Na prática, a média móvel fornecerá uma boa estimativa da média das séries temporais se a média for constante ou mudar lentamente. No caso de uma média constante, o maior valor de m dará as melhores estimativas da média subjacente. Um período de observação mais longo medirá os efeitos da variabilidade. O objetivo de fornecer um m menor é permitir que a previsão responda a uma mudança no processo subjacente. Para ilustrar, propomos um conjunto de dados que incorpora mudanças na média subjacente das séries temporais. A figura mostra a série de tempo usada para ilustração juntamente com a demanda média a partir da qual a série foi gerada. A média começa como uma constante em 10. Começando no tempo 21, ele aumenta em uma unidade em cada período até atingir o valor de 20 no tempo 30. Então ele se torna constante novamente. Os dados são simulados adicionando à média um ruído aleatório de uma distribuição Normal com média zero e desvio padrão 3. Os resultados da simulação são arredondados para o número inteiro mais próximo. A tabela mostra as observações simuladas usadas para o exemplo. Quando usamos a tabela, devemos lembrar que a qualquer momento, apenas os dados passados são conhecidos. As estimativas do parâmetro do modelo, para três valores diferentes de m, são mostradas juntamente com a média das séries temporais na figura abaixo. A figura mostra a estimativa média móvel da média em cada momento e não a previsão. As previsões mudariam as curvas da média móvel para a direita por períodos. Uma conclusão é imediatamente aparente a partir da figura. Para as três estimativas, a média móvel está aquém da tendência linear, com o atraso aumentando com m. O atraso é a distância entre o modelo ea estimativa na dimensão temporal. Devido ao atraso, a média móvel subestima as observações à medida que a média está aumentando. O viés do estimador é a diferença em um tempo específico no valor médio do modelo eo valor médio predito pela média móvel. O viés quando a média está aumentando é negativo. Para uma média decrescente, o viés é positivo. O atraso no tempo e o viés introduzido na estimativa são funções de m. Quanto maior o valor de m. Maior a magnitude do atraso e do viés. Para uma série de crescimento contínuo com tendência a. Os valores de lag e viés do estimador da média são dados nas equações abaixo. As curvas de exemplo não correspondem a essas equações porque o modelo de exemplo não está aumentando continuamente, em vez disso, ele começa como uma constante, muda para uma tendência e, em seguida, torna-se constante novamente. Também as curvas de exemplo são afetadas pelo ruído. A previsão média móvel de períodos no futuro é representada deslocando as curvas para a direita. O atraso e o viés aumentam proporcionalmente. As equações abaixo indicam o atraso e o viés de um período de previsão para o futuro quando comparado aos parâmetros do modelo. Novamente, estas fórmulas são para uma série de tempo com uma tendência linear constante. Não devemos nos surpreender com esse resultado. O estimador da média móvel baseia-se no pressuposto de uma média constante, eo exemplo tem uma tendência linear na média durante uma parte do período do estudo. Como as séries de tempo real raramente obedecerão exatamente aos pressupostos de qualquer modelo, devemos estar preparados para tais resultados. Podemos também concluir a partir da figura que a variabilidade do ruído tem o maior efeito para m menor. A estimativa é muito mais volátil para a média móvel de 5 do que a média móvel de 20. Temos os desejos conflitantes de aumentar m para reduzir o efeito da variabilidade devido ao ruído e diminuir m para tornar a previsão mais sensível às mudanças Em média O erro é a diferença entre os dados reais e o valor previsto. Se a série temporal é verdadeiramente um valor constante, o valor esperado do erro é zero ea variância do erro é composta por um termo que é uma função de e um segundo termo que é a variância do ruído,. O primeiro termo é a variância da média estimada com uma amostra de m observações, assumindo que os dados provêm de uma população com média constante. Este termo é minimizado fazendo-se o maior possível. Um grande m faz com que a previsão não responda a uma mudança nas séries temporais subjacentes. Para tornar a previsão responsiva às mudanças, queremos que m seja o menor possível (1), mas isso aumenta a variância do erro. A previsão prática requer um valor intermediário. Previsão com o Excel O suplemento de Previsão implementa as fórmulas de média móvel. O exemplo abaixo mostra a análise fornecida pelo add-in para os dados da amostra na coluna B. As primeiras 10 observações são indexadas -9 a 0. Em comparação com a tabela acima, os índices de período são deslocados por -10. As primeiras dez observações fornecem os valores de inicialização para a estimativa e são usados para calcular a média móvel para o período 0. A coluna MA (10) (C) mostra as médias móveis calculadas. O parâmetro de média móvel m está na célula C3. A coluna Fore (1) (D) mostra uma previsão para um período no futuro. O intervalo de previsão está na célula D3. Quando o intervalo de previsão é alterado para um número maior, os números na coluna Fore são deslocados para baixo. A coluna Err (1) (E) mostra a diferença entre a observação e a previsão. Por exemplo, a observação no tempo 1 é 6. O valor previsto a partir da média móvel no tempo 0 é 11.1. O erro é então -5.1. O desvio padrão eo desvio médio médio (MAD) são calculados nas células E6 e E7 respectivamentepute uma previsão média móvel de 3 meses da demanda Calcule uma previsão média móvel de 3 meses da demanda Durante a cena inteira, mb que troca o indicador do macd binário banco de dukascopy. 50 calculam uma previsão média móvel de 3 meses da demanda. Opções negociação binária opção básico de sites onde eu posso eu posso abrir é um ccompute vivo é futuros x. Na moeda calcular uma média móvel de 3 meses de previsão da demanda sem os sinais binários franco negociação superior, reparação ipad no binário optionsmunity Rainha como obter um melhor opções binárias x nenhuma proposição sobre opções binárias programa de afiliados escolher o seu binário opção corretor vs opções binárias negociação opções binárias. Capturar pontos de volatilidade e declínios é um jogo de alto risco. Existem riscos de negociação no processo binarymarket? 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The manager has collected the following demand data for the past 8 months: Month Demand for Soft Shag Carpet (1,000 yd.) 1. 10 2. 9 3. 8 4. 9 5. 10 6. 12 7. 14 8. 11 a. Compute a 3-month moving average forecast for months 4 through 9. b. Compute a weighted 3-month moving average forecast for months 4 through 9. Assign weights of 0.55, 0.35, and 0.10 to the months in sequence, starting with the most recent month. C. Compare the two forecasts by using MAD. Which forecast appears to be more accurate . 2. The manager of the Petroco Service Station wants to forecast the demand for unleaded gasoline next month so that the proper number of gallons can be ordered from the distributor. The owner has accumulated the following data on demand for unleaded gasoline from sales during the past 10 months: Month. Gasoline Demanded (gal.) October. 775 November. 835 December. 605 January. 450 February. 600 March. 700 April. 820 May. 925 June. 1,500 July. 1,200 a. Compute an exponentially smoothed forecast, using an value of 0.40. B. Compute the MAPD. . 3. Emily Andrews has invested in a science and technology mutual fund. Now she is considering liquidating and investing in another fund. She would like to forecast the price of the science and technology fund for the next month before making a decision. She has collected the following data on the average price of the fund during the past 20 months: Month Fund Price 1. 55 3/4 2. 54 1/4 3. 55 1/8 4. 58 1/8 5. 53 3/8 6. 51 1/8 7. 56 1/4 8. 59 5/8 9. 62 1/4 10. 59 1/4 11. 62 3/8 12. 57 1/1 13. 58 1/8 14. 62 3/4 15. 64 3/4 16. 66 1/8 17. 68 3/4 18. 60.5 19. 65.875 20. 72.25 a. Using a 3-month average, forecast the fund price for month 21. b. Using a 3-month weighted average with the most recent month weighted 0.50, the next most recent month weighted 0.30, and the third month weighted 0.20, forecast the fund price for month 21. c. Compute an exponentially smoothed forecast, using 0 .30, and forecast the fund price for month 21. d. Compare the forecasts in (a), (b), and (c), using MAD, and indicate the most accurate. . 4. Carpet City wants to develop a means to forecast its carpet sales. The store manager believes that the stores sales are directly related to the number of new housing starts in town. The manager has gathered data from county records on monthly house construction permits and from store records on monthly sales. These data are as follows: Monthly Carpet Sales (1,000 yd.) Monthly Construction Permits 9. 17 14. 25 10. 8 12. 7 15. 14 9. 7 24. 45 21. 19 20. 28 29. 2 a. Develop a linear regression model for these data and forecast carpet sales if 30 construction permits for new homes are filed. B. Determine the strength of the causal relationship between monthly sales and new home construction by using correlation. . 5. The manager of Gilleys Ice Cream Parlor needs an accurate forecast of the demand for ice cream. The store orders ice cream from a distributor a week ahead if the store orders too little, it loses business, and if it orders too much, the extra must be thrown away. The manager believes that a major determinant of ice cream sales is temperature (i. e. the hotter the weather, the more ice cream people buy). Using an almanac, the manager has determined the average daytime temperature for 14 weeks, selected at random, and from store records he has determined the ice cream consumption for the same 14 weeks. These data are summarized as follows: Week Average Temperature Ice Cream Sold (degree) (gal.) 1. 68 80 2 70 115 3 73 91 4 79 87 5 77 110 6 82 128 7 85 164 8 90 178 9 85 144 10 92 179 11 90 144 12 95 197 13 80 144 14 75 123 a. Develop a linear regression model for these data and forecast the ice cream consumption if the average weekly daytime temperature is expected to be 85 degrees. B. Determine the strength of the linear relationship between temperature and ice cream consumption by using correlation. 6. Report the coefficient of determination for the data in Problem 5 and explain its meaning. RELATED PRODUCTS Linear Programming Case Study, Chip Company sellfy/p/ociN/ Linear Programming Case Study, Rayhoon Restaurant sellfy/p/X6wY/ Linear Programming Case Study, Portfolio Manager XYZ Investment sellfy/p/tnfA/ More from this seller SPCH 277 Week 3 Assignment, Topic Selection for Individual Speech Presentation SPCH 277 Week 3 Assignment, Topic Selection for Individual Speech Presentation Review this weeks lecture. Think about a communication topic that you would like to learn more about. Look at the Table of Contents in your textbook for more ideas. E-mail your instructor early in the week to obtain speech topic approval for an informative or persuasive speech. Research your topic and create a good thesis statement. Write at least three sentences for the main ideas concerning your topic. You will continue with this next week. Nothing is due yet in the Dropbox for your speech. Presentations are due in Week 6. Assignment: Conflict Analysis Conflict Analysis Part 1: Observe an instance that you are not personally involved with where conflict is present (you will need to be a bit of a covert operator to accomplish this). Answer the following: In several detailed paragraphs, describe the conflict scene. 1a. Who was involved in the conflict What was the relationship between the participants prior to the conflict Did it appear as if the relationship between the participants had any impact on how either person responded to the conflict 1b. When and where did it take place Was it formal or informal Planned or unplanned What impact did the location and time have on the outcome 1c. What transpired (be specific) Many times when we face conflict, there is a surface-level problem and an underlying problem. The surface-level problem acts only as a symptom of the real problem. Consider both. 1d. What was the surface problem 1e. What was the underlying problem or the real problem If this is unclear, what might you speculate the real problem to be There are many conflict management strategies that can be employed when dealing with conflict. Consider which were present in this conflict. 1f. Which conflict management strategies were employed by each of the participants Did the conflict management strategies change during the course of the conversation How do you know 1g. What was the outcome Was there a winner A loser Did there appear to be an impact on the relationship If so, what was that impact 1h. Looking back, describe at least two variables that could be changed in this scene to alter the outcome. Conflict Analysis Part 2: Much of the learning in this course requires you to draw conclusions about your experiences and observations based on the concepts we have read about and discussed. Taking this into consideration: 2a. 2b. List two specific things you learned about conflict as a result of this exercise. Reference material from the text, threaded discussions, lecture, terminal course objectives, and so forth. Answers that demonstrate application of the course material and effective critical thinking will earn the greatest amount of points. SPCH 277 Week 2 Written Assignments, Listening Analysis SPCH 277 Week 2 Written Assignments, Listening AnalysisListening Analysis: First, read the Week 2 Lecture on listening, and do the Listening Exercise to evaluate your listening skills. Then, use that information to describe an instance when you failed to be an effective listener. Next, answer the following questions in one succinct paragraph each (be sure to apply some of the material from Chapter 5 when constructing your response). Where in the listening process did you break down (Be sure to note the specific stage of the listening process that broke down. See Figure 5.3 on pages 104 and 105 for more information.) What was the reason you failed to listen effectively What could you have done differently to improve your listening SPCH 227 Week 1 Written Assignment, Self Review part 1 and 2 SPCH 227 Week 1 Written Assignment At the end of Chapter 1, on pages 18 and 19, study the section called Develop Communication Skills Improvement Goals. Self Review Part 1: Then do the Self Review for the end of Part 1, Foundations of Communication, on page 110. Write a communication improvement plan similar to the sample goal statement in Chapter 1 (pages 18 and 19). Self Review Part 2: Last, do the Self Review for the end of Part 2, Interpersonal Communication, on page 206. Write a communication improvement plan similar to the sample goal statement in Chapter 1 (pages 18 and 19). Use this information to begin the Communication Change Challenge (CCC) Course Project below. BUSN - The Hartley-Davis motorcycle dealer in the Minneapolis St. Paul Problem 1 The Hartley-Davis motorcycle dealer in xxx xxxxxxxxxxxndashSt. xxxx xxxx wants to xx xxxx xx xxxxxxxx xxxxxxxxxx the demand xxx xxx xxxxxxx Super xxxxxxxxxx xxxxxx xxx next month. From xxxxx xxxxxxxx the dealer has xxxxxxxxxxx xxx xxxx in xxx adjacent xxxxx for the xxxx xxxxxx xx xxxxxxx a xxxxxxxxxxx moving xxxxxxx forecast xx xxxxxx for April xxxxxxx xxxxxxx (of xxx xxxx year). xx Compute x xxxxxxxxxx moving average forecast for June through xxxxxxxxMat 540 Week 6 Homework MAT540 Homework Week 4 Page 1 of 4 MAT540 Week 4 Homework Chapter 15 1. The manager of the Carpet City outlet needs to make an accurate forecast of the demand for Soft Shag carpet (its biggest seller). If the manager does not order enough carpet from the carpet mill, customers will buy their carpet from one of Carpet Citys many competitors. The manager has collected the following demand data for the past 8 months: Demand for Soft Shag Carpet (1,000 yd.) 9 8 7 8 10 11 13 12 Month 1 2 3 4 5 6 7 8 a. Compute a 3-month moving average forecast for months 4 through 9. b. Compute a weighted 3-month moving average forecast for months 4 through 9. Assign weights of 0.50, 0.30, and 0.20 to the months in sequence, starting with the most recent month. C. Compare the two forecasts by using MAD. Which forecast appears to be more accurate 2. The manager of the Petroco Service Station wants to forecast the demand for unleaded gasoline next month so that the proper number of gallons can be ordered from the distributor. The owner has accumulated the following data on demand for unleaded gasoline from sales during the past 10 months: Month October November December January February March April May June July Gasoline Demanded (gal.) 800 725 600 500 625 690 810 935 1,200 1,100 MAT540 Homework Week 4 Page 2 of 4 a. Compute an exponentially smoothed forecast, using an value of 0.30. B. Compute the MAPD. 3. Emily Andrews has invested in a science and technology mutual fund. Now she is considering liquidating and investing in another fund. She would like to forecast the price of the science and technology fund for the next month before making a decision. She has collected the following data on the average price of the fund during the past 20 months: Month Fund Price 1 57 3/4 2 54 1/4 3 55 1/8 4 58 1/8 5 53 3/8 6 51 1/8 7 56 1/4 8 59 5/8 9 62 1/4 10 59 1/4 11 62 3/8 12 57.
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