الفرق بين - المتوسط المتحرك ل و الخطية الانحدار

ميك، أولا تثبيت R (إذا لم تكن بالفعل)، تشغيل R وتثبيت حزمة تيتشينغديموس (بالضبط كيف يعتمد على النظام الخاص بك)، وتحميل الحزمة مع مكتبة (تيتشنغديموس) ثم اكتب loess. demo لإظهار صفحة المساعدة لمعرفة كيفية تشغيله، يمكنك التمرير إلى أسفل حيث المثال ونسخ ولصق هذا الرمز إلى سطر الأوامر R39s لرؤية الأمثلة، ثم تشغيل مع البيانات الخاصة بك لمزيد من استكشاف. نداش غريغ سنو مار 23 12 في 17:15 هنا هو استجابة بسيطة ولكنها مفصلة. نموذج خطي يناسب العلاقة من خلال جميع نقاط البيانات. يمكن أن يكون هذا النموذج من الدرجة الأولى (معنى آخر للخطي) أو متعدد الحدود لحساب الانحناء، أو مع الخطوط العريضة لحساب المناطق المختلفة التي لديها نموذج حكم مختلف. تناسب لويس هو الانحدار المرجح المرجح محليا استنادا إلى نقاط البيانات الأصلية. وهذا يعني أن مدخلات لويس تناسب قيمتي X و Y الأصلية، بالإضافة إلى مجموعة من قيم X للإخراج التي تحسب قيم Y الجديدة (عادة ما تستخدم القيم X نفسها لكلا الأمرين، ولكن غالبا ما تستخدم قيم X أقل للأزواج زي المجهزة بسبب زيادة الحساب المطلوب). ولكل قيمة X من الخرج، يستخدم جزء من بيانات الدخل لحساب مدى ملاءمة. الجزء من البيانات، عموما 25 إلى 100 ولكن عادة 33 أو 50، هو محلي، وهذا يعني أن هذا الجزء من البيانات الأصلية الأقرب إلى كل قيمة إخراج X معينة. وهو تناسب متحرك، لأن كل قيمة إخراج X يتطلب مجموعة فرعية مختلفة من البيانات الأصلية، مع أوزان مختلفة (انظر الفقرة التالية). وتستخدم هذه المجموعة الفرعية من نقاط بيانات المدخلات لإجراء انحدار مرجح، حيث تكون النقاط الأقرب إلى قيمة الخرج X تعطي وزنا أكبر. هذا الانحدار هو عادة من الدرجة الثانية من الدرجة الثانية أو أعلى من الممكن، ولكنها تتطلب قوة حسابية أكبر. يتم استخدام قيمة Y لهذا الانحدار المرجح المحسوب عند المخرجات X كقيمة نماذج Y لهذه القيمة X. ويعاد حساب الانحدار عند قيمة كل ناتج X لإنتاج مجموعة كاملة من قيم النواتج Y. أجاب 21 فبراير 15 في 21: 08The الفرق من المتوسط ​​المتحرك (سلسلة الوقت) الدالة يحسب الفرق بين القيمة والمتوسط ​​المتحرك سلسلة زمنية لها. المعلمات ------------------ البيانات البيانات لتحليلها. ويكون هذا عادة حقل في سلسلة بيانات أو قيمة محسوبة. الفترة عدد أشرطة البيانات المطلوب تضمينها في المتوسط، بما في ذلك القيمة الحالية. على سبيل المثال، فترة 3 تتضمن القيمة الحالية والقيمتين السابقتين. قيمة الدالة ------------------------ يتم حساب المتوسط ​​المتحرك لسلسلة الوقت عن طريق تركيب خط انحدار خطي على قيم الفترة المحددة، ثم تحديد القيمة الحالية لهذا الخط. خط الانحدار الخطي هو خط مستقيم يكون أقرب إلى كل القيم المعطاة قدر الإمكان. لم يتم تعريف المتوسط ​​المتحرك لسلسلة زمنية في بداية سلسلة بيانات حتى تكون هناك قيم كافية لملء الفترة المحددة. لاحظ أن المتوسط ​​المتحرك لسلسلة زمنية يختلف كثيرا عن الأنواع الأخرى للمتوسطات المتحركة في أن القيمة الحالية تتبع الاتجاه الأخير للبيانات، وليس المتوسط ​​الفعلي للبيانات. وبسبب هذا، يمكن أن تكون قيمة هذه الوظيفة أكبر أو أقل من جميع القيم المستخدمة إذا كان اتجاه البيانات يتزايد أو ينخفض ​​عموما. الفرق من المتوسط ​​المتحرك هو المتوسط ​​المتحرك المطروح من القيمة الحالية. الاستخدام ----------- المتوسطات المتحركة مفيدة لتلطيف البيانات الخام صاخبة، مثل الأسعار اليومية. يمكن أن تختلف بيانات الأسعار اختلافا كبيرا من يوم لآخر، مما يحجب ما إذا كان السعر صعودا أو هبوطا بمرور الوقت. من خلال النظر إلى المتوسط ​​المتحرك للسعر، يمكن رؤية صورة أكثر عمومية للاتجاهات الكامنة. وبما أن المتوسطات المتحركة يمكن أن تستخدم لمعرفة الاتجاهات، فإنها يمكن أن تستخدم أيضا لمعرفة ما إذا كانت البيانات تقترب من الاتجاه. وهذا يجعل الفارق عن المتوسط ​​المتحرك مفيدا لتسليط الضوء على حيث يتم كسر البيانات بعيدا عن الاتجاه. ما هي العلاقة والاختلاف بين السلاسل الزمنية والانحدار بالنسبة للنماذج والافتراضات. هل من الصحيح أن نماذج الانحدار تفترض الاستقلالية بين متغيرات الناتج لقيم مختلفة لمتغير المدخلات، في حين أن نموذج السلاسل الزمنية لا يفعل ما هي بعض الاختلافات الأخرى هناك عدد من النهج لتحليل السلاسل الزمنية، ولكن الأكثر شهرة هما (جينيركينز) (1976) أو أريما (المتوسط ​​المتحرك المتكامل للحركة الذاتية). وتقدم هذه الوثيقة طريقة الانحدار. أنا أعتبر طريقة الانحدار أعلى بكثير من أريما لثلاثة أسباب رئيسية أنا لا أفهم تماما ما هي طريقة الانحدار للسلاسل الزمنية على الموقع، وكيف أنها تختلف عن طريقة بوكس ​​جينكينز أو أريما. وأنا أقدر إذا كان شخص ما يمكن أن تعطي بعض الأفكار حول هذه الأسئلة. الشكر والتحيات أعتقد حقا أن هذا هو سؤال جيد ويستحق الجواب. ويكتب الرابط المقدم من قبل طبيب نفسي يدعي أن بعض طريقة الشراب المنزلي هي طريقة أفضل للقيام بتحليل السلاسل الزمنية من بوكس-جينكينز. وآمل أن تشجع محاولتي على الإجابة الآخرين، الذين هم أكثر دراية بسلسلة زمنية، للمساهمة. من مقدمة له، يبدو أن دارلينجتون هو بطل النهج من مجرد تركيب نموذج أر من المربعات الصغرى. وهذا هو، إذا كنت ترغب في تناسب نموذج زت alpha1 z سدوتس ألفاك z فاريبسيلونت إلى سلسلة زمنية زت، يمكنك فقط تراجعت سلسلة زت على سلسلة مع تأخر 1، تأخر 2، وهلم جرا حتى تأخر k، وذلك باستخدام الانحدار المتعدد العاديين. ويسمح هذا بالتأكيد في R، بل حتى خيار في وظيفة أر. اختبرت بها، وتميل إلى إعطاء إجابات مماثلة على الطريقة الافتراضية لتركيب نموذج أر في R. كما يدعو إلى التراجع زت على أشياء مثل ر أو القوى من t للعثور على الاتجاهات. مرة أخرى، هذا هو على ما يرام تماما. الكثير من الكتب سلسلة الوقت مناقشة هذا، على سبيل المثال شومواي-ستوفر و كوبيرتوايت-ميتكالف. عادة، قد يبدأ تحليل سلسلة زمنية على طول الأسطر التالية: تجد الاتجاه، وإزالته، ثم تناسب نموذجا للمخلفات. ولكن يبدو أنه يدافع أيضا عن تركيبه ثم يستخدم في الحد من الخطأ المتوسط ​​التربيعي بين السلسلة المجهزة والبيانات كدليل على أن أسلوبه أفضل. على سبيل المثال: أشعر كوريلوغرامز هي الآن مهجورة. وكان هدفهم الأساسي السماح للعمال بتخمين النماذج التي تناسب أفضل البيانات، ولكن سرعة الحواسيب الحديثة (على الأقل في الانحدار إن لم يكن في الوقت المناسب سلسلة نموذج المناسب) يسمح للعامل لمجرد تناسب عدة نماذج ونرى بالضبط كيف كل واحد يناسب كما يقاس متوسط ​​الخطأ التربيعي. مسألة الرسملة على فرصة ليست ذات صلة بهذا الاختيار، حيث أن الطريقتين هي على قدم المساواة عرضة لهذه المشكلة. هذه ليست فكرة جيدة لأن اختبار نموذج من المفترض أن يكون مدى ما يمكن التنبؤ به، وليس مدى ملاءمة تناسب البيانات الموجودة. في الأمثلة الثلاثة له، وقال انه يستخدم تعديل الجذر متوسط ​​تربيع الخطأ كمعيار له لنوعية مناسبا. بطبيعة الحال، الإفراط في تركيب نموذج هو الذهاب الى جعل تقدير العينة في الخطأ أصغر، لذلك ادعائه أن نماذجه أفضل لأن لديهم أصغر رمز غير صحيح. باختصار، حيث أنه يستخدم معيارا خاطئا لتقييم مدى نجاح النموذج، فإنه يصل إلى استنتاجات خاطئة حول الانحدار مقابل أريما. إد الرهان أنه إذا كان قد اختبرت القدرة التنبؤية للنماذج بدلا من ذلك، أريما قد تأتي على رأس القائمة. ربما شخص ما يمكن أن تحاول ذلك إذا كان لديهم الوصول إلى الكتب انه يذكر هنا. تكميلية: لمزيد من المعلومات عن فكرة الانحدار، قد ترغب في التحقق من كتب المسلسلات الزمنية القديمة التي كتبت قبل أن تصبح أريما الأكثر شعبية. على سبيل المثال، كندال، سلسلة الوقت. 1973، الفصل 11 يحتوي على فصل كامل عن هذه الطريقة والمقارنات ل أريما. بقدر ما أستطيع أن أقول صاحب البلاغ لم يصف أبدا أسلوبه في الشراب المنزل في منشور مراجعة الأقران والمراجع من وإلى الأدب الإحصائي تظهر الحد الأدنى ومنشوراته الرئيسية على المواضيع المنهجية يعود إلى 70s. بالمعنى الدقيق للكلمة، لا شيء من هذا يثبت شيئا ولكن دون ما يكفي من الوقت أو الخبرة لتقييم المطالبات نفسي، وأود أن تكون مترددة للغاية في استخدام أي من ذلك. ندش غالا 18 يوليو 13 الساعة 11:31