متوسط الحافة آثار تتحرك ،

أحتاج إلى حساب متوسط ​​متحرك على سلسلة بيانات، داخل حلقة من أجل الحصول على المتوسط ​​المتحرك خلال N 9 أيام صفيف أنا m الحوسبة في هو 4 سلسلة من 365 القيم M، وهو في حد ذاته هي القيم المتوسطة لمجموعة أخرى من البيانات أريد أن رسم القيم المتوسطة من البيانات الخاصة بي مع المتوسط ​​المتحرك في مؤامرة واحدة. أنا غوغلد قليلا عن المتوسطات المتحركة وأمر كونف وجدت شيئا حاولت تنفيذ في بلدي التعليمات البرمجية. في الأساس، أنا حساب بلدي يعني والمؤامرة مع متوسط ​​متحرك خاطئ اخترت قيمة وس الحق قبالة موقع ماثووركس، لذلك هو مصدر غير صحيح مشكلتي على الرغم من ذلك، هو أنني لا أفهم ما هذا وس هو يمكن أن يفسر أي شخص إذا كان لديه ما تفعله مع الأوزان من القيم غير صالحة في هذه الحالة يتم ترجيح جميع القيم نفسها. وإذا كنت أفعل هذا خطأ تماما، يمكن أن أحصل على بعض المساعدة مع it. My صدق شكرا. أسهم 23 سبتمبر 14 في 19 05.Using كونف هو وسيلة ممتازة ل تنفيذ متوسط ​​متحرك في التعليمات البرمجية التي تستخدمها، وس هو كم y أو يزن كل قيمة كما كنت تفكر في أن مجموع هذا المتجه يجب أن يكون دائما مساويا ل واحد إذا كنت ترغب في وزن كل قيمة بالتساوي والقيام مرشح N الحجم تتحرك ثم كنت ترغب في القيام به. استخدام وسيطة صالحة في كونف يؤدي إلى وجود قيم أقل في السيدة من لديك في M استخدام نفس إذا كنت لا تدرس آثار الصفر الحشو إذا كان لديك علبة معالجة الإشارات يمكنك استخدام كونف إذا كنت ترغب في محاولة المتوسط ​​المتحرك دائري شيء مثل. يمكنك قراءة التحويل و ككونف للحصول على مزيد من المعلومات إذا كنت هافن t بالفعل. يمكنك استخدام عامل التصفية للعثور على متوسط ​​تشغيل دون استخدام ل لوب هذا المثال يجد متوسط ​​تشغيل متجه 16 عنصرا باستخدام حجم نافذة 5.2 على نحو سلس كجزء من منحنى الأدوات المناسب الذي يتوفر في معظم الحالات. ي السلس y السلس البيانات في ناقلات العمود y باستخدام عامل تصفية المتوسط ​​المتحرك يتم إرجاع النتائج في متجه العمود ي فترة الافتراضي للمتوسط ​​المتحرك هو 5.I م في عملية وخلق الفوركس خوارزمية التداول وأراد أن يحاول طلبي عند حساب إما المتوسطات المتحركة الأسية يبدو أن نتائجي صحيحة مقارنة بالحسابات التي قمت بها باليد لذا أعتقد أن الطريقة التالية تعمل، ولكن أردت فقط الحصول على مجموعة إضافية من العيون للتأكد من إم لا يفقد أي شيء. لاحظ أن هذا فقط بإرجاع إما للحصول على أحدث الأسعار، فإنه لا t عودة صفيف من إما s لأن هذا هو ما تحتاجه لبلدي application. Recursion هو أداة جيدة للعمل الصحيح، ولكن هنا هو تستخدم لإنجاز حلقات بسيطة على هذا النحو code. is أكثر صعوبة في القراءة والعقل about. is أبطأ لأن الكثير من التعليمات البرمجية في إما يحتاج فقط لتشغيل مرة واحدة. فشل مع قيمة كبيرة بما فيه الكفاية من نافذة بسبب تفيض المكدس كومة بايثون s. يرجى توثيق على الأقل المعلمات لكل وظيفة، على سبيل المثال أن النافذة هي طول النافذة، وهذا الموقف التهم إلى الوراء من نهاية البيانات في الواقع الأمور ستكون أكثر وضوحا إذا كان الموقف هو مؤشر إلى الأمام العادي في data. Reise استثناء عندما أنت في ند معلمة لها قيمة غير صالحة عودة لا شيء بدلا من ذلك سوف يسبب سوى استثناء أكثر مربكة في وقت لاحق في الواقع، إذا حاولت 600 أحصل على عودية لانهائية لأن سما يعود لا شيء مما يجعل إيما دعوة سما مرارا وتكرارا. كما يكشف النقطة السابقة أنه إذا لين نافذة البيانات 2 ليست صحيحة التحقق من صحة. 1 في البيانات - window 2 1 - window 1 دون ر يبدو صحيحا بالنسبة لي أفترض تريد البيانات - window 2 - window. The بيان عودة بريستيما في مكان غريب لأنه في هذه النقطة كنت قد حسبت توتيما جديدة هذا هو حالة أساسية من العودية، وأنه من المعتاد للتعامل مع حالة قاعدة أولا. اقتراحي ل ema. enced نوفمبر 26 14 في 18 56. مراجعة ضحلة جميلة. لا تحتاج إلى كتابة فئة لما تقوم به وأقترح عليك إلقاء نظرة على هذا الفيديو صفك لا يغلف أي بيانات وكنت مجرد استخدامها ليكون لديك وظائف في نفس الكيان أعتقد أن الأمور سيكون من الأسهل أن نفهم إذا كنت حدد كلاسميثود لجعلها واضحة أنك فاز t حقا تعتمد على أي مثيل على الإطلاق ومع ذلك، فإن خيار أفضل سيكون مجرد تحديد وظائف في وحدة نمطية للمؤشر. تبليغ 24 نوفمبر 14 في 18 04.Thanks للاقتراحات فعلت فعلا لهم كما كلاسثودس ومناقشتها ذهابا وإيابا بين حتى باستخدام فئة أو مجرد تحديد وظائف في وحدة المؤشر الذي سأفعل الآن كريسك نوف 25 14 في 19 12.Just شاهد الفيديو أيضا، أشياء عظيمة كريسك نوف 25 14 في 19 43.Your answer.2017 كومة الصرف، وشركة طرق سلسلة الوقت. طرق سلسلة الوقت هي تقنيات إحصائية تستخدم البيانات التاريخية المتراكمة على مدى فترة زمنية تفترض طرق التسلسل الزمني أن ما حدث في الماضي سيستمر في المستقبل في المستقبل كما تقترح السلسلة الزمنية للاسم، التنبؤ إلى عامل واحد فقط - الوقت وهي تشمل المتوسط ​​المتحرك والتجانس الأسي وخط الاتجاه الخطي وهي من بين الأساليب الأكثر شعبية للتنبؤ قصير المدى بين الخدمة والتصنيع كومباني هذه الأساليب تفترض أن أنماط أو اتجاهات تاريخية يمكن التعرف عليها مع مرور الوقت سوف يكررون أنفسهم. متوسط ​​التحرك. يمكن أن تكون توقعات السلاسل الزمنية بسيطة مثل استخدام الطلب في الفترة الحالية للتنبؤ بالطلب في الفترة التالية. توقعات بديهية 4 على سبيل المثال، إذا كان الطلب هو 100 وحدة هذا الأسبوع، والتوقعات للطلب الأسبوع المقبل ق هو 100 وحدة إذا كان الطلب تبين أن 90 وحدة بدلا من ذلك، ثم الطلب الأسبوع التالي ق هو 90 وحدة، وهلم جرا هذا النوع من فإن طريقة التنبؤ لا تأخذ في الاعتبار سلوك الطلب التاريخي الذي يعتمد فقط على الطلب في الفترة الحالية فهو يتفاعل مباشرة مع الحركات العشوائية العادية في الطلب. أسلوب المتوسط ​​المتحرك البسيط يستخدم العديد من قيم الطلب خلال الماضي القريب لوضع توقعات هذا يميل لتخفيف أو إبطال الزيادات العشوائية والنقصان للتنبؤات التي تستخدم فترة واحدة فقط. المتوسط ​​المتحرك البسيط مفيد للتنبؤ بالطلب المستقر ولا يعطل لعب أي سلوك الطلب وضوحا، مثل الاتجاه أو النمط الموسمي. يتم حساب المتوسطات المتحركة لفترات محددة، مثل ثلاثة أشهر أو خمسة أشهر، اعتمادا على مدى رغبة المتنبأ لسلاسة بيانات الطلب يعد فترة المتوسط ​​المتحرك، وأكثر سلاسة وسوف تكون صيغة لحساب المتوسط ​​المتحرك بسيط إسبوتينغ متوسط ​​متحرك بسيط. الورق الفوري كليب مكتب توريد شركة تبيع وتسليم اللوازم المكتبية للشركات والمدارس والوكالات داخل دائرة نصف قطرها 50 ميلا من مستودعاتها الأعمال التجارية مكتب التموين وتنافسية، والقدرة على تقديم الطلبات على الفور هو عامل في الحصول على عملاء جدد والحفاظ على المكاتب القديمة عادة لا تأمر المكاتب عندما تدير على إمدادات منخفضة، ولكن عندما نفاد تماما ونتيجة لذلك، فإنها بحاجة إلى أوامرهم على الفور مدير وتريد الشركة أن تكون معينة بما فيه الكفاية السائقين والمركبات المتاحة لتسليم أوامر فورا ولها مخزون كاف في المخزون ولذلك، مدير يريد أن يكون قادرا على التنبؤ بعدد من الأوامر التي ستحدث خلال الشهر المقبل أي لتوقع الطلب على delivery. From سجلات أوامر التسليم، تراكمت الإدارة البيانات التالية على مدى الأشهر ال 10 الماضية، والتي تريد حساب 3 - ومتوسطات الحركة لمدة 5 أشهر. دعونا نفترض أنه هو نهاية أكتوبر التوقعات الناتجة عن المتوسط ​​المتحرك 3 أو 5 أشهر هو عادة للشهر التالي في تسلسل، والتي في هذه الحالة هو نوفمبر تشرين الثاني و يتم حساب المتوسط ​​المتحرك من الطلب على الأوامر للأشهر الثلاثة السابقة بالتسلسل وفقا للمعادلة التالية. يتم حساب المتوسط ​​المتحرك لمدة 5 أشهر من بيانات 5 أشهر السابقة من بيانات الطلب على النحو التالي: التحرك 3 و 5 أشهر فإن متوسط ​​التوقعات لجميع أشهر بيانات الطلب مبين في الجدول التالي في الواقع، لن يستخدم المدير التوقعات إلا في تشرين الثاني / نوفمبر استنادا إلى آخر طلب شهري، إلا أن التنبؤات السابقة للأشهر السابقة تسمح لنا بمقارنة (ه) التوقعات مع الطلب الفعلي لمعرفة مدى دقة طريقة التنبؤ - أي مدى نجاحها. المتوسطات الثلاثية والخامسة. ولكن تميل متوسط ​​التوقعات المتحركة في الجدول أعلاه إلى تمهيد التباين الذي يحدث في الواقع البيانات يمكن ملاحظة تأثير التمهيد هذا في الشكل التالي الذي تم فيه فرض متوسطات لمدة 3 أشهر و 5 أشهر على رسم بياني للبيانات الأصلية. المتوسط ​​المتحرك لمدة 5 أشهر في الشكل السابق يزيل التقلبات إلى حد أكبر من المتوسط ​​المتحرك لمدة 3 أشهر ومع ذلك، فإن متوسط ​​3 أشهر يعكس بشكل وثيق أحدث البيانات المتاحة لمدير الإمدادات المكتبية بصفة عامة، فإن التنبؤات باستخدام المتوسط ​​المتحرك لفترة أطول أبطأ من أجل الاستجابة للتغيرات الأخيرة في الطلب أكثر من تلك باستخدام متوسطات متحركة أقصر فترة فترات إضافية من البيانات تثبط السرعة التي تستجيب التوقعات تحديد عدد مناسب من الفترات لاستخدامها في المتوسط ​​المتحرك التنبؤ غالبا ما يتطلب بعض أمون t من التجربة التجريبية والخطأ. إن عيب طريقة المتوسط ​​المتحرك هو أنه لا يتفاعل مع الاختلافات التي تحدث لسبب مثل الدورات والتأثيرات الموسمية العوامل التي تسبب التغيرات يتم تجاهلها بشكل عام وهي في الأساس طريقة ميكانيكية، والتي تعكس البيانات التاريخية بطريقة متسقة ومع ذلك، فإن طريقة المتوسط ​​المتحرك لديها ميزة كونها سهلة الاستخدام وسريعة وغير مكلفة نسبيا بشكل عام، هذه الطريقة يمكن أن توفر توقعات جيدة على المدى القصير، ولكن لا ينبغي أن يدفع بعيدة جدا في المستقبل. المتوسط ​​المتحرك المنقول. يمكن تعديل طريقة المتوسط ​​المتحرك لتعكس تقلبات البيانات بشكل أوثق. في طريقة المتوسط ​​المتحرك المرجح، يتم تعيين الأوزان لأحدث البيانات وفقا للمعادلة التالية. بيإم خدمات الكمبيوتر المبينة في الجدول على سبيل المثال 10 3 يتبع اتباع اتجاه خطي متزايد الشركة تريد حساب خط الاتجاه الخطي لمعرفة ما إذا كان أكثر دقة من t تمهيد الأسي والتعدیل الأسیوي المعدل للتطویر المتطور في المثالین 10 3 و 10 .4 والقیم المطلوبة لحسابات المربعات الصغیرة ھي کما یلي. وباستخدام ھذه القیم یتم حساب بارامترات خط الاتجاه الخطي علی النحو التالي. ولذلك، فإن الاتجاه الخطي المعادلة الخط هو. لحساب توقعات للفترة 13، والسماح x 13 في خط الاتجاه الخطي. الرسم البياني التالي يظهر خط الاتجاه الخطي مقارنة مع البيانات الفعلية ويبدو أن خط الاتجاه لتعكس عن كثب البيانات الفعلية - وهذا هو، يكون مناسبا - وبالتالي سيكون نموذج توقعات جيدة لهذه المشكلة ومع ذلك، فإن عيب خط الاتجاه الخطي هو أنه لن تتكيف مع تغيير في الاتجاه، كما الأساليب التنبؤ تمهيد الأسى وهذا هو، فإنه يفترض أن جميع التوقعات المستقبلية سوف تتبع خط مستقيم هذا يحد من استخدام هذه الطريقة إلى إطار زمني أقصر الذي يمكنك أن تكون مؤكدا نسبيا أن الاتجاه لن يتغير. المعديلات السياقية. النمط الموسمية هو زيادة متكررة وانخفاض في الطلب العديد من العناصر الطلب تظهر السلوك الموسمية تتبع مبيعات الملابس أنماط الموسمية السنوية، مع زيادة الطلب على الملابس الدافئة في الخريف والشتاء وتراجع في الربيع والصيف كما الطلب على الملابس برودة يزيد الطلب على العديد من التجزئة بما في ذلك اللعب والمعدات الرياضية والملابس والأجهزة الإلكترونية والحمص والديك الرومي والنبيذ والفاكهة، وزيادة خلال موسم العطلات الزيادات الطلب بطاقة معايدة جنبا إلى جنب مع أيام خاصة مثل عيد الحب عيد الأب والأم أنماط يوم الموسمية يمكن أن تحدث أيضا على أساس شهري أو أسبوعي أو حتى يومي بعض المطاعم لديها الطلب العالي في المساء من الغداء أو في عطلة نهاية الأسبوع بدلا من أيام الأسبوع المرور - وبالتالي المبيعات - في مراكز التسوق تلتقط يومي الجمعة والسبت. هناك عدة طرق ل مما يعكس الأنماط الموسمية في توقعات سلسلة زمنية سوف نصف واحدة من الأساليب الأكثر بساطة باستخدام عامل موسمي عامل موسمي هو قيمة عددية ثا t مضروبا في التوقعات العادية للحصول على توقعات معدلة موسميا. طريقة واحدة لتطوير الطلب على العوامل الموسمية هي لتقسيم الطلب على كل فترة الموسمية حسب الطلب السنوي الإجمالي، وفقا للصيغة التالية. العوامل الموسمية الناتجة بين 0 و 1 0 هي في الواقع النسبة من إجمالي الطلب السنوي المخصص لكل موسم وتضاعف هذه العوامل الموسمية في الطلب المتوقع سنويا لإعطاء توقعات معدلة لكل عملية توزيع موسمية مع تعديلات موسمية. تنمو مزارع ويشبون من الديك الرومي لبيعها إلى اللحوم، على الرغم من أن موسم الذروة هو واضح خلال الربع الرابع من العام، من أكتوبر إلى ديسمبر وقد شهدت مزارع ويشبون الطلب على الديك الرومي على مدى السنوات الثلاث الماضية هو مبين في الجدول التالي. لأن لدينا ثلاث سنوات من الطلب البيانات، يمكننا حساب العوامل الموسمية عن طريق قسمة الطلب الفصلي الكلي على مدى ثلاث سنوات من قبل الطلب الكلي على مدى السنوات الثلاث. وبالتالي، نحن ترغب في مضاعفة الطلب المتوقع للعام المقبل، 2000، من قبل كل من العوامل الموسمية للحصول على الطلب المتوقع لكل ربع لتحقيق ذلك، نحن بحاجة إلى توقعات الطلب لعام 2000 في هذه الحالة، منذ بيانات الطلب في الجدول يبدو لعرض اتجاه متزايد عموما، فإننا نحسب خط الاتجاه الخطي للسنوات الثلاث من البيانات في الجدول للحصول على تقدير توقعات تقريبية. وهكذا، فإن التوقعات لعام 2000 هو 58 17، أو 58،170 الديك الرومي. باستخدام هذه التوقعات السنوية للطلب، فإن التنبؤات المعدلة موسميا، سف i، لعام 2000 تدمج هذه التوقعات الفصلية مع قيم الطلب الفعلية في الجدول، ويبدو أنها تقديرات توقعات جيدة نسبيا، مما يعكس كلا من التغيرات الموسمية في البيانات والاتجاه التصاعدي العام 10-12 كيف يكون أسلوب المتوسط ​​المتحرك مشابها للتجانس الأسي 10-13 ما هو التأثير على نموذج التجانس الأسي سيزيد من ثابت التمهيد. 10-14 كيف يختلف التجانس الأسي المعدل عن الأسي (10-15). ما الذي يحدد اختيار ثابت التمهيد للاتجاه في نموذج تمهيد أسي معدل (10-16). وفي أمثلة الفصل لطرائق السلاسل الزمنية، كان من المفترض دائما أن تكون توقعات البداية هي نفس الطلب الفعلي في المرحلة الأولى تقترح طرقا أخرى يمكن أن تستمد بها التنبؤات الأولية في الاستخدام الفعلي (10). 17 - كيف يختلف نموذج التنبؤ بالخط الاتجاهي الخطي عن نموذج الانحدار الخطي للتنبؤ (10-10). ومن نماذج السلاسل الزمنية المعروضة في هذا الفصل، بما في ذلك المتوسط ​​المتحرك والمتوسط ​​المتحرك المرجح والتجانس الأسي وتعديل الأسي الخطي وخط الاتجاه الخطي الذي يعتبره المرء أفضل سبب .10-19 ما هي المزايا التي يتم تعديلها على الأسفل على خط اتجاه خطي للطلب المتوقع الذي يظهر اتجاها .4 كب كاهن و جت منتزر، التنبؤ في الأسواق الاستهلاكية والأسواق الصناعية، مجلة توقعات الأعمال 14، لا 2 صيف 1995 21-28.