Prédire la série chronologique, pas besoin d'examiner les facteurs que les influences internes complexes et spécifiques sont l'hypothèse inertielle de "répétition historique", basée sur des données externes, pour estimer l'avenir.
1. Quelle est la moyenne mobile?
La série de séries chronologiques la plus simple et la plus courante est la méthode moyenne mobile et la valeur prédite de tout cycle est la moyenne des observations du cycle. Pour mettre en œuvre la méthode de déménagement moyen, vous devez d'abord choisir une distance, qui est chaque cycle moyen en mouvement. Par exemple, nous supposons que les données sont des données mensuelles et une distance sélectionnées pendant 5 mois. La valeur prédite du mois suivant a la valeur moyenne de la première année.
Notez que le plus grand rythme, la séquence est plus fluide. L'outil d'analyse statistique SPSS fournit un modèle moyen mobile pratique et il détectera aujourd'hui son mystère.
Analyse moyenneH MOUVEMENT
DONNES "Analyse moyenne moyenne de mouvement" SPSS, dans lequel la variable de vente est une société de volume de volume de vente de la chimie de la ligne de 1986-1997 dans différents trimestres, en utilisant la méthode mobile moyenne pour Prédire les ventes au premier trimestre de 1998 et ventes au deuxième trimestre de 1998.
Menu de fonctionnement de l'étape (1) "Conversion" - "Créer une ligne de temps"
(2) Déplacer "Ventes "Dans la boîte de droite, la nouvelle variable est nommée: MOBILE MOYENNE; (3) Sélection de la fonction: Moyen-déplacement précédemment, SPAN sélectionnée 5;
(4) Cliquez sur" Modifier "
Remarque: (Ceci est Vistique à l'illustration du processus moyen SPSS mobile, la taille de l'espacement ne crée pas de détails de la discussion de la recherche)
À ce stade, dans l'interface de données, nous pouvons constater que la valeur prédite au premier trimestre de 1998 est la suivante: 4490.52 , Si nous continuons cette étape pour prédire 2 trimestres en 1998, en raison de 1998 au casTY, il n'y a pas d'observation réelle, dans ce cas, dans ce cas, la valeur de prédiction correspondante est utilisée, selon la même méthode, nous pouvons obtenir, la valeur prédite au deuxième trimestre de 1998 est la suivante: 4483,43.
Conseils spéciaux: pour atteindre des prévisions portables moyennes, il est nécessaire d'augmenter le cas précédent dans les données d'origine. Par exemple: le dernier cas des données originales est au quatrième trimestre de 1997, supposons que vous souhaitiez prédire le premier trimestre de 1998 et le deuxième trimestre, puis devoir augmenter deux jours, à son tour, au premier trimestre de 98 ans et Au deuxième trimestre, nous pouvons obtenir des effets prédictifs grâce à la "conversion" → "Créer une série de séries".
3. Comment mesurer l'erreur moyenne
Le plus simple est une erreur MAE absolument moyenne, qui est une valeur prédictive et une observation. La planéité du trou du trou plus. En calculant de nouvelles variables, il est facile à obtenir. Dans le cas de la longueur de cet exemple, c'est 5, son mae est: 569.5, montrant cette grande valeur, trouJe suis absolument une moyenne relativement grande et l'effet moyen n'est pas clair.
[1) [1) Lorsqu'une tendance saisonnière est plus claire, elle ne convient pas.En utilisant la moyenne en mouvement;
(2) Lorsque tendance à se développer de manière significative, il ne convient pas au déménagement moyen;, à partir d'une série de temps, on peut constater qu'il existe un élément de tendance et des éléments saisonniers importants, une intégration, inappropriée d'utiliser le déménagement moyen, et finalement par Mae High, il est également possible de refléter cela, de sorte que la tendance se concentre. sur la commande avant d'utiliser le mobile moyen