Gleitende Durchschnittliche Regression

Entschuldigen Sie mich für die Frage, Im Lesen Prognose: Grundsätze und Praxis von Rob J Hyndman. Im stecken auf diesem Kapitel: otexts. orgfpp84 die kurz erklärt, wie ein gleitender Durchschnitt funktioniert. Der Grund ist, dass ich havent verstanden, wie die e mit k in 1. q (Blick auf die Formel auf den Link oben) berechnet werden. Ich möchte eine einfache lineare Regression mit minimalen Quadraten auf die Fehler zwischen den Prognosen und den realen Werten anzuwenden, aber ich war nicht in der Lage zu verstehen, was ist der Wert, um diese Fehler zuzuordnen. Wie kann ich handeln, um sie zu erhalten Vielen Dank im Voraus Die Fehlerbedingungen für den MA-Teil eines ARIMA-Modells werden in der Regel als Teil der Schätzroutine produziert - und sind gleich der Differenz zwischen dem beobachteten Wert und dem angepassten Wert. Das bedeutet a) Sie können keine einfache lineare Regression verwenden, um Ihr Modell zu schätzen - die Werte der Fehlerterme hängen von den Koeffizienten Ihres Modells ab, sodass Sie die Fehlerterme nicht in eine Regression einschließen können, um diese Koeffizienten zu erzeugen. B) Wenn Sie ein Modell verwenden, das auf einem Datensatz erstellt wird, um Prognosen für einen anderen Datensatz zu erhalten - mit einer Methode, die mit den einstufigen Prognosen vergleichbar ist, die Professor Hyndman auf seinem Blog hier beschreibt, ist dies wahrscheinlich der einfachste Weg. C) wenn Sie die Werte generieren wollen, um die Mathematik von dem, was los ist zu generieren - es ist in der Regel ziemlich einfach, Dinge in einer Tabelle einrichten. Berechnen Sie Ihre Prognose für Periode eins. Subtrahieren Sie die Prognose von dem realen Wert für diesen Zeitraum, um den Fehler für Periode 1 zu generieren. Verwenden Sie diesen Fehler für Periode 1 (zusammen mit anderen relevanten Daten), um die Prognose für Zeitraum zwei zu berechnen - und so weiter. Wenn Sie Ihre Tabellenkalkulation richtig einrichten - dies kann einfach das Erstellen der entsprechenden Formeln einmal, dann kopieren sie eine Spalte, um Ihre Werte zu erhalten. In jedem Fall ist es wahrscheinlich besser, zu vergleichen, Ihre Prognosen auf Ihre Vorhersagen über etwas wie die Mean Absolute Scaled Error, oder eine andere Technik, die evauliert, wie nah Ihre Modell-Projektionen auf die tatsächlichen Werte in den Daten zu sehen sind. Eine einfache lineare Regression der reellen Werte auf den Projektionen ist nicht eine große Weise, dies zu tun - es gibt Ihnen einen Vergleichswert, aber nicht zwischen Ihrer Projektion und dem Wert, sondern eine lineare Transformation Ihrer Funktion und des Wertes. Wenn Sie die lineare Regression durchführen und einen Abweichungskoeffizienten erhalten, der nicht gleich (oder zumindest nahe) bis null ist oder ein Steigungskoeffizient, der nicht gleich (oder zumindest nahe) zu einem ist, ist dies ein Zeichen von Ein wesentliches Problem mit Ihrem Modell, egal wie gut die Güte der Anpassungsstatistiken sind aus der Regression beantwortet Nov 6 14 at 23: 14Linear Regression Indicator Die lineare Regression Indicator wird für Trend-Erkennung und Trend folgen in ähnlicher Weise wie gleitende Durchschnitte verwendet. Das Kennzeichen darf nicht mit linearen Regressionslinien verwechselt werden, bei denen es sich um gerade Linien handelt, die an eine Reihe von Datenpunkten angepasst sind. Der lineare Regressionsindikator zeichnet die Endpunkte einer ganzen Reihe linearer Regressionslinien auf, die an aufeinanderfolgenden Tagen gezeichnet wurden. Der Vorteil der linearen Regression Indicator über einen normalen gleitenden Durchschnitt ist, dass es weniger Verzögerung als der gleitende Durchschnitt hat, reagiert schneller auf Richtungsänderungen. Der Nachteil ist, dass es anfälliger für whipsaws ist. Der Linear Regression Indicator ist nur für den Handel mit starken Trends geeignet. Signale werden ähnlich wie gleitende Mittelwerte genommen. Verwenden Sie die Richtung des Linear Regression Indicators, um Trades mit einem längerfristigen Indikator als Filter einzugeben und zu beenden. Gehen Sie lange, wenn die Linear Regression Indicator auftaucht oder beenden Sie einen kurzen Handel. Gehen Sie kurz (oder verlassen einen langen Handel), wenn die Linear Regression Indicator ausgeschaltet wird. Eine Variation des obigen ist es, Trades einzugeben, wenn der Kurs die Linear Regression Indicator überschreitet, aber trotzdem beenden, wenn die Linear Regression Indicator ausgeschaltet wird. Maus über Diagrammbeschriftungen, um Handelssignale anzuzeigen. Gehen Sie lange L, wenn der Kurs über dem 100-Tage-Linear-Regressions-Indikator kreuzt, während der 300-Tage-Anstieg ansteigt. Exit X, wenn die 100-tägige Linear Regression Indicator ausfällt Gehen Sie bei L erneut, wenn der Kurs über dem 100-Tage Linear Regression Indicator Exit geht X, wenn die 100-Tage-Linear-Regression-Anzeige nachlässt Go long L, wenn der Kurs über 100 Tage hinausgeht Lineare Regression Beenden X, wenn die 100-Tage-Anzeige ausfällt Gehen Sie lange L, wenn die 300-tägige Linear-Regressionsanzeige nach dem oben gekreuzten Preis auftaucht Den 100-Tage-Indikator Exit X, wenn die 300-Tage-Linear Regression Indicator ausgeschaltet wird. Bearish Divergenz auf dem Indikator warnt vor einer großen Trendumkehr. Verbinden Sie unsere Mailing List Lesen Sie Colin Twiggsrsquo Trading Diary Newsletter, bietet grundlegende Analyse der Wirtschaft und technische Analyse der wichtigsten Marktindizes, Gold, Rohöl und forex. Smoothing Daten entfernt zufällige Variation und zeigt Trends und zyklische Komponenten Inhärent in der Erhebung der Daten Im Laufe der Zeit ist eine Form der zufälligen Variation. Es gibt Methoden zur Verringerung der Annullierung der Wirkung aufgrund zufälliger Variation. Eine häufig verwendete Technik in der Industrie ist Glättung. Diese Technik zeigt, wenn sie richtig angewendet wird, deutlicher den zugrunde liegenden Trend, saisonale und zyklische Komponenten. Es gibt zwei verschiedene Gruppen von Glättungsmethoden Mittelungsmethoden Exponentielle Glättungsmethoden Mittelwertbildung ist der einfachste Weg, um Daten zu glätten Wir werden zunächst einige Mittelungsmethoden untersuchen, z. B. den einfachen Mittelwert aller vergangenen Daten. Ein Manager eines Lagers möchte wissen, wie viel ein typischer Lieferant in 1000-Dollar-Einheiten liefert. Heshe nimmt eine Stichprobe von 12 Lieferanten, die zufällig die folgenden Ergebnisse erhalten: Der berechnete Mittelwert oder Mittelwert der Daten 10. Der Manager entscheidet, diese als Schätzung der Ausgaben eines typischen Lieferanten zu verwenden. Ist dies eine gute oder schlechte Schätzung Mittel quadratischen Fehler ist ein Weg, um zu beurteilen, wie gut ein Modell ist Wir berechnen die mittlere quadratische Fehler. Der Fehler true Betrag verbraucht minus die geschätzte Menge. Der Fehler quadriert ist der Fehler oben, quadriert. Die SSE ist die Summe der quadratischen Fehler. Die MSE ist der Mittelwert der quadratischen Fehler. MSE Ergebnisse zum Beispiel Die Ergebnisse sind: Fehler und quadratische Fehler Die Schätzung 10 Die Frage stellt sich: Können wir das Mittel verwenden, um Einkommen zu prognostizieren, wenn wir einen Trend vermuten Ein Blick auf die Grafik unten zeigt deutlich, dass wir dies nicht tun sollten. Durchschnittliche Gewichtungen alle früheren Beobachtungen gleich In Zusammenfassung, wir sagen, dass die einfache Mittelwert oder Mittelwert aller früheren Beobachtungen ist nur eine nützliche Schätzung für die Prognose, wenn es keine Trends. Wenn es Trends, verwenden Sie verschiedene Schätzungen, die den Trend berücksichtigen. Der Durchschnitt wiegt alle früheren Beobachtungen gleichermaßen. Zum Beispiel ist der Durchschnitt der Werte 3, 4, 5 4. Wir wissen natürlich, dass ein Durchschnitt berechnet wird, indem alle Werte addiert werden und die Summe durch die Anzahl der Werte dividiert wird. Ein anderer Weg, den Durchschnitt zu berechnen, besteht darin, daß jeder Wert durch die Anzahl von Werten geteilt wird, oder 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. Der Multiplikator 13 wird als Gewicht bezeichnet. Allgemein: bar frac sum links (frac rechts) x1 links (frac rechts) x2,. ,, Links (frac rechts) xn. Die (links (frac rechts)) sind die Gewichte und summieren sich natürlich auf 1.