การถดถอย On เฉลี่ยเคลื่อนที่

Moving Average ตัวอย่างนี้สอนวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของชุดข้อมูลเวลาใน Excel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้เพื่อทำให้จุดสูงสุดและที่ราบสูงเป็นไปอย่างราบรื่นเพื่อให้ทราบถึงแนวโน้มต่างๆได้ง่ายขึ้นอันดับแรกลองดูที่ชุดข้อมูลเวลาของเรา คลิกการวิเคราะห์ข้อมูลคลิกที่นี่เพื่อโหลด Add-In Toolkit การวิเคราะห์ 3 เลือก Moving Average และคลิก OK.4 คลิกในกล่อง Input Range และเลือกช่วง B2 M2 5. คลิกที่ช่อง Interval และพิมพ์ 6.6 คลิกที่ Output Range และเลือกเซลล์ B3.8 วาดกราฟของค่าเหล่านี้การอธิบายเนื่องจากเราตั้งค่าช่วงเป็น 6 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือค่าเฉลี่ยของ 5 จุดข้อมูลก่อนหน้าและ จุดข้อมูลปัจจุบันเป็นผลให้ยอดและหุบเขาถูกทำให้ราบรื่นกราฟแสดงแนวโน้มการเพิ่มขึ้น Excel ไม่สามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับจุดข้อมูล 5 จุดแรกเนื่องจากไม่มีจุดข้อมูลก่อนหน้านี้มากพอ 9 ทำซ้ำขั้นตอนที่ 2 ถึง 8 สำหรับช่วง 2 และช่วงเวลา 4. บทสรุป The la rger ช่วงเวลาที่มากขึ้นยอดและหุบเขาจะเรียบออกช่วงที่มีขนาดเล็กที่ใกล้เคียงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นจุดข้อมูลจริง Excuse ฉันสำหรับ question. I อ่านหลักการพยากรณ์และการปฏิบัติโดย Rob J Hyndman. I เมตร ติดอยู่ในบทนี้ซึ่งอธิบายสั้น ๆ ว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทำงานได้อย่างไรเหตุผลก็คือฉันไม่เข้าใจว่า e กับ k ใน q ดูที่สูตรที่ลิงค์ด้านบนเป็น computed. I ต้องการใช้การถดถอยเชิงเส้นง่ายๆโดยใช้ น้อยที่สุดสี่เหลี่ยมน้อยในข้อผิดพลาด beetween การคาดการณ์และค่าจริง แต่ฉัน wasn t สามารถเข้าใจซึ่งเป็นค่าที่กำหนดให้กับข้อผิดพลาดเหล่านี้ฉันจะกระทำเพื่อให้ได้พวกเขาขอบคุณล่วงหน้าข้อผิดพลาดสำหรับส่วน MA ของ รูปแบบ ARIMA มักจะถูกผลิตเป็นส่วนหนึ่งของขั้นตอนการประมาณค่าและเท่ากับความแตกต่างระหว่างค่าที่สังเกตได้กับค่าที่ติดตั้งนั่นหมายความว่าคุณไม่สามารถใช้การถดถอยเชิงเส้นแบบง่ายๆเพื่อประเมินรูปแบบของคุณได้ค่าของเงื่อนไขข้อผิดพลาดขึ้นอยู่กับ บน ค่าสัมประสิทธิ์ของรูปแบบของคุณ - ดังนั้นคุณจึงสามารถ t รวมข้อผิดพลาดในการถดถอยเพื่อสร้าง coefficients. b เหล่านั้นถ้าคุณใช้แบบจำลองที่สร้างขึ้นในชุดข้อมูลหนึ่งชุดเพื่อรับการคาดการณ์สำหรับชุดข้อมูลอื่น ๆ โดยใช้วิธีการที่เทียบเคียงได้กับชุดข้อมูล - step คาดการณ์ว่าศาสตราจารย์ Hyndman อธิบายในบล็อกของเขาที่นี่น่าจะเป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการรับข้อมูลเหล่านี้หากคุณต้องการสร้างคุณค่าเพื่อให้เข้าใจถึงสิ่งที่เกิดขึ้น - โดยปกติแล้วจะเป็นเรื่องง่ายที่จะตั้งค่าสิ่งต่างๆในสเปรดชีต คำนวณการคาดการณ์ของคุณสำหรับรอบระยะเวลาหนึ่งลบการคาดการณ์จากค่าที่แท้จริงสำหรับรอบระยะเวลานั้นเพื่อสร้างข้อผิดพลาดสำหรับรอบระยะเวลาหนึ่งใช้ข้อผิดพลาดดังกล่าวสำหรับรอบระยะเวลาหนึ่งพร้อมกับข้อมูลที่เกี่ยวข้องอื่น ๆ เพื่อคำนวณการคาดการณ์สำหรับรอบระยะเวลาที่สองเป็นต้นถ้าคุณตั้งค่า สเปรดชีตขวา - นี่อาจเกี่ยวข้องกับการสร้างสูตรที่เหมาะสมเพียงครั้งเดียวแล้วคัดลอกลงคอลัมน์เพื่อรับค่าของคุณในกรณีใด ๆ - อาจดีกว่าที่จะคิดเปรียบเทียบการคาดการณ์ของคุณกับการคาดการณ์ของคุณผ่านทางบางส่วน สิ่งที่ต้องการค่าเฉลี่ย Absolute Scaled Error หรือเทคนิคอื่น ๆ ที่ทำให้อัตราการจำลองภาพของคุณใกล้เคียงกับค่าที่แท้จริงที่เห็นในข้อมูลการถดถอยเชิงเส้นอย่างง่ายของค่าที่แท้จริงในการคาดการณ์ไม่ใช่วิธีที่ยอดเยี่ยมในการทำแบบนี้ จะให้ค่าการเปรียบเทียบ แต่ไม่ใช่ระหว่างการฉายภาพและค่า แต่เป็นการแปลงเชิงเส้นของฟังก์ชันและค่าของคุณแน่นอนถ้าคุณทำการถดถอยเชิงเส้นและคุณได้รับค่าสัมประสิทธิ์การตัดกันที่ไม่เท่ากันหรืออย่างน้อยใกล้เคียงกับศูนย์ - หรือค่าสัมประสิทธิ์ความลาดชันที่ไม่เท่ากันหรืออย่างน้อยก็ใกล้เคียงกับหนึ่งซึ่งเป็นสัญญาณของปัญหาที่มีนัยสำคัญกับโมเดลของคุณไม่ว่าความดีของสถิติพอดีจะมาจากการถดถอยนี้อย่างไรตอบ: 6 พ. ย. ที่ 23 14 ตัวบ่งชี้การถดถอยเชิงเส้นตัวบ่งชี้การถดถอยเชิงเส้นใช้ตัวบ่งชี้แนวโน้มและแนวโน้มในรูปแบบคล้ายกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ตัวบ่งชี้ไม่ควรจะสับสนกับ Linear Regression Lines ซึ่งเป็นเส้นตรงเส้นตรง ed ไปยังชุดของจุดข้อมูลตัวบ่งชี้การถดถอยเชิงเส้นจะคำนวณจุดสิ้นสุดของเส้นการถดถอยเชิงเส้นทั้งหมดในวันที่ต่อเนื่องประโยชน์ของตัวบ่งชี้การถดถอยเชิงเส้นเมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยทั่วไปคือค่าความคลาดเคลื่อนน้อยกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ การตอบสนองที่รวดเร็วในการเปลี่ยนแปลงทิศทางข้อเสียคือว่ามันมีแนวโน้มที่จะ whipsaws. Colin Twiggs ทบทวนรายสัปดาห์ของเศรษฐกิจโลกจะช่วยให้คุณระบุความเสี่ยงของตลาดและปรับปรุงระยะเวลาของคุณตัวชี้วัดการวัดเชิงเส้นเพียงเหมาะสำหรับการซื้อขายแนวโน้มที่แข็งแกร่งสัญญาณจะถูกนำมา ใช้ลักษณะการทำงานของ Linear Regression Indicator เพื่อป้อนและออกจากธุรกิจการค้าโดยใช้ตัวบ่งชี้ระยะยาวเป็นตัวกรองใช้เวลานานถ้าตัวบ่งชี้การฟื้นตัวของเส้นการคำนวณจะเปลี่ยนหรือออกจากการค้าสั้น ๆ ให้สั้นหรือยาวออกไป trade ถ้าตัวบ่งชี้การถดถอยเชิงเส้น (Linear Regression Indicator) จะเปลี่ยนค่าลงรูปแบบด้านบนคือการป้อนการซื้อขายเมื่อราคาผ่านตัวบ่งชี้การฟื้นตัวเชิงเส้น (Linear Regression Indicator) แต่ยังคงออกเมื่อ ตัวบ่งชี้การถดถอยเชิงเส้นลดลง. Colin Twiggs ตรวจทานรายสัปดาห์ของตัวชี้วัดเศรษฐกิจมหภาคและทางเทคนิคจะช่วยให้คุณระบุความเสี่ยงด้านตลาดเพิ่มเวลาของคุณ Goldman Sachs แสดงด้วยตัวบ่งชี้การถดถอยเชิงเส้น 100 วันและตัวบ่งชี้การถดถอยเชิงเส้นยาว 300 วันใช้เป็นแนวโน้ม filter. Mouse คำอธิบายแผนภูมิเพื่อแสดงสัญญาณการซื้อขายให้ยาว L เมื่อราคาข้ามเส้นดัชนีการถดถอยเชิงเส้น 100 วันในขณะที่ 300 วันกำลังเพิ่มขึ้นออก X เมื่อตัวบ่งชี้การถดถอยเชิง Linear 100 จะลดลงลองอีกครั้งที่ L เมื่อราคาสูงกว่าตัวบ่งชี้การถดถอยเชิงเส้น 100 วันให้ปล่อย X เมื่อตัวบ่งชี้การถดถอยเชิงเส้นแบบเชิงเส้นลดลง 100 วันไปที่ L นานเมื่อราคาตัดเหนือการถดถ้วนเชิงเส้น 100 วันปล่อย X เมื่อตัวบ่งชี้ 100 วันลดลง ไปที่ L นานเมื่อตัวบ่งชี้การถดถอยเชิงเส้นแบบ 300 วันปรากฏขึ้นหลังจากที่ราคาสูงกว่าตัวบ่งชี้ 100 วันแล้วปล่อย X เมื่อดัชนีตัวชี้วัดการเปลี่ยนแปลงเชิงเส้น 300 วันเปลี่ยนค่าความแตกต่างของ Bearish ในตัวบ่งชี้เตือนให้ทราบ หรือการกลับรายการแนวโน้ม