الانتقال من المتوسط الانحدار نموذج

مؤشر الانحدار الخطي يستخدم مؤشر الانحدار الخطي لتحديد الاتجاه واتجاهه بطريقة مماثلة للمتوسطات المتحركة. وينبغي عدم الخلط بين المؤشر وخطوط الانحدار الخطي التي تكون خطوط مستقيمة مزودة بسلسلة من نقاط البيانات. ويحدد مؤشر الانحدار الخطي النقاط النهائية لسلسلة كاملة من خطوط الانحدار الخطي التي يتم رسمها على أيام متتالية. وتتمثل ميزة مؤشر الانحدار الخطي على المتوسط ​​المتحرك العادي في أنه أقل تأخرا من المتوسط ​​المتحرك، حيث تستجيب بسرعة للتغيرات في الاتجاه. الجانب السلبي هو أنه أكثر عرضة للأنابيب. مؤشر الانحدار الخطي مناسب فقط للاتجاهات القوية. يتم اتخاذ إشارات بطريقة مماثلة للمتوسطات المتحركة. استخدام اتجاه مؤشر الانحدار الخطي للدخول والخروج الصفقات مع مؤشر على المدى الطويل كمرشح. استمر لفترة طويلة إذا كان مؤشر الانحدار الخطي يتحرك أو يخرج من تداول قصير. الذهاب قصيرة (أو الخروج من التجارة طويلة) إذا كان مؤشر الانحدار الخطي يتحول إلى أسفل. الاختلاف في ما سبق هو الدخول في الصفقات عندما يعبر السعر مؤشر الانحدار الخطي، ولكن لا يزال الخروج عند تراجع مؤشر الانحدار الخطي. قم بتمرير التسميات التوضيحية فوق الماوس لعرض إشارات التداول. الذهاب طويل L عندما يعبر السعر فوق 100 يوم مؤشر الانحدار الخطي في حين أن 300 يوم يرتفع خروج X عندما ينخفض ​​مؤشر الانحدار الخطي 100 يوم أسفل مرة أخرى في L عندما يعبر السعر فوق 100 يوم الخطي مؤشر خروج الانحدار X عندما ينخفض ​​مؤشر الانحدار الخطي لمدة 100 يوم إلى أسفل الذهاب L لونغ عندما يتقاطع السعر فوق 100 يوم خروج خطي الانحدار X عندما يتحول المؤشر لمدة 100 يوم لأسفل اذهب L لونغ عندما يتحرك مؤشر الانحدار الخطي 300 يوم بعد تجاوز السعر فوق مؤشر خروج 100 يوم خروج X عندما ينخفض ​​مؤشر الانحدار الخطي 300 يوم. التباعد الهبوطي على مؤشر يحذر من انعكاس الاتجاه الرئيسي. هذا هو السؤال الأساسي على نماذج صندوق بوكس ​​جينكينز. كما أفهم، فإن نموذج ما هو في الأساس انحدار خطي لقيم السلاسل الزمنية Y ضد أخطاء الخطأ السابقة و. ه. أي أن الملاحظة Y تتراجع أولا مقابل قيمها السابقة Y. Y ثم واحد أو أكثر Y - القيم قبعة تستخدم كعبارات الخطأ لنموذج ما. ولكن كيف يتم حساب عبارات الخطأ في نموذج أريما (0، 0، 2) إذا تم استخدام نموذج ما بدون جزء الانحدار الذاتي وبالتالي لا توجد قيمة مقدره، كيف يمكن أن يكون هناك خطأ في السؤال أبر 7 12 12 في 12:48 ما نموذج تقدير: دعونا نفترض سلسلة مع 100 نقطة الوقت، ويقول هذا يتميز ما (1) نموذج مع أي اعتراض. ثم يتم إعطاء نموذج من قبل يتفاريبسيلونت-ثيتافاريبسيلون، رباعية t1،2، كدوتس، 100quad (1) لم يتم ملاحظة مصطلح الخطأ هنا. لذلك للحصول على هذا، صندوق وآخرون. تحليل السلاسل الزمنية: التنبؤ والتحكم (الطبعة الثالثة). صفحة 228. تشير إلى أن مصطلح الخطأ يتم حسابه بشكل متكرر من قبل، لذا فإن مصطلح الخطأ ل t1 هو، فاريبسيلون y ثيتافاريبسيلون الآن لا يمكننا حساب هذا دون معرفة قيمة ثيتا. لذلك للحصول على هذا، نحن بحاجة لحساب التقدير الأولي أو الأولي للنموذج، الرجوع إلى صندوق وآخرون. من الكتاب المذكور، القسم 6.3.2 الصفحة 202 أن، وقد تبين أن أول أوتوكوريلاتيونس q ما (q) عملية غير الصفر ويمكن أن تكون مكتوبة من حيث المعلمات من النموذج كما روكديسبلايستليفراك theta1theta theta2theta سدوتستيتا ثيتاق رباعية k1،2، كدوتس، q التعبير أعلاه forrho1، rho2cdots، روق من حيث ثيتا، ثيتا، كدوتس، ثيتاق، الإمدادات س المعادلات في q مجهول. ويمكن الحصول على تقديرات أولية للتيت عن طريق استبدال أرسي التقديرات لروك في المعادلة أعلاه لاحظ أن أرك هو الترابط الذاتي المقدرة. هناك المزيد من المناقشة في القسم 6.3 - التقديرات الأولية للمعلمات. يرجى قراءة على ذلك. الآن، على افتراض نحصل على التقدير الأولي theta0.5. ثم، فاريبسيلون ذ 0.5varepsilon الآن، مشكلة أخرى هي أننا لا نملك قيمة ل varepsilon0 لأن t يبدأ في 1، ولذا فإننا لا يمكن حساب varepsilon1. لحسن الحظ، هناك طريقتين الحصول على هذا، احتمال المشروط الاحتمال غير المشروط وفقا لصندوق وآخرون. القسم 7.1.3 صفحة 227. يمكن استبدال قيم varepsilon0 إلى الصفر كتقريب إذا كان n معتدلا أو كبيرا، فإن هذه الطريقة هي احتمال مشروطي. وبخلاف ذلك، يتم استخدام الاحتمال غير المشروط، حيث يتم الحصول على قيمة varepsilon0 بالتنبؤات الخلفية، بوكس ​​إت آل. يوصي هذا الأسلوب. اقرأ المزيد حول التنبؤات الخلفية في القسم 7.1.4 صفحة 231. بعد الحصول على التقديرات الأولية وقيمة varepsilon0، ثم أخيرا يمكننا المضي قدما في حساب عودية من الخطأ المدى. ثم المرحلة النهائية هي لتقدير المعلمة من نموذج (1)، وتذكر هذا ليس التقدير الأولي بعد الآن. في تقدير المعلمة ثيتا، يمكنني استخدام إجراء تقدير غير خطية، لا سيما خوارزمية ليفنبرغ-ماركاردت، لأن نماذج ما هي غير الخطية على معلمة لها. سلسلة زمنية هي سلسلة من الملاحظات من متغير عشوائي دورية. ومن الأمثلة على ذلك الطلب الشهري على المنتج، والتسجيل السنوي للطالب في إحدى أقسام الجامعة والتدفقات اليومية في النهر. تعتبر السلاسل الزمنية مهمة لبحوث العمليات لأنها غالبا ما تكون المحركات لنماذج القرار. ويتطلب نموذج الجرد تقديرات للطلبات المستقبلية، وجدول الدورات التدريبية ونموذج التوظيف لقسم الجامعة يتطلب تقديرات لتدفق الطلاب في المستقبل، ونموذج لتوفير التحذيرات للسكان في حوض النهر يتطلب تقديرات لتدفقات الأنهار في المستقبل القريب. يوفر تحليل السلاسل الزمنية أدوات لاختيار نموذج يصف السلاسل الزمنية واستخدام النموذج للتنبؤ بالأحداث المستقبلية. نمذجة السلاسل الزمنية هي مشكلة إحصائية لأن البيانات الملحوظة تستخدم في الإجراءات الحسابية لتقدير معاملات النموذج المفترض. تفترض النماذج أن الملاحظات تختلف عشوائيا حول القيمة المتوسطة الكامنة التي هي دالة للوقت. في هذه الصفحات نقصر الانتباه إلى استخدام بيانات السلاسل الزمنية التاريخية لتقدير نموذج معتمد على الوقت. والأساليب مناسبة للتنبؤ التلقائي القصير الأجل بالمعلومات التي كثيرا ما تستخدم حيث لا تتغير الأسباب الكامنة وراء تغير الوقت بشكل ملحوظ في الوقت المناسب. ومن الناحية العملية، يعدل المحللون البشريون التنبؤات المستمدة من هذه الأساليب فيما بعد، والتي تتضمن معلومات غير متاحة من البيانات التاريخية. هدفنا الأساسي في هذا القسم هو تقديم معادلات لأساليب التنبؤ الأربعة المستخدمة في إضافة التنبؤ: المتوسط ​​المتحرك، التماسك الأسي، الانحدار والتجانس الأسي المزدوج. وتسمى هذه الطرق تمهيد. وتشمل الطرق التي لم تؤخذ في الاعتبار التنبؤ النوعي، والانحدار المتعدد، وطرق الانحدار الذاتي (أريما). يجب على المهتمين بتغطية أوسع نطاقا زيارة موقع مبادئ التنبؤ أو قراءة أحد الكتب الممتازة العديدة حول هذا الموضوع. استخدمنا كتاب التنبؤ. بواسطة ماكريداكيس، ويلوريت و ماكجي، جون ويلي أمب سونس، 1983. لاستخدام مصنف إكسيل أمثلة، يجب أن يكون لديك وظيفة التنبيه الإضافية المثبتة. اختر الأمر ريلينك لإنشاء الارتباطات إلى الوظيفة الإضافية. تصف هذه الصفحة النماذج المستخدمة للتنبؤ البسيط والتدوين المستخدم للتحليل. وهذه الطريقة الأبسط للتنبؤ هي توقعات المتوسط ​​المتحرك. الطريقة ببساطة المتوسطات من الملاحظات م الماضية. ومن المفيد لسلاسل الوقت مع المتوسط ​​المتغير ببطء. هذه الطريقة تأخذ في الاعتبار الماضي كله في توقعاتها، ولكن يزن التجربة الأخيرة أكثر بكثير من أقل حداثة. الحسابات بسيطة لأنه فقط تقدير الفترة السابقة والبيانات الحالية تحديد التقدير الجديد. طريقة مفيدة لسلسلة زمنية مع المتوسط ​​المتغير ببطء. لا تستجيب طريقة المتوسط ​​المتحرك بشكل جيد لسلسلة زمنية تزيد أو تنخفض بمرور الوقت. نحن هنا تشمل مصطلح الاتجاه الخطي في النموذج. وتقترب طريقة الانحدار من النموذج عن طريق إنشاء معادلة خطية توفر المربعات الصغرى التي تناسب آخر ملاحظات m.