الفرق بين الحركة - المتوسطات و الأسي - تجانس

ما هو الفرق بين المتوسط ​​المتحرك البسيط والمتوسط ​​المتحرك الأسي. الفرق الوحيد بين هذين النوعين من المتوسط ​​المتحرك هو الحساسية التي يظهرها كل واحد للتغيرات في البيانات المستخدمة في حسابه. أهم من ذلك، المتوسط ​​المتحرك الأسي إما يعطي وهو أعلى ترجيح للأسعار الأخيرة من المتوسط ​​المتحرك البسيط سما، في حين أن سما تعطى ترجيح متساوي لجميع القيم المتوسطان متشابهان لأنهما يفسران بنفس الطريقة ويستخدمهما عادة المتداولين التقنيين لتخفيف تقلبات الأسعار. و سما هو النوع الأكثر شيوعا من المتوسط ​​الذي يستخدمه المحللون الفنيون ويتم حسابه بقسمة مجموع مجموعة الأسعار على إجمالي عدد الأسعار الموجودة في السلسلة على سبيل المثال، يمكن حساب متوسط ​​متحرك لمدة سبع سنوات عن طريق إضافة فإن الأسعار السبعة التالية معا ومن ثم تقسيم النتيجة بسبعة نتيجة تعرف أيضا بمتوسط ​​حسابي حسابي. مثال: سيس 10 و 11 و 12 و 16 و 17 و 19 و 20 سيبدو حساب سما على هذا النحو 10 11 12 16 17 19 20 105 فترة 7 سما 105 7 15- ونظرا لأن المتوسطات الاقتصادية المتوسطة تضع ترجيح أعلى على البيانات الحديثة مقارنة بالبيانات القديمة ، فهي أكثر تفاعلا على أحدث التغيرات في الأسعار من سما، مما يجعل النتائج من إماز في الوقت المناسب ويوضح لماذا إما هو المتوسط ​​المفضل بين العديد من التجار كما ترون من الرسم البياني أدناه، التجار مع منظور قصير الأجل قد لا يهتم بالمتوسط ​​المستخدم، لأن الفرق بين المتوسطين عادة ما يكون مجرد سنتات من ناحية أخرى، ينبغي للمتداولين ذوي المنظور الأطول أجلا أن يولوا مزيدا من الاعتبار للمتوسط ​​الذي يستخدمونه لأن القيم يمكن أن تختلف من بضعة دولارات، وهو ما يكفي من فرق السعر ليثبت في نهاية المطاف مؤثرة على العائدات المحققة - وخاصة عندما كنت تتاجر كمية كبيرة من الأسهم. كما مع جميع المؤشرات الفنية لا يوجد نوع واحد من المتوسط ​​أن المتداول يمكن استخدامها لضمان النجاح ، ولكن باستخدام t ريال والخطأ يمكنك بلا شك تحسين مستوى الراحة الخاصة بك مع جميع أنواع المؤشرات، ونتيجة لذلك، وزيادة احتمالات اتخاذ قرارات التداول الحكيمة. لمعرفة المزيد عن المتوسطات المتحركة، انظر أساسيات المتوسطات المتحركة وأساسيات المتوسطات المتحركة المرجح. A المسح الذي أجراه مكتب الولايات المتحدة لإحصاءات العمل للمساعدة في قياس الوظائف الشاغرة وهو يجمع البيانات من أرباب العمل. أقصى مبلغ من الأموال التي يمكن للولايات المتحدة الاقتراض تم إنشاء سقف الديون بموجب قانون السندات الحرية الثانية. سعر الفائدة الذي إيداع تقوم المؤسسة بتمويل الأموال التي يحتفظ بها في مجلس الاحتياطي الاتحادي إلى مؤسسة إيداع أخرى. (1) مقياس إحصائي لتشتت العائدات لمؤشر معين للأمن أو السوق يمكن قياس التقلب. وقد تصرف الكونغرس الأمريكي في عام 1933 بوصفه قانون المصارف الذي يحظر البنوك التجارية من المشاركة في الاستثمار. تشير الرواتب غير الزراعية إلى أي وظيفة خارج المزارع والأسر الخاصة والقطاع غير الربحي يو S. Simple مقابل المتوسطات المتحركة الأسية. المتوسطات المتحركة هي أكثر من دراسة تسلسل من الأرقام في الترتيب المتعاقب كانت الممارسات المبكرة لتحليل السلاسل الزمنية أكثر اهتماما بأرقام السلاسل الزمنية الفردية أكثر مما كانت عليه مع الاستيفاء لتلك البيانات الاستقراء في شكل نظريات الاحتمال والتحليل، جاء في وقت لاحق جدا، كما تم تطوير أنماط واكتشاف الارتباطات. بمجرد فهم، تم رسم مختلف المنحنيات على شكل وخطوط على طول سلسلة زمنية في محاولة للتنبؤ حيث قد تذهب نقاط البيانات هذه هي الآن تعتبر الأساليب الأساسية المستخدمة حاليا من قبل التجار التحليل الفني يمكن ارجاع تحليل الرسم البياني يعود إلى القرن ال 18 اليابان، ولكن كيف ومتى تتحرك المتوسطات لأول مرة تطبق على أسعار السوق لا يزال لغزا ومن المفهوم عموما أن المتوسطات المتحركة بسيطة سما استخدمت لفترة طويلة قبل الأسي تتحرك متوسطات إما، وذلك لأن المتوسطات إما تستند إلى إطار سما، كما أن تتابع سما يكون أكثر سهولة ندرستود لأغراض التآمر والتتبع هل ترغب في قراءة خلفية صغيرة تحقق من المتوسطات المتحركة ما هي The. Simple المتوسط ​​المتحرك سما أصبحت المعدلات المتحركة البسيطة الطريقة المفضلة لتتبع أسعار السوق لأنها سريعة لحساب وسهلة الفهم في وقت مبكر ممارسي السوق تعمل دون استخدام مقاييس الرسم البياني المتطورة المستخدمة اليوم، لذلك اعتمدوا في المقام الأول على أسعار السوق كمرشدين وحيد بهم حسبت أسعار السوق باليد، ورسم بياني تلك الأسعار للدلالة على الاتجاهات واتجاه السوق وكانت هذه العملية مملة جدا، ولكن ثبت مربحة جدا مع تأكيد المزيد من الدراسات. لحساب المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 10 أيام، ما عليك سوى إضافة أسعار الإغلاق خلال الأيام العشرة الأخيرة وتقسيمها على 10 يحسب المتوسط ​​المتحرك لمدة 20 يوما بإضافة أسعار الإغلاق خلال فترة 20 يوما، وتقسيم بنسبة 20، وهلم جرا. وهذه الصيغة لا تستند فقط على أسعار الإغلاق، ولكن المنتج هو متوسط ​​الأسعار - مجموعة فرعية المتوسطات المتحركة هي يطلق عليه التحرك لأن مجموعة الأسعار المستخدمة في الحساب تتحرك وفقا لنقطة على الرسم البياني وهذا يعني يتم إسقاط الأيام القديمة لصالح أيام جديدة لإغلاق السعر، لذلك هناك حاجة إلى حساب جديد دائما المقابلة للإطار الزمني للمتوسط ​​العاملين حتى ، يتم إعادة حساب متوسط ​​10 أيام بإضافة اليوم الجديد وإسقاط اليوم العاشر، ويتم إسقاط اليوم التاسع في اليوم الثاني لمزيد من المعلومات عن كيفية استخدام الرسوم البيانية في تداول العملات، راجع أساسيات الرسم البياني التجوال. المتوسط ​​المتحرك المتحرك إما تم تحسين المتوسط ​​المتحرك الأسي واستخدامه بشكل أكثر شيوعا منذ ستينيات القرن الماضي، وذلك بفضل التجارب السابقة التي أجراها الممارسون على الحاسوب. ستركز إما الجديدة على الأسعار الأخيرة بدلا من التركيز على سلسلة طويلة من نقاط البيانات، حيث أن المتوسط ​​المتحرك البسيط مطلوب . الحالي إما السعر الحالي - السابق إما X مضاعف السابق إما. العامل الأكثر أهمية هو ثابت تمهيد أن 2 1 N حيث N عدد أيام. A 10 يوما إما 2 10 1 18 8.هذا يعني وأوزان إما 10 فترة آخر سعر 18 8، إما يوم 9 52 و 50 يوما إما 3 92 الوزن في اليوم الأخير تعمل إما عن طريق ترجيح الفرق بين سعر الفترة الحالية s السعر و إما السابق ، وإضافة النتيجة إلى إما السابقة أقصر الفترة، والمزيد من الوزن المطبقة على أحدث الأسعار. الخطوط المناسبة من خلال هذه الحسابات، يتم رسم النقاط، وكشف عن خط المناسب خطوط المناسب فوق أو أقل من سعر السوق يدل على أن جميع تتحرك المتوسطات هي مؤشرات متخلفة وتستخدم أساسا للاتجاهات التالية لا تعمل بشكل جيد مع أسواق المدى وفترات الازدحام لأن خطوط تركيب تفشل في دلالة على الاتجاه بسبب عدم وجود ارتفاع أعلى واضح أو أدنى مستوياته المنخفضة زائد، خطوط المناسب تميل إلى أن تبقى ثابت دون تلميح من الاتجاه خط ارتفاع ارتفاع تحت السوق يدل على فترة طويلة، في حين أن خط المناسب السقوط فوق السوق يدل على قصير للحصول على دليل كامل، قراءة لدينا المتحرك المتوسط ​​التعليمي. الغرض من توظيف المتوسط ​​المتحرك البسيط هو تحديد وقياس الاتجاهات من خلال تمهيد البيانات باستخدام وسائل عدة مجموعات من الأسعار يتم رصد الاتجاه واستقراءه في توقعات الافتراض هو أن تحركات الاتجاه السابقة ستستمر بالنسبة للمتوسط ​​المتحرك البسيط، فإن المدى الطويل يمكن العثور على الاتجاه واتباعه أسهل بكثير من إما، مع افتراض معقول أن خط تركيب سوف تعقد أقوى من خط إما بسبب التركيز لفترة أطول على أسعار المتوسط. ويستخدم إما لالتقاط حركة الاتجاه أقصر، وذلك بسبب التركيز على آخر الأسعار من خلال هذه الطريقة، من المفترض أن تقلل إما من أي تباطؤ في المتوسط ​​المتحرك البسيط، لذلك فإن خط التركيب سيعزز الأسعار أقرب من المتوسط ​​المتحرك البسيط. المشكلة مع إما هي عرضة لانخفاض الأسعار، وخاصة خلال الأسواق السريعة و فترات التقلب تعمل المتوسط ​​المتحرك بشكل جيد حتى تكسر األسعار خط التركيب خالل األسواق األعلى للتذبذب، يمكنك النظر في زيادة طول متوسط ​​المتوسط ​​المتحرك يمكن للمرء أن يتحول من مؤشر إما إلى سما، حيث أن المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​يسلط البيانات بشكل أفضل بكثير من المتوسط ​​المتحرك نظرا لتركيزه على الوسائل طويلة الأجل. المؤشرات - بعد المؤشرات كمؤشرات متخلفة، فإن المتوسطات المتحركة تخدم بشكل جيد كخطوط الدعم والمقاومة في حالة كسر الأسعار دون 10 سنوات، من المحتمل أن يكون الاتجاه التصاعدي قد تراجع، أو على الأقل قد يكون السوق متوطدا في حالة كسر الأسعار فوق المتوسط ​​المتحرك ل 10 أيام في اتجاه هبوطي، قد يتراجع الاتجاه أو يتدعم في هذه الحالات ، وتوظيف المتوسط ​​المتحرك 10 و 20 يوما معا، والانتظار ل 10 يوما خط عبور فوق أو تحت خط 20 يوما هذا يحدد الاتجاه على المدى القصير المقبل للأسعار. للفترات على المدى الطويل، ومشاهدة 100 - ومتوسطات الحركة لمدة 200 يوم للاتجاه على المدى الطويل على سبيل المثال، باستخدام المتوسطات المتحركة 100 و 200 يوم، إذا كان المتوسط ​​المتحرك 100 يوم يعبر دون المتوسط ​​200 يوم، فإنه يسمى الصليب الصليب وهو هبوطي جدا للأسعار المتوسط ​​المتحرك 100 يوم الذي يعبر فوق a ويطلق على المتوسط ​​المتحرك ل 200 يوم الصليب الذهبي وهو صاعد جدا للأسعار لا يهم إذا تم استخدام سما أو إما، لأن كلا من المؤشرات التالية الاتجاه أنه فقط على المدى القصير أن سما لديها انحرافات طفيفة من المتوسط ​​النظير. الاستنتاج المتوسطات المتحركة هي أساس الرسم البياني وتحليل السلاسل الزمنية المتوسطات المتحركة البسيطة والمتوسطات المتحركة الأسية الأكثر تعقيدا تساعد على تصور الاتجاه من خلال تمهيد تحركات الأسعار يشار أحيانا إلى التحليل الفني على أنه فن بدلا من والعلوم، وكلاهما يستغرق سنوات لإتقان تعلم المزيد في تحليلنا التعليمي Tutorial. A المسح الذي قام به مكتب الولايات المتحدة لإحصاءات العمل للمساعدة في قياس الوظائف الشاغرة وهو يجمع البيانات من أرباب العمل. أقصى قدر من الأموال الولايات المتحدة يمكن أن تقترض و تم إنشاء سقف الديون بموجب قانون سندات الحرية الثاني. سعر الفائدة الذي تقدم به مؤسسة الإيداع الأموال المحفوظة في مجلس الاحتياطي الاتحادي إلى مؤسسة إيداع أخرى .1 مقياس إحصائي لتشتت العائدات لمؤشر أمني أو سوقي معين يمكن قياس التقلب. وقد تصرف الكونجرس الأمريكي في عام 1933 باعتباره قانون المصارف الذي يحظر على المصارف التجارية المشاركة في الاستثمار. إلى أي وظيفة خارج المزارع والأسر الخاصة والقطاع غير الربحي. مكتب العمل الأمريكي. متوسط ​​المتوسط ​​ونماذج التمهيد الأسي. كخطوة أولى في التحرك خارج النماذج المتوسطة، نماذج المشي العشوائي، ونماذج الاتجاه الخطي، الأنماط والاتجاهات غير التقليدية يمكن استقراءها باستخدام نموذج التحرك المتوسط ​​أو التمهيد الافتراض الأساسي وراء نماذج المتوسط ​​والتجانس هو أن السلاسل الزمنية ثابتة محليا بمتوسط ​​متغير ببطء وبالتالي فإننا نأخذ متوسطا محليا متحركا لتقدير القيمة الحالية للمتوسط ​​ومن ثم استخدام أن التوقعات في المستقبل القريب يمكن اعتبار هذا بمثابة حل وسط بين النموذج المتوسط ​​ونموذج المشي العشوائي بدون الانجراف نفس الاستراتيجية كا n لتقدير واستقراء الاتجاه المحلي المتوسط ​​المتحرك غالبا ما يطلق عليه نسخة ممهدة من السلسلة الأصلية لأن المتوسط ​​في المدى القصير له تأثير على إزالة المطبات في السلسلة الأصلية من خلال تعديل درجة تمهيد عرض المتوسط ​​المتحرك، يمكننا أن نأمل في ضرب نوع من التوازن الأمثل بين أداء متوسط ​​ونماذج المشي العشوائية أبسط نوع من نموذج المتوسط ​​هو. Simple المتوسط ​​المتحرك على قدم المساواة المرجح. توقعات لقيمة Y في الوقت ر 1 التي تتم في الوقت t تساوي المتوسط ​​البسيط لآخر الملاحظات m. هنا وفي أماكن أخرى سأستخدم الرمز Y-هات للوقوف على توقعات للسلسلة الزمنية Y التي تم إجراؤها في أقرب موعد ممكن من قبل نموذج معين ويتركز هذا المتوسط ​​في الفترة t 1 1، مما يعني أن تقدير فإن المتوسط ​​المحلي سيميل إلى التخلف عن القيمة الحقيقية للمتوسط ​​المحلي بحوالي m 2 2 وبالتالي فإننا نقول أن متوسط ​​عمر البيانات في المتوسط ​​المتحرك البسيط هو m 1 2 بالنسبة إلى الفترة التي يتم فيها حساب التوقعات وهذا هو مقدار الوقت الذي من شأنه أن التنبؤات تميل إلى تخلف نقاط تحول في البيانات على سبيل المثال، إذا كنت متوسط ​​القيم 5 الماضية، فإن التوقعات ستكون حوالي 3 فترات في وقت متأخر من الاستجابة لنقاط تحول لاحظ أنه إذا م 1، متوسط ​​نموذج المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​البسيط يساوي نموذج المشي العشوائي بدون نمو إذا كانت m كبيرة جدا مقارنة بطول فترة التقدير، فإن نموذج سما يعادل النموذج المتوسط ​​كما هو الحال مع أي معلمة لنموذج التنبؤ، لضبط قيمة كي n للحصول على أفضل ملاءمة للبيانات، أي أصغر أخطاء التنبؤ في المتوسط. هنا هو مثال لسلسلة التي يبدو أن تظهر تقلبات عشوائية حول متوسط ​​ببطء متغير أولا، دعونا نحاول لتناسب ذلك مع المشي العشوائي نموذج، وهو ما يعادل متوسط ​​متحرك بسيط من 1 term. The نموذج المشي العشوائي يستجيب بسرعة كبيرة للتغيرات في هذه السلسلة، ولكن في ذلك يفعل ذلك يختار الكثير من الضوضاء في البيانات تقلبات عشوائية، فضلا عن إشارة المحلية يعني إذا حاولنا بدلا من ذلك متوسط ​​متحرك بسيط من 5 مصطلحات، نحصل على مجموعة أكثر سلاسة من التوقعات. المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 5 سنوات ينتج أخطاء أقل بكثير من نموذج المشي العشوائي في هذه الحالة متوسط ​​عمر البيانات في هذا التنبؤ هو 3 5 1 2، حتى أنه يميل إلى التخلف عن نقاط التحول بنحو ثلاث فترات على سبيل المثال، يبدو أن الانكماش قد حدث في الفترة 21، ولكن التوقعات لا تتحول حتى عدة فترات في وقت لاحق. لاحظ أن المدى الطويل، والتنبؤات طويلة الأجل من وزارة الدفاع سما إل هي خط أفقي مستقيم، تماما كما في نموذج المشي العشوائي وهكذا، يفترض نموذج سما أنه لا يوجد اتجاه في البيانات ومع ذلك، في حين أن التوقعات من نموذج المشي العشوائي هي ببساطة مساوية لقيمة الملاحظة الأخيرة، والتنبؤات من فإن نموذج سما يساوي المتوسط ​​المرجح للقيم الأخيرة. حدود الثقة التي تحسبها ستاتغرافيكس للتنبؤات طويلة الأجل للمتوسط ​​المتحرك البسيط لا تتسع مع زيادة أفق التنبؤ هذا من الواضح أنه ليس صحيحا للأسف، النظرية الإحصائية التي تخبرنا كيف يجب أن تتسع فترات الثقة لهذا النموذج ومع ذلك، ليس من الصعب جدا حساب التقديرات التجريبية لحدود الثقة لتوقعات الأفق الأطول على سبيل المثال، يمكنك إعداد جدول بيانات فيه نموذج سما سوف تستخدم للتنبؤ بخطوتين إلى الأمام و 3 خطوات إلى الأمام وما إلى ذلك ضمن عينة البيانات التاريخية. يمكنك بعد ذلك حساب الانحرافات المعيارية للعينة في كل توقعات h أوريزون، ومن ثم بناء فترات الثقة للتنبؤات الأطول أجلا عن طريق جمع وطرح مضاعفات الانحراف المعياري المناسب. إذا حاولنا متوسط ​​متحرك بسيط لمدة 9 سنوات، نحصل على توقعات أكثر سلاسة وأكثر تأثيرا متخلفا. الآن 5 فترات 9 1 2 إذا أخذنا متوسط ​​متحرك لمدة 19 عاما، فإن متوسط ​​العمر يزداد إلى 10.لاحظ أن التوقعات في الواقع تتخلف الآن عن نقاط التحول بنحو 10 فترات. كما أن كمية التجانس هي الأفضل لهذه السلسلة في ما يلي جدول يقارن إحصاءات الخطأ الخاصة بهم، بما في ذلك أيضا متوسط ​​3 فترات. نموذج C، المتوسط ​​المتحرك لمدة 5 سنوات، ينتج أدنى قيمة ل رمز بهامش صغير على متوسطات المدى 3 و 9، إحصائياتهم الأخرى متطابقة تقريبا لذلك، من بين نماذج مع إحصاءات الخطأ مشابهة جدا، يمكننا أن نختار ما إذا كنا نفضل أكثر قليلا من الاستجابة أو أكثر قليلا نعومة في التوقعات العودة إلى أعلى الصفحة. الألوان s الأسي بسيط تمهيد أضعافا مضاعفة أضعافا مضاعفة متوسط ​​المتوسط ​​المتحرك البسيط الموضح أعلاه يحتوي على الخاصية غير المرغوب فيها التي يتعامل معها ملاحظات k الأخيرة بالتساوي وبشكل كامل يتجاهل جميع الملاحظات السابقة بشكل حدسي، يجب أن يتم خصم البيانات السابقة بطريقة أكثر تدرجية - على سبيل المثال، والحصول على أكثر من ذلك بقليل من الوزن الثاني من أحدث، والثاني الأكثر حداثة يجب الحصول على وزن أكثر قليلا من 3 أحدث، وهلم جرا بسيطة الأسي تمهيد نموذج سيس ينجز هذا. لاحظ يدل على ثابت تمهيد عدد بين 0 و 1 طريقة واحدة لكتابة النموذج هو تحديد سلسلة L التي تمثل المستوى الحالي أي القيمة المتوسطة المحلية للسلسلة كما يقدر من البيانات حتى الوقت الحاضر يتم حساب قيمة L في الوقت t بشكل متكرر من قيمته السابقة مثل هذا. وهكذا، فإن القيمة الملساء الحالية هي الاستكمال الداخلي بين القيمة الملساء السابقة والمراقبة الحالية، حيث تسيطر على القرب من قيمة محرف إلى أكثر إعادة سينت المراقبة التوقعات للفترة القادمة هي ببساطة قيمة ممهدة الحالية. على العكس من ذلك، يمكننا التعبير عن التوقعات القادمة مباشرة من حيث التوقعات السابقة والملاحظات السابقة، في أي من الإصدارات المكافئة التالية في النسخة الأولى، والتنبؤ هو الاستيفاء بين التوقعات السابقة والملاحظة السابقة. في النسخة الثانية، يتم الحصول على التوقعات القادمة عن طريق ضبط التوقعات السابقة في اتجاه الخطأ السابق عن طريق كمية كسور. is الخطأ المحرز في الوقت t في النسخة الثالثة، والتوقعات هي أي المتوسط ​​المتحرك المخصوم مع معامل الخصم 1. إن نسخة الاستكمال الداخلي لصيغة التنبؤ هي أبسط الاستخدامات إذا كنت تنفذ النموذج على جدول بيانات يناسبه في خلية واحدة ويحتوي على مراجع خلية تشير إلى التوقعات السابقة، الملاحظة، والخلية حيث يتم تخزين قيمة. ملاحظة أنه إذا 1، نموذج سيس يعادل نموذج المشي المشيح نمو هوت إذا كان نموذج سيس يساوي النموذج المتوسط، على افتراض أن القيمة الملساء الأولى تم تعيينها تساوي متوسط ​​العائد إلى أعلى الصفحة. متوسط ​​عمر البيانات في توقعات التمهيد الأسي البسيط هو 1 نسبي إلى الفترة التي يتم حساب التنبؤ بها ليس من المفترض أن تكون واضحة، ولكن يمكن بسهولة أن تظهر من خلال تقييم سلسلة لانهائية وبالتالي، فإن متوسط ​​التوقعات المتحركة البسيطة يميل إلى التخلف عن نقاط التحول بنحو 1 فترات على سبيل المثال، عند 0 5 الفاصل الزمني هو فترتين عندما يكون 0 2 الفارق الزمني 5 فترات عندما يكون 0 1 الفارق الزمني 10 فواصل وهكذا بالنسبة لعمر متوسط ​​معين أي مقدار الفارق الزمني فإن التنبؤ الأسي البسيط للتلطيف سيس متفوق إلى حد ما على التحرك البسيط متوسط ​​توقعات سما لأنه يضع وزنا أكبر نسبيا على الملاحظة الأخيرة - فهو أكثر استجابة قليلا للتغيرات التي تحدث في الماضي القريب على سبيل المثال، نموذج سما مع 9 شروط ونموذج سيس مع 0 2 على حد سواء لديها متوسط ​​العمر من 5 ل دا تا في توقعاتها، ولكن نموذج سيس يضع وزنا أكبر على القيم 3 الماضية مما يفعل نموذج سما، وفي الوقت نفسه فإنه لا ننسى تماما القيم أكثر من 9 فترات القديمة، كما هو مبين في هذا الرسم البياني. أية ميزة أخرى من فإن نموذج سيس على نموذج سما هو أن نموذج سيس يستخدم معلمة التمهيد التي تتغير باستمرار بحيث يمكن تحسينها بسهولة باستخدام خوارزمية حلالا لتقليل متوسط ​​الخطأ الوسطي وتبين القيمة المثلى لنموذج سيس لهذه السلسلة أن يكون 0 2961، كما هو مبين هنا. متوسط ​​عمر البيانات في هذه التوقعات هو 1 0 2961 3 4 فترات، وهو مماثل للمتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 6. التوقعات على المدى الطويل من نموذج سيس هي خط مستقيم أفقي كما هو الحال في نموذج سما ونموذج المشي العشوائي دون نمو ومع ذلك، لاحظ أن فترات الثقة التي يحسبها ستاتغرافيكس الآن تتباعد بطريقة معقولة المظهر، وأنها هي أضيق بكثير من فترات الثقة للراند أوم نموذج المشي يفترض أن سلسلة يمكن التنبؤ بها إلى حد ما أكثر من نموذج المشي العشوائي. نموذج سيس هو في الواقع حالة خاصة من نموذج أريما حتى نظرية إحصائية نماذج أريما يوفر أساسا سليما لحساب فترات الثقة ل نموذج سيس على وجه الخصوص، نموذج سيس هو نموذج أريما مع اختلاف واحد غير منطقي، وهو مصطلح 1 ما، وليس هناك مصطلح ثابت يعرف باسم أريما 0،1،1 نموذج دون ثابت معامل ما 1 في نموذج أريما يتوافق مع الكمية 1 في نموذج سيس على سبيل المثال، إذا كنت تناسب أريما 0،1،1 نموذج دون ثابت لسلسلة تحليلها هنا، فإن معامل ما 1 المقدرة تبين أن 0 7029، وهو تقريبا تقريبا واحد ناقص 0 2961. ومن الممكن إضافة افتراض اتجاه خطي ثابت غير صفري إلى نموذج سيس للقيام بذلك، ما عليك سوى تحديد نموذج أريما مع اختلاف واحد غير منطقي ومدة ما 1 مع ثابت، أي نموذج أريما 0،1،1 مع ثابت سوف التوقعات على المدى الطويل ثم يكون الاتجاه الذي يساوي الاتجاه المتوسط ​​لوحظ خلال فترة التقدير بأكملها لا يمكنك القيام بذلك جنبا إلى جنب مع التعديل الموسمية، لأن خيارات التعديل الموسمية يتم تعطيل عندما يتم تعيين نوع النموذج إلى أريما ومع ذلك، يمكنك إضافة ثابتة طويلة إلى نموذج بسيط للتجانس الأسي مع أو بدون تعديل موسمية باستخدام خيار تعديل التضخم في إجراء التنبؤ يمكن تقدير معدل النمو المناسب لنسبة التضخم في كل فترة على أنه معامل الانحدار في نموذج اتجاه خطي مجهز بالبيانات في جنبا إلى جنب مع التحول اللوغاريتم الطبيعي، أو أنه يمكن أن تستند إلى معلومات أخرى مستقلة بشأن آفاق النمو على المدى الطويل العودة إلى أعلى الصفحة. الخطية s الخطي أي ضعف الأسي تمهيد. نماذج سما ونماذج سيس تفترض أنه لا يوجد أي اتجاه من أي نوع في البيانات التي عادة ما تكون موافق أو على الأقل ليست سيئة جدا ل 1-خطوة قبل التوقعات عندما تكون البيانات نوي نسبيا ويمكن تعديلها لدمج اتجاه خطي ثابت كما هو مبين أعلاه ماذا عن الاتجاهات قصيرة الأجل إذا كانت سلسلة يعرض معدل نمو متفاوت أو نمط دوري الذي يبرز بوضوح ضد الضوضاء، وإذا كان هناك حاجة إلى توقعات أكثر من 1 فترة المقبلة، ثم تقدير الاتجاه المحلي قد يكون أيضا قضية يمكن تعميم نموذج التمهيد الأسي بسيط للحصول على خطية الأسية تمهيد نموذج ليس الذي يحسب التقديرات المحلية من كل من مستوى والاتجاه. أبسط الاتجاه متغيرة الوقت النموذج هو نموذج تمهيد الأسي الخطي براون، والذي يستخدم اثنين من سلسلة سلسة مختلفة التي تتمحور في نقاط مختلفة في الوقت المحدد ويستند صيغة التنبؤ على استقراء خط من خلال المركزين وهناك نسخة أكثر تطورا من هذا النموذج، هولت s، هو نوقشت أدناه. يمكن التعبير عن شكل جبري من براون s الخطي الأسي تمهيد نموذج، مثل ذلك من نموذج تمهيد الأسي بسيط، في عدد من مختلف ولكن ه الأشكال المتكافئة عادة ما يعبر عن النموذج القياسي لهذا النموذج على النحو التالي تدل S تدل على سلسلة سلسة منفرد تم الحصول عليها عن طريق تطبيق تمهيد الأسي بسيط لسلسلة Y وهذا هو، وتعطى قيمة S في الفترة t من قبل. أذكر أنه في ظل تمهيد الأسي بسيط، وهذا سيكون التنبؤ ل Y في الفترة ر 1 ثم اسمحوا S تدل على سلسلة سلسة تم الحصول عليها عن طريق تطبيق تمهيد الأسي بسيط باستخدام نفسه لسلسلة S. Finally، والتوقعات ل يك تك لأي k 1. ويعطي هذا العائد e 1 0 أي غش قليلا، والسماح للتنبؤ الأول يساوي الملاحظة الأولى الفعلية، و e 2 Y 2 Y 1 وبعد ذلك يتم توليد التنبؤات باستعمال المعادلة أعلاه ينتج هذا القيم المجهزة نفسها كما الصيغة التي تستند إلى S و S إذا تم بدء هذه الأخيرة باستخدام S 1 S 1 Y 1 يستخدم هذا الإصدار من النموذج في الصفحة التالية التي توضح مجموعة من التجانس الأسي مع التعديل الموسمي. الخطي S الخطي الأسي Smoothing. Brown s يحسب التقديرات المحلية من المستوى والاتجاه من خلال تمهيد البيانات الأخيرة، ولكن حقيقة أن يفعل ذلك مع معلمة تمهيد واحد يضع قيدا على أنماط البيانات التي هي قادرة على تناسب المستوى والاتجاه لا يسمح لها أن تختلف في معدلات مستقلة هولت s ليس نموذج يتناول هذه المسألة من خلال تضمين اثنين من ثوابت تمهيد، واحدة لمستوى واحد للاتجاه في أي وقت t، كما هو الحال في نموذج براون s، وهناك تقدير L ر من المستوى المحلي وتقدير T t للاتجاه المحلي هنا يتم حسابها بشكل متكرر من قيمة Y الملاحظة في الوقت t والتقديرات السابقة لمستوى واتجاه المعادلتين اللتين تنطبقان على تمهيد أسي لها بشكل منفصل. إذا كان المستوى المقدر والاتجاه في الوقت t-1 هما T t 1 و T t-1 على التوالي، فإن التنبؤات Y t التي كان من الممكن أن تكون قد أجريت في الوقت t-1 تساوي L t-1 T t-1 عندما يلاحظ القيمة الفعلية، يتم حساب المستوى بشكل متكرر عن طريق الاستكمال الداخلي بين Y t والتنبؤ به L t-1 T t-1 باستخدام الأوزان و 1. ويمكن تفسير التغير في المستوى المقدر وهو L t L 1 على أنه قياس صاخب ل الاتجاه في الوقت t يتم حساب التقدير المحدث للاتجاه بشكل متكرر عن طريق الاستكمال الداخلي بين L t L t 1 والتقدير السابق للاتجاه T t-1 باستخدام أوزان و 1. إن تفسير ثابت تجانس الاتجاه يشبه ثابت ثابت التمهيد. النماذج ذات القيم الصغيرة تفترض تغير الاتجاه فقط ببطء شديد مع مرور الوقت، في حين أن النماذج ذات الحجم الأكبر تفترض أنها تتغير بسرعة أكبر ويعتقد نموذج مع كبير أن المستقبل البعيد غير مؤكد جدا، لأن الأخطاء في تقدير الاتجاه تصبح مهمة جدا عند التنبؤ أكثر من فترة واحدة قبل العودة إلى أعلى من ثوابت التجانس ويمكن تقديرها بالطريقة المعتادة من خلال تقليل متوسط ​​الخطأ المئوي للتنبؤات ذات الخطوة الأولى عندما يتم ذلك في ستاترافيكس، تشير التقديرات إلى أن 03048 و 0 008 القيمة الصغيرة جدا من يعني أن النموذج يفترض تغير طفيف جدا في الاتجاه من فترة إلى أخرى، وذلك أساسا هذا النموذج هو محاولة لتقدير الاتجاه على المدى الطويل قياسا على فكرة متوسط ​​عمر البيانات المستخدمة في تقدير t هو المستوى المحلي للسلسلة، متوسط ​​عمر البيانات المستخدمة في تقدير الاتجاه المحلي يتناسب مع 1، وإن لم يكن يساوي بالضبط في هذه الحالة التي تبين أن يكون 1 0 006 125 هذا هو إس عدد دقيق جدا حيث أن دقة تقدير إيسن t حقا 3 المنازل العشرية، ولكن من نفس الترتيب العام من حجم حجم العينة من 100، لذلك هذا النموذج هو المتوسط ​​على مدى الكثير جدا من التاريخ في تقدير الاتجاه مؤامرة التوقعات ويبين الشكل أدناه أن نموذج ليس يقدر اتجاها محليا أكبر قليلا في نهاية السلسلة من الاتجاه الثابت المقدر في نموذج الاتجاه سيس، كما أن القيمة المقدرة تكاد تكون مطابقة للاتجاه الذي يتم الحصول عليه من خلال تركيب نموذج سيس مع الاتجاه أو بدونه ، لذلك هذا هو تقريبا نفس النموذج. الآن، هل هذه تبدو وكأنها توقعات معقولة لنموذج من المفترض أن يكون تقدير الاتجاه المحلي إذا كنت مقلة العين هذه المؤامرة، يبدو كما لو أن الاتجاه المحلي قد تحول إلى أسفل في نهاية سلسلة و في حدث وقد تم تقدير المعلمات من هذا النموذج عن طريق تقليل الخطأ التربيعي من 1-خطوة إلى الأمام التنبؤات، وليس التنبؤات على المدى الطويل، وفي هذه الحالة الاتجاه لا تجعل الكثير من الفرق إذا كان كل ما كنت تبحث في 1 - step قبل الأخطاء، كنت لا ترى الصورة أكبر من الاتجاهات على القول 10 أو 20 فترات من أجل الحصول على هذا النموذج أكثر في تناغم مع استقراء العين مقلة العين من البيانات، يمكننا ضبط ثابت الاتجاه تجانس يدويا بحيث يستخدم خط أساس أقصر لتقدير الاتجاه على سبيل المثال، إذا اخترنا تعيين 0 1، فإن متوسط ​​عمر البيانات المستخدمة في تقدير الاتجاه المحلي هو 10 فترات، مما يعني أننا نحسب متوسط ​​الاتجاه خلال الفترات العشرين الأخيرة أو نحو ذلك هنا s ما يبدو مؤامرة توقعات إذا وضعنا 0 1 مع الحفاظ على 0 3 وهذا يبدو بديهية معقولة لهذه السلسلة، على الرغم من أنه من المحتمل أن خطورة لاستقراء هذا الاتجاه أي أكثر من 10 فترات في المستقبل. ماذا عن إرور ستاتس هنا مقارنة نموذجية f أو النموذجين المبينين أعلاه فضلا عن ثلاثة نماذج سيس تبلغ القيمة المثلى لنموذج سيس حوالي 0 3، ولكن يتم الحصول على نتائج مماثلة مع استجابة أكثر قليلا أو أقل، على التوالي مع 0 5 و 0 2. A هولت إكس خطي تجانس مع ألفا 0 3048 وبيتا 0 008. B هولت خ الخطية تجانس مع ألفا 0 3 وبيتا 0 1. C تمهيد الأسي بسيطة مع ألفا 0 5. D تمهيد الأسي بسيط مع ألفا 0 3. E تمهيد الأسي بسيط مع ألفا 0 2 . احصائيات هي متطابقة تقريبا، لذلك نحن حقا يمكن أن تجعل ر الاختيار على أساس 1-خطوة قبل توقعات الأخطاء داخل عينة البيانات علينا أن نراجع مرة أخرى على اعتبارات أخرى إذا كنا نعتقد بقوة أنه من المنطقي أن قاعدة الحالية تقدير الاتجاه على ما حدث على مدى ال 20 فترة الماضية أو نحو ذلك، يمكننا أن نجعل حالة لنموذج ليس مع 0 3 و 0 1 إذا أردنا أن نكون ملحدين حول ما إذا كان هناك اتجاه محلي، ثم واحدة من نماذج سيس قد يكون من الأسهل أن يفسر، وسوف يعطي أيضا المزيد من ميدل التنبؤات على الطريق على مدى 5 أو 10 فترات القادمة العودة إلى أعلى الصفحة. أي نوع من الاستقراء الاتجاه هو أفضل الأفقي أو الخطي تشير الأدلة التجريبية أنه إذا كانت البيانات قد تم تعديلها إذا لزم الأمر للتضخم، ثم قد يكون من غير الحكمة استقراء الاتجاهات الخطية قصيرة الأجل بعيدا جدا في الاتجاهات المستقبلية قد تتراجع اليوم بوضوح في المستقبل بسبب أسباب مختلفة مثل تقادم المنتج وزيادة المنافسة والانكماش الدوري أو التحولات في صناعة لهذا السبب، الأسي بسيط فإن التنعيم غالبا ما يؤدي إلى خروج عينة أفضل مما يمكن توقعه على خلاف ذلك، على الرغم من استقراء الاتجاه الأفقي الساذج. وغالبا ما تستخدم تعديلات الاتجاه المعاكسة لنموذج تمهيد الأسي الخطي في الممارسة العملية لإدخال ملاحظة المحافظة على توقعات اتجاهها الاتجاه المعاكسة يمكن تنفيذ نموذج ليس كحالة خاصة من نموذج أريما، على وجه الخصوص، نموذج أريما 1،1،2.ومن الممكن لحساب فترات الثقة أرو والتنبؤات الطويلة الأجل التي تنتجها نماذج التمهيد الأسي من خلال اعتبارها حالات خاصة لنماذج أريما حذار ليس كل البرامج بحساب فترات الثقة لهذه النماذج بشكل صحيح عرض فترات الثقة يعتمد على i خطأ رمز النموذج، من تمهيد بسيطة أو خطية إي قيمة s من ثابت التمهيد ق و الرابع عدد الفترات المقبلة كنت التنبؤ بشكل عام، والفواصل انتشرت بشكل أسرع كما يحصل أكبر في نموذج سيس وانتشرت بشكل أسرع بكثير عندما الخطية بدلا من بسيطة تمهيد يتم مناقشة هذا الموضوع أكثر في قسم نماذج أريما من الملاحظات العودة إلى أعلى الصفحة.