Média Autorregressiva Em Móvel

Média móvel média de dados de séries temporais (observações igualmente espaçadas no tempo) de vários períodos consecutivos. Chamado de movimento porque é continuamente recalculado à medida que novos dados se tornam disponíveis, ele progride soltando o valor mais antigo e adicionando o valor mais recente. Por exemplo, a média móvel das vendas de seis meses pode ser calculada tomando a média das vendas de janeiro a junho, depois a média das vendas de fevereiro a julho, de março a agosto, e assim por diante. As médias móveis (1) reduzem o efeito das variações temporárias nos dados, (2) melhoram o ajuste dos dados para uma linha (um processo chamado alisamento) para mostrar a tendência dos dados mais claramente e (3) realçar qualquer valor acima ou abaixo do tendência. Se você está calculando algo com variância muito alta, o melhor que você pode fazer é descobrir a média móvel. Eu queria saber qual era a média móvel dos dados, então eu teria uma melhor compreensão de como estávamos fazendo. Quando você está tentando descobrir alguns números que mudam muitas vezes, o melhor que você pode fazer é calcular a média móvel. Média móvel no exemplo 1 da Previsão média móvel simples. Os pesos atribuídos aos três valores anteriores eram todos iguais. Consideramos agora o caso em que esses pesos podem ser diferentes. Este tipo de previsão é denominado média móvel ponderada. Aqui, nós atribuímos m pesos w 1. , W m. Onde w 1. W m 1, e defina os valores previstos como segue Exemplo 1. Refazer o Exemplo 1 da Previsão Médica de Movimento Simples onde assumimos que as observações mais recentes são ponderadas mais do que observações mais antigas, usando os pesos w 1 .6, w 2 .3 e w 3 .1 (como mostrado no intervalo G4: G6 da Figura 1 ). Figura 1 Médias móveis ponderadas As fórmulas da Figura 1 são as mesmas da Figura 1 da Previsão Médica de Movimento Simples. Exceto os valores de y previstos na coluna C. E. g. A fórmula na célula C7 é agora SUMPRODUCT (B4: B6, G4: G6). A previsão para o próximo valor na série temporal é agora 81.3 (célula C19), usando a fórmula SUMPRODUCT (B16: B18, G4: G6). Ferramenta de análise de dados das estatísticas reais. O Excel não fornece uma ferramenta de análise de dados de média móvel ponderada. Em vez disso, você pode usar a ferramenta de análise de dados de médias móveis ponderadas das estatísticas reais. Para usar esta ferramenta para o Exemplo 1, pressione Ctr-m. Escolha a opção Time Series no menu principal e, em seguida, a opção Basic forecasting methods da caixa de diálogo que aparece. Preencha a caixa de diálogo que aparece como mostrado na Figura 5 da Previsão Médica de Movimento Simples. Mas desta vez escolha a opção de média móvel ponderada e preencha o intervalo de pesos com G4: G6 (observe que nenhum título de coluna está incluído para o intervalo de pesos). Nenhum dos valores dos parâmetros é usado (essencialmente de Lags será o número de linhas no intervalo de pesos e de Seasons e de Previsões será padrão para 1). A saída será semelhante à saída na Figura 2 da Previsão Médica de Movimento Simples. Exceto que os pesos serão usados ​​no cálculo dos valores de previsão. Exemplo 2. Use o Solver para calcular os pesos que produzem o menor erro quadrático médio MSE. Usando as fórmulas da Figura 1, selecione Data gt AnalysisSolver e preencha a caixa de diálogo como mostrado na Figura 2. Figura 2 Caixa de diálogo do Solver Observe que precisamos restringir a soma dos pesos a 1, o que fazemos clicando no Botão Adicionar. Isso traz a caixa de diálogo Adicionar Restrição, que preenchemos como mostrado na Figura 3 e, em seguida, clique no botão OK. Figura 3 Caixa de diálogo Adicionar restrição Ao clicar no botão Resolver (na Figura 2), o qual modifica os dados na Figura 1, como mostrado na Figura 4. Figura 4 Otimização do Solver Como pode ser visto na Figura 4, o Solver altera os pesos para 0 223757 e .776243 para minimizar o valor de MSE. Como você pode ver, o valor minimizado de 184.688 (célula E21 da Figura 4) é pelo menos menor do que o valor MSE de 191.366 na célula E21 da Figura 2). Para bloquear esses pesos, você precisa clicar no botão OK da caixa de diálogo Resultados do Solver mostrada na Figura 4.