рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Экспоненциальное сглаживание с линейным трендом

Экспоненциальное сглаживание с линейным трендом - раздел Информатика, Сглаживание временных рядов (Метод Хольта)   7. Выбрать Из Опции ...

(метод Хольта)

 

7. Выбрать из опции Advanced модель Holt Linear trend (без сезонности). В этой модели трендовый компонент независимо сглаживается с параметром γ (Gamma). Если γ установить равным 0, тогда постоянный наклон будет включен в вычисление сглаженного уровня и прогноза. Если γ установить равным 1, тогда наклон пересчитывается при каждом наблюдении.

8. Вначале установить значения параметров следующими: α = 0,1 и γ = 0,1. Щелкнуть по кнопке Summary: Exponential smoothing. В результате появится таблица с тремя столбцами данных: исходный и сглаженный ряды, а также ряд остатков. Выбрать Review series и в окне Review multiple variables щелкнуть кнопку Plot. Появится график с тремя кривыми, отображающими указанные выше ряды (рис.6).

 

 

Рис.6. Результат сглаживания по методу Хольта при

α = 0,1 и γ = 0,1

 

Повторить эту процедуру сглаживания при α = 0,9 и γ = 0,9. Проанализировать различие в полученных данных и графиках.

 

Экспоненциальное сглаживание с линейным трендом и сезонностью (метод Винтерса)

 

9. В этом методе третий параметр δ (Delta) добавляется в модель для сглаживания мультипликативного сезонного компонента. Если δ = 0, то постоянный стабильный сезонный компонент включается при вычислении сглаженных значений и прогноза. При δ = 1 сезонный компонент вычисляется от наблюдения к наблюдению.

Выбрать из опции Advanced модель Winters, отметив ее в соответствующем кружке панели Model.

10.Установить значения параметров следующими: α = 0,1; γ = 0,1; δ =0,1. Щелкнуть по кнопке Summary: Exponential smoothing. В результате появится таблица с четырьмя столбцами данных: исходный и сглаженный ряды, а также ряды остатков и сезонных факторов. Выбрать Review series и в окне Review multiple variables щелкнуть кнопку Plot. Появится график с тремя кривыми, отображающими следующие ряды: исходный, сглаженный и остатков (рис.7).

 

 

Рис.7. Результат сглаживания по методу Винтерса при

α = 0,1 ; γ = 0,1; δ =0,1

 

Изменить значения параметров, приняв их всех равными 0,9. Повторить процедуру сглаживания и проанализировать результаты.

 

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Сглаживание временных рядов

На сайте allrefs.net читайте: "Сглаживание временных рядов"

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Экспоненциальное сглаживание с линейным трендом

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Пакет: Statistica; версия 6.0
1. Выбрать файл данных из пакета: последовательно нажав File – Open, приходим к папке Examples, в которой из папки Datasets выделить файл Series_G (Ряд_G) . 2.

Простое экспоненциальное сглаживание
  5. Перейти к закладке Advanced (Расширенная) и в окне Forecast (Прогноз) установить число 12, которое определяет прогноз на один полный год вперед. Затем щелкнуть кноп

Пакет Statgraphics; версия 5.1
  1. При запуске программы на появляющиеся последовательно два вопроса: Какую задачу вы хотите выполнить? и Где ваши данные? дать следующие ответы: Analyze

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги