Modèle De Prévision Moyenne Pondérée Mobile

Net. sourceforge. openforecast. models Classe WeightedMovingAverageModel Un modèle de prévision de la moyenne mobile pondérée est basé sur une série temporelle artificiellement construite dans laquelle la valeur pour une période de temps donnée est remplacée par la moyenne pondérée de cette valeur et les valeurs pour un certain nombre de temps précédent Périodes. Comme vous l'avez peut-être deviné à partir de la description, ce modèle convient le mieux aux données de séries temporelles, c'est-à-dire aux données qui changent au fil du temps. Puisque la valeur de prévision pour une période donnée est une moyenne pondérée des périodes précédentes, alors la prévision apparaîtra toujours à la traîne derrière des augmentations ou des diminutions dans les valeurs observées (dépendantes). Par exemple, si une série de données a une tendance à la hausse notable, une prévision moyenne mobile pondérée fournira généralement une sous-estimation des valeurs de la variable dépendante. Le modèle de moyenne mobile pondérée, comme le modèle de la moyenne mobile, présente un avantage par rapport aux autres modèles de prévision en ce sens qu'il lisse les pics et les creux (ou les vallées) dans un ensemble d'observations. Cependant, comme le modèle de la moyenne mobile, il a aussi plusieurs inconvénients. En particulier, ce modèle ne produit pas d'équation réelle. Par conséquent, il n'est pas tout ce qui est utile comme moyen de prévision à moyen terme. Il ne peut être utilisé de manière fiable que pour prévoir quelques périodes dans le futur. Depuis: 0.4 Auteur: Steven R. Gould Champs hérités de la classe net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel WeightedMovingAverageModel () Construit un nouveau modèle de prévision de moyenne mobile pondérée. WeightedMovingAverageModel (double poids) Construit un nouveau modèle de prévision de la moyenne mobile pondérée, en utilisant les poids spécifiés. Forecast (double timeValue) Renvoie la valeur de prévision de la variable dépendante pour la valeur donnée de la variable temporelle indépendante. GetForecastType () Renvoie un nom d'un ou deux mots de ce type de modèle de prévision. GetNumberOfPeriods () Renvoie le nombre actuel de périodes utilisées dans ce modèle. GetNumberOfPredictors () Renvoie le nombre de prédicteurs utilisés par le modèle sous-jacent. SetWeights (double poids) Définit les pondérations utilisées par ce modèle de prévision moyenne mobile pondérée pour les poids donnés. ToString () Cela doit être remplacé pour fournir une description textuelle du modèle de prévision actuel incluant, si possible, tous les paramètres dérivés utilisés. Méthodes héritées de la classe net. sourceforge. openforecast. models. AbstractTimeBasedModel WeightedMovingAverageModel Construit un nouveau modèle de prévision de la moyenne mobile pondérée, en utilisant les pondérations spécifiées. Pour qu'un modèle valide soit construit, vous devez appeler init et passer dans un ensemble de données contenant une série de points de données avec la variable de temps initialisée pour identifier la variable indépendante. La taille du tableau des poids est utilisée pour déterminer le nombre d'observations à utiliser pour calculer la moyenne mobile pondérée. De plus, la période la plus récente recevra le poids défini par le premier élément du tableau, c'est-à-dire poids. La taille du tableau de pondération est également utilisée pour déterminer la quantité de périodes futures qui peuvent être effectivement prévues. Avec une moyenne mobile pondérée de 50 jours, nous ne pouvons raisonnablement - avec un degré de précision - prévoir plus de 50 jours au-delà de la dernière période pour laquelle des données sont disponibles. Même les prévisions à la fin de cette fourchette ne sont probablement pas fiables. Note sur les poids En général, les poids passés à ce constructeur doivent s'ajouter à 1,0. Cependant, pour des raisons de commodité, si la somme des poids ne s'élève pas à 1,0, cette mise en œuvre calcule tous les poids proportionnellement de sorte qu'ils ne somme à 1,0. Paramètres: poids - tableau de poids à attribuer aux observations historiques lors du calcul de la moyenne mobile pondérée. WeightedMovingAverageModel Construit un nouveau modèle de prévision de la moyenne mobile pondérée, en utilisant la variable nommée comme variable indépendante et les pondérations spécifiées. Paramètres: independentVariable - le nom de la variable indépendante à utiliser dans ce modèle. Poids - un tableau de poids à attribuer aux observations historiques lors du calcul de la moyenne mobile pondérée. WeightedMovingAverageModel Construit un nouveau modèle de prévision de la moyenne mobile pondérée. Ce constructeur est destiné à être utilisé uniquement par des sous-classes (donc il est protégé). Toute sous-classe utilisant ce constructeur doit ensuite invoquer la méthode setWeights (protected) pour initialiser les poids à utiliser par ce modèle. WeightedMovingAverageModel Construit un nouveau modèle de prévision de la moyenne mobile pondérée utilisant la variable indépendante donnée. Paramètres: independentVariable - le nom de la variable indépendante à utiliser dans ce modèle. SetWeights Définit les pondérations utilisées par ce modèle de prévision moyenne mobile pondérée pour les poids donnés. Cette méthode est destinée à être utilisée uniquement par des sous-classes (donc elle est protégée), et seulement en conjonction avec le constructeur (protégé) d'un argument. Toute sous-classe utilisant le constructeur d'un argument doit ensuite appeler setWeights avant d'invoquer la méthode AbstractTimeBasedModel. init (net. sourceforge. openforecast. DataSet) pour initialiser le modèle. Note sur les poids En général, les poids passés à cette méthode devraient s'ajouter à 1,0. Cependant, pour des raisons de commodité, si la somme des poids ne s'élève pas à 1,0, cette mise en œuvre calcule tous les poids proportionnellement de sorte qu'ils ne somme à 1,0. Paramètres: poids - tableau de poids à attribuer aux observations historiques lors du calcul de la moyenne mobile pondérée. Renvoie la valeur de prévision de la variable dépendante pour la valeur donnée de la variable temporelle indépendante. Les sous-classes doivent implémenter cette méthode de manière cohérente avec le modèle de prévision qu'ils mettent en œuvre. Les sous-classes peuvent utiliser les méthodes getForecastValue et getObservedValue pour obtenir respectivement des prévisions et des observations antérieures. Spécifié par: prévision en classe AbstractTimeBasedModel Paramètres: timeValue - la valeur de la variable time pour laquelle une valeur de prévision est requise. Renvoie: la valeur de prévision de la variable dépendante pour le temps donné. Throws: IllegalArgumentException - si les données historiques sont insuffisantes - les observations sont passées à init - pour générer une prévision pour la valeur de temps donnée. GetNumberOfPredictors Renvoie le nombre de prédicteurs utilisés par le modèle sous-jacent. Renvoie: le nombre de prédicteurs utilisés par le modèle sous-jacent. GetNumberOfPeriods Renvoie le nombre actuel de périodes utilisées dans ce modèle. Spécifié par: getNumberOfPeriods dans la classe AbstractTimeBasedModel Renvoie: le nombre actuel de périodes utilisées dans ce modèle. GetForecastType Renvoie un nom d'un ou deux mots de ce type de modèle de prévision. Gardez ce court. Une description plus longue doit être implémentée dans la méthode toString. Cela devrait être annulé pour fournir une description textuelle du modèle de prévision actuel incluant, si possible, tous les paramètres dérivés utilisés. Spécifié par: toString dans l'interface ForecastingModel Overrides: toString dans la classe AbstractTimeBasedModel Renvoie: une représentation en chaîne du modèle de prévision actuel et de ses paramètres. Définition du modèle de moyenne mobile pondérée Dans le modèle de moyenne mobile pondérée (stratégie de prévision 14), chaque valeur historique est pondérée Avec un facteur du groupe de pondération dans le profil de prévision univariée. Formule pour la moyenne mobile pondérée Le modèle de la moyenne mobile pondérée vous permet de pondérer les données historiques récentes plus fortement que les données plus anciennes pour déterminer la moyenne. Vous le faites si les données les plus récentes sont plus représentatives de la demande future que les données plus anciennes. Par conséquent, le système est capable de réagir plus rapidement à un changement de niveau. L'exactitude de ce modèle dépend en grande partie de votre choix de facteurs de pondération. Si le schéma des séries chronologiques change, vous devez également adapter les facteurs de pondération. Lors de la création d'un groupe de pondération, vous entrez les facteurs de pondération en pourcentage. La somme des facteurs de pondération ne doit pas être de 100. Aucune prévision ex post n'est calculée avec cette stratégie de prévision. OPM 311 CH 3 HW Un plan d'affaires dans une entreprise manufacturière affecterait les prévisions de quelle manière directement Choisissez la meilleure réponse. Les renseignements fournis dans le plan d'affaires seront très utiles pour déterminer les plans actuels. Les priorités du plan d'affaires stimulent l'activité Marketing et Ventes. Cela affecterait le plan de demande. Les plans de marketing auront une incidence directe sur le plan de la demande. Les conditions économiques peuvent changer et affecter le plan d'affaires. Les priorités du plan d'affaires stimulent l'activité Marketing et Ventes. Cela affecterait le plan de demande.