الخطية الانحدار مقابل الانتقال بين المتوسطات

التنبؤ بواسطة تقنيات التلميع هذا الموقع هو جزء من جافاسكريبت E-لابس كائنات التعلم لاتخاذ القرارات. يتم تصنيف جافا سكريبت أخرى في هذه السلسلة ضمن مجالات مختلفة من التطبيقات في قسم مينو في هذه الصفحة. سلسلة زمنية هي سلسلة من الملاحظات التي يتم ترتيبها في الوقت المناسب. ومن العناصر المتأصلة في جمع البيانات المأخوذة على مر الزمن شكل من أشكال الاختلاف العشوائي. هناك طرق للحد من إلغاء التأثير بسبب الاختلاف العشوائي. التقنيات المستخدمة على نطاق واسع هي تمهيد. وتكشف هذه التقنيات، عندما تطبق بشكل صحيح، عن الاتجاهات الكامنة بشكل أوضح. أدخل السلاسل الزمنية بالصفوف في التسلسل، بدءا من الزاوية العلوية اليسرى، والمعلمة (المعلمات)، ثم انقر على الزر حساب للحصول على التنبؤ قبل فترة واحدة. لا يتم تضمين صناديق فارغة في الحسابات ولكن الأصفار هي. في إدخال البيانات الخاصة بك للانتقال من خلية إلى خلية في مصفوفة البيانات استخدام مفتاح تاب لا السهم أو إدخال مفاتيح. ملامح السلاسل الزمنية، والتي يمكن كشفها من خلال فحص الرسم البياني. مع القيم المتوقعة، والسلوك المتبقي، والنمذجة حالة التنبؤ. المتوسطات المتحركة: تعد المتوسطات المتحركة من بين أكثر التقنيات شعبية في المعالجة المسبقة للمسلسلات الزمنية. وهي تستخدم لتصفية الضوضاء البيضاء العشوائية من البيانات، لجعل السلاسل الزمنية أكثر سلاسة أو حتى للتأكيد على بعض العناصر الإعلامية الواردة في السلاسل الزمنية. الأسي تجانس: هذا هو مخطط شعبية جدا لإنتاج سلسة سلسلة الوقت. في حين أن المتوسطات المتحركة يتم ترجيح الملاحظات السابقة بالتساوي، فإن التسييل الأسي يعين الأوزان المتناقصة بشكل كبير مع تقدم الملاحظة. وبعبارة أخرى، تعطي الملاحظات الأخيرة وزنا أكبر نسبيا في التنبؤ من الملاحظات القديمة. ضعف الأسي تجانس أفضل في التعامل مع الاتجاهات. الثلاثي الأسي تجانس أفضل في التعامل مع اتجاهات القطع المكافئ. متوسط ​​متحرك مرجح أسي مع ثابت التمهيد a. يقابل تقريبا متوسط ​​متحرك بسيط للطول (أي الفترة) n، حيث تكون a و n مرتبطة بما يلي: a 2 (n1) أور n (2 - a) a. وهكذا، على سبيل المثال، فإن المتوسط ​​المتحرك المرجح ألسيا مع ثابت التمهيد يساوي 0.1 من شأنه أن يتوافق تقريبا إلى 19 المتوسط ​​المتحرك اليوم. والمتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 40 يوما من شأنه أن يتوافق تقريبا مع متوسط ​​متحرك مرجح أسي مع ثابت ثابت يساوي 0.04878. هولتس الخطي الأسي تمهيد: لنفترض أن السلسلة الزمنية غير الموسمية ولكن لا عرض الاتجاه. طريقة هولتس تقدر كل من المستوى الحالي والاتجاه الحالي. لاحظ أن المتوسط ​​المتحرك البسيط هو حالة خاصة للتلطيف الأسي عن طريق تحديد فترة المتوسط ​​المتحرك إلى الجزء الصحيح من ألفا (ألفا) ألفا. بالنسبة لمعظم بيانات الأعمال تكون معلمة ألفا أصغر من 0.40 فعالة في كثير من الأحيان. ومع ذلك، يمكن للمرء إجراء بحث شبكة من مساحة المعلمة، مع 0.1 إلى 0.9، مع زيادات من 0.1. ثم أفضل ألفا لديه أصغر خطأ المطلق يعني (خطأ ما). كيفية مقارنة عدة طرق للتجانس: على الرغم من وجود مؤشرات رقمية لتقييم دقة تقنية التنبؤ، فإن النهج الأكثر انتشارا هو استخدام مقارنة مرئية لعدة تنبؤات لتقييم دقتها والاختيار من بين مختلف أساليب التنبؤ. في هذا النهج، يجب على المرء أن مؤامرة (باستخدام، على سبيل المثال إكسيل) على نفس الرسم البياني القيم الأصلية لمتغير سلسلة زمنية والقيم المتوقعة من عدة طرق التنبؤ المختلفة، مما يسهل المقارنة البصرية. قد ترغب في استخدام التوقعات السابقة من قبل تقنيات تجانس جافاسكريبت للحصول على القيم السابقة التنبؤ على أساس تقنيات تمهيد التي تستخدم معلمة واحدة فقط. هولت، وطرق الشتاء تستخدم اثنين وثلاثة معلمات، على التوالي، وبالتالي فإنه ليس من السهل مهمة لتحديد الأمثل، أو حتى بالقرب من القيم المثلى من قبل التجربة والأخطاء للمعلمات. ويؤكد التمهيد الأسي المفرد على المنظور القصير المدى الذي يحدد المستوى للمراقبة الأخيرة ويستند إلى شرط عدم وجود اتجاه. إن الانحدار الخطي، الذي يناسب خط المربعات الصغرى على البيانات التاريخية (أو البيانات التاريخية المحولة)، يمثل المدى الطويل، الذي يشترط الاتجاه الأساسي. هولتس الخطي الأسي تجانس يلتقط المعلومات حول الاتجاه الأخير. والمعلمات في نموذج هولتس هي معلمة المستويات التي ينبغي أن تنخفض عندما يكون مقدار تغير البيانات كبيرا، وينبغي زيادة معلمة الاتجاهات إذا كان اتجاه الاتجاه الأخير مدعوما بالعوامل المسببة لبعض العوامل. التنبؤ على المدى القصير: لاحظ أن كل جافاسكريبت في هذه الصفحة يوفر توقعات خطوة واحدة. للحصول على توقعات من خطوتين. ببساطة إضافة القيمة المتوقعة إلى نهاية لك البيانات سلسلة الوقت ثم انقر على نفس زر حساب. يمكنك تكرار هذه العملية لبضع مرات من أجل الحصول على توقعات قصيرة الأجل المطلوبة، أولا تثبيت R (إذا لم تكن بالفعل)، تشغيل R وتثبيت حزمة تيتشينغديموس (بالضبط كيف يعتمد على النظام الخاص بك)، تحميل الحزمة مع مكتبة (تيتشينغديموس) ثم اكتب loess. demo لإظهار صفحة المساعدة لمعرفة كيفية تشغيله، يمكنك التمرير إلى أسفل حيث المثال ونسخ ولصق هذا الرمز إلى سطر الأوامر R39s لرؤية الأمثلة، ثم تشغيل مع البيانات الخاصة بك لمزيد من استكشاف. نداش غريغ سنو مار 23 12 في 17:15 هنا هو استجابة بسيطة ولكنها مفصلة. نموذج خطي يناسب العلاقة من خلال جميع نقاط البيانات. يمكن أن يكون هذا النموذج من الدرجة الأولى (معنى آخر للخطي) أو متعدد الحدود لحساب الانحناء، أو مع الخطوط العريضة لحساب المناطق المختلفة التي لديها نموذج حكم مختلف. تناسب لويس هو الانحدار المرجح المرجح محليا استنادا إلى نقاط البيانات الأصلية. وهذا يعني أن مدخلات لويس تناسب قيمتي X و Y الأصلية، بالإضافة إلى مجموعة من قيم X للإخراج التي تحسب قيم Y الجديدة (عادة ما تستخدم القيم X نفسها لكلا الأمرين، ولكن غالبا ما تستخدم قيم X أقل للأزواج زي المجهزة بسبب زيادة الحساب المطلوب). ولكل قيمة X من الخرج، يستخدم جزء من بيانات الدخل لحساب مدى ملاءمة. الجزء من البيانات، عموما 25 إلى 100 ولكن عادة 33 أو 50، هو محلي، وهذا يعني أن هذا الجزء من البيانات الأصلية الأقرب إلى كل قيمة إخراج X معينة. وهو تناسب متحرك، لأن كل قيمة إخراج X يتطلب مجموعة فرعية مختلفة من البيانات الأصلية، مع أوزان مختلفة (انظر الفقرة التالية). وتستخدم هذه المجموعة الفرعية من نقاط بيانات المدخلات لإجراء انحدار مرجح، حيث تكون النقاط الأقرب إلى قيمة الخرج X تعطي وزنا أكبر. هذا الانحدار هو عادة من الدرجة الثانية من الدرجة الثانية أو أعلى من الممكن، ولكنها تتطلب قوة حسابية أكبر. يتم استخدام قيمة Y لهذا الانحدار المرجح المحسوب عند المخرجات X كقيمة نماذج Y لهذه القيمة X. ويعاد حساب الانحدار عند قيمة كل ناتج X لإنتاج مجموعة كاملة من قيم النواتج Y. أجاب 21 فبراير 15 في 21: 08 مؤشر الانحدار الخطي يستخدم مؤشر الانحدار الخطي لتحديد الاتجاه والاتجاه التالي بطريقة مماثلة للمتوسطات المتحركة. وينبغي عدم الخلط بين المؤشر وخطوط الانحدار الخطي التي تكون خطوط مستقيمة مزودة بسلسلة من نقاط البيانات. ويحدد مؤشر الانحدار الخطي النقاط النهائية لسلسلة كاملة من خطوط الانحدار الخطي التي يتم رسمها على أيام متتالية. وتتمثل ميزة مؤشر الانحدار الخطي على المتوسط ​​المتحرك العادي في أنه أقل تأخرا من المتوسط ​​المتحرك، حيث تستجيب بسرعة للتغيرات في الاتجاه. الجانب السلبي هو أنه أكثر عرضة للأنابيب. مؤشر الانحدار الخطي مناسب فقط للاتجاهات القوية. يتم اتخاذ إشارات بطريقة مماثلة للمتوسطات المتحركة. استخدام اتجاه مؤشر الانحدار الخطي للدخول والخروج الصفقات مع مؤشر على المدى الطويل كمرشح. استمر لفترة طويلة إذا كان مؤشر الانحدار الخطي يتحرك أو يخرج من تداول قصير. الذهاب قصيرة (أو الخروج من التجارة طويلة) إذا كان مؤشر الانحدار الخطي يتحول إلى أسفل. الاختلاف في ما سبق هو الدخول في الصفقات عندما يعبر السعر مؤشر الانحدار الخطي، ولكن لا يزال الخروج عند تراجع مؤشر الانحدار الخطي. قم بتمرير التسميات التوضيحية فوق الماوس لعرض إشارات التداول. الذهاب طويل L عندما يعبر السعر فوق 100 يوم مؤشر الانحدار الخطي في حين أن 300 يوم يرتفع خروج X عندما ينخفض ​​مؤشر الانحدار الخطي 100 يوم أسفل مرة أخرى في L عندما يعبر السعر فوق 100 يوم الخطي مؤشر خروج الانحدار X عندما ينخفض ​​مؤشر الانحدار الخطي لمدة 100 يوم إلى أسفل الذهاب L لونغ عندما يتقاطع السعر فوق 100 يوم خروج خطي الانحدار X عندما يتحول المؤشر لمدة 100 يوم لأسفل اذهب L لونغ عندما يتحرك مؤشر الانحدار الخطي 300 يوم بعد تجاوز السعر فوق مؤشر خروج 100 يوم خروج X عندما ينخفض ​​مؤشر الانحدار الخطي 300 يوم. يحذر الاختلاف الهبوطي على المؤشر من انعكاس الاتجاه الرئيسي.