Time-series-analysis-moving-average-ppt

Time-series-analysis-moving-average-ppt

Moving-average-2-period
Online-trading-card-game-script
Pilihan-strategi-in-a-bull-market


Online-trading-india-terbaik Na-czym-polega-gra-na-forexie Pivot-line-trading-strategies Omni-trading-system com Moneycontrol-online-trading-game Apakah-forex-trading-legal-in-india-2012

Pengantar Analisis Time Series - PowerPoint PPT Presentasi Transkrip dan Presentasi Catatan Judul: Pengantar Analisis Seri Waktu 1 Pengenalan Analisis Seri Waktu 2 Analisis Regresi vs. Seri Waktu Dalam analisis regresi, kami memperkirakan model yang mencoba menjelaskan pergerakan dalam satu variabel dengan Menghubungkannya dengan satu set variabel penjelas Analisis deret waktu mencoba untuk mengidentifikasi sifat-sifat dari variabel deret waktu dan model penggunaan untuk memprediksi jalur masa depan dari variabel berdasarkan perilaku masa lalunya Contoh Bagaimana harga saham bergerak sepanjang waktu Fama (1965) mengklaim Bahwa mereka mengidentifikasi dengan proses random walk 3 Analisis Regresi vs Waktu Seri Analisis regresi berganda dengan data deret waktu juga dapat menyebabkan masalah regresi palsu Contoh Misalkan kita memperkirakan model berikut dengan data deret waktu Estimasi yang diperkirakan dapat berubah untuk memiliki R-sq tinggi meskipun tidak ada hubungan kausal yang mendasari Dua variabel itu mungkin saja Memiliki kecenderungan yang sama yang sama (bergerak bersama melalui waktu) 4 Model Seri Waktu Sederhana Model Random Walk Bagaimana kita bisa memodelkan perilaku data keuangan seperti harga saham, nilai tukar, harga komoditas Model sederhana untuk dimulai adalah model jalan acak Yang diberikan oleh Model ini mengatakan bahwa nilai variabel y saat ini bergantung pada Nilai variabel pada periode sebelumnya Sebuah istilah stochastic error, yang diasumsikan memiliki mean nol dan varians konstan 5 Model Seri Waktu Sederhana Model Random Walk Model apa ini Menyiratkan tentang perkiraan nilai masa depan variabel y Menurut model Oleh karena itu, nilai masa depan yang diharapkan dari variabel y diberikan bahwa nilai yang diharapkan dari istilah kesalahan adalah nol 6 Model Seri Waktu Sederhana Implikasi Model Jalan Instan Ramalan terbaik Nilai masa depan variabel y adalah nilai saat ini Jika variabel y mengikuti jalan acak, maka ia bisa bergerak ke segala arah tanpa kecenderungan untuk kembali ke nilai sekarang Jika kita menulis ulang Model random walk sebagai berikut, kita mengacu pada random walk dengan drift, yang berarti sebuah tren (ke atas atau ke bawah) 7 White Noise Process Misalkan variabel y dimodelkan sebagai berikut dimana t adalah variabel acak dengan mean nol, varians konstan dan Nol korelasi antara pengamatan berturut-turut Variabel ini mengikuti apa yang disebut proses white noise, yang menyiratkan bahwa kita tidak dapat meramalkan nilai masa depan dari variabel ini 8 Keterpaduan dalam Seri Waktu Dalam analisis deret waktu, kita mencoba untuk memprediksi jalur masa depan sebuah variabel berdasarkan informasi Pada perilaku masa lalunya, yang berarti bahwa variabel tersebut menunjukkan beberapa keteraturan Suatu cara yang berharga untuk mengidentifikasi keteraturan tersebut adalah melalui konsep stasioneritas Kami mengatakan bahwa variabel time series Yt bersifat stasioner jika variabel tersebut memiliki mean konstan pada semua titik waktu Variabel tersebut memiliki Varians konstan pada semua titik waktu Korelasi antara Yt dan Yt-k bergantung pada panjang lag (k) tapi tidak pada variabel 9 Stationarit lainnya. Y in Time Series Apa jenis variabel deret waktu yang menunjukkan perilaku ini Variabel yang kadang-kadang bergerak menjauh dari meannya (karena adanya kejutan acak), namun pada akhirnya kembali ke meannya (nilai mean reversion) Sebuah kejutan pada variabel arus Periode akan tercermin dalam nilai variabel di masa depan, namun dampaknya berkurang saat kita menjauh dari periode saat ini Contoh Variabel pengembalian saham Boeing menunjukkan sifat-sifat stasioneritas 10 kenaikan saham bulanan Boeings (1984-2003) 11 Stationarity in Time Series Variabel yang tidak memenuhi satu atau lebih sifat stasioneritas adalah variabel nonstasioner Apa implikasi nonstationarity terhadap perilaku variabel deret waktu Kejutan dalam variabel pada periode saat ini tidak pernah mati dan menyebabkan Penyimpangan permanen dalam variabel time path Menghitung mean dan varians dari variabel tersebut, kita melihat bahwa meannya tidak terdefinisi dan variasinya tidak terbatas Contohnya Indeks SP 500 (berlawanan dengan tingkat pengembalian indeks SP yang menunjukkan stasioneritas) 12 Indeks SP 500 Menunjukkan Nonstationarity 13 Pengembalian pada Keterwakilan Stasiun SP 500 14 Dampak Nonstationarity terhadap Analisis Regresi Dampak utama nonstationarity untuk analisis regresi adalah Regresi palsu Jika variabel dependen dan explanatory bersifat nonstasioner, kita akan mendapatkan statistik R-sq dan t-tinggi, yang menyiratkan bahwa model kita melakukan pekerjaan dengan baik untuk menjelaskan data Alasan sebenarnya dari model yang baik adalah bahwa variabel memiliki persamaan Tren Sebuah koreksi sederhana dari nonstationarity adalah untuk mengambil perbedaan variabel pertama (Yt Yt-1), yang menciptakan variabel stasioner 15 Pengujian untuk Nonstationarity Suatu cara yang umum untuk mendeteksi nonstationarity adalah melakukan uji Dickey-Fuller (unit root test) Uji perkiraan model berikut dan uji hipotesis satu sisi berikut 16 Pengujian untuk Nonstationarity Jika estimasi 1 secara signifikan kurang dari nol, maka kita akan Ect hipotesis nol bahwa ada nonstationarity (yang berarti bahwa variabel Y adalah stasioner) Catatan Nilai kritis dari t-statistik untuk uji Dickey-Fuller jauh lebih tinggi daripada pada tabel distribusi t Contoh Untuk n 120, kritis T statistik dari tabel mendekati 2.3, sedangkan nilai yang sesuai dari tabel Dickey-Fuller adalah 3,43 17 Karakterisasi Variabel Seri Waktu Fungsi Autokorelasi (ACF) ACF adalah alat yang sangat berguna karena memberikan deskripsi tentang proses dasar sebuah Variabel time series ACF memberi tahu kita berapa banyak korelasi yang ada antara titik-titik tetangga dari variabel deret waktu Yt The ACF lag k adalah koefisien korelasi antara Yt dan Yt-k pada semua pasangan di set data 18 Karakterisasi Variabel Waktu Seri Autokorelasi Function (ACF) Dalam prakteknya, kita menggunakan sampel ACF (berdasarkan sampel observasi kita dari variabel time series) untuk memperkirakan ACF dari proses yang menggambarkan S variabel Autokorelasi sampel dari variabel deret waktu dapat disajikan dalam grafik yang disebut correlogram Pemeriksaan correlogram memberikan informasi yang sangat berguna yang memungkinkan kita untuk memahami struktur deret waktu 19 Mencirikan Variabel Seri Waktu Fungsi Otokorelasi (ACC) Contoh Apakah ACF dari rangkaian stasioner menunjukkan pola tertentu yang dapat dideteksi dengan mempelajari correlogram Untuk rangkaian stasioner, autokorelasi antara dua titik waktu, t dan tk, menjadi lebih kecil seiring k meningkat Dengan kata lain, ACF jatuh Agak cepat sebagai k meningkat Untuk seri nonstasioner, ini biasanya tidak terjadi, karena ACF tetap besar karena k meningkat 20 Correlogram dan ACF dari SP Index Variable Perhatikan bahwa seiring dengan jumlah lags (k) yang meningkat, ACF menurun, namun Pada tingkat yang sangat lambat Ini adalah indikator variabel nonstasioner Bandingkan hasil ini dengan grafik tingkat Indeks SP yang ditunjukkan sebelumnya 21 Correlogram dan A CF Pengembalian pada Indeks SP Pemeriksaan correlogram dari variabel pengembalian pada indeks SP menunjukkan bahwa variabel ini menunjukkan stasioneritas ACF menurun sangat cepat, yang berarti bahwa ada korelasi yang sangat rendah antara pengamatan pada periode t dan tk sebagai k meningkat 22 Karakterisasi Variabel Seri Waktu Fungsi Autokorelasi (ACF) Untuk mengevaluasi kualitas informasi dari correlogram, kami menilai besaran autokorelasi sampel dengan membandingkannya dengan beberapa batasan Kami dapat menunjukkan bahwa autokorelasi sampel terdistribusi normal dengan standar deviasi 1 (N) 12 Dalam kasus ini, kita akan memperkirakan bahwa hanya 5 autokorelasi sampel yang berada di luar interval kepercayaan. 2 standar deviasi 23 Karakterisasi Variabel Seri Waktu Fungsi Autokorelasi (ACF) Mengingat bahwa correlogram menunjukkan nilai autokorelasi, nilai ini tidak dapat berada di luar interval. 1 Karena jumlah pengamatan deret waktu di atas 40-50, batas interval kepercayaan yang diberikan oleh standar deviasi menjadi lebih kecil. Dalam istilah praktis, jika autokorelasi sampel berada di luar interval kepercayaan yang diberikan oleh correlogram, maka autokorelasi sampelnya adalah Berbeda dari nol pada tingkat signifikansi yang sesuai 24 Korelasi dan Interval Keyakinan untuk Autokorelasi Sampel 25 Dari Sampel Data untuk Inferensi Tentang Seri Waktu Membangkitkan Model Sampel Contoh Data Autokorelasi Model Autokorelasi Penduduk Membangkitkan Model 26 Model Seri Waktu Linear Dalam analisis deret waktu, tujuannya adalah untuk Mengembangkan sebuah model yang memberikan perkiraan yang cukup dekat dari proses yang mendasari yang menghasilkan data deret waktu Model ini kemudian dapat digunakan untuk memprediksi nilai masa depan dari variabel deret waktu Kerangka kerja yang berpengaruh untuk analisis ini adalah penggunaan kelas model yang dikenal sebagai Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model dev Model Autoregresif (AR) Dalam model AR, variabel dependen adalah fungsi dari nilai masa lalunya Model AR sederhana adalah Ini adalah contoh model autoregresif dari orde 1 atau AR (1 ) Model Secara umum, model autoregresif dari model p or or (p) akan mencakup p lags dari variabel dependen sebagai variabel penjelas 28 Model Autoregressive (AR) Mungkinkah menyimpulkan bahwa deret waktu mengikuti model AR (p) Dengan melihat contoh correlogram Misalkan seri mengikuti model AR (1) Model ACF dari AR (1) dimulai dengan nilai 1 dan kemudian menurun secara eksponensial Implikasi dari fakta ini adalah bahwa nilai arus deret waktu Variabel tergantung pada semua nilai masa lalu, walaupun besarnya ketergantungan ini menurun seiring waktu, PowerShow adalah situs berbagi presentasi yang terkemuka. Apakah aplikasi Anda adalah bisnis, bagaimana, pendidikan, kedokteran, sekolah, gereja, penjualan, pemasaran, pelatihan online atau hanya untuk bersenang-senang, PowerShow adalah sumber yang bagus. Dan, yang terbaik, sebagian besar fitur kerennya gratis dan mudah digunakan. Anda dapat menggunakan PowerShow untuk menemukan dan mendownload contoh presentasi PowerPoint secara online di hampir semua topik yang dapat Anda bayangkan sehingga Anda dapat belajar memperbaiki slide dan presentasi Anda secara gratis. Atau gunakan untuk mencari dan mendownload presentasi ppt PowerPoint dengan kualitas tinggi dengan slide bergambar atau animasi yang akan mengajarkan Anda cara melakukan sesuatu yang baru, juga gratis. Atau gunakan untuk mengunggah slide PowerPoint Anda sendiri sehingga Anda dapat membaginya dengan guru, kelas, siswa, bos, karyawan, pelanggan, calon investor atau dunia Anda. Atau gunakan untuk membuat slideshow foto yang benar-benar keren - dengan transisi 2D dan 3D, animasi, dan pilihan musik Anda - yang dapat Anda bagikan dengan teman Facebook atau lingkaran Google Anda. Semuanya gratis juga Dengan sedikit biaya, Anda bisa mendapatkan privasi online terbaik di industri atau mempromosikan presentasi dan slide Anda secara terbuka dengan peringkat teratas. Tapi selain itu yang gratis. Baik bahkan mengubah presentasi dan tampilan slide Anda ke dalam format Flash universal dengan semua kemuliaan multimedia aslinya, termasuk animasi, efek transisi 2D dan 3D, musik tertanam atau audio lainnya, atau bahkan video yang disematkan di slide. Semua gratis Sebagian besar presentasi dan tayangan slide di PowerShow bebas untuk dilihat, bahkan banyak yang bebas untuk diunduh. (Anda dapat memilih apakah mengizinkan orang mengunduh presentasi PowerPoint asli dan tayangan slide foto Anda dengan biaya atau gratis atau tidak sama sekali). Check out PowerShow hari ini - GRATIS. Benar-benar sesuatu untuk semua orang presentasi secara gratis. Atau gunakan untuk mencari dan mendownload presentasi ppt PowerPoint dengan kualitas tinggi dengan slide bergambar atau animasi yang akan mengajarkan Anda cara melakukan sesuatu yang baru, juga gratis. Atau gunakan untuk mengunggah slide PowerPoint Anda sendiri sehingga Anda dapat membaginya dengan guru, kelas, siswa, bos, karyawan, pelanggan, calon investor atau dunia Anda. Atau gunakan untuk membuat slideshow foto yang benar-benar keren - dengan transisi 2D dan 3D, animasi, dan pilihan musik Anda - yang dapat Anda bagikan dengan teman Facebook atau lingkaran Google Anda. Semuanya gratis juga Dengan sedikit biaya, Anda bisa mendapatkan privasi online terbaik di industri atau mempromosikan presentasi dan slide Anda secara terbuka dengan peringkat teratas. Tapi selain itu yang gratis. Baik bahkan mengubah presentasi dan tampilan slide Anda ke dalam format Flash universal dengan semua kemuliaan multimedia aslinya, termasuk animasi, efek transisi 2D dan 3D, musik tertanam atau audio lainnya, atau bahkan video yang disematkan di slide. Semua gratis Sebagian besar presentasi dan tayangan slide di PowerShow bebas untuk dilihat, bahkan banyak yang bebas untuk diunduh. (Anda dapat memilih apakah mengizinkan orang mengunduh presentasi PowerPoint asli dan tayangan slide foto Anda dengan biaya atau gratis atau tidak sama sekali). Check out PowerShow hari ini - GRATIS. Ada yang benar-benar sesuatu untuk semua orangTime series - PowerPoint PPT Presentasi Transkrip dan Presenter Catatan 1 Seri waktu 2 (Tidak Transkrip) 3 Karakteristik Pengamatan non-independen (struktur korelasi) Variasi sistematis dalam satu tahun (efek musiman) Tingkat kenaikan atau penurunan jangka panjang ( Trend) Variasi tidak beraturan dengan skala kecil (noise) 4 Dimana deret waktu dapat ditemukan Indikator ekonomi Angka penjualan, statistik ketenagakerjaan, indeks pasar saham, presipitasi data Meteorologi, suhu, Konsentrasi pemantauan nutrisi dan polutan lingkungan di udara, sungai, cekungan laut , 5 Analisis seri waktu Tujuan Memperkirakan berbagai bagian dari deret waktu untuk memahami pola historis hakim pada status saat ini membuat prakiraan pembangunan masa depan 6 Metodologi 7 Regresi seri waktu Biarkan nilai (Observed) dari deret waktu pada titik waktu t Dan asumsikan setahun dibagi menjadi model L regression musim (dengan tren linier) yt 0 1tj sj xj, tt dimana xj, t1 jika yt termasuk dalam season j dan 0 jika tidak, j1,, L-1 dan t diasumsikan memiliki mean nol dan varians konstan (2) 8 Parameter 0. 1. s1. S, L-1 diestimasi dengan metode Ordinary Least Squares (b0, b1, bs1 bs, L-1) argmin (yt (0 1tj sj xj, t) 2 Keuntungan Metode sederhana dan kuat Mudah ditafsirkan komponen Inferensi normal (conf Interval, pengujian hipotesis) langsung berlaku Kerugian Komponen tetap dalam model (fungsi tren matematis dan komponen musiman konstan) Tidak ada pertimbangan untuk korelasi antara pengamatan 9 Contoh Angka penjualan jan-98 20.33 jan-99 23.58 jan-00 26.09 jan-01 28.4 3 feb -98 20.96 feb-99 24.61 feb-00 26.66 feb-01 29.92 mar-98 23.06 mar-99 27.28 mar-00 29.61 mar-01 33.44 apr-98 24.48 apr-99 27.69 apr-00 32.12 apr-0 1 34.56 Maj-98 25.47 maj-99 29.99 maj-00 34.01 maj -01 34.22 jun-98 28.81 jun-99 30.87 jun-00 32.98 j un-01 38.91 jul-98 30.32 jul-99 32.09 jul-00 36.38 jul-01 41.31 aug -98 29.56 aug-99 34.53 aug-00 35. 90 aug-01 38.89 sep-98 30.01 sep-99 30.85 sep-00 3 6.42 sep-01 40.90 okt-98 26.78 okt-99 30.24 okt-00 34.04 okt-01 38.27 Nov-98 23.75 nov-99 27.86 nov- 00 31.29 nov-01 32.0 2 dec-98 24.06 dec-99 24.67 de c-00 28.50 dec-01 29.78 10 Membangun indikator musiman x1, x2. X12 Januari (1998-2001) x1 1, x2 0, x3 0,, x12 0 Februari (1998-2001) x1 0, x2 1, x3 0. x12 0 dll Desember (1998-2001) x1 0, x2 0, X3 0. x12 1 Gunakan 11 indikator, mis X1 x11 pada model regresi 11 (No Transcript) 12 Analisis Regresi penjualan terhadap waktu, x1,. Persamaan regresi adalah penjualan 18,9 0,263 kali 0,750 x1 1,42 x2 3,96 x3 5,07 x4,01 x5 7,72 x6 9,59 x7 9,02 x8 8,58 x9 6,11 x10 2,24 x11 Prediktor Coef SE Coef TP Konstan 18,8583 0,6467 29,16 0,000 waktu 0,26314 0,01169 22,51 0,000 x1 0,7495 0,7791 0,96 0,343 X2 1.4164 0.7772 1.82 0.077 x3 3.9632 0.7756 5.11 0.000 x4 5.0651 0.7741 6.54 0.000 x5 6.0120 0.7728 7.78 0.000 x6 7.7188 0.7716 10.00 0.000 x7 9.5882 0.7706 12.44 0.000 x8 9.0201 0.7698 11.72 0.000 x9 8.5819 0.7692 11.16 0.000 x10 6.1063 0.7688 7.94 0.000 x11 2.2406 0.7685 2.92 0.006 S 1.087 R-Sq 96.6 R-Sq (adj) 95.5 13 Analisis Sumber Variansi DF SS MS FP Regresi 12 1179.818 98.318 83.26 0.000 Kesalahan Residual 35 41.331 1.181 Jumlah 47 1221.150 Sumber DF Seq SS waktu 1 683.542 x1 1 79.515 x2 1 72.040 x3 1 16.541 x4 1 4.873 x5 1 0.204 x6 1 10.320 x7 1 63.284 x8 1 72.664 x9 1 100.570 x10 1 66.226 x11 1 10.039 14 Pengamatan yang tidak biasa Obs time sales Fit SE Fit Residual St Resid 12 12.0 24.060 22.016 0.583 2.044 2.23R 21 21.0 3 0.850 32.966 0.548 -2.116 -2.25RR menunjukkan pengamatan dengan nilai Prediksi Residensial standar yang besar untuk Observasi Baru New Obs Fit SE Fit 95.0 CI 95.0 PI 1 32.502 0.647 (31.189, 33.815) (29.934, 35.069) Nilai Prediktor untuk Pengamatan Baru Obs time x1 x2 x3 x4 x5 x6 1 49.0 1.00 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 New Obs x7 x8 x9 x10 x11 1 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 15 Bagaimana dengan korelasi serial pada data 16 Nilai korelasi serial positif mengikuti pola yang halus Relatif korelasi serial Nilai menunjukkan Pola berduri Cara mendapatkannya Gunakan residu. Halus atau berduri 18 Uji Durbin Watson pada residu Aturan jempol Jika d lt 1 atau d gt 3, kesimpulannya adalah residu (dan data asli (berkorelasi) Gunakan bentuk gambar (halus atau berduri) ke Memutuskan apakah positif atau negatif) (Aturan yang lebih teliti untuk perbandingan dan keputusan tentang korelasi positif atau negatif ada.) 19 Statistik Durbin-Watson 2.05 (Datang dalam Keluaran) Nilai gt 1 dan lt 3. Tidak ada korelasi serial yang signifikan dalam residu 20 Dekomposisi klasik Metode Dekomposisi Menganalisis rangkaian waktu yang teramati pada komponennya yang berbeda Bagian tren (TR) Bagian musiman (SN) Bagian siklis (CL) Bagian tidak beraturan (IR) Bagian siklus State of market dalam rangkaian waktu ekonomi Dalam seri lingkungan, biasanya bersama dengan TR 21 Model multiplikasi ytTRtSNt CLt IRT Cocok untuk indikator ekonomi Tingkat hadir dalam TRt atau TCt (TRCL) t SNt. IRt (dan CLt) bekerja sebagai indeks Variasi musiman meningkat dengan tingkat yt 22 Model tambahan ytTRtSN T CLT IRT Lebih cocok untuk data lingkungan Membutuhkan variasi musiman konstan SNt. IRt (dan CLt) bervariasi sekitar 0 23 Contoh 1 Data penjualan 24 Contoh 2 25 Estimasi komponen, skema kerja Penyesuaian musimanMetodeisasiisasi SNt biasanya memiliki variasi variasi terbesar di antara komponen. Seri waktu dihitung dengan menghitung rata-rata Bergerak terpusat dan tertimbang di mana LNG musim dalam setahun (L2 untuk data tahun, 4 untuk data rata-rata 12 fr data bulanan) 26 Mt menjadi perkiraan kasar (TRCL) t. Komponen musiman yang kasar diperoleh oleh ytMt dalam model multiplikatif yt Mt dalam model aditif Nilai rata-rata komponen musiman kasar dihitung untuk musim eacj secara terpisah. L berarti L berarti disesuaikan dengan rata-rata 1 (yaitu jumlah mereka sama dengan L) dalam model perkalian. Miliki rata-rata 0 (yaitu jumlah mereka sama dengan nol) dalam model tambahan. Perkiraan akhir komponen musiman diatur ke alat yang disesuaikan ini dan dilambangkan 27 Rangkaian waktu sekarang didelegasikan dengan menggunakan model perkalian dalam model tambahan yang merupakan salah satu dari yang mana yang mewakili musim. 28 2. Nilai musiman disesuaikan untuk memperkirakan komponen tren dan sesekali komponen siklis. Jika tidak ada komponen siklis hadir Terapkan regresi linier sederhana pada nilai musiman yang disesuaikan Estimasi trt komponen tren linier atau kuadratik. Residu dari kecocokan regresi merupakan perkiraan, irt dari komponen tidak beraturan Jika komponen siklis hadir, tren Perkirakan dan komponen siklis secara keseluruhan (jangan dibelahinya) olehnya yaitu A Moving Average yang tidak tertimbang dengan panjang 2m1 yang disebarkan pada penyesuaian musiman Nilai 29 Nilai umum untuk pilihan 2m1 3, 5, 7, 9, 11, 13 Pilihan m didasarkan pada sifat estimasi akhir IRt yang dihitung seperti pada model perkalian dalam model aditif m dipilih sehingga untuk meminimalkan serial Korelasi dan varians dari irt. 2m1 disebut (jumlah) titik Moving Average. 30 Contoh, cont Data penjualan rumah Minitab dapat digunakan untuk dekomposisi oleh seri StatTimeDekomposisi Val av modelltyp Pilihan untuk memilih antara dua model 31 (No Transcript) 32 Data Dekomposisi Seri Waktu Terjual Panjang 47,0000 NMissing 0 Persamaan Garis Tren Yt 5.77613 4 , Indeks Periode Indeks Rata-rata 30E-02t 1 -4,09028 2 -4,13194 3 0,909722 4 -1,09028 5 3,70139 6 0,618056 7 4,70139 8 4,70139 9 -1,96528 10 0 , 118056 11 -1,29861 12 -2,17361 Akurasi Model MAPE 16,4122 MAD 0,9025 MSD 1,6902 33 (Tidak Transkrip) 34 (Tidak Transkrip) 35 (Tidak Transkrip) 36 Data yang telah diminum telah disimpan dalam Kolom dengan kepala DESE1. Moving Averages pada kolom ini dapat dihitung oleh seri StatTimeMoving average Pilihan 2m1 37 MSD harus dijaga sekecil mungkin 38 Dengan menyimpan residu dari moving averages kita dapat menghitung korelasi MSD dan serial untuk setiap pilihan 2m1. Rata-rata pergerakan 7 poin atau 9 poin tampaknya paling masuk akal. 39 Korelasi serial dihitung dengan menggunakan StatTime seriesLag dan statistik StatBasic lebih lanjutCorrelation Atau secara manual di jendela Sesi MTB gt lag RESI4 c50 MTB gt corr RESI4 c50 40 Analisis dengan model multiplicative 41 Data Series Time Decomposition Sold Length 47,0000 NMissing 0 Persamaan Garis Tren Yt 5 , 77613 4.30E-02t Indeks Waktu Musim Indeks 1 0,425997 2 0,425278 3 1,14238 4 0,856404 5 1,52471 6 1,10138 7 1,65646 8 1,65053 9 0,670985 10 1, 02048 11 0,825072 12 0,700325 Akurasi Model MAPE 16,8643 MAD 0,9057 MSD 1,6388 42 aditif 43 aditif aditif 44 Dekomposisi klasik, ringkasan Model perkalian Model aditif 45 Deseasonalisation Perkirakan komponen trendcyclical oleh moving average yang berpusat di mana L Adalah jumlah musim (misalnya 12, 4, 2) 46 Menyaring komponen musiman dan kesalahan (tidak beraturan) Model multiplikatif - Model tambahan 47 Hitung rata-rata bulanan Model multiplikasi Model aditif untuk musim m1,, L 48 Menormalisasi cara monctly Multiplicative Model Model aditif 49 Model aduivalen Multiplicative Model aditif dimana snt snm untuk bulan berjalan m 50 Fungsi tren cepat, detrend (deaseasonalised) data Model multiplikatif Model aditif 51 Perkiraan komponen siklus dan terpisah dari komponen kesalahan Model multiplikatif Model aditifPowerShow adalah presentasi terdepan dari situs berbagi. Apakah aplikasi Anda adalah bisnis, bagaimana, pendidikan, kedokteran, sekolah, gereja, penjualan, pemasaran, pelatihan online atau hanya untuk bersenang-senang, PowerShow adalah sumber yang bagus. Dan, yang terbaik, sebagian besar fitur kerennya gratis dan mudah digunakan. Anda dapat menggunakan PowerShow untuk menemukan dan mendownload contoh presentasi PowerPoint secara online di hampir semua topik yang dapat Anda bayangkan sehingga Anda dapat belajar memperbaiki slide dan presentasi Anda secara gratis. Atau gunakan untuk mencari dan mendownload presentasi ppt PowerPoint dengan kualitas tinggi dengan slide bergambar atau animasi yang akan mengajarkan Anda cara melakukan sesuatu yang baru, juga gratis. Atau gunakan untuk mengunggah slide PowerPoint Anda sendiri sehingga Anda dapat membaginya dengan guru, kelas, siswa, bos, karyawan, pelanggan, calon investor atau dunia Anda. Atau gunakan untuk membuat slideshow foto yang benar-benar keren - dengan transisi 2D dan 3D, animasi, dan pilihan musik Anda - yang dapat Anda bagikan dengan teman Facebook atau lingkaran Google Anda. Semuanya gratis juga Dengan sedikit biaya, Anda bisa mendapatkan privasi online terbaik di industri atau mempromosikan presentasi dan slide Anda secara terbuka dengan peringkat teratas. Tapi selain itu yang gratis. Baik bahkan mengubah presentasi dan tampilan slide Anda ke dalam format Flash universal dengan semua kemuliaan multimedia aslinya, termasuk animasi, efek transisi 2D dan 3D, musik tertanam atau audio lainnya, atau bahkan video yang disematkan di slide. Semua gratis Sebagian besar presentasi dan tayangan slide di PowerShow bebas untuk dilihat, bahkan banyak yang bebas untuk diunduh. (Anda dapat memilih apakah mengizinkan orang mengunduh presentasi PowerPoint asli dan tayangan slide foto Anda dengan biaya atau gratis atau tidak sama sekali). Check out PowerShow hari ini - GRATIS. Benar-benar sesuatu untuk semua orang presentasi secara gratis. Atau gunakan untuk mencari dan mendownload presentasi ppt PowerPoint dengan kualitas tinggi dengan slide bergambar atau animasi yang akan mengajarkan Anda cara melakukan sesuatu yang baru, juga gratis. Atau gunakan untuk mengunggah slide PowerPoint Anda sendiri sehingga Anda dapat membaginya dengan guru, kelas, siswa, bos, karyawan, pelanggan, calon investor atau dunia Anda. Atau gunakan untuk membuat slideshow foto yang benar-benar keren - dengan transisi 2D dan 3D, animasi, dan pilihan musik Anda - yang dapat Anda bagikan dengan teman Facebook atau lingkaran Google Anda. Semuanya gratis juga Dengan sedikit biaya, Anda bisa mendapatkan privasi online terbaik di industri atau mempromosikan presentasi dan slide Anda secara terbuka dengan peringkat teratas. Tapi selain itu yang gratis. Baik bahkan mengubah presentasi dan tampilan slide Anda ke dalam format Flash universal dengan semua kemuliaan multimedia aslinya, termasuk animasi, efek transisi 2D dan 3D, musik tertanam atau audio lainnya, atau bahkan video yang disematkan di slide. Semua gratis Sebagian besar presentasi dan tayangan slide di PowerShow bebas untuk dilihat, bahkan banyak yang bebas untuk diunduh. (Anda dapat memilih apakah mengizinkan orang mengunduh presentasi PowerPoint asli dan tayangan slide foto Anda dengan biaya atau gratis atau tidak sama sekali). Check out PowerShow hari ini - GRATIS. Benar-benar sesuatu untuk semua orangSlideshare menggunakan cookies untuk meningkatkan fungsionalitas dan kinerja, dan memberi Anda iklan yang relevan. Jika Anda terus browsing situs, Anda setuju dengan penggunaan cookies di situs ini. Lihat Perjanjian Pengguna dan Kebijakan Privasi kami. Slideshare menggunakan cookies untuk meningkatkan fungsionalitas dan kinerja, dan memberi Anda iklan yang relevan. Jika Anda terus browsing situs, Anda setuju dengan penggunaan cookies di situs ini. Lihat Kebijakan Privasi dan Perjanjian Pengguna kami untuk rinciannya. Jelajahi semua topik favorit Anda di aplikasi SlideShare Dapatkan aplikasi SlideShare untuk Simpan untuk Nanti bahkan secara offline Terus ke situs mobile Upload Masuk Signup Ketuk dua kali untuk memperkecil Time Series Share this slideShare LinkedIn Corporation copy 2017
Mf-global-forex-trading
Cara-untuk-bermain-opsi saham-apel