Mikä on ero yksinkertaisen liukuvan keskiarvon ja eksponentiaalisen liukuvan keskiarvon välillä. Vain ero näiden kahden liikkuvan keskimääräisen tyypin välillä on herkkyys, joka kukin osoittaa muutoksille laskelmissaan käytetyistä tiedoista. Lisäksi eksponentiaalinen liukuva keskiarvo EMA antaa Korkeampi painotus viimeaikaisiin hintoihin verrattuna SMA: n yksinkertaiseen liikkuvaan keskiarvoon, kun taas SMA jakaa samat painotukset kaikkiin arvoihin. Nämä kaksi keskiarvoa ovat samankaltaisia, koska niitä tulkitaan samalla tavoin ja tekniset toimijat käyttävät niitä yleisesti hintojen heilahtelujen tasaamiseksi. SMA on yleisin teknisten analyytikoiden keskimääräinen tyyppi ja se lasketaan jakamalla hintaluettelon summa sarjassa olevien hintojen kokonaismäärään. Esimerkiksi seitsemän jakson liikkuva keskiarvo voidaan laskea lisäämällä Seuraavat seitsemän hintaa yhdessä ja tuloksen jakaminen seitsemän jälkeen tuloksena on myös aritmeettinen keskimääräinen keskiarvo. Esimerkki Kun otetaan huomioon seuraava pri 10, 11, 12, 16, 17, 19, 20 SMA-laskenta näyttää tältä 10 11 12 16 17 19 20 105 7-jakso SMA 105 7 15. Koska EMAs korostaa aiempaa parempaa tietoa kuin vanhemmilla tiedoilla , Ne reagoivat viimeisimpiin hinnankorotuksiin kuin SMA: t, mikä tekee EMA: iden tulokset ajankohtaisemmiksi ja selittää sen, miksi EMA on suosituin keskiarvo monien kauppiaiden keskuudessa Kuten jäljempänä olevasta kaaviosta käy ilmi, lyhyellä aikavälillä toimivat kauppiaat Ei välttämättä välitä siitä, mikä keskiarvo on käytössä, koska näiden kahden keskiarvon ero on yleensä vain senttiä. Toisaalta pitemmällä aikavälillä toimivat kauppiaat pitävät enemmän huomiota niiden keskimäärään, koska arvot voivat vaihdella Muutama dollari, joka riittää hintaeroon, joka viime kädessä osoittautuu vaikuttavaksi toteutuneesta tuotosta - varsinkin kun kaupankäynnissä on suuri määrä varastossa. Kaikilla teknisillä indikaattoreilla ei ole sellaista keskimääräistä tyyppiä, jota elinkeinonharjoittaja voi käyttää takaamaan menestys , Mutta käyttämällä t Rialia ja virheitä voit epäilemättä parantaa mukavuustasosi kaikentyyppisten indikaattoreiden avulla ja siten lisätä mahdollisuuksiasi tehdä viisaita kaupankäynnin päätöksiä. Lisätietoja liikkuvista keskiarvoista on perusasiat liikkeessä olevista keskiarvoista ja painotettujen keskimääräisten laskentaperusteiden perustamisesta. Enimmäismäärä Yhdysvaltojen voi lainata Velkasumma luotiin toisen vapausrekisteritietolain mukaisesti. Korko, jolla talletuslaitos myöntää Federal Reserve - rahaston varoja toiselle talletuslaitokselle.1 Tilastollinen tuoton hajonta Tietyn arvopaperin tai markkinaindeksin osalta. Volatiliteetti voidaan mitata. Yhdysvaltojen kongressin toimesta annettiin vuonna 1933 pankkilaki, joka kieltää kaupallisten pankkien osallistumisen investointeihin. Ei-palkkaneuvonta viittaa kaikkiin tilojen ulkopuolisiin töihin, yksityisiin kotitalouksiin ja Voittoa tavoittelematon sektori Yhdysvaltain työvaliokunta. Ranskan lyhenne tai valuutan symboli Intian rupia INR, Intian valuutta Rupee on Joka koostuu 1. mikrofonista, asenna ensin R, jos et ole jo tehnyt sitä, suorita R ja asenna TeachingDemos-paketti tarkalleen miten se riippuu järjestelmästäsi, lataa paketti kirjastoon TeachingDemos kirjoita sitten avustamaan sivua, niin miten se toimii Voit selata esimerkin alareunaan ja kopioida ja liittää koodin R: n komentoriville nähdäksesi esimerkit, ja sitten ajaa omia tietojasi tarkemmin Greg Snow Mar 23 12: lla 17: ssa 15. Tässä on yksinkertainen mutta Yksityiskohtainen vastaus. Lineaarinen malli sopii suhdetta kaikkien datapisteiden kautta. Tämä malli voi olla ensimmäisen kertaluvun toinen lineaarisen tai polynomin merkitys kaarevuuden huomioon ottamiseksi tai splineillä huomioon eri alueet, joilla on eri hallintomalli. LOESS-sovitus on Paikallisesti liikkuva painotettu regressio, joka perustuu alkuperäisiin datapisteisiin. Mitä tämä tarkoittaa. LOESS sopii sisääntuloon alkuperäiset X - ja Y-arvot sekä joukon lähtö-X-arvoja, joille lasketaan uusia Y-arvoja, yleensä samat X-arvot käytetään sekä , Mutta usein fe Wer X-arvoja käytetään asennettujen XY-parien suhteen lisättävän laskennan takia. Jokaisen ulostulon X-arvon osalta osa syötetiedoista käytetään sovituksen laskemiseen Tietojen osuus, yleensä 25-100 mutta tyypillisesti 33 tai 50, On paikallinen, eli se osa alkuperäisestä datasta, joka on lähempänä kullekin tietylle lähdön X-arvolle. Se on liikkumiskykyinen, koska kukin lähtö-X-arvo vaatii alkuperäisen datan eri alijoukon, jossa eri painot ovat seuraavassa kappaleessa. Datapisteitä käytetään tekemään painotettu regressio, jossa pisteitä on lähempänä tuotettua X-arvoa, kun kyseessä on suurempi paino Tämä regressio on yleensä ensimmäisen kertaluvun toisen kertaluvun tai suuremman, mutta vaatii suurempaa laskentatehoa Tämän painotetun regression Y-arvo, X käytetään mallin s Y-arvona tässä X-arvossa. Regressio lasketaan uudelleen jokaiselle X-arvoa tuottaen täydelliset Y-arvojen arvot. Vastaus: Feb 21 15 at 21 08. Mitä suhde ja ero vedota Aikasarja ja regression. For malleja ja oletuksia, on oikein, että regressiomallit olettavat riippumattomuuden tulomuuttujien välillä tulo muuttujan eri arvoja, kun aikasarja malli ei t Mitä eräitä muita eroja. On useita lähestymistapoja Mutta kaksi tunnetuinta ovat regressiomenetelmä ja Box-Jenkins 1976 tai ARIMA AutoRegressive Integrated Moving Average - menetelmä Tässä asiakirjassa esitellään regressiomenetelmä, jonka mielestä regressiomenetelmä on paljon parempi kuin ARIMA kolmesta suuresta syystä. Ymmärrä, mitä aikasarjojen regressiomenetelmä on verkkosivustolla, ja miten se eroaa Box-Jenkinsista tai ARIMA-menetelmästä. Arvostan, jos joku voi antaa joitakin näkemyksiä näistä kysymyksistä. Kiitos ja terveisin. Uskon todella, että tämä on hyvä Kysymys ja ansaitsee vastauksen. Lähetetty linkki on psykologin kirjoittama, joka väittää, että jokin kotimuotomenetelmä on parempi tapa tehdä aikasarjoja Alysis kuin Box-Jenkins Toivon, että vastaukseni yrittää kannustaa muita, jotka tuntevat enemmän aikasarjoista. Osallistumisestaan näyttäisi siltä, että Darlington puolustaa lähestymistapaa, jonka mukaan AR: n malli sopii vain pienimmille neliöille Eli jos haluat sovittaa mallin zt alpha1 z cdots alak z varepsilont zt aikasarjaan, voit vain regressoida sarjan sarjan zt sarjassa viiveellä 1, viiveellä 2 ja niin edelleen viiveellä k käyttämällä Tavallinen moninkertainen regressio Tämä on varmasti sallittua R: ssä, se on jopa vaihtoehto ar-funktiossa, jonka testasin sen, ja se pyrkii antamaan samankaltaisia vastauksia oletusmene - telmään AR-mallin sovittamiseksi R: hen. Se myös kannattaa regressiivistä zt: Kuten t tai t voimat etsiä suuntauksia Jälleen, tämä on aivan hienoa Useita aikasarja-kirjoja käsittelevät tätä, esimerkiksi Shumway-Stoffer ja Cowpertwait-Metcalfe Tyypillisesti aikasarja-analyysi voi edetä pitkin seuraavia viivoja löydät trendin, poista Sitten, asenna malli t: ksi Mutta näyttää siltä, että hän myös puhuu liiallisesta sovituksesta ja käytti sitten keskimääräisen neliöllisen virheen vähenemistä sovitettujen sarjojen ja tietojen välillä todisteena siitä, että hänen menetelmänsä on parempi Esimerkiksi. Olen sitä mieltä, että korrelaatiot ovat vanhentuneita. Tarkoituksena oli antaa työntekijöille mahdollisuus arvata, mitkä mallit sopivat parhaiten tietoihin, mutta nykyaikaisten tietokoneiden nopeus ainakin regressiossa, ellei aikasarjan mallin sovitelmassa, sallii työntekijän yksinkertaisen sovituksen useisiin malleihin ja tarkkaan miten kukin sopii yhteen Mitattuna keskimääräisellä neliövirheellä Salkun pääomituksen ongelma ei ole merkityksellinen tässä valinnassa, koska molemmat menetelmät ovat yhtä alttiita tästä ongelmasta. Tämä ei ole hyvä asia, koska mallin testin oletetaan olevan kuinka hyvin se voi ennustaa , Ei kuinka hyvin se sopii olemassa oleviin tietoihin Kolmessa esimerkissäan hän käyttää korjattua juurten keskiarvo-neliövirhettä hänen kriteerinsä sovituksen laadun suhteen Tietenkin, mallin yli sovittaminen tekee virheen näytteen virheestäPienempi, joten hänen vaatimuksensa, että hänen mallinsa ovat parempia, koska heillä on pienempi RMSE, on väärä. Pähkinänkuoressa, koska hän käyttää väärää kriteeriä arvioidakseen mallin hyvää, hän päätyy vääriin johtopäätöksiin regressiosta vs. ARIMA I d panoksesta , Jos hän olisi testannut mallien ennakoivaa kykyä, ARIMA olisi päässyt esiin. Ehkä joku voi kokeilla sitä, jos hänellä on pääsy tähän kirjattuihin kirjoihin. Lisätarvikkeita enemmän regressioideasta saatat haluta tarkistaa aikaisempia aikasarjoja sisältäviä kirjoja, jotka on kirjoitettu ennen kuin ARIMA on tullut suosituin Esimerkiksi Kendall, Time Series 1973, luku 11 sisältää tämän luvun koko luvun ja vertailut ARIMA . Sikäli kuin voin kertoa, että kirjailija ei ole koskaan kuvannut kotimuotomenetelmää vertaisarvioidussa julkaisussa ja viittaukset tilastolliseen kirjallisuuteen ja siitä tulevat viittaavat minimaalisiin ja hänen metodologisiin aiheisiin liittyvät tärkeimmät julkaisut ovat peräisin 70-luvulta. Tarkkaan ottaen yksikään tästä Todistaa kaiken, mutta ilman tarpeeksi aikaa tai asiantuntemusta arvioida vaatimuksia itse, olisin erittäin haluton käyttää mitään Gala heinäkuu 18 13 klo 11 31.
No comments:
Post a Comment