بسيط الحركة من المتوسط ، توقعات

تتحرك متوسط ​​التنبؤ. الإنتاج كما قد تخمين نحن نبحث في بعض من أكثر النهج البدائية للتنبؤ ولكن نأمل أن هذه على الأقل مقدمة جديرة بالاهتمام لبعض القضايا الحوسبة المتعلقة بتنفيذ التوقعات في جداول البيانات. في هذا السياق سوف نستمر من قبل بدءا من البداية والبدء في العمل مع توقعات متوسط ​​التحرك. متوسط ​​متوسط ​​التوقعات الجميع على دراية بتحريك توقعات المتوسط ​​بغض النظر عما إذا كانوا يعتقدون أنهم جميع طلاب الجامعات يفعلونها في كل وقت فكر في درجات الاختبار في دورة حيث أنت ذاهب إلى لديك أربعة اختبارات خلال الفصل الدراسي دعونا نفترض أنك حصلت على 85 على الاختبار الأول. ماذا كنت تتوقع لنتيجة الاختبار الثاني. ما رأيك تعتقد المعلم الخاص بك لنتيجة الاختبار الخاص بك المقبل. ما رأيك تعتقد أصدقائك قد التنبؤ لنتيجة الاختبار الخاص بك المقبل. ماذا تعتقدون أن والديك قد توقع لنتيجة الاختبار الخاص بك المقبل. بصرف النظر عن كل بلابينغ قد تفعل لفرانك إيندس والآباء والأمهات، هم ومعلمك من المرجح جدا أن نتوقع منك الحصول على شيء في مجال 85 كنت حصلت فقط. حسنا، والآن دعونا نفترض أنه على الرغم من الترويج الذاتي الخاص بك إلى أصدقائك، وكنت أكثر من تقدير نفسك والشكل يمكنك دراسة أقل للاختبار الثاني وحتى تحصل على 73.Now ما هي كل من المعنيين وغير مدرك الذهاب إلى توقع سوف تحصل على الاختبار الثالث هناك نوعان من المرجح جدا النهج بالنسبة لهم لوضع تقدير بغض النظر عن ما إذا كانوا سوف تقاسمها معك. أنهم قد يقولون لأنفسهم، هذا الرجل هو دائما تهب الدخان حول ذكائه انه ذاهب للحصول على آخر 73 إذا كان محظوظا. مايبي الآباء سوف تحاول أن تكون أكثر داعمة ويقول، حسنا، لذلك حتى الآن كنت حصلت على 85 و 73، لذلك ربما يجب أن تحصل على الحصول على حوالي 85 73 2 79 أنا لا أعرف، ربما لو كنت أقل من الحفلات و ويرن ر رهان في كل مكان، وإذا كنت بدأت القيام الكثير من الدراسة يمكن أن تحصل على درجة أعلى. لكن هذه التقديرات الفعلية تحسب التوقعات المتوسطة الأولى. أولا يستخدم فقط أحدث درجاتك للتنبؤ بأدائك المستقبلي وهذا ما يطلق عليه متوسط ​​التوقعات المتحركة باستخدام فترة واحدة من البيانات. والثاني هو أيضا متوسط ​​التوقعات المتحركة ولكن باستخدام فترتين من البيانات. أن كل هؤلاء الناس خرق على العقل العظيم لديك نوع من سكران قبالة لكم وتقرر أن تفعل جيدا في الاختبار الثالث لأسباب خاصة بك ووضع درجة أعلى أمام حلفائكم كنت تأخذ الاختبار ودرجاتك هو في الواقع 89 الجميع، بما في ذلك نفسك، وأعجب. لذلك لديك الآن الاختبار النهائي للفصل الدراسي الخروج وكالعادة كنت تشعر بالحاجة إلى غواد الجميع في جعل توقعاتهم حول كيف سوف تفعل على آخر اختبار حسنا، ونأمل أن ترى style. Now، نأمل يمكنك أن ترى نمط الذي تعتقد أنه الأكثر دقة. ويستل بينما نعمل الآن نعود إلى شركة التنظيف الجديدة التي بدأتها شقيقة نصف استدارة دعا صافرة بينما نعمل لدينا بعض البيانات الماضية المبيعات ممثلة في القسم التالي من جدول بيانات نحن أولا تقديم البيانات لفترة ثلاثة توقعات المتوسط ​​المتحرك. يجب أن يكون إدخال الخلية C6.Now يمكنك نسخ هذه الصيغة خلية وصولا إلى الخلايا الأخرى من C7 إلى C11.Notice كيف يتحرك المتوسط على أحدث البيانات التاريخية ولكن يستخدم بالضبط ثلاث فترات الأخيرة المتاحة لكل التنبؤ يجب أن تلاحظ أيضا أننا لا تحتاج حقا لجعل التنبؤات للفترات الماضية من أجل تطوير أحدث توقعاتنا هذا يختلف بالتأكيد عن الأسي نموذج تمهيد I في شملت التنبؤات السابقة لأننا سوف تستخدمها في صفحة الويب التالية لقياس صحة التنبؤ. الآن أريد أن أعرض نتائج مماثلة لفترة سنتين المتوسط ​​المتحرك المتوقع. يجب أن يكون دخول الخلية C5.Now لك يمكن نسخ هذه الصيغة الخلية وصولا إلى الخلايا الأخرى C6 من خلال C11.Notice كيف الآن فقط اثنين من أحدث القطع من البيانات التاريخية تستخدم لكل التنبؤ مرة أخرى لقد شملت د التنبؤات السابقة لأغراض توضيحية وللاستخدام لاحقا في التحقق من صحة التوقعات. بعض الأمور الأخرى التي من الأهمية أن تلاحظ. للمتوسط ​​المتحرك م فترة التنبؤ فقط م تستخدم معظم القيم البيانات الأخيرة لجعل التنبؤ لا شيء آخر ضروري. للمتوسط ​​المتحرك متوسط ​​التوقعات، عند إجراء التنبؤات السابقة، لاحظ أن التنبؤ الأول يحدث في الفترة م 1. بوث من هذه القضايا سوف تكون كبيرة جدا عندما نطور لدينا التعليمات البرمجية. تطوير المتوسط ​​المتحرك المتحرك الآن نحن بحاجة إلى تطوير رمز توقعات المتوسط ​​المتحرك التي يمكن استخدامها بشكل أكثر مرونة تتبع التعليمات البرمجية لاحظ أن المدخلات هي لعدد الفترات التي تريد استخدامها في التوقعات ومصفوفة القيم التاريخية يمكنك تخزينها في أي المصنف الذي تريده. وظيفة موفينغافيراج التاريخية، نومبروفريودس كما واحد إعلان وتهيئة المتغيرات ديم البند كما متغير عداد خافت كما عدد صحيح تراكم خافت كما أحادية ديم تاريخية الحجم كما صحيح. تهيئة المتغيرات كونتر 1 تراكم 0. تحديد حجم المصفوفة التاريخية تاريخية. للعداد 1 إلى نومبروفريودس. تجميع العدد المناسب من أحدث القيم التي تمت ملاحظتها سابقا. تراكم التراكم تاريخي تاريخيالحجم - نومبروفريودس عداد. محرك متوسط ​​تراكم عدد أوفيريودس. سيتم شرح التعليمات البرمجية في الفصل تريد وضع الوظيفة على جدول البيانات بحيث تظهر نتيجة الحساب حيث ينبغي مثل المتوسط ​​المتحرك البسيط - سما. برياك دون انخفاض المتوسط ​​المتحرك البسيط - سما. المتوسط ​​المتحرك البسيط قابل للتخصيص بحيث يمكن حسابه لعدد مختلف من الفترات الزمنية، وذلك ببساطة عن طريق إضافة سعر إغلاق الضمان لعدد من الفترات الزمنية ومن ثم قسمة هذا المجموع على عدد الفترات الزمنية التي تعطي متوسط ​​سعر الضمان خلال الفترة الزمنية A المتوسط ​​المتحرك البسيط يزيل التقلبات ويجعل من الأسهل عرض اتجاه السعر للأمان إذا كانت البساطة مما يعني أن سعر الأمن يتزايد إذا كان يشير لأسفل فهذا يعني أن سيكوري إنخفاض السعر يعد المتوسط ​​المتحرك القصير الأجل أكثر تقلبا، ولكن قراءته أقرب إلى مصدر البيانات. الدلالة التحليلية. المتوسطات المتحركة هي أداة تحليلية مهمة تستخدم لتحديد اتجاهات الأسعار الحالية وإمكانية إحداث تغيير في اتجاه ثابت أبسط شكل من أشكال استخدام المتوسط ​​المتحرك البسيط في التحليل هو استخدامه لتحديد بسرعة إذا كان الأمن في اتجاه صعودي أو اتجاه هبوطي آخر شعبية، وإن كان قليلا أكثر تعقيدا التحليلية هو مقارنة زوج من المتوسطات المتحركة البسيطة التي تغطي كل منها أطر زمنية مختلفة إذا كان المتوسط ​​المتحرك البسيط على المدى القصير أعلى من المتوسط ​​الأطول أجلا، فمن المتوقع أن يكون هناك اتجاه صعودي من ناحية أخرى، فإن المتوسط ​​على المدى الطويل فوق أقصر المتوسط ​​المتوسط ​​يشير إلى حركة هبوطية في الاتجاه. أنماط التداول الشائعة. تتضمن أنماط التداول الشائعة التي تستخدم المتوسطات المتحركة البسيطة الصليب الواصل والصليب الذهبي A دي حيث يحدث المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 50 يوم أقل من المتوسط ​​المتحرك ل 200 يوم ويعتبر هذا إشارة هبوطية، أن المزيد من الخسائر في المخزن يحدث العبور الذهبي عند كسر متوسط ​​متحرك على المدى القصير فوق حركة طويلة الأمد متوسط ​​يمكن تعزيزها من خلال أحجام التداول العالية، وهذا يمكن أن يشير إلى مزيد من المكاسب في المخزن. المتوسط ​​المتحرك ونماذج التمهيد الأسي. وكخطوة أولى في التحرك ما وراء النماذج المتوسطة، نماذج المشي العشوائي، ونماذج الاتجاه الخطي، أنماط غير مواضيعية والاتجاهات يمكن استقراء باستخدام نموذج التحرك المتوسط ​​أو التمهيد الافتراض الأساسي وراء نماذج المتوسط ​​والتجانس هو أن السلاسل الزمنية ثابتة محليا بمتوسط ​​متغير ببطء وبالتالي فإننا نأخذ متوسطا محليا متحركا لتقدير القيمة الحالية للمتوسط ​​ومن ثم استخدام ذلك توقعات للمستقبل القريب ويمكن اعتبار هذا بمثابة حل وسط بين النموذج المتوسط ​​ونموذج المشي العشوائي دون الانجراف ويمكن استخدام نفس الاستراتيجية لتقدير واستقراء اتجاه محلي A المتوسط ​​المتحرك غالبا ما يسمى نسخة ممهدة من السلسلة الأصلية لأن متوسط ​​الأجل على المدى القصير له تأثير على إزالة المطبات في السلسلة الأصلية من خلال تعديل درجة تمهيد عرض المتوسط ​​المتحرك، يمكننا أن نأمل أن إضراب نوع من التوازن الأمثل بين أداء متوسط ​​و نماذج المشي العشوائية أبسط نوع من نموذج المتوسط ​​هو. سيمبل متوسط ​​متحرك على قدم المساواة المرجح. التنبؤ لقيمة Y في الوقت t 1 التي تتم في وقت t يساوي المتوسط ​​البسيط لآخر الملاحظات م. هنا وفي أماكن أخرى سأستخدم الرمز Y-هات للوقوف على توقعات للسلسلة الزمنية Y التي تم إجراؤها في أقرب وقت ممكن من قبل نموذج معين ويتركز هذا المتوسط ​​في الفترة t 1 1، مما يعني أن تقدير فإن المتوسط ​​المحلي سيميل إلى التخلف عن القيمة الحقيقية للمتوسط ​​المحلي بحوالي m 1 2 وبالتالي فإننا نقول أن متوسط ​​عمر البيانات في المتوسط ​​المتحرك البسيط هو m 1 2 بالنسبة إلى الفترة التي يتم فيها حساب التوقعات هذا هو مقدار الوقت الذي من شأنه أن التنبؤات تميل إلى تخلف نقاط تحول في البيانات على سبيل المثال، إذا كنت متوسط ​​القيم 5 الماضية، فإن التوقعات ستكون حوالي 3 فترات في وقت متأخر من الاستجابة لنقاط تحول لاحظ أنه إذا م 1، متوسط ​​نموذج المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​البسيط يساوي نموذج المشي العشوائي بدون نمو إذا كانت m كبيرة جدا مقارنة بطول فترة التقدير، فإن نموذج سما يعادل النموذج المتوسط ​​كما هو الحال مع أي معلمة لنموذج التنبؤ، لضبط قيمة كي n للحصول على أفضل ملاءمة للبيانات، أي أصغر أخطاء التنبؤ في المتوسط. هنا هو مثال لسلسلة التي يبدو أن تظهر تقلبات عشوائية حول متوسط ​​ببطء متغير أولا، دعونا نحاول لتناسب ذلك مع المشي العشوائي نموذج، وهو ما يعادل متوسط ​​متحرك بسيط من 1 term. The نموذج المشي العشوائي يستجيب بسرعة كبيرة للتغيرات في هذه السلسلة، ولكن في ذلك يفعل ذلك يختار الكثير من الضوضاء في البيانات تقلبات عشوائية، فضلا عن إشارة المحلية يعني إذا حاولنا بدلا من ذلك متوسط ​​متحرك بسيط من 5 مصطلحات، نحصل على مجموعة أكثر سلاسة من التوقعات. المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 5 سنوات ينتج أخطاء أقل بكثير من نموذج المشي العشوائي في هذه الحالة متوسط ​​عمر البيانات في هذا التنبؤ هو 3 5 1 2، بحيث يميل إلى التخلف عن نقاط التحول بنحو ثلاث فترات على سبيل المثال، يبدو أن الانكماش قد حدث في الفترة 21، ولكن التنبؤات لا تتحول حتى عدة فترات في وقت لاحق. لاحظ أن المدى الطويل، والتنبؤات طويلة الأجل من وزارة الدفاع سما إل هي خط أفقي مستقيم، تماما كما في نموذج المشي العشوائي وهكذا، يفترض نموذج سما أنه لا يوجد اتجاه في البيانات ومع ذلك، في حين أن التوقعات من نموذج المشي العشوائي هي ببساطة مساوية لقيمة الملاحظة الأخيرة، والتنبؤات من فإن نموذج سما يساوي المتوسط ​​المرجح للقيم الأخيرة. حدود الثقة التي تحسبها ستاتغرافيكس للتنبؤات طويلة الأجل للمتوسط ​​المتحرك البسيط لا تتسع مع زيادة أفق التنبؤ هذا من الواضح أنه ليس صحيحا للأسف، النظرية الإحصائية التي تخبرنا كيف يجب أن تتسع فترات الثقة لهذا النموذج ومع ذلك، ليس من الصعب جدا حساب التقديرات التجريبية لحدود الثقة لتوقعات الأفق الأطول على سبيل المثال، يمكنك إعداد جدول بيانات فيه نموذج سما سوف تستخدم للتنبؤ بخطوتين إلى الأمام و 3 خطوات إلى الأمام وما إلى ذلك ضمن عينة البيانات التاريخية. يمكنك بعد ذلك حساب الانحرافات المعيارية للعينة في كل توقعات h أوريزون، ومن ثم بناء فترات الثقة للتنبؤات الأطول أجلا عن طريق جمع وطرح مضاعفات الانحراف المعياري المناسب. إذا حاولنا متوسط ​​متحرك بسيط لمدة 9 سنوات، نحصل على توقعات أكثر سلاسة وأكثر تأثيرا متخلفا. الآن 5 فترات 9 1 2 إذا أخذنا متوسط ​​متحرك لمدة 19 عاما، فإن متوسط ​​العمر يزداد إلى 10.لاحظ أن التوقعات في الواقع تتخلف الآن عن نقاط التحول بنحو 10 فترات. كما أن كمية التجانس هي الأفضل لهذه السلسلة في ما يلي جدول يقارن إحصاءات الخطأ الخاصة بهم، بما في ذلك أيضا متوسط ​​3 فترات. نموذج C، المتوسط ​​المتحرك لمدة 5 سنوات، ينتج أدنى قيمة ل رمز بهامش صغير على متوسطات المدى 3 و 9، إحصائياتهم الأخرى متطابقة تقريبا لذلك، من بين نماذج مع إحصاءات الخطأ مشابهة جدا، يمكننا أن نختار ما إذا كنا نفضل أكثر قليلا من الاستجابة أو أكثر قليلا نعومة في التوقعات العودة إلى أعلى الصفحة. الألوان s الأسي بسيط تمهيد أضعافا مضاعفة أضعافا مضاعفة متوسط ​​المتوسط ​​المتحرك البسيط الموضح أعلاه يحتوي على الخاصية غير المرغوب فيها التي يتعامل معها ملاحظات k الأخيرة بالتساوي وبشكل كامل يتجاهل جميع الملاحظات السابقة بشكل حدسي، يجب أن يتم خصم البيانات السابقة بطريقة أكثر تدرجية - على سبيل المثال، والحصول على أكثر من ذلك بقليل من الوزن الثاني من أحدث، والثاني الأكثر حداثة يجب الحصول على وزن أكثر قليلا من 3 أحدث، وهلم جرا بسيطة الأسي تمهيد نموذج سيس ينجز هذا. لاحظ يدل على ثابت تمهيد عدد بين 0 و 1 طريقة واحدة لكتابة النموذج هو تحديد سلسلة L التي تمثل المستوى الحالي أي القيمة المتوسطة المحلية للسلسلة كما يقدر من البيانات حتى الوقت الحاضر يتم حساب قيمة L في الوقت t بشكل متكرر من قيمته السابقة مثل هذا. وهكذا، فإن القيمة الملساء الحالية هي الاستكمال الداخلي بين القيمة الملساء السابقة والمراقبة الحالية، حيث تسيطر على القرب من قيمة محرف إلى أكثر إعادة سينت المراقبة التوقعات للفترة القادمة هي ببساطة قيمة ممهدة الحالية. على العكس من ذلك، يمكننا التعبير عن التوقعات القادمة مباشرة من حيث التوقعات السابقة والملاحظات السابقة، في أي من الإصدارات المكافئة التالية في النسخة الأولى، والتنبؤ هو الاستيفاء بين التوقعات السابقة والملاحظة السابقة. في النسخة الثانية، يتم الحصول على التوقعات القادمة عن طريق ضبط التوقعات السابقة في اتجاه الخطأ السابق عن طريق كمية كسور. is الخطأ المحرز في الوقت t في النسخة الثالثة، والتنبؤ هو أي المتوسط ​​المتحرك المخصوم مع معامل الخصم 1. إن نسخة الاستكمال الداخلي لصيغة التنبؤ هي أبسط الاستخدامات إذا كنت تنفذ النموذج على جدول بيانات يناسبه في خلية واحدة ويحتوي على مراجع خلية تشير إلى التنبؤ السابق، الملاحظة، والخلية حيث يتم تخزين قيمة. ملاحظة أنه إذا كان 1، نموذج سيس ما يعادل نموذج المشي سيرا على الأقدام عشوائي نمو هوت إذا كان نموذج سيس يساوي النموذج المتوسط، على افتراض أن القيمة الملساء الأولى تم تعيينها مساوية لمتوسط ​​العائد إلى أعلى الصفحة. متوسط ​​عمر البيانات في التنبؤات الأسية البسيطة - تمهيد هو 1 النسبية إلى الفترة التي يتم حساب التنبؤ بها ليس من المفترض أن تكون واضحة، ولكن يمكن بسهولة أن تظهر من خلال تقييم سلسلة لانهائية وبالتالي، فإن متوسط ​​التوقعات المتحركة البسيطة يميل إلى التخلف عن نقاط التحول بنحو 1 فترات على سبيل المثال، عند 0 5 الفاصل الزمني هو فترتين عندما يكون 0 2 الفارق الزمني 5 فترات عندما يكون 0 1 الفارق الزمني 10 فواصل وهكذا بالنسبة لعمر متوسط ​​معين أي مقدار الفارق الزمني فإن التنبؤ الأسي البسيط للتلطيف سيس متفوق إلى حد ما على التحرك البسيط متوسط ​​توقعات سما لأنه يضع وزنا أكبر نسبيا على الملاحظة الأخيرة - فهو أكثر استجابة قليلا للتغيرات التي تحدث في الماضي القريب على سبيل المثال، نموذج سما مع 9 شروط ونموذج سيس مع 0 2 على حد سواء لديها متوسط ​​العمر من 5 ل دا تا في توقعاتها، ولكن نموذج سيس يضع وزنا أكبر على القيم 3 الماضية مما يفعل نموذج سما، وفي الوقت نفسه فإنه لا ننسى تماما القيم أكثر من 9 فترات القديمة، كما هو مبين في هذا الرسم البياني. أية ميزة أخرى من فإن نموذج سيس على نموذج سما هو أن نموذج سيس يستخدم معلمة تمهيد تتغير باستمرار بحيث يمكن تحسينها بسهولة باستخدام خوارزمية حلالا لتقليل متوسط ​​الخطأ الوسطي وتبين القيمة المثلى لنموذج سيس لهذه السلسلة أن يكون 0 2961، كما هو مبين هنا. متوسط ​​عمر البيانات في هذه التوقعات هو 1 0 2961 3 4 فترات، وهو مماثل للمتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 6. التوقعات على المدى الطويل من نموذج سيس هي خط مستقيم أفقي كما هو الحال في نموذج سما ونموذج المشي العشوائي دون نمو ومع ذلك، لاحظ أن فترات الثقة التي يحسبها ستاتغرافيكس الآن تتباعد بطريقة معقولة المظهر، وأنها هي أضيق بكثير من فترات الثقة للراند أوم نموذج المشي يفترض أن سلسلة يمكن التنبؤ بها إلى حد ما أكثر من نموذج المشي العشوائي. نموذج سيس هو في الواقع حالة خاصة من نموذج أريما حتى نظرية إحصائية نماذج أريما يوفر أساسا سليما لحساب فترات الثقة ل نموذج سيس على وجه الخصوص، نموذج سيس هو نموذج أريما مع اختلاف واحد غير منطقي، وهو مصطلح 1 ما، وليس هناك مصطلح ثابت يعرف باسم أريما 0،1،1 نموذج دون ثابت معامل ما 1 في نموذج أريما يتوافق مع الكمية 1 في نموذج سيس على سبيل المثال، إذا كنت تناسب أريما 0،1،1 نموذج دون ثابت لسلسلة تحليلها هنا، فإن معامل ما 1 المقدرة تبين أن 0 7029، وهو تقريبا تقريبا واحد ناقص 0 2961. ومن الممكن إضافة افتراض اتجاه خطي ثابت غير صفري إلى نموذج سيس للقيام بذلك، ما عليك سوى تحديد نموذج أريما بفروق نونزاسونال واحدة ومدة ما 1 مع ثابت، أي نموذج أريما 0،1،1 مع ثابت سوف التوقعات على المدى الطويل ثم يكون الاتجاه الذي يساوي الاتجاه المتوسط ​​لوحظ على مدى فترة التقدير بأكملها لا يمكنك القيام بذلك جنبا إلى جنب مع التعديل الموسمية، لأن خيارات التعديل الموسمية يتم تعطيل عندما يتم تعيين نوع النموذج إلى أريما ومع ذلك، يمكنك إضافة ثابت طويلة إلى نموذج بسيط للتجانس الأسي مع أو بدون تعديل موسمية باستخدام خيار تعديل التضخم في إجراء التنبؤ يمكن تقدير معدل النمو المناسب لنسبة التضخم في كل فترة على أنه معامل الانحدار في نموذج اتجاه خطي مجهز بالبيانات في جنبا إلى جنب مع التحول اللوغاريتم الطبيعي، أو أنه يمكن أن تستند إلى معلومات أخرى مستقلة بشأن آفاق النمو على المدى الطويل العودة إلى أعلى الصفحة. الخطية s الخطي أي ضعف الأسي تمهيد. نماذج سما ونماذج سيس تفترض أنه لا يوجد أي اتجاه من أي نوع في البيانات التي عادة ما تكون موافق أو على الأقل ليست سيئة جدا ل 1-خطوة قبل التوقعات عندما تكون البيانات نوي نسبيا ويمكن تعديلها لدمج اتجاه خطي ثابت كما هو مبين أعلاه ماذا عن الاتجاهات قصيرة الأجل إذا كانت سلسلة يعرض معدل نمو متفاوت أو نمط دوري الذي يبرز بوضوح ضد الضوضاء، وإذا كان هناك حاجة إلى وتوقع أكثر من 1 فترة المقبلة، ثم تقدير الاتجاه المحلي قد يكون أيضا قضية ويمكن تعميم نموذج التمهيد الأسي بسيط للحصول على خطية الأسية تمهيد نموذج ليس الذي يحسب التقديرات المحلية من كل من المستوى والاتجاه. أبسط الاتجاه متغيرة الوقت النموذج هو نموذج تمهيد الأسي الخطي براون، والذي يستخدم اثنين من سلسلة سلسة مختلفة التي تتمحور في نقاط مختلفة في الوقت المحدد ويستند صيغة التنبؤ على استقراء خط من خلال المركزين وهناك نسخة أكثر تطورا من هذا النموذج، هولت s، هو نوقشت أدناه. يمكن التعبير عن شكل جبري من براون s الخطي الأسي تمهيد نموذج، مثل ذلك من نموذج تمهيد الأسي بسيط، في عدد من مختلف ولكن ه الأشكال المتكافئة عادة ما يعبر عن الشكل القياسي لهذا النموذج على النحو التالي تدل S تدل على سلسلة سلسة منفردة التي تم الحصول عليها عن طريق تطبيق تمهيد الأسي بسيط لسلسلة Y وهذا هو، وتعطى قيمة S في الفترة t من قبل. أذكر أنه في ظل تمهيد الأسي بسيط، وهذا سيكون التنبؤ ل Y في الفترة ر 1 ثم اسمحوا S تدل على سلسلة سلسة تم الحصول عليها عن طريق تطبيق تمهيد الأسي بسيط باستخدام نفسه لسلسلة S. Finally، والتوقعات ل يك تك لأي k 1. ويعطي هذا العائد e 1 0 أي غش قليلا، والسماح للتنبؤ الأول يساوي الملاحظة الأولى الفعلية، و e 2 Y 2 Y 1 وبعد ذلك يتم توليد التنبؤات باستعمال المعادلة أعلاه ينتج هذا القيم المجهزة نفسها كما الصيغة التي تستند إلى S و S إذا تم بدء هذه الأخيرة باستخدام S 1 S 1 Y 1 يستخدم هذا الإصدار من النموذج في الصفحة التالية التي توضح مجموعة من التجانس الأسي مع التعديل الموسمي. الخطي S الخطي الأسي Smoothing. Brown s يحسب التقديرات المحلية من المستوى والاتجاه من خلال تمهيد البيانات الأخيرة، ولكن حقيقة أن يفعل ذلك مع معلمة تمهيد واحد يضع قيدا على أنماط البيانات التي هي قادرة على تناسب المستوى والاتجاه لا يسمح لها أن تختلف في معدلات مستقلة هولت s ليس نموذج يتناول هذه المسألة من خلال تضمين اثنين من ثوابت تمهيد، واحدة لمستوى واحد للاتجاه في أي وقت t، كما هو الحال في نموذج براون s، وهناك تقدير L ر من المستوى المحلي وتقدير T t للاتجاه المحلى هنا يتم حسابها بشكل متكرر من قيمة Y الملاحظة فى الوقت t والتقديرات السابقة لمستوى واتجاه المعادلتين اللتين تنطبقان على تمهيد أسي لها بشكل منفصل. إذا كان المستوى المقدر والاتجاه في الوقت t-1 هما T t 1 و T t-1 على التوالي، فإن التنبؤات Y t التي كان من الممكن أن تكون قد أجريت في الوقت t-1 تساوي L t-1 T t-1 عندما يلاحظ القيمة الفعلية، يتم حساب المستوى بشكل متكرر عن طريق الاستكمال الداخلي بين Y t والتنبؤ به L t-1 T t-1 باستخدام الأوزان و 1. ويمكن تفسير التغير في المستوى المقدر وهو L t L 1 على أنه قياس صاخب ل الاتجاه في الوقت t يتم حساب التقدير المحدث للاتجاه بشكل متكرر عن طريق الاستكمال الداخلي بين L t L t 1 والتقدير السابق للاتجاه T t-1 باستخدام أوزان و 1. إن تفسير ثابت تجانس الاتجاه يشبه ثابت ثابت التمهيد. النماذج ذات القيم الصغيرة تفترض تغير الاتجاه فقط ببطء شديد مع مرور الوقت، في حين أن النماذج ذات الحجم الأكبر تفترض أنها تتغير بسرعة أكبر ويعتقد نموذج مع كبير أن المستقبل البعيد غير مؤكد جدا، لأن الأخطاء في تقدير الاتجاه تصبح مهمة جدا عند التنبؤ أكثر من فترة واحدة قبل العودة إلى أعلى من ثوابت التجانس ويمكن تقديرها بالطريقة المعتادة من خلال تقليل متوسط ​​الخطأ المئوي للتنبؤات ذات الخطوة الأولى عندما يتم ذلك في ستاتغرافيكس، تشير التقديرات إلى أن 03048 و 0 008 القيمة الصغيرة جدا يعني أن النموذج يفترض تغير طفيف جدا في الاتجاه من فترة إلى أخرى، وذلك أساسا هذا النموذج هو محاولة لتقدير الاتجاه على المدى الطويل قياسا على فكرة متوسط ​​عمر البيانات المستخدمة في تقدير t هو المستوى المحلي للسلسلة، متوسط ​​عمر البيانات المستخدمة في تقدير الاتجاه المحلي يتناسب مع 1، وإن لم يكن يساوي بالضبط في هذه الحالة التي تبين أن يكون 1 0 006 125 هذا هو إس عدد دقيق جدا حيث أن دقة تقدير إيسن t حقا 3 المنازل العشرية، ولكن من نفس الترتيب العام من حجم حجم العينة من 100، لذلك هذا النموذج هو المتوسط ​​على مدى الكثير جدا من التاريخ في تقدير الاتجاه مؤامرة التوقعات ويبين الشكل أدناه أن نموذج ليس يقدر اتجاها محليا أكبر قليلا في نهاية السلسلة من الاتجاه الثابت المقدر في نموذج الاتجاه سيس، كما أن القيمة المقدرة تكاد تكون مطابقة للاتجاه الذي يتم الحصول عليه عن طريق تركيب نموذج سيس مع الاتجاه أو بدونه ، لذلك هذا هو تقريبا نفس النموذج. الآن، هل هذه تبدو وكأنها توقعات معقولة لنموذج من المفترض أن يكون تقدير الاتجاه المحلي إذا كنت مقلة العين هذه المؤامرة، يبدو كما لو أن الاتجاه المحلي قد تحول إلى أسفل في نهاية سلسلة و في حدث وقد تم تقدير المعلمات من هذا النموذج عن طريق تقليل الخطأ التربيعي من 1-خطوة إلى الأمام التنبؤات، وليس التنبؤات على المدى الطويل، وفي هذه الحالة الاتجاه لا تجعل الكثير من الفرق إذا كان كل ما كنت تبحث في 1 - step قبل الأخطاء، كنت لا ترى الصورة الأكبر من الاتجاهات على القول 10 أو 20 فترات من أجل الحصول على هذا النموذج أكثر في تناغم مع استقراء العين مقلة العين من البيانات، يمكننا ضبط ثابت الاتجاه تجانس يدويا بحيث يستخدم خط أساس أقصر لتقدير الاتجاه على سبيل المثال، إذا اخترنا تعيين 0 1، فإن متوسط ​​عمر البيانات المستخدمة في تقدير الاتجاه المحلي هو 10 فترات، مما يعني أننا نحسب متوسط ​​الاتجاه خلال الفترات العشرين الأخيرة أو نحو ذلك هنا s ما يبدو مؤامرة توقعات إذا وضعنا 0 1 مع الحفاظ على 0 3 وهذا يبدو بديهية معقولة لهذه السلسلة، على الرغم من أنه من المحتمل أن خطورة لاستقراء هذا الاتجاه أي أكثر من 10 فترات في المستقبل. ماذا عن إرور ستاتس هنا مقارنة نموذجية f أو النموذجين المبينين أعلاه فضلا عن ثلاثة نماذج سيس تبلغ القيمة المثلى لنموذج سيس حوالي 0 3، ولكن يتم الحصول على نتائج مماثلة مع استجابة أكثر قليلا أو أقل على التوالي مع 0 5 و 0 2. A هولت إكس خطي تجانس مع ألفا 0 3048 وبيتا 0 008. B هولت خ الخطية تجانس مع ألفا 0 3 وبيتا 0 1. C تمهيد الأسي بسيطة مع ألفا 0 5. D تمهيد الأسي بسيط مع ألفا 0 3. E تمهيد الأسي بسيط مع ألفا 0 2 . احصائيات هي متطابقة تقريبا، لذلك نحن حقا يمكن أن تجعل ر الاختيار على أساس 1-خطوة قبل توقعات الأخطاء داخل عينة البيانات علينا أن نراجع مرة أخرى على اعتبارات أخرى إذا كنا نعتقد بقوة أنه من المنطقي أن قاعدة الحالية تقدير الاتجاه على ما حدث على مدى ال 20 فترة الماضية أو نحو ذلك، يمكننا أن نجعل حالة لنموذج ليس مع 0 3 و 0 1 إذا أردنا أن نكون ملحدين حول ما إذا كان هناك اتجاه محلي، ثم واحدة من نماذج سيس قد يكون من الأسهل أن يفسر، وسوف يعطي أيضا المزيد من ميدل التنبؤات على الطريق على مدى 5 أو 10 فترات القادمة العودة إلى أعلى الصفحة. أي نوع من الاستقراء الاتجاه هو أفضل الأفقي أو الخطي تشير الأدلة التجريبية أنه إذا كانت البيانات قد تم تعديلها إذا لزم الأمر للتضخم، ثم قد يكون من غير الحكمة استقراء الاتجاهات الخطية قصيرة الأجل بعيدا جدا في الاتجاهات المستقبلية قد تتراجع اليوم بوضوح في المستقبل بسبب أسباب مختلفة مثل تقادم المنتج وزيادة المنافسة والانكماش الدوري أو التحولات في صناعة لهذا السبب، الأسي بسيط فإن التنعيم غالبا ما يؤدي إلى خروج عينة أفضل مما يمكن توقعه على خلاف ذلك، على الرغم من استقراء الاتجاه الأفقي الساذج. وغالبا ما تستخدم تعديلات الاتجاه المعاكسة لنموذج تمهيد الأسي الخطي في الممارسة العملية لإدخال ملاحظة المحافظة على توقعات اتجاهها الاتجاه المعاكسة يمكن تطبيق نموذج ليس كحالة خاصة لنموذج أريما، على وجه الخصوص، نموذج أريما 1،1،2.ومن الممكن حساب فترات الثقة أرو والتنبؤات الطويلة الأجل التي تنتجها نماذج التمهيد الأسي من خلال اعتبارها حالات خاصة لنماذج أريما حذار ليس كل البرامج بحساب فترات الثقة لهذه النماذج بشكل صحيح عرض فترات الثقة يعتمد على i خطأ رمز من النموذج، إي نوع من تمهيد بسيطة أو خطية إي قيمة s من ثابت التمهيد ق و الرابع عدد الفترات المقبلة كنت التنبؤ بشكل عام، والفواصل انتشرت بشكل أسرع كما يحصل أكبر في نموذج سيس وانتشرت بشكل أسرع بكثير عندما الخطية بدلا من بسيطة تمهيد يتم مناقشة هذا الموضوع أكثر في قسم نماذج أريما من الملاحظات العودة إلى أعلى الصفحة.