Definición Del Método De Pronóstico Promedio Móvil

Media móvil Media de datos de series temporales (observaciones igualmente espaciadas en el tiempo) de varios períodos consecutivos. Llamado en movimiento porque se recalcula continuamente a medida que se obtienen nuevos datos, progresa eliminando el valor más antiguo y agregando el valor más reciente. Por ejemplo, el promedio móvil de las ventas de seis meses se puede calcular tomando el promedio de las ventas de enero a junio, luego el promedio de las ventas de febrero a julio, luego de marzo a agosto, y así sucesivamente. Las medias móviles (1) reducen el efecto de las variaciones temporales en los datos, (2) mejoran el ajuste de los datos a una línea (un proceso llamado suavizado) para mostrar la tendencia de los datos más claramente, y (3) resaltan cualquier valor superior o inferior al tendencia. Si está calculando algo con una variación muy alta lo mejor que puede ser capaz de hacer es averiguar el promedio móvil. Quería saber cuál era el promedio móvil de los datos, así que tendría una mejor comprensión de cómo estábamos haciendo. Cuando usted está tratando de averiguar algunos números que cambian a menudo lo mejor que puede hacer es calcular el promedio móvil. Box Jenkins (B-J) modelsSmoothing datos elimina la variación aleatoria y muestra las tendencias y los componentes cíclicos Inherente a la recopilación de datos tomados en el tiempo es una forma de variación al azar. Existen métodos para reducir la cancelación del efecto debido a la variación aleatoria. Una técnica de uso frecuente en la industria es suavizar. Esta técnica, cuando se aplica correctamente, revela más claramente la tendencia subyacente, los componentes estacionales y cíclicos. Existen dos grupos distintos de métodos de suavizado Métodos de promedio Métodos exponenciales de suavizado Tomar promedios es la forma más sencilla de suavizar los datos Primero investigaremos algunos métodos de promediación, como el promedio simple de todos los datos anteriores. Un gerente de un almacén quiere saber cuánto un proveedor típico ofrece en unidades de 1000 dólares. Se toma una muestra de 12 proveedores, al azar, obteniendo los siguientes resultados: La media o media calculada de los datos 10. El gestor decide usar esto como la estimación para el gasto de un proveedor típico. ¿Es esto una buena o mala estimación? El error cuadrático medio es una forma de juzgar qué tan bueno es un modelo Vamos a calcular el error cuadrático medio. La cantidad verdadera del error gastada menos la cantidad estimada. El error al cuadrado es el error anterior, al cuadrado. El SSE es la suma de los errores al cuadrado. El MSE es la media de los errores al cuadrado. Resultados de MSE por ejemplo Los resultados son: Errores y errores cuadrados La estimación 10 La pregunta surge: ¿podemos usar la media para pronosticar ingresos si sospechamos una tendencia? Un vistazo a la gráfica abajo muestra claramente que no debemos hacer esto. El promedio pesa todas las observaciones pasadas igualmente En resumen, declaramos que El promedio simple o la media de todas las observaciones pasadas es sólo una estimación útil para pronosticar cuando no hay tendencias. Si hay tendencias, utilice estimaciones diferentes que tengan en cuenta la tendencia. El promedio pesa todas las observaciones pasadas igualmente. Por ejemplo, el promedio de los valores 3, 4, 5 es 4. Sabemos, por supuesto, que un promedio se calcula sumando todos los valores y dividiendo la suma por el número de valores. Otra forma de calcular el promedio es añadiendo cada valor dividido por el número de valores, o 3/3 4/3 5/3 1 1.3333 1.6667 4. El multiplicador 1/3 se llama el peso. En general: barra frac fracción izquierda (frac derecha) x1 izquierda (frac derecha) x2,. ,, Izquierda (frac derecha) xn. 1.2.3 Algunos métodos sencillos de predicción de la cerveza, de la cerveza, de la cerveza, de la cerveza, de la cerveza, de la cerveza, de la cerveza y de la cerveza, 11 41 beerfit2 lt - ingenuo 40 beer2, h 11 41 beerfit3 lt - snaive 40 cerveza2, h 11 41 parcela 40 beerfit1, parcela. Conf FALSE, principal quotPreguntas para la producción de cerveza trimestral 41 líneas 40 beerfit2mean, col 2 41 líneas 40 beerfit3mean, col 3 41 leyenda 40 quottoprightquot, lty 1. col c 40 4. 2. 3 41, leyenda c 40 Métoma medio. QuotNaive methodquot. En la Figura 2.14, los métodos no estacionales se aplicaron a una serie de 250 días del índice Dow Jones. Dj2 lt-ventana 40 dj, final 250 41 trama 40 dj2, principal Dow Jones Index (terminando diariamente 15 jul 94) quot, ylab quotquot, xlab quotDay, xlim c 40 2. 290 41 41 líneas 40 media de 40 dj2, h 42 41 Media, col 4 41 líneas 40 rwf 40 dj2, h 42 41 media, col 2 41 líneas 40 rwf 40 dj2, deriva TRUE, h 42 41 media, col 3 41 leyenda 40 quottopleftquot, lty 1. col c 40 4. 2. 3 41, leyenda c 40 Método medio. QuotNaive methodquot. QuotDrift methodquot 41 41 A veces uno de estos métodos simples será el mejor método de pronóstico disponible. Pero en muchos casos, estos métodos servirán de puntos de referencia más que el método de elección. Es decir, cualesquiera que sean los métodos de predicción que desarrollemos, se compararán con estos métodos simples para asegurar que el nuevo método es mejor que estas alternativas simples. Si no, el nuevo método no vale la pena considerar.