Gleitender Durchschnitt Vorhersage Einleitung. Wie Sie vermutlich schauen, betrachten wir einige der primitivsten Ansätze zur Prognose. Aber hoffentlich sind diese zumindest eine lohnende Einführung in einige der Rechenprobleme im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir von Anfang an beginnen und beginnen mit Moving Average Prognosen zu arbeiten. Gleitende durchschnittliche Prognosen. Jeder ist vertraut mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen, unabhängig davon, ob sie glauben, sie sind. Alle Studenten tun sie die ganze Zeit. Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, in dem Sie vier Tests während des Semesters haben werden. Angenommen, Sie haben eine 85 auf Ihrem ersten Test. Was würden Sie vorhersagen, für Ihre zweite Test-Score Was glauben Sie, Ihr Lehrer würde für Ihre nächste Test-Punkt vorhersagen Was denken Sie, Ihre Freunde könnten für Ihre nächste Test-Punkt vorherzusagen Was denken Sie, Ihre Eltern könnten für Ihre nächste Test-Score Unabhängig davon vorhersagen Alle die blabbing Sie tun könnten, um Ihre Freunde und Eltern, sie und Ihr Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass Sie etwas im Bereich der 85 erhalten Sie gerade bekommen. Nun, jetzt gehen wir davon aus, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung an Ihre Freunde, Sie über-schätzen Sie sich und Figur, die Sie weniger für den zweiten Test lernen können und so erhalten Sie eine 73. Nun, was sind alle betroffenen und unbekümmerten gehen Erwarten Sie erhalten auf Ihrem dritten Test Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze, damit sie eine Schätzung unabhängig davon entwickeln, ob sie sie mit Ihnen teilen. Sie können zu sich selbst sagen, dieser Kerl ist immer bläst Rauch über seine smarts. Hes gehend, ein anderes 73 zu erhalten, wenn hes glücklich. Vielleicht werden die Eltern versuchen, mehr unterstützend und sagen, quotWell, so weit youve bekommen eine 85 und eine 73, so dass Sie vielleicht auf eine über (85 73) / 2 79. Ich weiß nicht, vielleicht, wenn Sie weniger haben Partying und werent wedelte das Wiesel ganz über dem Platz und wenn Sie anfingen, viel mehr zu studieren, konnten Sie einen höheren score. quot erhalten. Beide dieser Schätzungen sind wirklich gleitende durchschnittliche Prognosen. Der erste verwendet nur Ihre jüngste Punktzahl, um Ihre zukünftige Leistung zu prognostizieren. Dies wird als gleitende Durchschnittsprognose mit einer Datenperiode bezeichnet. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von Daten. Nehmen wir an, dass alle diese Leute, die auf deinem großen Verstand zerschmettern, Art von dich angepisst haben und du entscheidest, auf dem dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu tun und eine höhere Kerbe vor deinen quotalliesquot zu setzen. Sie nehmen den Test und Ihre Gäste ist eigentlich ein 89 Jeder, einschließlich selbst, ist beeindruckt. So jetzt haben Sie die abschließende Prüfung des Semesters herauf und wie üblich spüren Sie die Notwendigkeit, alle in die Vorhersagen zu machen, wie youll auf dem letzten Test tun. Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Nun, hoffentlich können Sie das Muster sehen. Was glauben Sie, ist die genaueste Pfeife, während wir arbeiten. Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von Ihrer entfremdeten Halbschwester namens Whistle While We Work begonnen wurde. Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden. Zuerst präsentieren wir die Daten für eine dreidimensionale gleitende Durchschnittsprognose. Der Eintrag für Zelle C6 sollte jetzt sein Sie können diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie der Durchschnitt bewegt sich über die jüngsten historischen Daten, sondern verwendet genau die drei letzten Perioden zur Verfügung für jede Vorhersage. Sie sollten auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngste Vorhersage zu entwickeln. Dies ist definitiv anders als das exponentielle Glättungsmodell. Ive eingeschlossen das quotpast predictionsquot, weil wir sie auf der folgenden Webseite verwenden, um Vorhersagegültigkeit zu messen. Nun möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zwei-Periode gleitenden Durchschnitt Prognose zu präsentieren. Der Eintrag für Zelle C5 sollte jetzt sein Sie können diese Zellformel auf die anderen Zellen C6 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie jetzt nur die beiden letzten Stücke der historischen Daten für jede Vorhersage verwendet werden. Wieder habe ich die quotpast Vorhersagequot für illustrative Zwecke und für die spätere Verwendung in der Prognose Validierung enthalten. Einige andere Dinge, die wichtig zu beachten sind. Für eine m-Periode gleitende Durchschnittsprognose werden nur die m neuesten Datenwerte verwendet, um die Vorhersage durchzuführen. Nichts anderes ist notwendig. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Sie Quotpast Vorhersagequot, beachten Sie, dass die erste Vorhersage tritt im Zeitraum m 1 auf. Diese beiden Fragen werden sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der Moving Average Funktion. Nun müssen wir den Code für die gleitende Durchschnittsprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann. Der Code folgt. Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden sind, die Sie in der Prognose und dem Array der historischen Werte verwenden möchten. Sie können es in beliebiger Arbeitsmappe speichern. Funktion MovingAverage (Historische, NumberOfPeriods) As Single Deklarieren und Variablen Dim Artikel As Variant Dim Zähler As Integer Dim Accumulation As Single Dim HistoricalSize Initialisierung As Integer initialisieren Variablen Zähler 1 Accumulation 0 Bestimmung der Größe der historischen Array HistoricalSize Historical. Count für Zähler 1 Um NumberOfPeriods thesaurierend die entsprechende Anzahl von jüngsten zuvor beobachteten Werte Accumulation Accumulation Historisch (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation / NumberOfPeriods der Code wird in der Klasse erklärt. Sie möchten die Funktion auf der Kalkulationstabelle positionieren, so dass das Ergebnis der Berechnung dort erscheint, wo es die folgenden haben sollte. 7 Fallstricke der sich bewegenden Mittelwerte Ein gleitender Durchschnitt ist der Durchschnittspreis eines Wertpapiers über einen bestimmten Zeitraum. Analysten verwenden häufig gleitende Durchschnitte als analytisches Werkzeug, um es einfacher zu machen, Markttrends zu verfolgen, während sich die Wertpapiere auf - und abbewegen. Gleitende Mittelwerte können Trends aufstellen und Impulse messen. Daher können sie verwendet werden, um anzugeben, wann ein Anleger ein bestimmtes Wertpapier kaufen oder verkaufen sollte. Investoren können auch gleitende Durchschnitte verwenden, um Unterstützungs - oder Widerstandspunkte zu identifizieren, um festzustellen, wann die Preise die Richtung ändern werden. Durch das Studium historischer Handelsbereiche werden Unterstützungs - und Widerstandspunkte etabliert, wo der Preis einer Sicherheit ihren Aufwärts - oder Abwärtstrend in der Vergangenheit umkehrte. Diese Punkte werden dann verwendet, um Entscheidungen zu treffen, zu kaufen oder zu verkaufen. Leider sind bewegte Durchschnitte nicht perfekte Werkzeuge für die Festlegung von Trends und sie präsentieren viele subtile, aber erhebliche Risiken für Investoren. Darüber hinaus gelten die gleitenden Durchschnitte nicht für alle Arten von Unternehmen und Branchen. Einige der wichtigsten Nachteile der gleitenden Mittelwerte sind: 1. Gleitende Mittelwerte ziehen Trends aus vergangenen Informationen. Sie berücksichtigen nicht die Änderungen, die eine zukünftige Performance der Sicherheit beeinflussen können, wie neue Wettbewerber, eine höhere oder niedrigere Nachfrage nach Produkten in der Branche und Veränderungen in der Managementstruktur des Unternehmens. 2. Im Idealfall wird ein gleitender Durchschnitt eine konsistente Änderung des Preises eines Wertpapiers im Laufe der Zeit zeigen. Leider bewegte Durchschnitte nicht für alle Firmen arbeiten, besonders für diejenigen in sehr volatilen Industrien oder diejenigen, die stark durch aktuelle Ereignisse beeinflusst werden. Dies gilt insbesondere für die Ölindustrie und die hochspekulativen Industrien im Allgemeinen. 3. Gleitende Mittelwerte können über einen Zeitraum verteilt werden. Dies kann jedoch problematisch sein, da sich der allgemeine Trend je nach eingestelltem Zeitraum erheblich ändern kann. Kürzere Zeitrahmen haben mehr Volatilität, während längere Zeitrahmen weniger Volatilität aufweisen, aber keine neuen Marktveränderungen berücksichtigen. Investoren müssen vorsichtig sein, welchen Zeitrahmen sie wählen, um sicherzustellen, dass der Trend klar und relevant ist. 4. Eine laufende Debatte ist, ob in den letzten Tagen des Berichtszeitraums mehr Wert gelegt werden sollte oder nicht. Viele glauben, dass die jüngsten Daten besser die Richtung widerspiegeln, in der sich die Sicherheit bewegt, während andere das Gefühl, dass einige Tage mehr Gewicht als andere, falsch verzerrt den Trend. Anleger, die unterschiedliche Methoden zur Berechnung der Durchschnittswerte verwenden, können ganz andere Trends ziehen. (Erfahren Sie mehr in Simple vs Exponential Moving Averages.) 5. Viele Investoren argumentieren, dass die technische Analyse eine sinnlose Art ist, das Marktverhalten vorherzusagen. Sie sagen, der Markt habe kein Gedächtnis und die Vergangenheit ist kein Indikator für die Zukunft. Darüber hinaus gibt es erhebliche Forschung, um dies zu unterstützen. Zum Beispiel führte Roy Nersesian eine Studie mit fünf verschiedenen Strategien mit gleitenden Durchschnitten. Die Erfolgsquote der einzelnen Strategien variierte zwischen 37 und 66. Diese Forschung deutet darauf hin, dass bewegte Durchschnitte nur Ergebnisse Ergebnisse über die Hälfte der Zeit, die mit ihnen einen riskanten Vorschlag für eine wirksame Timing der Börse könnte. 6. Wertpapiere weisen häufig ein zyklisches Verhaltensmuster auf. Dies gilt auch für Versorgungsunternehmen, die im laufenden Jahr eine stabile Nachfrage nach ihrem Produkt aufweisen, aber starke saisonale Veränderungen erfahren. Obwohl gleitende Durchschnitte können dazu beitragen, glätten diese Trends, können sie auch die Tatsache, dass die Sicherheit tendiert in einem oszillierenden Muster zu verbergen. (Weitere Informationen finden Sie unter Halten Sie ein Auge auf Momentum.) 7. Der Zweck jeder Tendenz ist vorherzusagen, wo der Preis eines Wertpapiers in der Zukunft sein wird. Wenn eine Sicherheit ist nicht in beide Richtungen Trend, es bietet keine Möglichkeit, von entweder Kauf oder Leerverkäufe profitieren. Der einzige Weg, einen Investor in der Lage zu profitieren wäre, um eine anspruchsvolle, Optionen-basierte Strategie, die auf den Preis verbleibenden stetig zu implementieren. Die untere Linie Die gleitenden Durchschnitte wurden von vielen als ein wertvolles analytisches Werkzeug betrachtet, aber für jedes Werkzeug, das wirksam ist, müssen Sie zuerst seine Funktion verstehen, wann man es benutzt und wann es nicht benutzt wird. Die hier angesprochenen Risiken deuten darauf hin, dass es sich bei den gleitenden Durchschnittswerten nicht um ein wirksames Instrument wie etwa bei der Verwendung mit volatilen Wertpapieren handelte und dass sie bestimmte wichtige statistische Informationen wie zyklische Muster übersehen können. Es ist auch fraglich, wie effektive gleitende Durchschnitte für eine genaue Angabe der Preisentwicklung sind. Angesichts der Nachteile, gleitende Mittelwerte kann ein Werkzeug am besten in Verbindung mit anderen verwendet werden. Am Ende wird die persönliche Erfahrung der ultimative Indikator dafür, wie effektiv sie wirklich für Ihr Portfolio sind. (Für mehr, siehe Do Adaptive Moving Averages führen zu besseren Ergebnissen) gleitender Durchschnitt Mittelwert der Zeitreihen-Daten (Beobachtungen gleichmäßig in der Zeit) von mehreren aufeinander folgenden Perioden. Wird bewegt, weil es kontinuierlich neu berechnet wird, sobald neue Daten verfügbar sind, schreitet es fort, indem es den frühesten Wert fällt und den letzten Wert addiert. Beispielsweise kann der gleitende Durchschnitt der sechsmonatigen Verkäufe berechnet werden, indem man den Durchschnitt der Verkäufe von Januar bis Juni, dann den Durchschnitt der Verkäufe von Februar bis Juli, dann von März bis August und so weiter berechnet. (1) reduzieren die Wirkung von temporären Variationen in den Daten, (2) verbessern die Anpassung von Daten an eine Zeile (ein Prozess namens Glättung), um die Daten Trend deutlicher zu zeigen, und (3) markieren Sie einen beliebigen Wert über oder unter der Trend. Wenn Sie etwas mit sehr hoher Varianz sind das Beste, was Sie möglicherweise tun können, ist herauszufinden, den gleitenden Durchschnitt. Ich wollte wissen, was der gleitende Durchschnitt der Daten war, so hätte ich ein besseres Verständnis davon, wie wir taten. Wenn Sie versuchen, herauszufinden, einige Zahlen, die oft das Beste, was Sie tun können, ist die Berechnung der gleitenden Durchschnitt zu ändern. Das beste von BusinessDictionary, geliefert dailyOANDA verwendet Cookies, um unsere Websites einfach zu bedienen und angepasst an unsere Besucher. Cookies können nicht verwendet werden, um Sie persönlich zu identifizieren. 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Je häufiger die Rate Updates - das heißt, je öfter der Preis-Chart zeigt eine aktualisierte Rate - desto höher ist das Potential für Marktrauschen. Für Händler in einem sich schnell bewegenden Markt zu tun, die oder whipsawing up ist hin und her, ist das Potential für falsche Signale ein ständiges Anliegen. Vergleich von 20-Periode gleitenden Durchschnitt zu Echtzeit-Markt Preise Je größer der Grad der Preisvolatilität, desto größer ist die Chance, dass ein falsches Signal erzeugt wird. Ein falsches Signal tritt auf, wenn es scheint, dass der aktuelle Trend umkehren geht, aber die nächste Berichtsperiode zeigt, dass zunächst, was schien, eine Umkehr war in der Tat zu sein, eine Marktschwankungen. Wie sich die Anzahl der Berichtszeiträume auf den gleitenden Durchschnitt auswirkt Die Anzahl der Berichtszeiträume, die in der gleitenden Durchschnittsberechnung enthalten sind, wirkt sich auf die gleitende Durchschnittslinie aus, wie sie in einer Preisübersicht angezeigt wird. Je weniger Datenpunkte (d. H. Berichtszeiträume) in dem Durchschnitt enthalten sind, desto näher bleibt der gleitende Durchschnitt der Kassakurse, wodurch er seinen Wert verringert und wenig mehr Einblick in den Gesamttrend erhält als die Preisliste selbst. Auf der anderen Seite zeigt ein gleitender Durchschnitt, der zu viele Punkte enthält, die Preisschwankungen so stark aus, dass Sie keinen erkennbaren Zinsverlauf erkennen können. Jede Situation kann es schwierig machen, Umkehrpunkte in ausreichender Zeit zu erkennen, um die Vorteile einer Trendwende zu nutzen. Candlestick-Kursdiagramm mit drei verschiedenen Bewegungsdurchschnittslinien Berichtszeitraum - Eine allgemeine Referenz, die verwendet wird, um die Häufigkeit zu beschreiben, mit der die Wechselkursdaten aktualisiert werden. Auch als Granularität bezeichnet. Dies könnte von einem Monat, einem Tag, einer Stunde - sogar so oft wie alle paar Sekunden. Die Faustregel ist, dass je kürzer die Zeit, die Sie halten Trades offen, desto häufiger sollten Sie Rate Exchange Daten abrufen. In der Praxis wird der gleitende Durchschnitt eine gute Schätzung des Mittelwerts der Zeitreihe liefern, wenn der Mittelwert konstant oder langsam ist Ändern. Im Fall eines konstanten Mittelwertes wird der grßte Wert von m die besten Schätzungen des zugrunde liegenden Mittels liefern. Ein längerer Beobachtungszeitraum wird die Effekte der Variabilität ausmachen. Der Zweck der Bereitstellung eines kleineren m ist es, die Prognose auf eine Änderung in dem zugrunde liegenden Prozess zu ermöglichen. Um zu veranschaulichen, schlagen wir einen Datensatz vor, der Änderungen im zugrundeliegenden Mittel der Zeitreihen enthält. Die Abbildung zeigt die Zeitreihen für die Darstellung zusammen mit der mittleren Nachfrage, aus der die Serie erzeugt wurde. Der Mittelwert beginnt als eine Konstante bei 10. Ab dem Zeitpunkt 21 erhöht er sich um eine Einheit in jeder Periode, bis er zum Zeitpunkt 30 den Wert von 20 erreicht. Dann wird er wieder konstant. Die Daten werden simuliert, indem dem Mittelwert ein zufälliges Rauschen aus einer Normalverteilung mit Nullmittelwert und Standardabweichung 3 hinzugefügt wird. Die Ergebnisse der Simulation werden auf die nächste ganze Zahl gerundet. Die Tabelle zeigt die simulierten Beobachtungen für das Beispiel. Wenn wir die Tabelle verwenden, müssen wir bedenken, dass zu einem gegebenen Zeitpunkt nur die letzten Daten bekannt sind. Die Schätzwerte des Modellparameters, für drei verschiedene Werte von m, werden zusammen mit dem Mittelwert der Zeitreihen in der folgenden Abbildung gezeigt. Die Abbildung zeigt die gleitende durchschnittliche Schätzung des Mittelwerts zu jedem Zeitpunkt und nicht die Prognose. Die Prognosen würden die gleitenden Durchschnittskurven nach Perioden nach rechts verschieben. Eine Schlussfolgerung ergibt sich unmittelbar aus der Figur. Für alle drei Schätzungen liegt der gleitende Durchschnitt hinter dem linearen Trend, wobei die Verzögerung mit m zunimmt. Die Verzögerung ist der Abstand zwischen dem Modell und der Schätzung in der Zeitdimension. Wegen der Verzögerung unterschätzt der gleitende Durchschnitt die Beobachtungen, während der Mittelwert zunimmt. Die Vorspannung des Schätzers ist die Differenz zu einer bestimmten Zeit im Mittelwert des Modells und dem Mittelwert, der durch den gleitenden Durchschnitt vorhergesagt wird. Die Vorspannung, wenn der Mittelwert zunimmt, ist negativ. Bei einem abnehmenden Mittelwert ist die Vorspannung positiv. Die Verzögerung in der Zeit und die Bias in der Schätzung eingeführt sind Funktionen von m. Je größer der Wert von m. Desto größer ist die Größe der Verzögerung und der Vorspannung. Für eine stetig wachsende Serie mit Trend a. Die Werte der Verzögerung und der Vorspannung des Schätzers des Mittelwerts sind in den folgenden Gleichungen gegeben. Die Beispielkurven stimmen nicht mit diesen Gleichungen überein, da das Beispielmodell nicht kontinuierlich zunimmt, sondern als Konstante beginnt, sich in einen Trend ändert und dann wieder konstant wird. Auch die Beispielkurven sind vom Rauschen betroffen. Die gleitende Durchschnittsprognose der Perioden in die Zukunft wird durch die Verschiebung der Kurven nach rechts dargestellt. Die Verzögerung und die Vorspannung nehmen proportional zu. Die nachstehenden Gleichungen zeigen die Verzögerung und die Vorspannung von Prognoseperioden in die Zukunft im Vergleich zu den Modellparametern. Diese Formeln sind wiederum für eine Zeitreihe mit einem konstanten linearen Trend. Wir sollten dieses Ergebnis nicht überraschen. Der gleitende Durchschnittsschätzer basiert auf der Annahme eines konstanten Mittelwerts, und das Beispiel hat einen linearen Trend im Mittel während eines Teils des Studienzeitraums. Da Realzeitreihen den Annahmen eines Modells nur selten gehorchen, sollten wir auf solche Ergebnisse vorbereitet sein. Wir können auch aus der Figur schließen, dass die Variabilität des Rauschens den größten Effekt für kleinere m hat. Die Schätzung ist viel volatiler für den gleitenden Durchschnitt von 5 als der gleitende Durchschnitt von 20. Wir haben die widerstrebenden Wünsche, m zu erhöhen, um den Effekt der Variabilität aufgrund des Rauschens zu verringern und m zu verringern, um die Prognose besser auf Veränderungen anzupassen Im Mittel. Der Fehler ist die Differenz zwischen den tatsächlichen Daten und dem prognostizierten Wert. Wenn die Zeitreihe wirklich ein konstanter Wert ist, ist der erwartete Wert des Fehlers Null und die Varianz des Fehlers besteht aus einem Term, der eine Funktion von und ein zweiter Term ist, der die Varianz des Rauschens ist. Der erste Term ist die Varianz des Mittelwertes mit einer Stichprobe von m Beobachtungen, vorausgesetzt, die Daten stammen aus einer Population mit einem konstanten Mittelwert. Dieser Begriff wird minimiert, indem man m so groß wie möglich macht. Ein großes m macht die Prognose auf eine Änderung der zugrunde liegenden Zeitreihen unempfänglich. Um die Prognose auf Veränderungen anzupassen, wollen wir m so klein wie möglich (1), aber dies erhöht die Fehlerabweichung. Praktische Voraussage erfordert einen Zwischenwert. Prognose mit Excel Das Prognose-Add-In implementiert die gleitenden Durchschnittsformeln. Das folgende Beispiel zeigt die Analyse des Add-In für die Beispieldaten in Spalte B. Die ersten 10 Beobachtungen sind mit -9 bis 0 indexiert. Im Vergleich zur obigen Tabelle werden die Periodenindizes um -10 verschoben. Die ersten zehn Beobachtungen liefern die Startwerte für die Schätzung und werden verwendet, um den gleitenden Durchschnitt für die Periode 0 zu berechnen. Die Spalte MA (10) zeigt die berechneten Bewegungsdurchschnitte. Der gleitende Mittelwert m ist in Zelle C3. Die Fore (1) Spalte (D) zeigt eine Prognose für einen Zeitraum in die Zukunft. Das Prognoseintervall ist in Zelle D3. Wenn das Prognoseintervall auf eine größere Zahl geändert wird, werden die Zahlen in der Spalte Vorwärts verschoben. Die Err (1) - Spalte (E) zeigt die Differenz zwischen der Beobachtung und der Prognose. Zum Beispiel ist die Beobachtung zum Zeitpunkt 1 6. Der prognostizierte Wert, der aus dem gleitenden Durchschnitt zum Zeitpunkt 0 gemacht wird, beträgt 11,1. Der Fehler ist dann -5.1. Die Standardabweichung und mittlere mittlere Abweichung (MAD) werden in den Zellen E6 bzw. E7 berechnet.
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