Moving Average Forecasting Minitab

Previsão com análise de séries temporais O que está pregando Previsão é um método que é amplamente utilizado na análise de séries temporais para prever uma variável de resposta, como lucros mensais, desempenho de ações ou números de desemprego, por um período de tempo especificado. As previsões são baseadas em padrões em dados existentes. Por exemplo, um gerente de armazém pode modelar a quantidade de produto a requisitar nos próximos 3 meses com base nos 12 meses anteriores de pedidos. Você pode usar uma variedade de métodos de séries temporais, como análise de tendências, decomposição ou suavização exponencial única, modelar padrões nos dados e extrapolar esses padrões para o futuro. Escolha um método de análise se os padrões são estáticos (constante ao longo do tempo) ou dinâmicos (mudança ao longo do tempo), a natureza da tendência e os componentes sazonais, e até que ponto você pretende prever. Antes de produzir previsões, ajuste vários modelos de candidatos aos dados para determinar qual modelo é o mais estável e preciso. Previsões para uma análise média móvel O valor ajustado no tempo t é a média móvel não centrada no tempo t -1. As previsões são os valores ajustados na origem da previsão. Se você prevê 10 unidades de tempo à frente, o valor previsto para cada tempo será o valor ajustado na origem. Os dados até a origem são usados ​​para calcular as médias móveis. Você pode usar o método das médias móveis contínuas calculando as médias móveis consecutivas. O método linear das médias móveis é freqüentemente usado quando há uma tendência nos dados. Primeiro, calcule e armazene a média móvel da série original. Em seguida, calcule e armazene a média móvel da coluna armazenada anteriormente para obter uma segunda média móvel. Na previsão ingênua, a previsão de tempo t é o valor dos dados no tempo t -1. Usando um procedimento de média móvel com uma média móvel do comprimento, um fornece uma previsão ingênua. Previsões para uma única análise de suavização exponencial O valor ajustado no tempo t é o valor suavizado no tempo t-1. As previsões são o valor ajustado na origem da previsão. Se você prevê 10 unidades de tempo à frente, o valor previsto para cada tempo será o valor ajustado na origem. Os dados até a origem são usados ​​para o alisamento. Na previsão ingênua, a previsão de tempo t é o valor dos dados no tempo t-1. Execute um alisamento exponencial único com um peso de um para fazer previsão ingênua. Previsões para uma análise de suavização exponencial dupla Suavização exponencial dupla utiliza componentes de nível e tendência para gerar previsões. A previsão para m períodos de antecedência de um ponto no tempo t é L t mT t. Onde L t é o nível e T t é a tendência no tempo t. Os dados até o tempo de origem da previsão serão usados ​​para o alisamento. Método Previsões para Invernos O método Winters usa os componentes de nível, tendência e sazonal para gerar previsões. A previsão para os períodos m antes de um ponto no tempo t é: onde L t é o nível e T t é a tendência no tempo t, multiplicado por (ou adicionado a um modelo aditivo) o componente sazonal para o mesmo período a partir do ano anterior. Winters Method usa dados até o tempo de origem da previsão para gerar as previsões. O que é uma média móvel A primeira média móvel é 4310, que é o valor da primeira observação. (Na análise de séries temporais, o primeiro número na série média móvel não é calculado é um valor faltante.) A próxima média móvel é a média das duas primeiras observações, (4310 4400) 2 4355. A terceira média móvel é a Média das observações 2 e 3, (4400 4000) 2 4200, e assim por diante. Se você deseja usar uma média móvel do comprimento 3, três valores são calculados em média em vez de dois. Copyright 2016 Minitab Inc. Todos os direitos reservados. Ao usar este site, você concorda com o uso de cookies para análise e conteúdo personalizado. Leia nossa política