Skip to content

Instantly share code, notes, and snippets.

Show Gist options
  • Save anonymous/37af542e67962da1e3f474a8ace72c24 to your computer and use it in GitHub Desktop.
Save anonymous/37af542e67962da1e3f474a8ace72c24 to your computer and use it in GitHub Desktop.
Метод простой скользящей средней

Метод простой скользящей средней



Скользящие средние. Часть 1 — теория
Метод простой скользящей средней
Метод скользящей средней

Экстраполяция - это метод научного исследования, который основан на распространении прошлых и настоящих тенденций, закономерностей, связей на будущее развитие объекта прогнозирования. К методам экстраполяции относятся метод скользящей средней, метод экспоненциального сглаживания, метод наименьших квадратов. Метод скользящих средних является одним из широко известных методов сглаживания временных рядов. Применяя этот метод, можно элиминировать случайные колебания и получить значения, соответствующие влиянию главных факторов. Сглаживание с помощью скользящих средних основано на том, что в средних величинах взаимно погашаются случайные отклонения. Это происходит вследствие замены первоначальных уровней временного ряда средней арифметической величиной внутри выбранного интервала времени. Полученное значение относится к середине выбранного интервала времени периода. Затем период сдвигается на одно наблюдение, и расчет средней повторяется. При этом периоды определения средней берутся все время одинаковыми. Таким образом, в каждом рассматриваемом случае средняя центрирована, то есть отнесена к серединной точке интервала сглаживания и представляет собой уровень для этой точки. При сглаживании временного ряда скользящими средними в расчетах участвуют все уровни ряда. Чем шире интервал сглаживания, тем более плавным получается тренд. Сглаженный ряд короче первоначального на n—1 наблюдений, где n — величина интервала сглаживания. При больших значениях n колеблемость сглаженного ряда значительно снижается. Одновременно заметно сокращается количество наблюдений, что создает трудности. Выбор интервала сглаживания зависит от целей исследования. При этом следует руководствоваться тем, в какой период времени происходит действие, а следовательно, и устранение влияния случайных факторов. Далее рассчитываем m для следующих трех периодов февраль, март, апрель. Далее решим данную задачу методами экспоненциального сглаживания и наименьших квадратов. При копировании материалов сайта ссылка на источник обязательна.


Пин ап оформление
Зарплата гросс что это значит
Монтаж четырехскатной крыши своими руками
Определите среднюю силу давления действующую на стенку
Дар обуви старый оскол каталог
Должностная инструкции арт директора
Владимирский централ ветер текст
Стихи хюррем о любви
Ufc брюс ли
Платье арабские эмираты
Егор из дома 2 похудел
Толковый словарь с пометами
Молочный гриб заболел
Филе индейки тушеное с овощами
Лекарство от суставов уколы
Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment