Previsión de ventas por ponderado exponencialmente Medias Móviles el creciente uso de ordenadores para el control de inventario y planificación de la producción mecanizada ha traído consigo la necesidad de previsiones explícitas de las ventas y el uso de los productos y materiales individuales. Estas previsiones se deben realizar de forma rutinaria para miles de productos, por lo que deben hacerse rápidamente, y, tanto en términos de tiempo y de almacenamiento de información de computación, a bajo costo que deben responder a las condiciones cambiantes. El artículo presenta un método de predicción de las ventas que tiene estas características deseables, y que en términos de capacidad de pronosticar se compara favorablemente con otros métodos más tradicionales. Se presentan varios modelos del sistema de previsión exponencial, junto con varios ejemplos de aplicación. Si experimenta problemas al descargar un archivo, compruebe si tiene la correcta aplicación para poder verla primero. En caso de tener más problemas leen las Ideas Ayuda página. Tenga en cuenta que estos archivos no están en el sitio IDEAS. Por favor, sea paciente ya que los archivos se pueden large. Forecasting seasonals y tendencias de los promedios móviles ponderados exponencialmente Resumen El documento ofrece un desarrollo sistemático de las expresiones de predicción para los promedios móviles ponderados exponenciales. Los métodos para la serie sin tendencia, o aditivo o multiplicativo tendencia se examinan. Del mismo modo, los métodos abarcan series no estacional y de temporada con estructuras aditivas o error multiplicativo. El documento es una versión Reproducido del informe de 1957 a la Oficina de Investigación Naval (ONR 52) y se publica aquí para proporcionar una mayor accesibilidad. Palabras clave de suavizado exponencial Pronosticar seasonals locales tendencias copia local Copyright 2004 Publicado por Elsevier BV Biografía: Charles C. HOLT es profesor de Gestión emérito en la Graduate School of Business de la Universidad de Texas en Austin. Su investigación actual se centra en los métodos cuantitativos de decisiones, los sistemas de apoyo, y el pronóstico financiero. Anteriormente se ha hecho la investigación y la enseñanza en M. I.T. Universidad Carnegie Mellon, la Escuela de Economía de Londres, la Universidad de Wisconsin, y el Instituto Urbano. Ha estado activo en aplicaciones informáticas desde 1947, y ha realizado investigaciones sobre el control automático, la simulación de los sistemas económicos, la programación de la producción, el empleo y los inventarios, y la dinámica de la inflación y unemployment. by Pan Hui, Jon Crowcroft, Eiko Yoneki - en Proc. ACM MobiHoc. 2008. En el presente trabajo se tratará de mejorar nuestra comprensión de la movilidad humana en términos de estructuras sociales y de utilizar estas estructuras en el diseño de algoritmos de reenvío para Redes de bolsillo conmutada (PSN). Teniendo rastros de movilidad humana del mundo real, descubrimos que la interacción humana es heteroge. En el presente trabajo se tratará de mejorar nuestra comprensión de la movilidad humana en términos de estructuras sociales y de utilizar estas estructuras en el diseño de algoritmos de reenvío para Redes de bolsillo conmutada (PSN). Teniendo rastros de movilidad humana del mundo real, descubrimos que la interacción humana es heterogénea tanto en términos de concentradores (individuos y grupos populares) o comunidades. Se propone un algoritmo de reenvío sociales, basado BURBUJA, que se muestra empíricamente para mejorar la eficiencia de reenvío significativamente en comparación con los sistemas de reenvío ajenos ya algoritmo de profeta. También mostramos cómo este algoritmo puede implementarse de una manera distribuida, lo que demuestra que es aplicable en el entorno descentralizado de PSN. ventanas, como el de ayer a hoy, a continuación, calcular el grado medio por cada 6 horas. Llamamos a este enfoque de la ventana acumulativa (C-Window). Esta técnica es similar a la de suavizado exponencial -31--, lo que vamos a investigar en futuros trabajos. Vamos a mostrar en la Sección 6 de ese grado, S-Ventana, y C-ventana podemos aproximar la centralidad calculada de antemano bastante bien y la centralidad medida. por Pan Hui, Jon Crowcroft, Eiko Yoneki - IEEE Transactions on Mobile Computing. AbstractThe creciente penetración de los dispositivos inteligentes con forma novedosas redes de capacidad de red. Este tipo de redes, también conocidas como redes de conmutación de bolsillo (PSN), están conectados de forma intermitente y representan un cambio de paradigma de la transmisión de los datos de una manera ad hoc. La estructura social y interacti. AbstractThe creciente penetración de los dispositivos inteligentes con forma novedosas redes de capacidad de red. Este tipo de redes, también conocidas como redes de conmutación de bolsillo (PSN), están conectados de forma intermitente y representan un cambio de paradigma de la transmisión de los datos de una manera ad hoc. La estructura social y la interacción de los usuarios de tales dispositivos dictan el rendimiento de los protocolos de enrutamiento en PSN. A tal fin, la información social es una métrica esencial para el diseño de algoritmos de reenvío para tales tipos de redes. Los métodos anteriores se basaban en la construcción y actualización de las tablas de enrutamiento para hacer frente a las condiciones de red dinámicas. Por otro lado, se ha demostrado que estos enfoques terminan siendo poco rentable debido a la captura parcial del comportamiento transitorio de la red. Un enfoque más prometedor sería para capturar las características intrínsecas de este tipo de redes y utilizarlos en el diseño de algoritmos de enrutamiento. En este trabajo, explotamos dos métricas sociales y estructurales, a saber, la centralidad y la comunidad, utilizando trazas de movilidad humanos reales. Las contribuciones de este trabajo son de dos tipos. En primer lugar, el diseño y evaluación de la burbuja, un nuevo algoritmo de procesamiento basado en sociales, que utiliza las métricas mencionadas para mejorar el rendimiento de entrega. En segundo lugar, muestran que empíricamente burbuja puede mejorar sustancialmente el rendimiento de reenvío en comparación con un número de algoritmos propuestos anteriormente incluyendo el algoritmo PROPHET basada en la historia de la evaluación comparativa, y el algoritmo de reenvío SimBet basada en social. Índice de redes TermsSocial, algoritmos de reenvío, redes tolerantes al retraso, pocket-switched networks, la centralidad, la detección de la comunidad. 1 erday ahora, a continuación, calcular el grado medio por cada 6 horas. Llamamos a este enfoque acumulativo ventana (C-Window). Esta técnica es similar a una técnica estadística llamada suavizado exponencial -24-- y nos gustaría hacer más investigación teórica. Podemos ver en la figura. 21 que el enfoque S-Window refleja contexto más reciente, y alcanza un máximo de 4 por ciento de mejora en la entrega. por Jan G de Gooijer, Rob J Hyndman - International Journal of Forecasting. Resumen: Se revisan los últimos 25 años de investigación en previsión de series temporales. En esta edición aniversario de plata, que, naturalmente, destacamos los resultados publicados en revistas gestionados por el Instituto Internacional de Meteorólogos (Journal of Forecasting 19821985 International Journal of Forecasting 19852005). Resumen: Se revisan los últimos 25 años de investigación en previsión de series temporales. En esta edición aniversario de plata, que, naturalmente, destacamos los resultados publicados en revistas gestionados por el Instituto Internacional de Meteorólogos (Journal of Forecasting 19821985 International Journal of Forecasting 19852005). Durante este período, más de un tercio de todos los artículos publicados en estas revistas se trate de series de tiempo de predicción. Realizamos una revisión de obras de gran influencia en el pronóstico de series de tiempo que han sido publicados en otro lugar durante este período. Se ha realizado enormes progresos en muchas áreas, pero nos encontramos con que hay un gran número de temas que necesitan un mayor desarrollo. Concluimos con comentarios por Yuhong Yang - Teoría Econométrica. 2004. Estudiamos algunos métodos de combinar los procedimientos para la predicción de una variable aleatoria continua. los límites de riesgo estadísticas bajo la pérdida del error cuadrado se obtienen bajo supuestos de distribución leves en el futuro dada la información fuera actual y las últimas observaciones. Los límites de riesgo muestran que. Estudiamos algunos métodos de combinar los procedimientos para la predicción de una variable aleatoria continua. los límites de riesgo estadísticas bajo la pérdida del error cuadrado se obtienen bajo supuestos de distribución leves en el futuro dada la información fuera actual y las últimas observaciones. Los límites de riesgo muestran que el pronóstico combinado logra automáticamente el mejor desempeño entre los procedimientos de candidatos de un factor constante y un término de penalización aditivo. En términos de la tasa de convergencia, el pronóstico combinado funciona tan bien como si uno sabía qué procedimiento candidato previsión es la mejor de antemano. Los estudios empíricos sugieren que la combinación de los procedimientos a veces puede mejorar la precisión de la predicción en comparación con los procedimientos originales. los límites de riesgo se derivan de cuantificar teóricamente la ganancia potencial y el precio para combinar linealmente las previsiones de mejora. El resultado es compatible con el hallazgo empírico de que no es automáticamente una buena idea combinar pronósticos. Una persiana de la combinación puede degradar el rendimiento drásticamente debido a la gran variabilidad indeseable en la estimación de los mejores pesos de combinación. Un método que combina automatizado se muestra en la teoría de lograr un equilibrio entre la ganancia potencial y la pena de complejidad (el precio de la combinación) para aprovechar (si existe) de escasa combinar y mantener el mejor rendimiento (en el precio) entre la predicción candidato procedimientos lineales o si la combinación de escasa no ayuda. por Shawndra Hill, Deepak K. Agarwal, Robert Bell, Chris Volinsky - Journal of Computational y estadísticas gráficas. 2006. Una red dinámica es un tipo especial de red compuesta conectados Transac-res, que han repetido la interacción en constante evolución. Los datos sobre las grandes redes dinámicas, tales como las redes de telecomunicaciones e Internet son penetrantes. Sin embargo, en representación de redes dinámicas de una manera que sea propicio para effic. Una red dinámica es un tipo especial de red compuesta conectados Transac-res, que han repetido la interacción en constante evolución. Los datos sobre las grandes redes dinámicas, tales como las redes de telecomunicaciones e Internet son penetrantes. Sin embargo, en representación de redes dinámicas de una manera que sea propicio para el análisis eficiente a gran escala es un reto. En este artículo, representamos gráficos dinámicos utilizando una estructura de datos introducido en un artículo anterior. Estamos a favor de su representación, ya que da cuenta de la evo-lución de las relaciones entre transactores a través del tiempo, mitiga el ruido a nivel local, realiza la transacción, y permite la eliminación de las relaciones rancias. Nuestro trabajo mejora en sus argumentos heurísticos mediante la formalización de la representación con tres pa-rámetros ajustables. Al hacer esto, desarrollamos un marco genérico para evaluar y ajustar cualquier gráfico dinámico. Se demuestra que las aproximaciones de ahorro de almacenamiento que participan en la repre-sentación no afectan al rendimiento predictivo, y por lo general lo mejoran. Motivamos a nuestro enfoque utilizando un ejemplo de detección de fraude de la industria de las telecomunicaciones, y demostramos que podemos superar a los resultados publicados en la tarea de detección de fraude. Además, se presenta un análisis preliminar sobre registros Web y redes de correo electrónico. influir en el gráfico actual. Esta forma de la función de peso es conveniente en el sentido de que la ecuación (l) se puede expresar en forma de recurrencia:. Esta forma es bien conocida en la estadística como suavizado exponencial -30--. Proporciona una evolución dinámica fluida de Gt. La naturaleza iterativa de la actualización nos permite incorporar la información de todos los períodos de tiempo anteriores, sin incurrir en la gestión y storag. por Ilan Alon, Min Qi, Robert J. Sadowski - Revista de Comercio y Servicios al Consumidor. 2001. Al igual que muchas otras series de tiempo económicas, las ventas minoristas totales de Estados Unidos tienen una fuerte tendencia y patrones estacionales. La mejor manera de modelar y predecir estos patrones ha sido un problema de larga data en el análisis de series de tiempo. Este artículo compara las redes neuronales artiquotcial y métodos tradicionales, incluyendo invierno. Al igual que muchas otras series de tiempo económicas, las ventas minoristas totales de Estados Unidos tienen una fuerte tendencia y patrones estacionales. La mejor manera de modelar y predecir estos patrones ha sido un problema de larga data en el análisis de series de tiempo. Este artículo compara las redes neuronales artiampquotcial y métodos tradicionales, incluyendo Winters suavizado exponencial, BoxJenkins modelo ARIMA, y la regresión multivariante. Los resultados indican que en RNAs tarifa promedio favorablemente en relación con los métodos estadísticos más tradicionales, seguido por el modelo BoxJenkins. A pesar de su simplicidad, el modelo Winters ha demostrado ser un método viable para la predicción de múltiples pasos en condiciones económicas relativamente estables. El análisis muestra que el derivado del modelo de red neuronal es capaz de capturar la tendencia no lineal dinámica y por George Athanasopoulos, Rob J. Hyndman. En este trabajo, modelar y predecir la demanda de Australia turismo interno. Utilizamos un marco de regresión para estimar las relaciones económicas importantes para la demanda de turismo interno. También identificamos el impacto de los acontecimientos mundiales como los Juegos Olímpicos de Sydney 2000 y los atentados de Bali de 2002 en las cúpulas de Australia. En este trabajo, modelar y predecir la demanda de Australia turismo interno. Utilizamos un marco de regresión para estimar las relaciones económicas importantes para la demanda de turismo interno. También identificamos el impacto de los acontecimientos mundiales como los Juegos Olímpicos de Sydney 2000 y los atentados de Bali de 2002 sobre el turismo nacional australiana. Para explorar la naturaleza de series de tiempo de los datos, utilizamos innovaciones modelos de espacio de estado para pronosticar la demanda del turismo interno. La combinación de estos dos marcos, construimos modelos de espacio de estado innovaciones con las variables exógenas. Estos modelos son capaces de capturar la dinámica de series de tiempo en los datos, así como las relaciones económicas y de otro tipo. Se demuestra que estos modelos superan a distintos criterios para la predicción a corto plazo y también producen predicciones razonables a largo plazo. Las previsiones se comparan con las previsiones oficiales del gobierno australiano, que se encuentran a ser más optimistas que nuestros pronósticos. er de todos los niveles escolares. 3.2. suavizado exponencial a través de modelos de espacio de estado innovaciones se propuso suavizado exponencial a fines de la década de 1950 (ver los trabajos pioneros de Brown, 1959 Holt, 1957 - Winters, 1960--) y ha motivado a algunos de los métodos de pronóstico de mayor éxito. Las previsiones producidas usando métodos de suavización exponencial son promedios ponderados de las observaciones del pasado, con los pesos en descomposición Expone. por Sarah Gelper, Christophe Croux, Sarah Gelper, Roland Fried, Christophe Croux. 2007. Se presentan versiones robustas de la técnica de alisamiento exponencial y Holt-Winters para el pronóstico. Son adecuados para la predicción de series de tiempo univariante en presencia de valores atípicos. Los robustos métodos de suavización exponencial y Holt-Winters se presentan como un esquema de actualización recursiva. Tanto el updat. Se presentan versiones robustas de la técnica de alisamiento exponencial y Holt-Winters para el pronóstico. Son adecuados para la predicción de series de tiempo univariante en presencia de valores atípicos. Los robustos métodos de suavización exponencial y Holt-Winters se presentan como un esquema de actualización recursiva. Tanto la ecuación de actualización y la selección de los parámetros de suavizado son robustied. Este método robusto es equivalente a una forma particular de la robusto filtro de Kalman en un modelo de tendencia lineal local. Un estudio de simulación se comparan los pronósticos robustos y clásicos. El método presentado se encuentra que tiene un buen rendimiento pronóstico para series de tiempo con y sin valores atípicos, así como para la grasa de cola de series de tiempo. El método se ilustra utilizando datos reales que incorporan tendencias y eects estacionales. de Steffen Unkel, C. arroz Farrington, Paul H. Garthwaite, Chris Robertson, Nick Andrews. grupos inusuales de la enfermedad deben ser detectados rápidamente durante las intervenciones eficaces de salud pública que se introducirán. Durante la última década ha habido un aumento de interés en los métodos estadísticos para la detección temprana de los brotes de enfermedades infecciosas. Este crecimiento en el interés ha dado lugar a muchas nuevas. grupos inusuales de la enfermedad deben ser detectados rápidamente durante las intervenciones eficaces de salud pública que se introducirán. Durante la última década ha habido un aumento de interés en los métodos estadísticos para la detección temprana de los brotes de enfermedades infecciosas. Este crecimiento en el interés ha dado lugar a muchas nuevo trabajo metodológico, que van a través del espectro de métodos estadísticos. En este trabajo se presenta una revisión exhaustiva de los métodos estadísticos que se han propuesto. Aplicaciones a los datos tanto de vigilancia sindrómica de laboratorio y se proporcionan para ilustrar los diversos métodos. e la tendencia y componente estacional. Dos métodos de series de tiempo comunes usados en la vigilancia son simples suavizado exponencial (por ejemplo Healy 1983 Ngo et al., 1996) y el procedimiento de Holt-Winters (Holt 1957 - Winters 1960--). suavizado exponencial simple asegura los datos no tienen tendencia o estacionalidad. Forma predicciones tomando un promedio ponderado de las observaciones anteriores, donde los pesos disminuyen exponencialmente el Furt. por Eiko Yoneki, Pan Hui, Jon Crowcroft - Informática y Comunicación bioinspirado. Abstracto. La aparición de retardo tolerantes Networks (DTNs) ha culminado en una nueva generación de redes inalámbricas. Los nuevos paradigmas de la comunicación, que utilizan la interconexión dinámica como las personas encuentran entre sí de forma oportunista, conducen hacia un mundo en el tráfico digital fluye más fácilmente. Nos FO. Abstracto. La aparición de retardo tolerantes Networks (DTNs) ha culminado en una nueva generación de redes inalámbricas. Los nuevos paradigmas de la comunicación, que utilizan la interconexión dinámica como las personas encuentran entre sí de forma oportunista, conducen hacia un mundo en el tráfico digital fluye más fácilmente. Nos centramos en la comunicación humanto-humana en entornos que presentan las características de las redes sociales. Este documento describe el estudio del flujo de información durante la propagación de la epidemia en este tipo de redes dinámicas humanos, un tema que comparte muchos problemas con la epidemiología basada en la red. Exploramos nodos hub extraídos de los rastros de conectividad del mundo real y mostrar su influencia sobre la epidemia para demostrar las características de la propagación de la información. por 6 horas). Elegimos una ventana de tiempo de 6 horas basado en la intuición de que la vida diaria se divide en 4 períodos principales: mañana, tarde, tarde y noche. Esto es similar al enfoque descrito en -33--. Sin embargo, es sensible a iniciar la ventana de tiempo en diferentes momentos absolutos del día. Como la fig. 5 muestra, el ciclo de día podría ser una ventana de tiempo más eficiente en el espacio urbano. RANK Hub: El fr. by Pan Hui, Jon Crowcroft, Eiko Yoneki - en Proc. ACM MobiHoc. 2008. En el presente trabajo se tratará de mejorar nuestra comprensión de la movilidad humana en términos de estructuras sociales y de utilizar estas estructuras en el diseño de algoritmos de reenvío para Redes de bolsillo conmutada (PSN). Teniendo rastros de movilidad humana del mundo real, descubrimos que la interacción humana es heteroge. En el presente trabajo se tratará de mejorar nuestra comprensión de la movilidad humana en términos de estructuras sociales y de utilizar estas estructuras en el diseño de algoritmos de reenvío para Redes de bolsillo conmutada (PSN). Teniendo rastros de movilidad humana del mundo real, descubrimos que la interacción humana es heterogénea tanto en términos de concentradores (individuos y grupos populares) o comunidades. Se propone un algoritmo de reenvío sociales, basado BURBUJA, que se muestra empíricamente para mejorar la eficiencia de reenvío significativamente en comparación con los sistemas de reenvío ajenos ya algoritmo de profeta. También mostramos cómo este algoritmo puede implementarse de una manera distribuida, lo que demuestra que es aplicable en el entorno descentralizado de PSN. ventanas, como el de ayer a hoy, a continuación, calcular el grado medio por cada 6 horas. Llamamos a este enfoque de la ventana acumulativa (C-Window). Esta técnica es similar a la de suavizado exponencial -31--, lo que vamos a investigar en futuros trabajos. Vamos a mostrar en la Sección 6 de ese grado, S-Ventana, y C-ventana podemos aproximar la centralidad calculada de antemano bastante bien y la centralidad medida. por Pan Hui, Jon Crowcroft, Eiko Yoneki - IEEE Transactions on Mobile Computing. AbstractThe creciente penetración de los dispositivos inteligentes con forma novedosas redes de capacidad de red. Este tipo de redes, también conocidas como redes de conmutación de bolsillo (PSN), están conectados de forma intermitente y representan un cambio de paradigma de la transmisión de los datos de una manera ad hoc. La estructura social y interacti. AbstractThe creciente penetración de los dispositivos inteligentes con forma novedosas redes de capacidad de red. Este tipo de redes, también conocidas como redes de conmutación de bolsillo (PSN), están conectados de forma intermitente y representan un cambio de paradigma de la transmisión de los datos de una manera ad hoc. La estructura social y la interacción de los usuarios de tales dispositivos dictan el rendimiento de los protocolos de enrutamiento en PSN. A tal fin, la información social es una métrica esencial para el diseño de algoritmos de reenvío para tales tipos de redes. Los métodos anteriores se basaban en la construcción y actualización de las tablas de enrutamiento para hacer frente a las condiciones de red dinámicas. Por otro lado, se ha demostrado que estos enfoques terminan siendo poco rentable debido a la captura parcial del comportamiento transitorio de la red. Un enfoque más prometedor sería para capturar las características intrínsecas de este tipo de redes y utilizarlos en el diseño de algoritmos de enrutamiento. En este trabajo, explotamos dos métricas sociales y estructurales, a saber, la centralidad y la comunidad, utilizando trazas de movilidad humanos reales. Las contribuciones de este trabajo son de dos tipos. En primer lugar, el diseño y evaluación de la burbuja, un nuevo algoritmo de procesamiento basado en sociales, que utiliza las métricas mencionadas para mejorar el rendimiento de entrega. En segundo lugar, muestran que empíricamente burbuja puede mejorar sustancialmente el rendimiento de reenvío en comparación con un número de algoritmos propuestos anteriormente incluyendo el algoritmo PROPHET basada en la historia de la evaluación comparativa, y el algoritmo de reenvío SimBet basada en social. Índice de redes TermsSocial, algoritmos de reenvío, redes tolerantes al retraso, pocket-switched networks, la centralidad, la detección de la comunidad. 1 erday ahora, a continuación, calcular el grado medio por cada 6 horas. Llamamos a este enfoque acumulativo ventana (C-Window). Esta técnica es similar a una técnica estadística llamada suavizado exponencial -24-- y nos gustaría hacer más investigación teórica. Podemos ver en la figura. 21 que el enfoque S-Window refleja contexto más reciente, y alcanza un máximo de 4 por ciento de mejora en la entrega. por Jan G de Gooijer, Rob J Hyndman - International Journal of Forecasting. Resumen: Se revisan los últimos 25 años de investigación en previsión de series temporales. En esta edición aniversario de plata, que, naturalmente, destacamos los resultados publicados en revistas gestionados por el Instituto Internacional de Meteorólogos (Journal of Forecasting 19821985 International Journal of Forecasting 19852005). Resumen: Se revisan los últimos 25 años de investigación en previsión de series temporales. En esta edición aniversario de plata, que, naturalmente, destacamos los resultados publicados en revistas gestionados por el Instituto Internacional de Meteorólogos (Journal of Forecasting 19821985 International Journal of Forecasting 19852005). Durante este período, más de un tercio de todos los artículos publicados en estas revistas se trate de series de tiempo de predicción. Realizamos una revisión de obras de gran influencia en el pronóstico de series de tiempo que han sido publicados en otro lugar durante este período. Se ha realizado enormes progresos en muchas áreas, pero nos encontramos con que hay un gran número de temas que necesitan un mayor desarrollo. Concluimos con comentarios por Yuhong Yang - Teoría Econométrica. 2004. Estudiamos algunos métodos de combinar los procedimientos para la predicción de una variable aleatoria continua. los límites de riesgo estadísticas bajo la pérdida del error cuadrado se obtienen bajo supuestos de distribución leves en el futuro dada la información fuera actual y las últimas observaciones. Los límites de riesgo muestran que. Estudiamos algunos métodos de combinar los procedimientos para la predicción de una variable aleatoria continua. los límites de riesgo estadísticas bajo la pérdida del error cuadrado se obtienen bajo supuestos de distribución leves en el futuro dada la información fuera actual y las últimas observaciones. Los límites de riesgo muestran que el pronóstico combinado logra automáticamente el mejor desempeño entre los procedimientos de candidatos de un factor constante y un término de penalización aditivo. En términos de la tasa de convergencia, el pronóstico combinado funciona tan bien como si uno sabía qué procedimiento candidato previsión es la mejor de antemano. Los estudios empíricos sugieren que la combinación de los procedimientos a veces puede mejorar la precisión de la predicción en comparación con los procedimientos originales. los límites de riesgo se derivan de cuantificar teóricamente la ganancia potencial y el precio para combinar linealmente las previsiones de mejora. El resultado es compatible con el hallazgo empírico de que no es automáticamente una buena idea combinar pronósticos. Una persiana de la combinación puede degradar el rendimiento drásticamente debido a la gran variabilidad indeseable en la estimación de los mejores pesos de combinación. Un método que combina automatizado se muestra en la teoría de lograr un equilibrio entre la ganancia potencial y la pena de complejidad (el precio de la combinación) para aprovechar (si existe) de escasa combinar y mantener el mejor rendimiento (en el precio) entre la predicción candidato procedimientos lineales o si la combinación de escasa no ayuda. por Shawndra Hill, Deepak K. Agarwal, Robert Bell, Chris Volinsky - Journal of Computational y estadísticas gráficas. 2006. Una red dinámica es un tipo especial de red compuesta conectados Transac-res, que han repetido la interacción en constante evolución. Los datos sobre las grandes redes dinámicas, tales como las redes de telecomunicaciones e Internet son penetrantes. Sin embargo, en representación de redes dinámicas de una manera que sea propicio para effic. Una red dinámica es un tipo especial de red compuesta conectados Transac-res, que han repetido la interacción en constante evolución. Los datos sobre las grandes redes dinámicas, tales como las redes de telecomunicaciones e Internet son penetrantes. Sin embargo, en representación de redes dinámicas de una manera que sea propicio para el análisis eficiente a gran escala es un reto. En este artículo, representamos gráficos dinámicos utilizando una estructura de datos introducido en un artículo anterior. Estamos a favor de su representación, ya que da cuenta de la evo-lución de las relaciones entre transactores a través del tiempo, mitiga el ruido a nivel local, realiza la transacción, y permite la eliminación de las relaciones rancias. Nuestro trabajo mejora en sus argumentos heurísticos mediante la formalización de la representación con tres pa-rámetros ajustables. Al hacer esto, desarrollamos un marco genérico para evaluar y ajustar cualquier gráfico dinámico. Se demuestra que las aproximaciones de ahorro de almacenamiento que participan en la repre-sentación no afectan al rendimiento predictivo, y por lo general lo mejoran. Motivamos a nuestro enfoque utilizando un ejemplo de detección de fraude de la industria de las telecomunicaciones, y demostramos que podemos superar a los resultados publicados en la tarea de detección de fraude. Además, se presenta un análisis preliminar sobre registros Web y redes de correo electrónico. influir en el gráfico actual. Esta forma de la función de peso es conveniente en el sentido de que la ecuación (l) se puede expresar en forma de recurrencia:. Esta forma es bien conocida en la estadística como suavizado exponencial -30--. Proporciona una evolución dinámica fluida de Gt. La naturaleza iterativa de la actualización nos permite incorporar la información de todos los períodos de tiempo anteriores, sin incurrir en la gestión y storag. por Ilan Alon, Min Qi, Robert J. Sadowski - Revista de Comercio y Servicios al Consumidor. 2001. Al igual que muchas otras series de tiempo económicas, las ventas minoristas totales de Estados Unidos tienen una fuerte tendencia y patrones estacionales. La mejor manera de modelar y predecir estos patrones ha sido un problema de larga data en el análisis de series de tiempo. Este artículo compara las redes neuronales artiquotcial y métodos tradicionales, incluyendo invierno. Al igual que muchas otras series de tiempo económicas, las ventas minoristas totales de Estados Unidos tienen una fuerte tendencia y patrones estacionales. La mejor manera de modelar y predecir estos patrones ha sido un problema de larga data en el análisis de series de tiempo. Este artículo compara las redes neuronales artiampquotcial y métodos tradicionales, incluyendo Winters suavizado exponencial, BoxJenkins modelo ARIMA, y la regresión multivariante. Los resultados indican que en RNAs tarifa promedio favorablemente en relación con los métodos estadísticos más tradicionales, seguido por el modelo BoxJenkins. A pesar de su simplicidad, el modelo Winters ha demostrado ser un método viable para la predicción de múltiples pasos en condiciones económicas relativamente estables. El análisis muestra que el derivado del modelo de red neuronal es capaz de capturar la tendencia no lineal dinámica y por George Athanasopoulos, Rob J. Hyndman. En este trabajo, modelar y predecir la demanda de Australia turismo interno. Utilizamos un marco de regresión para estimar las relaciones económicas importantes para la demanda de turismo interno. También identificamos el impacto de los acontecimientos mundiales como los Juegos Olímpicos de Sydney 2000 y los atentados de Bali de 2002 en las cúpulas de Australia. En este trabajo, modelar y predecir la demanda de Australia turismo interno. Utilizamos un marco de regresión para estimar las relaciones económicas importantes para la demanda de turismo interno. También identificamos el impacto de los acontecimientos mundiales como los Juegos Olímpicos de Sydney 2000 y los atentados de Bali de 2002 sobre el turismo nacional australiana. Para explorar la naturaleza de series de tiempo de los datos, utilizamos innovaciones modelos de espacio de estado para pronosticar la demanda del turismo interno. La combinación de estos dos marcos, construimos modelos de espacio de estado innovaciones con las variables exógenas. Estos modelos son capaces de capturar la dinámica de series de tiempo en los datos, así como las relaciones económicas y de otro tipo. Se demuestra que estos modelos superan a distintos criterios para la predicción a corto plazo y también producen predicciones razonables a largo plazo. Las previsiones se comparan con las previsiones oficiales del gobierno australiano, que se encuentran a ser más optimistas que nuestros pronósticos. er de todos los niveles escolares. 3.2. suavizado exponencial a través de modelos de espacio de estado innovaciones se propuso suavizado exponencial a fines de la década de 1950 (ver los trabajos pioneros de Brown, 1959 Holt, 1957 - Winters, 1960--) y ha motivado a algunos de los métodos de pronóstico de mayor éxito. Las previsiones producidas usando métodos de suavización exponencial son promedios ponderados de las observaciones del pasado, con los pesos en descomposición Expone. por Sarah Gelper, Christophe Croux, Sarah Gelper, Roland Fried, Christophe Croux. 2007. Se presentan versiones robustas de la técnica de alisamiento exponencial y Holt-Winters para el pronóstico. Son adecuados para la predicción de series de tiempo univariante en presencia de valores atípicos. Los robustos métodos de suavización exponencial y Holt-Winters se presentan como un esquema de actualización recursiva. Tanto el updat. Se presentan versiones robustas de la técnica de alisamiento exponencial y Holt-Winters para el pronóstico. Son adecuados para la predicción de series de tiempo univariante en presencia de valores atípicos. Los robustos métodos de suavización exponencial y Holt-Winters se presentan como un esquema de actualización recursiva. Tanto la ecuación de actualización y la selección de los parámetros de suavizado son robustied. Este método robusto es equivalente a una forma particular de la robusto filtro de Kalman en un modelo de tendencia lineal local. Un estudio de simulación se comparan los pronósticos robustos y clásicos. El método presentado se encuentra que tiene un buen rendimiento pronóstico para series de tiempo con y sin valores atípicos, así como para la grasa de cola de series de tiempo. El método se ilustra utilizando datos reales que incorporan tendencias y eects estacionales. de Steffen Unkel, C. arroz Farrington, Paul H. Garthwaite, Chris Robertson, Nick Andrews. grupos inusuales de la enfermedad deben ser detectados rápidamente durante las intervenciones eficaces de salud pública que se introducirán. Durante la última década ha habido un aumento de interés en los métodos estadísticos para la detección temprana de los brotes de enfermedades infecciosas. Este crecimiento en el interés ha dado lugar a muchas nuevas. grupos inusuales de la enfermedad deben ser detectados rápidamente durante las intervenciones eficaces de salud pública que se introducirán. Durante la última década ha habido un aumento de interés en los métodos estadísticos para la detección temprana de los brotes de enfermedades infecciosas. Este crecimiento en el interés ha dado lugar a muchas nuevo trabajo metodológico, que van a través del espectro de métodos estadísticos. En este trabajo se presenta una revisión exhaustiva de los métodos estadísticos que se han propuesto. Aplicaciones a los datos tanto de vigilancia sindrómica de laboratorio y se proporcionan para ilustrar los diversos métodos. e la tendencia y componente estacional. Dos métodos de series de tiempo comunes usados en la vigilancia son simples suavizado exponencial (por ejemplo Healy 1983 Ngo et al., 1996) y el procedimiento de Holt-Winters (Holt 1957 - Winters 1960--). suavizado exponencial simple asegura los datos no tienen tendencia o estacionalidad. Forma predicciones tomando un promedio ponderado de las observaciones anteriores, donde los pesos disminuyen exponencialmente el Furt. por Eiko Yoneki, Pan Hui, Jon Crowcroft - Informática y Comunicación bioinspirado. Abstracto. La aparición de retardo tolerantes Networks (DTNs) ha culminado en una nueva generación de redes inalámbricas. Los nuevos paradigmas de la comunicación, que utilizan la interconexión dinámica como las personas encuentran entre sí de forma oportunista, conducen hacia un mundo en el tráfico digital fluye más fácilmente. Nos FO. Abstracto. La aparición de retardo tolerantes Networks (DTNs) ha culminado en una nueva generación de redes inalámbricas. Los nuevos paradigmas de la comunicación, que utilizan la interconexión dinámica como las personas encuentran entre sí de forma oportunista, conducen hacia un mundo en el tráfico digital fluye más fácilmente. Nos centramos en la comunicación humanto-humana en entornos que presentan las características de las redes sociales. Este documento describe el estudio del flujo de información durante la propagación de la epidemia en este tipo de redes dinámicas humanos, un tema que comparte muchos problemas con la epidemiología basada en la red. Exploramos nodos hub extraídos de los rastros de conectividad del mundo real y mostrar su influencia sobre la epidemia para demostrar las características de la propagación de la información. por 6 horas). Elegimos una ventana de tiempo de 6 horas basado en la intuición de que la vida diaria se divide en 4 períodos principales: mañana, tarde, tarde y noche. Esto es similar al enfoque descrito en -33--. Sin embargo, es sensible a iniciar la ventana de tiempo en diferentes momentos absolutos del día. Como la fig. 5 muestra, el ciclo de día podría ser una ventana de tiempo más eficiente en el espacio urbano. RANK Hub: El promedio fr. Moving y modelos de suavizado exponencial Como primer paso para avanzar más allá de los modelos de medias, modelos de paseo aleatorio, y los modelos lineales de tendencia, patrones y tendencias no estacionales pueden ser extrapolados utilizando un modelo de media móvil o alisado. El supuesto básico detrás de promediado y modelos de suavizado es que la serie de tiempo es estacionaria localmente con una media de variación lenta. Por lo tanto, tomamos una media móvil (local) para estimar el valor actual de la media y luego usar eso como el pronóstico para el futuro próximo. Esto puede ser considerado como un compromiso entre el modelo de la media y la deriva en el modelo del paseo aleatorio, sin. La misma estrategia se puede utilizar para estimar y extrapolar una tendencia local. Un promedio móvil a menudo se llama una versión quotsmoothedquot de la serie original porque los promedios de corto plazo tiene el efecto de suavizar los baches en la serie original. Al ajustar el grado de suavizado (el ancho de la media móvil), que podemos esperar para golpear algún tipo de equilibrio óptimo entre el rendimiento de los modelos de medias y caminar al azar. El tipo más simple de promedio de modelos es el. Sencilla (igualmente ponderados) Media Móvil: El pronóstico para el valor de Y en el tiempo t1 que se hace en el tiempo t es igual a la media aritmética de las observaciones más recientes M: (Aquí y en otros lugares que va a utilizar el símbolo 8220Y-hat8221 reposar para obtener la previsión de las series temporales Y hecha en la fecha previa temprano posible de un modelo dado.) Este promedio se centra en el periodo t (m1) / 2, lo que implica que la estimación de la media local tenderá a la zaga del verdadero valor de la media local por cerca de (m1) / 2 períodos. Por lo tanto, decimos que la edad promedio de los datos de la media móvil simple (m1) / 2 con respecto al período para el que se calcula el pronóstico: esta es la cantidad de tiempo en que las previsiones tienden a la zaga de los puntos de inflexión en el datos. Por ejemplo, si son un promedio de los últimos 5 valores, las previsiones será de unos 3 periodos tarde en la respuesta a los puntos de inflexión. Tenga en cuenta que si m1, el modelo de media móvil simple (SMA) es equivalente al modelo de paseo aleatorio (sin crecimiento). Si m es muy grande (comparable a la longitud del período de estimación), el modelo de SMA es equivalente al modelo de la media. Como con cualquier parámetro de un modelo de predicción, es costumbre para ajustar el valor de k con el fin de obtener el mejor quotfitquot a los datos, es decir, los errores de pronóstico más pequeños en promedio. Aquí está un ejemplo de una serie que parece mostrar fluctuaciones aleatorias alrededor de una media que varía lentamente. En primer lugar, permite tratar de encajar con un modelo de paseo aleatorio, lo que equivale a una media móvil simple de 1 plazo: El modelo de paseo aleatorio responde muy rápidamente a los cambios en la serie, pero al hacerlo se recoge gran parte de la quotnoisequot en el datos (las fluctuaciones aleatorias), así como la quotsignalquot (la media local). Si en lugar de probar una media móvil simple de 5 términos, obtenemos una puesta a punto más suave en busca de los pronósticos: El 5 plazo promedio móvil simple rendimientos significativamente más pequeños que los errores del modelo de paseo aleatorio en este caso. La edad promedio de los datos de esta previsión es de 3 ((51) / 2), de modo que tiende a la zaga de los puntos de inflexión en aproximadamente tres períodos. (Por ejemplo, una recesión parece haber ocurrido en el período de 21 años, pero las previsiones no dar la vuelta hasta varios períodos más tarde.) Tenga en cuenta que las previsiones a largo plazo del modelo de SMA son una línea recta horizontal, al igual que en el paseo aleatorio modelo. Por lo tanto, el modelo de SMA asume que no hay una tendencia en los datos. Sin embargo, mientras que las previsiones del modelo de paseo aleatorio son simplemente igual al último valor observado, las predicciones del modelo de SMA son iguales a una media ponderada de los valores recientes. Los límites de confianza calculados por Statgraphics para las previsiones a largo plazo de la media móvil simple no se ensanchan a medida que aumenta la previsión horizonte. Esto obviamente no es correcta Desafortunadamente, no existe una teoría estadística subyacente que nos dice cómo los intervalos de confianza debe ampliar para este modelo. Sin embargo, no es demasiado difícil de calcular estimaciones empíricas de los límites de confianza para los pronósticos a más largo horizonte. Por ejemplo, podría configurar una hoja de cálculo en la que el modelo de SMA sería utilizado para pronosticar 2 pasos por delante, 3 pasos por delante, etc., dentro de la muestra de datos históricos. A continuación, podría calcular las desviaciones estándar de la muestra de los errores en cada horizonte de pronóstico, y luego construir intervalos de confianza para los pronósticos a más largo plazo sumando y restando múltiplos de la desviación estándar correspondiente. Si tratamos una media móvil simple de 9 plazo, obtenemos previsiones aún más suaves y más de un efecto rezagado: La edad media es ahora de 5 puntos ((91) / 2). Si tomamos una media móvil de 19 plazo, el promedio de edad aumenta a 10: Tenga en cuenta que, de hecho, las previsiones están quedando atrás los puntos de inflexión en alrededor de 10 periodos. ¿Qué cantidad de suavizado que es mejor para esta serie Aquí se presenta una tabla que compara sus estadísticas de errores, incluyendo también una 3-plazo promedio: Modelo C, la media móvil de 5 plazo, se obtiene el valor más bajo de RMSE por un pequeño margen sobre el 3 - term y 9 plazo promedios, y sus otras estadísticas son casi idénticos. Así, entre los modelos con las estadísticas de errores muy similares, podemos elegir si preferimos un poco más la capacidad de respuesta o un poco más de suavidad en los pronósticos. (Volver al comienzo de la página.) Browns suavizado exponencial simple (promedio móvil ponderado exponencialmente) El modelo de media móvil simple descrito anteriormente tiene la propiedad indeseable que trata los últimos k observaciones por igual y completamente ignora todas las observaciones precedentes. Intuitivamente, los datos del pasado deben ser descontados de forma más gradual - por ejemplo, la observación más reciente debería ser un poco más de peso que 2 más reciente, y el segundo más reciente debería ser un poco más peso que la 3 más reciente, y pronto. El modelo de suavizamiento exponencial simple (SES) logra esto. Vamos a 945 denotan un constantquot quotsmoothing (un número entre 0 y 1). Una forma de escribir el modelo es definir una serie L que representa el nivel actual (es decir, valor medio local) de la serie como se estima a partir de datos hasta el presente. El valor de L en el tiempo t se calcula de forma recursiva a partir de su propio valor anterior así: Por lo tanto, el valor suavizado actual es una interpolación entre el valor suavizado anterior y la observación actual, donde los 945 controles de la proximidad entre el valor interpolado a la más reciente observación. La previsión para el próximo período es simplemente el valor suavizado actual: De manera equivalente, podemos expresar el pronóstico siguiente directamente en función de las previsiones anteriores y observaciones anteriores, en cualquiera de las siguientes versiones equivalentes. En la primera versión, la previsión es una interpolación entre pronóstico anterior y observación anterior: En la segunda versión, el siguiente pronóstico se obtiene mediante el ajuste de la previsión anterior en la dirección del error anterior por una cantidad fraccionaria 945. está el error cometido en el tiempo t. En la tercera versión, el pronóstico es un ponderado exponencialmente (es decir, descontado) de media móvil con el factor de descuento 1- 945: La versión de interpolación de la fórmula de predicción es el más simple de usar si está implementando el modelo en una hoja de cálculo: se ajusta en una sola célula y contiene referencias a celdas que apuntan a la previsión anterior, la observación anterior, y la célula donde se almacena el valor de 945. Tenga en cuenta que si 945 1, el modelo SES es equivalente a un modelo de paseo aleatorio (sin crecimiento). Si 945 0, el modelo SES es equivalente al modelo de la media, suponiendo que el primer valor de suavizado se establece igual a la media. (Volver al comienzo de la página.) La edad promedio de los datos en el pronóstico a simple alisado exponencial es 1/945 con respecto al período para el que se calcula el pronóstico. (Esto no se supone que es obvio, pero se puede demostrar fácilmente mediante la evaluación de una serie infinita.) Por lo tanto, el simple previsión de media móvil tiende a la zaga de los puntos de inflexión en alrededor de 1/945 períodos. Por ejemplo, cuando 945 0.5 el retraso es de 2 945 periodos en los que el retraso es 0,2 5 0,1 945 periodos en los que el retraso es de 10 períodos, y así sucesivamente. Para una edad media determinada (es decir, cantidad de lag), el suavizamiento exponencial simple (SES) Pronóstico es algo superior a la previsión media móvil simple (SMA) porque pone relativamente más peso en la más reciente --i. e observación. es ligeramente más quotresponsivequot a los cambios que ocurren en el pasado reciente. Por ejemplo, un modelo de SMA con 9 términos y un modelo de SES con 945 0.2 ambos tienen una edad promedio de 5 para los datos en sus previsiones, pero el modelo SES pone más peso en los últimos 3 valores que lo hace el modelo de SMA y en el mismo tiempo doesn8217t totalmente 8220forget8221 sobre los valores de más de 9 períodos de edad, como se muestra en esta tabla: Otra ventaja importante del modelo SES sobre el modelo SMA es que el modelo SES utiliza un parámetro de suavizado que es continuamente variable, por lo que puede fácilmente optimizada mediante el uso de un algoritmo de quotsolverquot para minimizar el error cuadrático medio. El valor óptimo de 945 en el modelo SES para esta serie resulta ser 0.2961, como se muestra aquí: La edad promedio de los datos de esta previsión es de 1 / 0,2961 3,4 periodos, que es similar a la de un móvil simple 6 plazo promedio. Las previsiones a largo plazo del modelo de SES son una línea recta horizontal. como en el modelo de SMA y el modelo de paseo aleatorio sin crecimiento. Sin embargo, tenga en cuenta que los intervalos de confianza calculados por Statgraphics ahora divergen de un modo de aspecto razonable, y que son sustancialmente más estrecha que los intervalos de confianza para el modelo de paseo aleatorio. El modelo SES asume que la serie es un poco predictablequot quotmore que lo hace el modelo de paseo aleatorio. Un modelo SES es en realidad un caso especial de un modelo ARIMA. por lo que la teoría estadística de los modelos ARIMA proporciona una buena base para el cálculo de los intervalos de confianza para el modelo SES. En particular, un modelo SES es un modelo ARIMA con una diferencia no estacional, un MA (1) plazo, y sin término constante. también conocido como un modelo quotARIMA (0,1,1) sin constantquot. El MA (1) coeficiente en el modelo ARIMA corresponde a la cantidad 1- 945 en el modelo de SES. Por ejemplo, si encaja en un modelo ARIMA (0,1,1) sin el temor constante a la serie analizada aquí, el MA estimado (1) coeficiente resulta ser 0.7029, que es casi exactamente uno menos 0,2961. Es posible añadir el supuesto de un no-cero tendencia constante lineal a un modelo de SES. Para ello, sólo tiene que especificar un modelo ARIMA con una diferencia no estacional y un (1) término MA con una constante, es decir, un modelo ARIMA (0,1,1) con constante. Las previsiones a largo plazo tendrán entonces una tendencia que es igual a la tendencia promedio observado durante todo el período de estimación. No se puede hacer esto en conjunto con ajuste estacional, ya que las opciones de ajuste estacional se desactivan cuando el tipo de modelo se establece en ARIMA. Sin embargo, se puede añadir una tendencia exponencial constante a largo plazo a un simple modelo de suavizado exponencial (con o sin ajuste estacional) mediante el uso de la opción de ajuste de la inflación en el procedimiento de pronóstico. La tasa de quotinflationquot apropiado (porcentaje de crecimiento) por período se puede calcular como el coeficiente de la pendiente en un modelo de tendencia lineal ajustada a los datos en conjunción con una transformación logaritmo natural, o puede basarse en otra información, independiente sobre las perspectivas de crecimiento a largo plazo . (Volver a la parte superior de la página.) Browns lineales (es decir, dobles) modelos de suavizado exponencial de la media móvil y modelos SES asumen que no hay una tendencia de cualquier tipo en los datos (que es por lo general OK o al menos no muy malo para 1- previsiones paso por delante cuando los datos son relativamente ruidoso), y que pueden ser modificados para incorporar una tendencia lineal constante como se muestra arriba. ¿Qué hay de tendencias a corto plazo Si una serie muestra una tasa variable de crecimiento o un patrón cíclico que se destaca claramente contra el ruido, y si hay una necesidad de pronosticar más de 1 periodo por delante, a continuación, la estimación de una tendencia local también puede ser un problema. El modelo simple de suavizado exponencial se puede generalizar para obtener un modelo lineal de suavizado exponencial (LES) que calcula las estimaciones locales de tanto nivel y la tendencia. El modelo de tendencia variable en el tiempo más simple es Browns lineales exponencial modelo de suavizado, que utiliza dos series diferentes alisado que se centran en diferentes puntos en el tiempo. La fórmula de predicción se basa en una extrapolación de una línea a través de los dos centros. (Una versión más sofisticada de este modelo, Holt8217s, se discute a continuación.) La forma algebraica de Brown8217s lineal modelo de suavizado exponencial, al igual que la del modelo simple de suavizado exponencial, se puede expresar en un número de formas diferentes pero equivalentes. La forma quotstandardquot de este modelo se suele expresar como sigue: Sea S la serie suavizada por enlaces sencillos, obtenido mediante la aplicación de suavizado exponencial simple de la serie Y. Es decir, el valor de S en el período t viene dada por: (Hay que recordar que, en virtud de simples suavizado exponencial, esto sería el pronóstico para Y en el periodo t1), entonces Squot denotan la serie suavizada doblemente obtenido mediante la aplicación de suavizado exponencial simple (utilizando la misma 945) de la serie S:. por último, el pronóstico para tk Y. para cualquier kgt1, viene dada por: Esto produce e 1 0 (es decir, engañar un poco, y dejar que el primer pronóstico es igual a la primera observación real), y e 2 Y2 Y1 8211. después de lo cual las previsiones se generan utilizando la ecuación anterior. Esto produce los mismos valores ajustados según la fórmula basada en S y S si éstas se puso en marcha el uso de S 1 S 1 Y 1. Esta versión del modelo se utiliza en la siguiente página que ilustra una combinación de suavizado exponencial con ajuste estacional. modelo Holt8217s lineal de suavizado exponencial Brown8217s LES calcula estimaciones locales de nivel y la tendencia al suavizar los datos recientes, pero el hecho de que lo hace con un único parámetro de suavizado un factor limitante para los patrones de datos que es capaz de encajar: el nivel y la tendencia no se les permite variar a frecuencias independientes. modelo Holt8217s LES resuelve este problema mediante la inclusión de dos constantes de suavizado, una para el nivel y uno para la tendencia. En cualquier momento t, como en el modelo Brown8217s, el no es una estimación L t del nivel local y una estimación T t de la tendencia local. Aquí se computan de forma recursiva a partir del valor de Y observó en el tiempo t, y las estimaciones anteriores del nivel y la tendencia por dos ecuaciones que se aplican suavizado exponencial a ellos por separado. Si el nivel estimado y la tendencia en el tiempo t-1 son L y T t82091 t-1. respectivamente, entonces el pronóstico para Y tshy que se habrían hecho en el momento t-1 es igual a L-1 t t t-1. Cuando se observa el valor real, la estimación actualizada del nivel se calcula de forma recursiva mediante la interpolación entre Y tshy y su pronóstico, L-1 t t t-1, usando pesos de 945 y 945. 1- El cambio en el nivel estimado, es decir, L t L 8209 t82091. puede interpretarse como una medición de ruido de la tendencia en el tiempo t. La estimación actualizada de la tendencia se calcula entonces de forma recursiva mediante la interpolación entre L T 8209 L t82091 y la estimación anterior de la tendencia, T t-1. usando pesos de 946 y 1-946: La interpretación de la tendencia constante de alisamiento 946 es análoga a la de los de nivel constante de alisamiento 945. Los modelos con valores pequeños de 946 asume que la tendencia cambia sólo muy lentamente con el tiempo, mientras que los modelos con 946 más grande asumen que está cambiando más rápidamente. Un modelo con un gran 946 cree que el futuro lejano es muy incierto, ya que los errores en la estimación de la tendencia-llegar a ser bastante importante cuando la previsión de más de un período que se avecina. (Volver al principio de la página.) El suavizado constantes de 945 y 946 se puede estimar de la forma habitual mediante la minimización del error cuadrático medio de las previsiones 1-paso-a continuación. Cuando esto se haga en Statgraphics, las estimaciones resultan ser 945 0,3048 y 946 0.008. El valor muy pequeño de 946 significa que el modelo supone muy poco cambio en la tendencia de un período a otro, por lo que, básicamente, este modelo está tratando de estimar una tendencia a largo plazo. Por analogía con la noción de que la edad promedio de los datos que se utiliza para estimar el nivel local de la serie, la edad media de los datos que se utiliza para estimar la tendencia local es proporcional a 1/946, aunque no exactamente igual a eso. En este caso que resulta ser 1 / 0.006 125. Esta isn8217t un número muy preciso ya que la precisión de la estimación de 946 isn8217t realmente 3 cifras decimales, pero es del mismo orden general de magnitud que el tamaño de muestra de 100 , por lo que este modelo tiene un promedio de más de un buen montón de historia para estimar la tendencia. La trama de previsión a continuación muestra que el modelo de LES estima una tendencia local de un poco más grande en el extremo de la serie de la tendencia constante estimado en el modelo SEStrend. Además, el valor estimado de 945 es casi idéntica a la obtenida ajustando el modelo SES con o sin tendencia, por lo que este es casi el mismo modelo. Ahora, hacen éstos se parecen a las previsiones razonables para un modelo que se supone que es la estimación de la tendencia local Si 8220eyeball8221 esta trama, parece que la tendencia local se ha convertido a la baja al final de la serie Lo que ha sucedido Los parámetros de este modelo se han estimado mediante la minimización del error al cuadrado de las previsiones de 1-paso adelante, no pronósticos a más largo plazo, en cuyo caso la tendencia doesn8217t hacen una gran diferencia. Si todo lo que está viendo son los errores 1-paso-a continuación, usted no está viendo el panorama general de las tendencias en (digamos) 10 o 20 períodos. Con el fin de conseguir este modelo más acorde con nuestra extrapolación de los datos de globo ocular, podemos ajustar manualmente la tendencia constante de alisamiento para que utilice una línea de base más corta para la estimación de tendencia. Por ejemplo, si elegimos para establecer 946 0.1, a continuación, la edad media de los datos utilizados en la estimación de la tendencia local es de 10 períodos, lo que significa que estamos promediando la tendencia de que los últimos 20 períodos más o menos. Here8217s lo que la trama de previsión parece si ponemos 946 0,1 945 0,3 mientras se mantiene. Esto parece intuitivamente razonable para esta serie, aunque es probable que sea peligroso extrapolar esta tendencia alguna más de 10 periodos en el futuro. ¿Qué pasa con las estadísticas de error Aquí está una comparación de modelos para los dos modelos que se muestran arriba, así como tres modelos SES. El valor óptimo de 945.para el modelo SES es de aproximadamente 0,3, pero resultados similares (con poco más o menos capacidad de respuesta, respectivamente) se obtienen con 0,5 y 0,2. exp lineal (A) Holt. suavizado con alfa y beta 0,3048 0,008 (B) Holts exp lineal. suavizado con alfa 0,3 y beta 0.1 (C) de suavizado exponencial simple con alfa 0,5 (D) de suavizado exponencial simple con alfa 0,3 (E) de suavizado exponencial simple con alfa 0,2 Sus estadísticas son casi idénticos, por lo que realmente can8217t tomar la decisión sobre la base de los errores de pronóstico 1 paso por delante dentro de la muestra de datos. Tenemos que recurrir a otras consideraciones. Si estamos convencidos de que tiene sentido basar la estimación actual tendencia en lo que ha ocurrido en los últimos 20 períodos más o menos, podemos hacer un caso para el modelo con LES y 945 0,3 946 0,1. Si queremos ser agnóstico sobre si existe una tendencia local, entonces uno de los modelos SLS podría ser más fácil de explicar y también daría más pronósticos media-of-the-road para los próximos 5 o 10 períodos. (Volver al principio de la página.) ¿Qué tipo de tendencia-extrapolación es mejor: La evidencia empírica horizontal o lineal sugiere que, si ya se han ajustado los datos (si es necesario) para la inflación, entonces puede ser imprudente extrapolar lineal a corto plazo tendencias muy lejos en el futuro. Tendencias hoy evidentes podrían crecer más en el futuro debido a causas variadas como la obsolescencia de los productos, el aumento de la competencia, y las depresiones cíclicas o repuntes en una industria. Por esta razón, suavizamiento exponencial simple menudo funciona mejor fuera de la muestra de lo que se podría esperar de otro modo, a pesar de su quotnaivequot horizontal extrapolación de tendencias. Amortiguadas modificaciones tendencia del modelo de suavizado exponencial lineal también se utilizan a menudo en la práctica de introducir una nota de cautela en sus proyecciones de tendencias. El modelo LES-tendencia amortiguada puede ser implementado como un caso especial de un modelo ARIMA, en particular, una (1,1,2) modelo ARIMA. Es posible calcular intervalos de confianza alrededor de las predicciones a largo plazo producidos por los modelos de suavizado exponencial, al considerarlos como casos especiales de los modelos ARIMA. (Cuidado: no todo el software calcula correctamente los intervalos de confianza para estos modelos.) La anchura de los intervalos de confianza depende de (i) el error RMS del modelo, (ii) el tipo de suavizado (simple o lineal) (iii) el valor (s) de la constante (s) de suavizado y (iv) el número de períodos por delante que se pronostica. En general, los intervalos se extienden más rápido a medida 945 se hace más grande en el modelo SES y se extienden mucho más rápido cuando se utiliza en lugar de lineal de suavizado simple. En este tema se tratará más adelante en la sección de modelos ARIMA de las notas. (Volver al comienzo de la página.)
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