskattningsperioden), motsvarar SMA-modellen den genomsnittliga modellen. Precis som med vilken parameter som helst av en prognosmodell, är det vanligt att justera värdet på k för att få den bästa kvotkvoten till data, dvs de minsta prognosfelen i genomsnitt. Här är ett exempel på en serie som verkar utgöra slumpmässiga fluktuationer runt ett långsamt varierande medelvärde. Först kan vi försöka passa den med en slumpmässig promenadmodell, vilket motsvarar ett enkelt glidande medelvärde på 1 term: Slumpmässig gångmodell svarar väldigt snabbt på förändringar i serien, men därmed väljer den mycket av kvotenhetskvoten i data (de slumpmässiga fluktuationerna) samt quotsignalquot (det lokala medelvärdet). Om vi ​​istället försöker ett enkelt glidande medelvärde på 5 termer får vi en snyggare uppsättning prognoser: Det 5-åriga enkla glidande medlet ger betydligt mindre fel än den slumpmässiga promenadmodellen i det här fallet. Medelåldern för data i denna prognos är 3 ((51) 2), så att den tenderar att ligga bakom vändpunkter med cirka tre perioder. (Till exempel verkar en nedgång ha skett i period 21, men prognoserna vänder inte om till flera perioder senare.) Notera att de långsiktiga prognoserna från SMA-modellen är en horisontell rak linje, precis som i slumpmässig promenad modell. Således antar SMA-modellen att det inte finns någon trend i data. Men medan prognoserna från den slumpmässiga promenadmodellen helt enkelt motsvarar det senast observerade värdet är prognoserna från SMA-modellen lika med ett vägt genomsnitt av de senaste värdena. De konfidensbegränsningar som beräknas av Statgraphics för de långsiktiga prognoserna för det enkla glidande genomsnittet blir inte större eftersom prognostiseringshorisonten ökar. Det här är uppenbarligen inte korrekt Tyvärr finns det ingen underliggande statistisk teori som berättar hur förtroendeintervallen borde utvidgas för denna modell. Det är emellertid inte så svårt att beräkna empiriska uppskattningar av konfidensgränserna för prognosen för längre tid. Du kan till exempel skapa ett kalkylblad där SMA-modellen skulle användas för att prognostisera två steg framåt, 3 steg framåt etc. i det historiska dataprov. Därefter kan du beräkna felfunktionens avvikelser vid varje prognoshorisont och sedan konstruera konfidensintervaller för längre siktprognoser genom att lägga till och subtrahera multiplar med lämplig standardavvikelse. Om vi ​​försöker ett 9-sikt enkelt glidande medelvärde får vi ännu smidigare prognoser och mer av en långsammare effekt: Medelåldern är nu 5 perioder (91) 2). Om vi ​​tar ett 19-årigt glidande medel ökar medeltiden till 10: Observera att prognoserna nu försvinner nu bakom vändpunkter med cirka 10 perioder. Vilken mängd utjämning är bäst för denna serie Här är en tabell som jämför deras felstatistik, inklusive ett 3-årigt genomsnitt: Modell C, det 5-åriga glidande genomsnittet, ger det lägsta värdet av RMSE med en liten marginal över 3 term och medellång sikt, och deras andra statistik är nästan identiska. Så, bland modeller med mycket liknande felstatistik kan vi välja om vi föredrar lite mer lyhördhet eller lite mer jämnhet i prognoserna. (Return to top of page.) Browns Enkel exponentiell utjämning (exponentiellt viktad glidande medelvärde) Den enkla glidande medelmodellen beskriven ovan har den oönskade egenskapen som den behandlar de sista k-observationerna lika och fullständigt ignorerar alla föregående observationer. Intuitivt bör tidigare data diskonteras på ett mer gradvis sätt - till exempel bör den senaste observationen få lite mer vikt än 2: a senast, och den 2: a senaste bör få lite mer vikt än den 3: e senaste, och så vidare. Den enkla exponentiella utjämningens (SES) - modellen åstadkommer detta. Låt 945 beteckna en quotsmoothing constantquot (ett tal mellan 0 och 1). Ett sätt att skriva modellen är att definiera en serie L som representerar den nuvarande nivån (dvs lokal medelvärde) för serien som uppskattad från data fram till idag. Värdet på L vid tid t beräknas rekursivt från sitt eget tidigare värde så här: Således är det nuvarande utjämnade värdet en interpolation mellan det tidigare jämnda värdet och den aktuella observationen, där 945 styr närheten av det interpolerade värdet till det senaste observation. Prognosen för nästa period är helt enkelt det nuvarande utjämnade värdet: Likvärdigt kan vi uttrycka nästa prognos direkt i form av tidigare prognoser och tidigare observationer, i någon av följande ekvivalenta versioner. I den första versionen är prognosen en interpolation mellan föregående prognos och tidigare observation: I den andra versionen erhålls nästa prognos genom att justera föregående prognos i riktning mot det föregående felet med en bråkdel av 945. Är felet gjort vid tid t. I den tredje versionen är prognosen ett exponentiellt vägt (dvs. rabatterat) glidande medelvärde med rabattfaktor 1-945: Interpolationsversionen av prognosformeln är det enklaste att använda om du genomför modellen på ett kalkylblad: det passar in i en encell och innehåller cellreferenser som pekar på föregående prognos, föregående observation och cellen där värdet 945 lagras. Observera att om 945 1 motsvarar SES-modellen en slumpmässig gångmodell (utan tillväxt). Om 945 0 motsvarar SES-modellen den genomsnittliga modellen, förutsatt att det första släta värdet sätts lika med medelvärdet. (Återgå till början av sidan.) Medelåldern för data i prognosen för enkel exponentiell utjämning är 1 945 i förhållande till den period som prognosen beräknas för. (Det här är inte tänkt att vara uppenbart, men det kan enkelt visas genom att utvärdera en oändlig serie.) Den enkla, snabba genomsnittliga prognosen tenderar därför att ligga bakom vändpunkter med cirka 1 945 perioder. Till exempel, när 945 0,5 är fördröjningen 2 perioder när 945 0,2 är fördröjningen 5 perioder när 945 0,1 är fördröjningen 10 perioder, och så vidare. För en given genomsnittlig ålder (dvs mängden fördröjning) är prognosen för enkel exponentiell utjämning (SES) något överlägsen SMA-prognosen (Simple Moving Average) eftersom den lägger relativt större vikt vid den senaste observationen, dvs. det är något mer quotresponsivequot för förändringar som inträffade under det senaste förflutna. Exempelvis har en SMA-modell med 9 villkor och en SES-modell med 945 0,2 båda en genomsnittlig ålder på 5 för data i sina prognoser, men SES-modellen lägger mer vikt på de sista 3 värdena än SMA-modellen och vid Samtidigt gör det inte helt 8220forget8221 om värden som är mer än 9 perioder gamla, vilket visas i det här diagrammet. En annan viktig fördel med SES-modellen över SMA-modellen är att SES-modellen använder en utjämningsparameter som kontinuerligt varierar, så att den lätt kan optimeras genom att använda en kvotsolverquot-algoritm för att minimera medelkvadratfelet. Det optimala värdet på 945 i SES-modellen för denna serie visar sig vara 0,2961, som visas här: Medelåldern för data i denna prognos är 10,2961 3,4 perioder, vilket liknar det för ett 6-sikt enkelt glidande medelvärde. De långsiktiga prognoserna från SES-modellen är en horisontell rak linje. som i SMA-modellen och den slumpmässiga promenadmodellen utan tillväxt. Observera dock att de konfidensintervaller som beräknas av Statgraphics avviker nu på ett rimligt sätt, och att de är väsentligt smalare än konfidensintervallen för slumpmässig promenadmodell. SES-modellen förutsätter att serien är något mer förutsägbar än den slumpmässiga promenadmodellen. En SES-modell är egentligen ett speciellt fall av en ARIMA-modell. så ger den statistiska teorin om ARIMA-modeller en bra grund för beräkning av konfidensintervall för SES-modellen. I synnerhet är en SES-modell en ARIMA-modell med en icke-säsongsskillnad, en MA (1) term och ingen konstant term. annars känd som en quotARIMA (0,1,1) modell utan constantquot. MA (1) - koefficienten i ARIMA-modellen motsvarar kvantiteten 1-945 i SES-modellen. Om du till exempel passar en ARIMA (0,1,1) modell utan konstant till serien som analyseras här, visar den uppskattade MA (1) - koefficienten sig att vara 0.7029, vilket är nästan exakt en minus 0,2961. Det är möjligt att lägga till antagandet om en icke-noll konstant linjär trend till en SES-modell. För att göra detta, ange bara en ARIMA-modell med en icke-sekundär skillnad och en MA (1) term med en konstant, dvs en ARIMA (0,1,1) modell med konstant. De långsiktiga prognoserna kommer då att ha en trend som är lika med den genomsnittliga trenden som observerats under hela estimeringsperioden. Det går inte att göra detta i samband med säsongjustering, eftersom säsongsjusteringsalternativen är inaktiverade när modelltypen är inställd på ARIMA. Du kan dock lägga till en konstant långsiktig exponentiell trend för en enkel exponentiell utjämningsmodell (med eller utan säsongsjustering) genom att använda inflationsjusteringsalternativet i prognosproceduren. Den lämpliga quotinflationen (procentuell tillväxt) per period kan beräknas som lutningskoefficienten i en linjär trendmodell som är anpassad till data i samband med en naturlig logaritmtransformation, eller det kan baseras på annan oberoende information om långsiktiga tillväxtutsikter . (Återgå till början av sidan.) Browns Linear (ie double) Exponentiell utjämning SMA-modellerna och SES-modellerna antar att det inte finns någon trend av något slag i data (vilket vanligtvis är OK eller åtminstone inte för dåligt för 1- stegprognoser när data är relativt bullriga), och de kan modifieras för att införliva en konstant linjär trend som visas ovan. Vad sägs om kortsiktiga trender Om en serie visar en växande tillväxt eller ett cykliskt mönster som står klart ut mot bruset, och om det finns behov av att prognostisera mer än en period framåt, kan uppskattningen av en lokal trend också vara en fråga. Den enkla exponentiella utjämningsmodellen kan generaliseras för att erhålla en linjär exponentiell utjämning (LES) - modell som beräknar lokala uppskattningar av både nivå och trend. Den enklaste tidsvarierande trendmodellen är Browns linjära exponentiell utjämningsmodell, som använder två olika slätmade serier som centreras vid olika tidpunkter. Prognosformeln baseras på en extrapolering av en linje genom de två centra. (En mer sofistikerad version av denna modell, Holt8217s, diskuteras nedan.) Den algebraiska formen av Brown8217s linjär exponentiell utjämningsmodell, som den enkla exponentiella utjämningsmodellen, kan uttryckas i ett antal olika men likvärdiga former. Den här kvotens kvotstandardkvot uttrycks vanligtvis enligt följande: Låt S beteckna den singeljämnade serien som erhållits genom att applicera enkel exponentiell utjämning till serie Y. Dvs, värdet på S vid period t ges av: (Minns att, under enkel exponentiell utjämning, detta skulle vara prognosen för Y vid period t1.) Låt sedan Squot beteckna den dubbelsidiga serien erhållen genom att applicera enkel exponentiell utjämning (med samma 945) till serie S: Slutligen prognosen för Y tk. för vilken kgt1 som helst, ges av: Detta ger e 1 0 (det vill säga lura lite och låt den första prognosen motsvara den faktiska första observationen) och e 2 Y 2 8211 Y 1. varefter prognoser genereras med hjälp av ekvationen ovan. Detta ger samma monterade värden som formeln baserad på S och S om de senare startades med användning av S1S1Y1. Denna version av modellen används på nästa sida som illustrerar en kombination av exponentiell utjämning med säsongsjustering. Holt8217s linjär exponentiell utjämning Brown8217s LES-modell beräknar lokala uppskattningar av nivå och trend genom att utjämna de senaste uppgifterna, men det faktum att det gör det med en enda utjämningsparameter ställer in en begränsning av de datamönster som den kan passa: nivån och trenden får inte variera till oberoende priser. Holt8217s LES-modell adresserar problemet genom att inkludera två utjämningskonstanter, en för nivån och en för trenden. När som helst t, som i Brown8217s modell, finns det en uppskattning L t på lokal nivå och en uppskattning T t av den lokala trenden. Här rekryteras de rekursivt från värdet av Y observerat vid tid t och de tidigare uppskattningarna av nivån och trenden med två ekvationer som applicerar exponentiell utjämning till dem separat. Om den beräknade nivån och trenden vid tiden t-1 är L t82091 och T t-1. respektive prognosen för Y tshy som skulle ha gjorts vid tid t-1 är lika med L t-1 T t-1. När det verkliga värdet observeras beräknas den uppdaterade uppskattningen av nivån rekursivt genom interpolering mellan Y tshy och dess prognos L t-1 T t 1 med vikter av 945 och 1- 945. Förändringen i beräknad nivå, nämligen L t 8209 L t82091. kan tolkas som en bullrig mätning av trenden vid tiden t. Den uppdaterade uppskattningen av trenden beräknas sedan rekursivt genom interpolering mellan L t 8209 L t82091 och den tidigare uppskattningen av trenden T t-1. Användning av vikter av 946 och 1-946: Tolkningen av trendutjämningskonstanten 946 är analog med den för nivåutjämningskonstanten 945. Modeller med små värden av 946 förutsätter att trenden ändras endast mycket långsamt över tiden, medan modeller med större 946 antar att det förändras snabbare. En modell med en stor 946 tror att den avlägsna framtiden är väldigt osäker, eftersom fel i trendberäkning blir ganska viktiga vid prognoser mer än en period framåt. (Återgå till början av sidan.) Utjämningskonstanterna 945 och 946 kan beräknas på vanligt sätt genom att minimera medelkvadratfelet i de 1-stegs-prognoserna. När detta görs i Statgraphics visar uppskattningarna att vara 945 0.3048 och 946 0.008. Det mycket lilla värdet av 946 innebär att modellen antar mycket liten förändring i trenden från en period till nästa, så i grunden försöker denna modell att uppskatta en långsiktig trend. I analogi med begreppet medelålder för de data som används för att uppskatta den lokala nivån i serien, är medelåldern för de data som används för att uppskatta den lokala trenden proportionell mot 1 946, men inte exakt lika med den . I detta fall visar det sig att vara 10.006 125. Detta är ett mycket exakt nummer eftersom precisionen av uppskattningen av 946 är verkligen 3 decimaler, men den har samma generella storleksordning som provstorleken på 100, så denna modell är medeltal över ganska mycket historia för att beräkna trenden. Prognosplotten nedan visar att LES-modellen beräknar en något större lokal trend i slutet av serien än den ständiga trenden som beräknas i SEStrend-modellen. Det uppskattade värdet på 945 är också nästan identiskt med det som erhållits genom att montera SES-modellen med eller utan trend, så det är nästan samma modell. Nu ser dessa ut som rimliga prognoser för en modell som beräknas beräkna en lokal trend. Om du 8220eyeball8221 ser det här, ser det ut som om den lokala trenden har vänt sig nedåt i slutet av serien. Vad har hänt Parametrarna i denna modell har uppskattats genom att minimera det kvadrerade felet i 1-stegs-prognoser, inte längre prognoser, i vilket fall trenden gör inte en stor skillnad. Om allt du tittar på är 1 steg framåt, ser du inte den större bilden av trender över (säg) 10 eller 20 perioder. För att få denna modell mer i linje med vår ögonbolls extrapolering av data kan vi manuellt justera trendutjämningskonstanten så att den använder en kortare baslinje för trendberäkning. Om vi ​​till exempel väljer att ställa in 946 0,1, är medelåldern för de data som används vid uppskattning av den lokala trenden 10 perioder, vilket innebär att vi medeltar trenden över de senaste 20 perioderna eller så. Here8217s vad prognosplottet ser ut om vi sätter 946 0,1 samtidigt som ni håller 945 0.3. Detta ser intuitivt rimligt ut för denna serie, men det är troligen farligt att extrapolera denna trend mer än 10 perioder i framtiden. Vad sägs om felstatistik Här är en modelljämförelse för de två modellerna ovan och tre SES-modeller. Det optimala värdet på 945. För SES-modellen är ungefär 0,3, men liknande resultat (med något mer eller mindre responsivitet) erhålls med 0,5 och 0,2. (A) Hål linjär exp. utjämning med alfa 0,3048 och beta 0,008 (B) Hål linjär exp. utjämning med alfa 0,3 och beta 0,1 (C) Enkel exponentiell utjämning med alfa 0,5 (D) Enkel exponentiell utjämning med alfa 0,3 (E) Enkel exponentiell utjämning med alfa 0,2 Deras statistik är nästan identisk, så vi kan verkligen göra valet på grundval av prognosfel i 1 steg före proverna. Vi måste falla tillbaka på andra överväganden. Om vi ​​starkt tror att det är vettigt att basera den nuvarande trendberäkningen på vad som hänt under de senaste 20 perioderna eller så kan vi göra ett ärende för LES-modellen med 945 0,3 och 946 0,1. Om vi ​​vill vara agnostiska om det finns en lokal trend, kan en av SES-modellerna vara enklare att förklara och skulle också ge fler mitten av vägtrafikprognoserna för de kommande 5 eller 10 perioderna. (Tillbaka till början av sidan.) Vilken typ av trend-extrapolation är bäst: Horisontell eller linjär. Empiriska bevis tyder på att om uppgifterna redan har justerats (om det behövs) för inflationen, kan det vara oskäligt att extrapolera kortsiktiga linjära trender mycket långt in i framtiden. Tendenser som uppenbaras idag kan sänkas i framtiden på grund av olika orsaker som produktförstörelse, ökad konkurrens och konjunkturnedgångar eller uppgångar i en bransch. Av denna anledning utför enkel exponentiell utjämning ofta bättre utom provet än vad som annars skulle kunna förväntas, trots sin kvotiv kvot horisontell trend extrapolering. Dämpade trendmodifieringar av den linjära exponentiella utjämningsmodellen används också i praktiken för att införa en konservatismedel i sina trendprognoser. Den demoniserade trenden LES-modellen kan implementeras som ett speciellt fall av en ARIMA-modell, i synnerhet en ARIMA-modell (1,1,2). Det är möjligt att beräkna konfidensintervaller kring långsiktiga prognoser som produceras av exponentiella utjämningsmodeller, genom att betrakta dem som speciella fall av ARIMA-modeller. (Var försiktig: inte alla mjukvaror beräknar konfidensintervall för dessa modeller korrekt.) Bredden på konfidensintervallet beror på (i) modellens RMS-fel, (ii) utjämningstypen (enkel eller linjär) (iii) värdet (er) av utjämningskonstanten (erna) och (iv) antalet perioder framåt du prognoserar. I allmänhet sprids intervallet snabbare, eftersom 945 blir större i SES-modellen och de sprider sig mycket snabbare när linjär snarare än enkel utjämning används. Detta ämne diskuteras vidare i avsnittet ARIMA-modeller i anteckningarna. (Återgå till början av sidan.) Flyttande medelvärde: Vad det är och hur man beräknar det Se videoklippet eller läs artikeln nedan: Ett glidande medelvärde är en teknik för att få en övergripande uppfattning om trenderna i en dataset är det ett genomsnitt av någon delmängd av siffror. Det rörliga genomsnittet är extremt användbart för prognoser för långsiktiga trender. Du kan beräkna det under en viss tid. Om du till exempel har försäljningsdata i en tjugoårsperiod kan du beräkna ett femårigt glidande medelvärde, ett fyrårigt glidande medelvärde, ett treårigt glidande medelvärde och så vidare. Aktiemarknadsanalytiker kommer ofta att använda ett 50 eller 200 dagars glidande medelvärde för att hjälpa dem att se trender på aktiemarknaden och (förhoppningsvis) prognostisera var aktierna är på väg. Ett medelvärde representerar värdet 8220middling8221 av en uppsättning tal. Det rörliga genomsnittet är exakt detsamma, men genomsnittet beräknas flera gånger för flera delsatser av data. Om du till exempel vill ha ett tvåårigt glidande medelvärde för en dataset från 2000, 2001, 2002 och 2003, skulle du hitta medelvärden för deluppsatserna 20002001, 20012002 och 20022003. Flyttvärdena brukar avbildas och visas bäst. Beräkning av ett 5-årigt rörligt genomsnitt Exempel Exempelprov: Beräkna ett femårigt glidande medelvärde från följande dataset: (4M 6M 5M 8M 9M) ​​5 6,4M Genomsnittlig försäljning för den andra delmängden om fem år (2004 8211 2008). centrerad runt 2006, är 6,6M: (6M 5M 8M 9M 5M) 5 6,6M Den genomsnittliga försäljningen för den tredje delmängden på fem år (2005 8211 2009). centrerad runt 2007, är 6,6M: (5M 8M 9M 5M 4M) 5 6,2M Fortsätt att beräkna varje femårsmedel tills du når slutet av uppsättningen (2009-2013). Detta ger dig en serie poäng (medelvärden) som du kan använda för att plotta ett diagram över glidande medelvärden. I följande Excel-tabell visas de glidande medelvärdena beräknade för 2003-2012 tillsammans med en scatterplot av data: Titta på videon eller läs stegen nedan: Excel har en kraftfull tillägg, Data Analysis Toolpak (hur man laddar data Analysis Toolpak) som ger dig många extra alternativ, inklusive en automatiserad glidande medelfunktion. Funktionen beräknar inte bara det glidande medlet för dig, det grafar också de ursprungliga dataen samtidigt. vilket sparar dig en hel del tangenttryckningar. Excel 2013: Steg Steg 1: Klicka på fliken 8220Data8221 och klicka sedan på 8220Data Analysis.8221 Steg 2: Klicka på 8220Göra genomsnittet8221 och klicka sedan på 8220OK.8221 Steg 3: Klicka på rutan 8220Input Range8221 och välj sedan dina data. Om du inkluderar kolumnrubriker, se till att du markerar etiketterna i första radrutan. Steg 4: Skriv ett intervall i lådan. Ett intervall är hur många tidigare poäng du vill att Excel ska använda för att beräkna det rörliga genomsnittet. Till exempel skulle 822058221 använda de tidigare 5 datapunkterna för att beräkna medelvärdet för varje efterföljande punkt. Ju lägre intervall desto närmare är ditt glidande medelvärde till din ursprungliga dataset. Steg 5: Klicka i rutan 8220Output Range8221 och välj ett område på arbetsbladet där du vill att resultatet ska visas. Eller, klicka på knappen 8220New worksheet8221. Steg 6: Markera rutan 8220Chart Output8221 om du vill se ett diagram över din dataset (om du glömmer att göra det kan du alltid gå tillbaka och lägga till det eller välja ett diagram från fliken 8220Insert8221.8221 Steg 7: Tryck på 8220OK .8221 Excel kommer att returnera resultaten i det område du angav i steg 6. Titta på videon eller läs stegen nedan: Provproblem: Beräkna treårigt glidande medelvärde i Excel för följande försäljningsdata: 2003 (33M), 2004 (22M), 2005 (36M), 2006 (34M), 2007 (43M), 2008 (39M), 2009 (41M), 2010 (36M), 2011 (45M), 2012 (56M), 2013 (64M). 1: Skriv in data i två kolumner i Excel. Den första kolumnen ska ha år och andra kolumnen kvantitativa data (i det här exemplet problemet, försäljnings siffrorna). Se till att det inte finns några tomma rader i din celldata. : Beräkna det första treårsgenomsnittet (2003-2005) för data. För det här provproblemet, skriv 8220 (B2B3B4) 38221 i cell D3. Beräkna det första genomsnittet. Steg 3: Dra kvadraten längst ner till höger d Egen att flytta formeln till alla celler i kolumnen. Detta beräknar medelvärden för efterföljande år (t ex 2004-2006, 2005-2007). Dra formeln. Steg 4: (Valfritt) Skapa en graf. Välj alla data i arbetsbladet. Klicka på fliken 8220Insert8221 och klicka sedan på 8220Scatter, 8221 och klicka sedan på 8220Scatter med släta linjer och markörer.8221 Ett diagram över ditt glidande medel visas på arbetsbladet. Kolla in vår YouTube-kanal för mer statistiks hjälp och tips. Flyttande medelvärde: Vad det är och hur man beräknar det var senast ändrat: 8 januari 2016 av Andale 22 tankar om ldquo Flyttande medelvärde: Vad det är och hur man beräknar det rdquo Detta är perfekt och enkelt att assimilera. Tack för arbetet Detta är mycket tydligt och informativt. Fråga: Hur räknar man med ett 4-årigt glidande medelvärde Vilket år skulle det 4-åriga glidande medelcentrumet på It centreras i slutet av det andra året (dvs. 31 december). Kan jag använda dig av medelinkomst för att prognostisera framtida intäkter som någon vet om centrerad medel, snälla berätta om någon vet. Här anges det att vi måste överväga 5 år för att få det medelvärde som ligger i centrum. Då då om resten år om vi vill få medelvärdet av 20118230 så har vi inga ytterligare värden efter 2012, hur skulle vi då beräkna det? Som du don8217t har mer info, det skulle vara omöjligt att beräkna 5 år MA för 2011. Du kan få ett tvåårigt glidande medel men. Hej Tack för videon. En sak är emellertid oklart. Hur man gör en prognos för de kommande månaderna Videon visar prognosen för månaderna för vilka data redan är tillgängliga. Hej, Rå, I8217m arbetar med att utöka artikeln för att inkludera prognoser. Processen är lite mer komplicerad än att använda tidigare data. Ta en titt på denna Duke University artikel, som förklarar det i djupet. Hälsningar, Stephanie tack för en tydlig förklaring. Hej Det gick inte att hitta länken till den föreslagna Duke University-artikeln. Begär att skicka länken igen