A moving average model works best when ____ in the time series

Moving Average Contoh ini mengajarkan cara menghitung moving average dari deret waktu di Excel. Rata-rata bergerak digunakan untuk memperlancar penyimpangan (puncak dan lembah) agar mudah mengenali tren. 1. Pertama, mari kita lihat rangkaian waktu kita. 2. Pada tab Data, klik Analisis Data. Catatan: cant menemukan tombol Analisis Data Klik disini untuk memuat add-in Analisis ToolPak. 3. Pilih Moving Average dan klik OK. 4. Klik pada kotak Input Range dan pilih range B2: M2. 5. Klik di kotak Interval dan ketik 6. 6. Klik pada kotak Output Range dan pilih sel B3. 8. Plot grafik nilai-nilai ini. Penjelasan: karena kita mengatur interval ke 6, rata-rata bergerak adalah rata-rata dari 5 titik data sebelumnya dan titik data saat ini. Akibatnya, puncak dan lembah dihaluskan. Grafik menunjukkan tren yang semakin meningkat. Excel tidak bisa menghitung moving average untuk 5 poin data pertama karena tidak ada cukup data point sebelumnya. 9. Ulangi langkah 2 sampai 8 untuk interval 2 dan interval 4. Kesimpulan: Semakin besar interval, semakin puncak dan lembah dihaluskan. Semakin kecil interval, semakin dekat rata-rata bergerak ke titik data aktual. Ketika menghitung rata-rata bergerak yang berjalan, rata-rata pada periode paruh waktu masuk akal. Pada contoh sebelumnya, kita menghitung rata-rata periode 3 periode pertama dan ditempatkan. Itu di samping periode 3. Kita bisa menempatkan rata-rata di tengah selang waktu tiga periode, yaitu di samping periode 2. Ini berjalan dengan baik dengan periode waktu yang aneh, tapi tidak begitu bagus bahkan untuk periode waktu tertentu. Jadi, di mana kita akan menempatkan moving average pertama ketika M4 secara teknis, Moving Average akan turun pada t 2,5, 3,5. Untuk menghindari masalah ini, kita menghaluskan penggunaan MA dengan M 2. Dengan demikian, kita menghaluskan nilai yang merapikan Jika kita menghitung jumlah rata-rata, kita perlu menghaluskan nilai yang merapikan Tabel berikut menunjukkan hasil menggunakan catatan kaki M 4.A di Pankratz (1983). ). Pada halaman 48, mengatakan: Label moving average secara teknis salah karena koefisien MA mungkin negatif dan mungkin tidak berjumlah satu. Label ini digunakan oleh konvensi. Box dan Jenkins (1976) juga mengatakan sesuatu yang serupa. Pada halaman 10: Nama rata-rata bergerak agak menyesatkan karena bobot 1, - ta, - ta, lobot, - ta, yang berkembang biak sebagai, tidak perlu kesatuan total atau kebutuhan yang menjadi positif. Namun, nomenklatur ini sering digunakan, dan karena itu kami menggunakannya. Saya harap ini membantu. Jika Anda melihat proses MA nol-mean: Xt varepsilont theta1 varepsilon cdots thetaq varepsilon, maka Anda dapat menganggap sisi kanan sama seperti rata-rata pergerakan tertimbang dari persyaratan varepsilon, namun di mana bobotnya tidak berjumlah 1. Perhatikan bahwa Setiap nilai dari yt dapat dianggap sebagai rata-rata bergerak tertimbang dari beberapa kesalahan perkiraan sebelumnya. Penjelasan serupa tentang istilah ini dapat ditemukan di banyak tempat lainnya. (Terlepas dari popularitas penjelasan ini, saya tidak tahu pasti bahwa ini adalah asal mula istilah ini, namun misalnya mungkin pada awalnya ada beberapa hubungan antara model dan pemulusan rata-rata bergerak.) Perhatikan bahwa Graeme Walsh menunjukkan di Komentar di atas bahwa ini mungkin berasal dari Slutsky (1927) Penjumlahan Penyebab Acak sebagai Sumber Proses Siklik 1 Hyndman, RJ Dan Athanasopoulos, G. (2013) Peramalan: prinsip dan praktik. Bagian 84. otextsfpp84. Diakses pada 22 Sept 2013.