Fórmula Media Móvil De Regresión Lineal

Si está buscando una ecuación de la forma yalphan betan x después de que n datos hayan entrado, y esté usando un factor exponencial k ge 1 entonces podría usar betan frac n kiright) izquierda (suma n ki Xi Yiright) - Izquierda (suma n ki Xi derecha) izquierda (suma n ki Xi derecha) izquierda (suma n ki Xi derecha) izquierda (suma n ki Xi derecha) Ki Si el redondeo o la velocidad se convierten en problemas, esto puede ser reformulado en otras formas. También puede valer la pena saber que para kgt1 usted tiene frac de soma n ki. Respondió Abr 25 11 at 16:20 Sí se puede. El método que está buscando se denomina método de mínimos cuadrados ponderado exponencialmente. Es una variación del método de los mínimos cuadrados recursivos: k1 (k1) k (k1) k (k1) k (k1) K) x (k1) D (k1) D (k1) D (k1) D (k1) D (k1) D (k1) K) bigg) final 0,9ltlt1 típicamente. Es un método desarrollado para dar cuenta de parámetros que varían en el tiempo, pero todavía están en un formato lineal. Que viene de la función de coste: J () 1/2 (ik-m) k (ki) z (i) - xT (i) 2 Los mínimos cuadrados ordinarios se calculan a partir de los siguientes para la comparación: ) 1/2 (ii) kz (i) - xT (i) 2 con comienzo (k) amp D (k) XkT Zk Cov (k) amp 2 D (k) 14 at 21:41 gung 76.1k 9679 19 9679 167 9679 319 Bienvenido al sitio, MohSahx Sería más claro si usted puede editar sus fórmulas en látex. Especialmente para revisar los símbolos como. Ndash Jiebiao Wang Jan 3 14 a las 22:06 Si se forma el modelo de función de transferencia y (t) W (B) X (t) THETA (B) / PHI (B) a (t) el operador THETA (B) / PHI (B) es el componente de suavizado. Por ejemplo si PHI (B) 1.0 y THETA (B) 1-.5B esto implicaría un conjunto de pesos de .5, .25, .125. De esta manera podría proporcionar la respuesta para optimizar la regresión lineal móvil ponderada en lugar de asumir su forma. Respondió Abr 25 11 at 10: 49Using la función PREVISIÓN en Excel (y Open Office Calc) copia Copyright. El contenido de InventoryOps está protegido por derechos de autor y no está disponible para su publicación. Permítanme empezar diciendo que Excels función de pronóstico no es un sistema completo de pronóstico de inventario. La previsión en la gestión de inventarios generalmente implica eliminar el ruido de la demanda, luego calcular e incorporar tendencias, estacionalidad y eventos. La función de pronóstico no va a hacer todas estas cosas para usted (técnicamente podría, pero hay mejores maneras de lograr algunos de estos). Pero es una pequeña función que es fácil de usar, y sin duda puede ser una parte de su sistema de pronóstico. De acuerdo con la Ayuda de Microsoft en la función Pronóstico. La función FORECAST (x, knownys, knownxs) devuelve el valor predicho de la variable dependiente (representada en los datos por knownys) para el valor específico, x, de la variable independiente (representada en los datos por los x conocidos) usando un ajuste óptimo (Mínimos cuadrados) para predecir los valores de y a partir de los valores de x. Entonces, ¿qué significa exactamente esto? La regresión lineal es una forma de análisis de regresión y se puede utilizar para calcular una relación matemática entre dos (o más) conjuntos de datos. En el pronóstico, usaría esto si pensaba que un conjunto de datos podría usarse para predecir otro conjunto de datos. Por ejemplo, si vendió materiales de construcción, puede encontrar que los cambios en las tasas de interés pueden usarse para predecir las ventas de sus productos. Este es un ejemplo clásico de usar la regresión para calcular una relación entre una variable externa (tasas de interés) y una variable interna (sus ventas). Sin embargo, como veremos más adelante, también puede utilizar la regresión para calcular una relación dentro del mismo conjunto de datos. Un enfoque típico para el análisis de regresión consiste en usar la regresión para determinar la relación matemática, pero también para ayudarle a tener una idea de cuán válida es esa relación (es la parte del análisis). La función de previsión omite el análisis y sólo calcula una relación y la aplica automáticamente a su salida. Esto facilita las cosas para el usuario, pero asume que su relación es válida. Así que esencialmente, la función de Pronóstico utiliza la regresión lineal para predecir un valor basado en una relación entre dos conjuntos de datos. Veamos algunos ejemplos. En la Figura 1A, tenemos una hoja de cálculo que incluye la tasa de interés promedio durante los 4 años anteriores y las ventas de unidades durante ese mismo período de 4 años. También mostramos una tasa de interés pronosticada para el quinto año. Podemos ver en el ejemplo que nuestras ventas de la unidad suben mientras que las tasas de interés bajan, y bajan mientras que suben las tasas de interés. Basta con mirar el ejemplo, probablemente podemos suponer que nuestras ventas para el año 5 estarían en algún lugar entre 5.000 y 6.000 basado en la relación observada entre las tasas de interés y las ventas durante los períodos anteriores. Podemos utilizar la Función de Pronóstico para cuantificar con mayor precisión esta relación y aplicarla al quinto año. En la Figura 1B, puede ver la función de pronóstico que se está aplicando. En este caso, la fórmula en la celda F4 es PREVISIÓN (F2, B3: E3, B2: E2). Lo que tenemos dentro del paréntesis es conocido como un argumento. Un argumento es realmente sólo un medio de pasar parámetros a la función que se está utilizando (en este caso, la función Pronóstico). Cada parámetro está separado por una coma. Para que funcione la función de pronóstico, necesita conocer el valor que estamos utilizando para predecir nuestra producción (nuestras ventas del año 5). En nuestro caso, el parámetro (nuestra tasa de interés del año 5) está en la celda F2, por lo que el primer elemento de nuestro argumento es F2. A continuación, necesita saber dónde puede encontrar los valores existentes que utilizará para determinar la relación a aplicar a F2. Primero necesitamos ingresar las celdas que representan los valores de nuestra variable dependiente. En nuestro caso, esto sería nuestras unidades vendidas durante los 4 años anteriores, por lo tanto entramos en B3: E3. Entonces necesitamos ingresar las celdas que representan los valores de nuestra variable predictora. En nuestro caso, esto serían los tipos de interés durante los 4 años anteriores, por lo tanto entramos B2: E2). La Función de pronóstico ahora puede comparar las unidades vendidas durante los años 1 a 4 con las tasas de interés en esos mismos años y luego aplicar esa relación a nuestra tasa de interés prevista para el año 5 para obtener nuestras ventas previstas para el año 5 de 5.654 unidades. En el ejemplo anterior, podemos ver los gráficos para ayudar a tratar de visualizar la relación. A primera vista, puede que no parezca tan obvio porque tenemos una relación inversa (las ventas suben a medida que las tasas de interés van hacia abajo), pero si mentalmente lanzamos una de las gráficas, veríamos una relación muy clara. Eso es una de las cosas interesantes sobre la función de pronóstico (y el análisis de regresión). Puede manejar fácilmente una relación inversa. Copia Copyright. El contenido de InventoryOps está protegido por derechos de autor y no está disponible para su publicación. Ahora veamos otro ejemplo. En la figura 2A, vemos un nuevo conjunto de datos. En este ejemplo, nuestras tasas de interés subieron y bajaron en los últimos 4 años, sin embargo, nuestras ventas unitarias mostraron una tendencia ascendente consistente. Si bien es posible que las tasas de interés tuvieran algún impacto en nuestras ventas en este ejemplo, es obvio que hay factores mucho más importantes en juego aquí. Al utilizar nuestra función de pronóstico con estos datos, devolvemos una previsión de 7.118 unidades para el año 5. Creo que la mayoría de nosotros miraríamos nuestra tendencia de ventas y acordaremos que es mucho más probable que nuestras ventas para el año 5 sean 9.000 unidades. Como mencioné anteriormente, la función de pronóstico asume que la relación es válida, por lo tanto, produce salida basada en el mejor ajuste que puede hacer de los datos que se le dan. En otras palabras, si le decimos que existe una relación, nos cree y produce la salida en consecuencia sin darnos un mensaje de error o cualquier señal que implique que la relación es muy pobre. Así que ten cuidado con lo que pides. Los ejemplos anteriores cubren la aplicación clásica de la regresión a la predicción. Si bien todo esto suena bastante liso, esta aplicación clásica de la regresión no es tan útil como usted podría pensar (puede consultar mi libro para obtener más información sobre la regresión y por qué no puede ser una buena opción para sus necesidades de pronóstico). Pero ahora vamos a usar la función de pronóstico para simplemente identificar la tendencia dentro de un conjunto dado de datos. Empecemos por ver la Figura 3A. Aquí tenemos demanda con una tendencia muy obvia. La mayoría de nosotros debería ser capaz de ver estos datos y sentirse cómodo prediciendo que la demanda en el período 7 será probablemente 60 unidades. Sin embargo, si ha ejecutado estos datos a través de los cálculos de pronóstico típicos utilizados en la gestión de inventario, puede sorprenderse de cuán pobres son muchos de estos cálculos en la contabilidad de la tendencia. Dado que la función de predicción nos obliga a introducir una variable dependiente y una variable predictora, ¿cómo vamos a utilizar la función de pronóstico si sólo tenemos un conjunto de datos? Bueno, aunque técnicamente es cierto que tenemos un solo conjunto de datos Demanda historial), en realidad tenemos una relación en curso dentro de este conjunto de datos. En este caso, nuestra relación está basada en el tiempo. Por lo tanto, podemos utilizar cada demanda de períodos como variable predictora para los siguientes períodos de demanda. Por lo tanto, sólo necesitamos decir a la función de pronóstico que utilice la demanda en los períodos 1 a 5 como los datos existentes para la variable predictora y utilizar la demanda en los períodos 2 a 6 como los datos existentes para la variable dependiente. Luego, dígale que aplique esta relación a la demanda en el Periodo 6 para calcular nuestra predicción para el Período 7. Puede ver en la Figura 3B, nuestra fórmula en la celda I3 es PRONÓSTICO (H2, C2: H2, B2: G2). Y sí devuelve un pronóstico de 60 unidades. Obviamente este ejemplo no es realista ya que la demanda es demasiado ordenada (sin ruido). Así que veamos la Figura 3C donde aplicamos este mismo cálculo a algunos datos más realistas. Sólo quiero reafirmar, que aunque la función de pronóstico es útil, no es un sistema de pronóstico. Normalmente prefiero tener un poco más de control sobre exactamente cómo aplicar y extender las tendencias a mi pronóstico. Además, desea quitar primero cualquier otro elemento de su demanda que no esté relacionado con su demanda y tendencia base. Por ejemplo, desea eliminar cualquier efecto de estacionalidad o eventos (como promociones) de su demanda antes de aplicar la función de pronóstico. A continuación, aplicaría el índice de estacionalidad y cualquier índice de eventos a la salida de la función de pronóstico. También puede jugar con sus entradas para obtener un resultado específico deseado. Por ejemplo, puede intentar primero suavizar su historial de demanda (a través de un promedio móvil, promedio móvil ponderado o suavizado exponencial) y utilizar esa es la variable predictora en lugar de la demanda en bruto. Para obtener más información sobre la previsión, consulte mi libro Gestión de inventario explicado. Uso de la función de pronóstico en Open Office Calc. Para los usuarios de Openoffice. org Calc. La función de pronóstico funciona prácticamente igual que en Excel. Sin embargo, hay una ligera diferencia en la sintaxis utilizada en Calc. Dondequiera que utilice una coma en un argumento en una función de Excel, en su lugar utilizaría un punto y coma en Calc. Por lo tanto, en lugar de la Fórmula Excel Usted entraría en Ir a la Página de Artículos para más artículos de Dave Piasecki. Copia Copyright. El contenido de InventoryOps está protegido por derechos de autor y no está disponible para su publicación. Dave Piasecki. Es propietario / operador de Inventory Operations Consulting LLC. Una firma de consultoría que ofrece servicios relacionados con la gestión de inventario, manejo de materiales y operaciones de almacén. Tiene más de 25 años de experiencia en gestión de operaciones y puede ser contactado a través de su sitio web (inventoryops), donde mantiene información relevante adicional. My Business Inventory Operations Consulting LLC brinda asistencia rápida, asequible y especializada con la administración de inventario y las operaciones de almacén. My BooksLinear Regression Indicator El Indicador de regresión lineal se utiliza para la identificación de tendencias y el seguimiento de tendencias de una manera similar a los promedios móviles. El indicador no debe confundirse con líneas de regresión lineal que son líneas rectas ajustadas a una serie de puntos de datos. El indicador de regresión lineal representa los puntos finales de toda una serie de líneas de regresión lineal dibujadas en días consecutivos. La ventaja del indicador de regresión lineal sobre una media móvil normal es que tiene menos retraso que el promedio móvil, respondiendo más rápido a los cambios de dirección. La desventaja es que es más propenso a whipsaws. El Indicador de regresión lineal sólo es adecuado para negociar fuertes tendencias. Las señales se toman de manera similar a los promedios móviles. Utilice la dirección del indicador de regresión lineal para ingresar y salir de operaciones con un indicador de largo plazo como filtro. Ir largo si el indicador de regresión lineal aparece o salir de un comercio corto. Ir corto (o salir de un comercio largo) si el indicador de regresión lineal gira hacia abajo. Una variación de lo anterior es entrar en operaciones cuando el precio cruza el Indicador de Regresión Lineal, pero todavía sale cuando el Indicador de Regresión Lineal se vuelve hacia abajo. Ejemplo Pase el mouse sobre los subtítulos de los gráficos para mostrar las señales comerciales. Go largo L cuando el precio cruza por encima del indicador de regresión lineal de 100 días mientras el 300 días está subiendo Salida X cuando el indicador de regresión lineal de 100 días se vuelve hacia abajo Vaya largo nuevamente a L cuando el precio cruce por encima del indicador de regresión lineal de 100 días X cuando el indicador de regresión lineal de 100 días se vuelve hacia abajo Go largo L cuando el precio cruza por encima de 100 días de regresión lineal Salga de X cuando el indicador de 100 días se vuelve hacia abajo Ir largo L cuando el indicador de regresión lineal de 300 días aparece después del precio cruzado arriba El Indicador de 100 Días Salida X cuando se apaga el Indicador de Regresión Lineal de 300 días. La divergencia bajista en el indicador advierte de una gran inversión de tendencia.