Knime Liikkuvan Keskiarvon

Seuraava solmu on käytettävissä avoimen lähdekoodin KNIME-ennustusanalyysi - ja tiedonsiirtoalustan versiossa 2 8 0 Löydä yli 1000 muuta solmua sekä yritystoimintoa osoitteessa Siirrä keskimäärin. Tämä solmu laskee sarakkeen liikkuvan keskiarvon Liikkuva keskiarvo on näkyy uudessa sarakkeessa, joka on lisätty taulukon loppuun tai jos valittu korvaa alkuperäiset sarakkeet. Dialog Options. Columns containing Double Values ​​Valitse tuottosarakkeen, joka sisältää kaksinkertaiset arvot, joilla suoritetaan liukuva keskiarvo. Ikkunan pituus Näytteiden määrä sisällytettäväksi liukuvan keskiarvon ikkunan on oltava pariton, jos valittiin keskipohjainen menetelmä. Minimiarvo 3 näytettä Enimmäisarvo Aika Sarjan pituus Poista alkuperäiset sarakkeet Jos valitaan alkuperäiset sarakkeet korvataan liikkuvalla keskimääräisellä sarakkeella. sovelletaan eri menetelmillä Tässä käytetyt kaavat jokaiselle lajille, jossa vn on datan taulukon n: nnen rivin arvo valittu sarake ja k on ikkunan koko. Yksinkertainen keskikenttä yksinkertainen eteenpäin yksinkertainen taaksepäin Gaussian Center Gaussian Forward Gaussian harmoninen keskiarvo Harmonista keskiarvoa voidaan käyttää vain tiukasti positiivisiin arvoihin Kumulatiivinen yksinkertainen Yksinkertainen eksponentiaalinen kaksinkertainen eksponentiaalinen kolminkertainen eksponentiaali vanha eksponenttiyhdistelmä Gaussin Gaussin painotettu liukuva keskiarvo yksittäiset arvot painotetaan ikkunan sijainnin ja painotuksen mukaan Liite Exponential. Moving Average. Tämä solmu laskee sarakkeen liikkuvan keskiarvon Liikkeessä olevat keskiarvot näkyvät uudessa sarakkeessa, joka on liitetty taulukon lopussa tai jos valittu korvaa alkuperäiset sarakkeet Kaikkien ikkunapohjaisten menetelmien avulla Taaksepäin Keskusta eteenpäin yksinkertainen Gaussian, Harmonic Keskitellä solut, joilla ei ole täydellistä ikkunaa taulukon alussa ja lopussa, täytetään puuttuvilla arvoilla. Dialog Options. Columns containing Double Arvot Valitse syöttö sarake, joka sisältää kaksinkertaiset arvot, joihin perfo rm liukuva keskiarvo Ikkunan pituus Näytteiden määrä, jotka sisällytetään liikkuvan keskiarvon ikkunaan. Pariton määrä on valittava, jos keskipohjainen menetelmä valittiin. Minimiarvo 3 näytettä Enimmäisarvo Aika Sarjan pituus Poista alkuperäiset sarakkeet Jos valitaan alkuperäiset sarakkeet korvataan liukuvien keskimääräisten sarakkeiden kanssa Liikkuvan keskiarvon tyyppi Siirtyvä keskiarvo voidaan soveltaa eri menetelmillä Tässä käytetyt kaavat jokaiselle lajille, jossa vn on valitun sarakkeen datataulukon n: nnen rivin arvo ja k on ikkunan koko. Backward yksinkertainen Center yksinkertainen eteenpäin yksinkertainen taaksepäin Gaussian Center Gaussian Forward Gaussian harmoninen keskikeskus harmoninen keskiarvo voidaan käyttää vain positiivisia arvoja kumulatiivinen yksinkertainen yksinkertainen eksponentiaalinen kaksinkertainen eksponentiaalinen kolminkertainen eksponentiaali vanha eksponentiaali liite Gaussian Gaussian painotetun liukuvan keskiarvon yksittäiset arvot painotetaan perustuen ikkunan sijaintiin ja painotukseen Liite Exponential. Introduction to ARIM Ei-seulomallit. ARIMA p, d, q ennuste-yhtälö ARIMA-malleja ovat teoriassa yleisin malliluokka aikasarjan ennustamiseksi, joka voidaan tehdä staattiseksi erilaistamalla tarvittaessa, mahdollisesti yhdessä epälineaaristen muunnosten, kuten kirjautumista tai deflaatiota tarvittaessa Satunnaismuuttuja, joka on aikasarja, on paikallaan, jos sen tilastolliset ominaisuudet ovat pysyviä ajan mittaan. Kiinteä sarja ei ole trendi, sen vaihteluilla sen keskiarvon ympärillä on vakio amplitudi ja se wiggles johdonmukaisesti eli sen lyhytaikaiset satunnaismuodot näyttävät aina samoilta tilastolliselta merkitykseltä Viimeksi mainittu edellytys merkitsee sitä, että sen autokorrelaatioiden korrelaatiot omien ennalta poikkeamiensa kanssa keskiarvo pysyvät vakiona ajan kuluessa tai vastaavasti, että sen tehospektri pysyy vakiona ajan myötä. tätä lomaketta voidaan tarkastella tavalliseen tapaan signaalin ja kohinan yhdistelmänä ja signaali, jos sellainen on ilmeinen, voisi olla nopea tai hidas malli keskivaiheen paluuta tai sinimuotoista värähtelyä tai nopeaa vuorottelua merkkiin, ja sillä voi olla myös kausittainen komponentti. ARIMA-mallia voidaan pitää suodattimena, joka yrittää erottaa signaalin melusta ja signaali ekstrapoloidaan tulevaisuuteen ennustaa. ARIMA-ennuste-yhtälö stationaariselle aikasarjalle on lineaarinen eli regressiotyyppinen yhtälö, jossa ennustajat koostuvat riippuvaisen muuttujan viivästyksistä tai ennustevirheiden viiveistä. Tämä on. Y: n vakioarvo ja / tai yhden tai useamman viimeisimmän Y: n painotettu summa tai yhden tai useamman virheen viimeaikaisen arvon painotettu summa. Jos ennustajat koostuvat vain Y: n myöhemmistä arvoista, se on puhdas autoregressiivinen itsesäätyvä malli, joka on vain erityinen regressiomallin tapauksessa ja joka voisi olla varustettu tavallisella regressio-ohjelmalla Esimerkiksi ensimmäisen kertaluvun autoregressiivinen AR 1 - malli Y: lle on yksinkertainen regressiomalli, jossa itsenäinen muuttuja on vain Y jos jokin ennustaja on viivästynyt virheistä, ARIMA-malli ei ole lineaarinen regressiomalli, koska ei ole mitään keinoa määrittää viimeisen jakson virheen itsenäisenä muuttujana. virheet on laskettava ajanjaksolla, kun malli on sovitettu tietoon Teknisestä näkökulmasta ongelma viivästettyjen virheiden käyttämisessä ennusteina on, että mallin s ennusteet eivät ole kertoimien lineaarisia funktioita, vaikka ne ovatkin aikaisempien tietojen lineaariset toiminnot. ARIMA-malleissa kertoimet, jotka sisältävät viivästyneitä virheitä, on arvioitava epälineaarisilla optimointimenetelmillä hill-climbingin sijaan vain ratkaisemalla yhtälöjärjestelmä. Lyhenne ARIMA tarkoittaa automaattista regressiivista integroitua liikkuvaa keskimääräistä viivettä ennusteluyhtälössä stationarisoituja sarjoja kutsutaan autoregressiivisiksi termeiksi, ennustevirheiden viiveitä kutsutaan liikkuviksi keskiarvoiksi ja aikasarjoiksi, jotka on erotettava toisistaan staattisen sarjan integroitu versio Sattumanvarainen ja satunnainen trendimalli, autoregressiivinen malli ja eksponentiaaliset tasoitusmallit ovat ARIMA-malleja erityistapauksia. Ei-seulomainen ARIMA-malli on ARIMA p, d, q malli, jossa. p on autoregressiivisten termien lukumäärä. d on stationaarisuuden edellyttämien ei-seisotason eroavaisuuksien lukumäärä ja. q on ennustevuosion myöhästyneiden ennustevirheiden määrä. Ennustejakauma on konstruoitu seuraavasti: Ensimmäinen, anna y merkitse D: n eron, joka merkitsee Y: tä. Huomaa, että toinen ero Y: llä d 2-tapauksessa ei ole eroa aikaisemmista 2 jaksoista. Pikemminkin se on ensimmäisen eron ensimmäisestä erosta, joka on diskreettinen analogi toinen johdannainen eli paikallinen kiihtyvyys sarjasta sen paikallisen trendin sijaan. Y: n kannalta yleinen ennustamo yhtälö on. Tässä liukuvan keskiarvon parametrit s määritellään siten, että niiden merkit ovat negatiivisia yhtälössä seuraavan Boxin ja Jenkinsin esittämä yleissopimus Jotkut kirjoittajat ja ohjelmistot, mukaan lukien R-ohjelmointikieli, määrittelevät ne siten, että niillä on plus-merkkejä. Kun yhtälöön kytketään todelliset numerot, ei ole epäselvyyttä, mutta on tärkeää tietää, mitkä sovellus, kun luet lukemaa Usein parametrit on merkitty siellä AR 1, AR 2, ja MA 1, MA 2 jne. Jotta tunnistettaisiin asianmukainen ARIMA-malli Y: lle, aloitat määrittämällä eriytysjärjestyksen d, joka tarvitsee stationarisoida sarja ja poistaa kausivaihtelun bruttoominaisuudet, ehkä varianssi-stabilisoivan muuntamisen, kuten puunkorjuun tai deflaation yhteydessä. Jos lopetat tässä vaiheessa ja ennustat, että eriytetty sarja on vakio, olet vain asentanut satunnaisen tai satunnaisen trendin mallin. stationarisoidulla sarjalla voi silti olla autokorreloituja virheitä, mikä viittaa siihen, että ennustettaessa tarvitaan myös joitakin AR-termejä p1 ja / tai joitain MA-termejä q 1 yhtälö. P, d ja q arvojen määritysprosessi, joka sopii parhaiten tietylle aikasarjalle, käsitellään myöhemmässä osassa muistiinpanoja, joiden linkit ovat tämän sivun yläosassa, mutta joidenkin tyyppien esikatselu ARIMA-malleista, joita tavallisesti esiintyy, annetaan alla. ARIMA 1,0,0 ensimmäisen kertaluvun autoregressiivinen malli, jos sarja on stationaarinen ja autokorreloidut, ehkä se voidaan ennustaa oman edellisen arvon moninkertaiseksi ja lisäksi vakio Ennuste yhtälö tässä tapauksessa on. joka on Y regressoitu itsestään viivästettynä yhdellä jaksolla Tämä on ARIMA 1,0,0 vakio-malli Jos Y: n keskiarvo on nolla, ei vakioaikaa sisällytetä. Jos rinteenkerroin 1 on positiivinen ja pienempi kuin 1 magnitudin, sen on oltava alle 1: n suuruinen, jos Y on paikallaan, malli kuvaa keskimääräistä palautumiskäyttäytymistä, jossa seuraavan jakson arvo on ennustettava olevan 1 kertaa niin kaukana keskiarvosta kuin tämä jakson s arvo Jos 1 on negatiivinen, se ennustaa keskiarvon ts. se myös ennustaa, että Y on alle seuraavan keskipitkän jakson, jos se on tämän jakson keskiarvoa korkeampi. Toisessa kertaluvun autoregressiivisessa mallissa ARIMA 2,0,0 olisi Y t - 2 termiä myös oikealla, jne. Riippuen kertoimien merkistä ja suuruudesta, ARIMA 2,0,0 - malli voisi kuvata järjestelmää, jonka keskimääräinen muutos tapahtuu sinimuotoisesti heilahtelevalla tavalla, kuten massan liike joka on satunnaisvaurioita. ARIMA 0,1,0 satunnainen kävely Jos sarja Y ei ole paikallaan, sen yksinkertaisin mahdollinen malli on satunnainen kävelymalli, jota voidaan pitää rajoittavana tapauksena AR 1 malli, jossa autoregressiivinen kerroin on 1, ts. sarja, jossa äärettömän hidas keskimääräinen palauttaminen Tämän mallin ennustusyhtälö voidaan kirjoittaa siten, että vakioaika on keskimääräinen ajanjakson muutos eli pitkän aikavälin ajoitus Y: ssä Tämä malli voitaisiin asentaa no-intercept regressio malli wh Y: n ensimmäinen ero on riippuva muuttuja Koska se sisältää vain ei-seitsenisen eron ja vakiotermin, se luokitellaan ARIMA 0,1,0 - malliksi vakiona. Satunnaiskuljetta-ilman - mallin malli on ARIMA 0 , 1,0 malli ilman vakioa. ARIMA 1,1,0 erotettu ensimmäisen kertaluvun autoregressiivimalli Jos satunnaiskäytävämallin virheet autokorreloidaan, ongelma voidaan ehkä korjata lisäämällä yksi riippuvaisen muuttujan viive ennuste-yhtälöön, - e palaamalla Y: n ensimmäisen eron itselleen viivästettynä yhdellä jaksolla Tämä tuottaa seuraavaa ennustusyhtälöä, joka voidaan järjestää uudelleen. Tämä on ensimmäisen kertaluvun autoregressiivinen malli, jossa on yksi järjestys ei-seitsenvälisestä erilaistumisesta ja vakio termistä eli ARIMA 1,1,0 malli. ARIMA 0,1,1 ilman jatkuvaa yksinkertaista eksponentiaalista tasoitusta Toinen strategiasta korjata autokorreloidut virheet satunnaiskäytävässä mallissa on yksinkertaisen eksponentiaalisen tasoitusmallin esittämä. Muista, että joillekin ei-staattisille ajoille satunnaiset kävelymallit eivät toimi yhtä hyvin kuin aikaisempien arvojen liukuva keskiarvo Toisin sanoen sen sijaan, että otettaisiin viimeisin havainto seuraavan havainnon ennusteeksi, se on parempi käyttää viimeisimpiä havaintoja keskimäärin melun suodattamiseksi ja paikallisen keskiarvon tarkemmaksi arvioimiseksi Yksinkertainen eksponenttitasoitusmalli käyttää menneiden arvojen eksponentiaalisesti painotettua liikkuvaa keskiarvoa tämän vaikutuksen saavuttamiseksi Yksinkertaisen eksponentiaalisen tasoitusmalli voidaan kirjoittaa lukuisiin matemaattisesti vastaaviin muotoihin, joista yksi on ns. virheenkorjauslomake, jossa edellistä ennustetta säädetään virheen suunnassa. Koska e t-1 Y t-1 - t-1 määritelmän mukaan, tämä voidaan kirjoittaa uudelleen sellaisenaan, joka on ARIMA 0,1,1 - ilman ennakoivaa ennustetta yhtälöllä 1 1 - Tämä tarkoittaa, että voit sovittaa yksinkertaisen eksponenttisen tasoituksen määrittämällä se on ARIMA 0,1,1 - malli ilman vakioa ja arvioitu MA 1 - kerroin vastaa 1-miinus-alfaa SES-kaavassa. Palaa takaisin siihen, että SES-mallissa tietojen keskimääräinen ikä 1 vuoden ajan ennusteet ovat 1, mikä tarkoittaa, että niiden taipumus jää jälkeen trendistä tai käännekohdista noin 1 jaksoilla. Tästä seuraa, että ARIMA 0,1,1: n ilman jatkuvaa mallia sisältävien tietojen keskimääräinen ikä 1 1 - 1 Esimerkiksi jos 1 0 8, keskimääräinen ikä on 5 As 1 lähestymistapaa 1, ARIMA 0,1,1 ilman vakio-mallia tulee erittäin pitkän aikavälin liukuva keskiarvo ja 1 lähestymistapaa 0 se muuttuu satunnaiskulmaksi ilman ajovirtamallia. Mikä on paras tapa korjata autokorrelaatio lisäämällä AR-termejä tai lisäämällä MA-termejä Edellisissä kahdessa edellä kuvatussa mallissa autokorreloidun virheen satunnaiskäytävässä oleva ongelma määritettiin kaksi eri tapaa lisäämällä erotetun sarjan viivästetty arvo yhtälöön tai lisäämällä ennakoidun virheen viivästetty arvo. ach on paras Tämän tilanteen tilanne, jota käsitellään yksityiskohtaisemmin myöhemmin, on se, että positiivista autokorrelaatiota tavallisesti käsitellään parhaiten lisäämällä AR termi malliin ja negatiivista autokorrelaatiota tavallisesti parhaiten käsiteltävä lisäämällä MA aikavälillä Negatiivisen autokorrelaation usein syntyy erilainen muunnos Yleisesti ottaen eriytyminen vähentää positiivista autokorrelaatiota ja voi jopa aiheuttaa siirtymän positiivisesta negatiiviseen autokorrelaatioon Joten ARIMA 0,1,1 - malli, jossa erottaminen on johon liittyy MA-termi, käytetään useammin kuin ARIMA 1,1,0 - mallia. ARIMA 0,1,1 ja jatkuva yksinkertainen eksponentiaalinen tasoittaminen kasvulla SES-mallin toteuttaminen ARIMA-mallina antaa sinulle jonkin verran joustavuutta kaikki arvioidut MA1-kertoimet sallitaan olevan negatiivisia, tämä vastaa SES-mallissa suurempaa tasoitustekijää kuin 1, jota SES-mallin sovitusmenetelmä ei yleensä salli. jos haluat, että keskimääräinen nollasta poikkeava trendi voidaan arvioida. ARIMA 0,1,1 - mallilla, jolla on vakio, on ennustusyhtälö. Tämän mallin yhden aikajänteen ennusteet ovat jotka ovat laadullisesti samanlaisia ​​kuin SES-mallin mallit, paitsi että pitkän aikavälin ennusteiden liikerata on tyypillisesti viisto, jonka kaltevuus on yhtä kuin mu eikä vaakasuora. ARIMA 0,2,1 tai 0,2,2 ilman vakio lineaarinen eksponentiaalinen tasoitus Lineaariset eksponentiaaliset tasoitusmallit ovat ARIMA-malleja, jotka käyttävät kahta nonseasonal-eroa yhdessä MA-termien kanssa. Y: n toinen ero ei ole pelkästään Y: n ja sen itsensä välinen ero kahden jakson ajan, vaan pikemminkin se on ensimmäisen eron Ensimmäinen ero - on Y: n muutosvaihe ajanjaksolla t Joten toinen Y: n eroa ajanjaksolla t on Y t - Y t-1 - Y t-1 - Y t-2 Y t - 2Y t-1 Y t-2 Erilainen funktion toinen ero on samanlainen kuin toinen deriva jatkuvatoimisessa funktiossa se mittaa funktion kiihtyvyyttä tai kaarevuutta tiettynä ajankohtana. ARIMA 0,2,2 - malli ilman vakioa ennustaa, että sarjan toinen ero on kahden viimeisen ennustevirheen lineaarinen funktio. joka voidaan järjestää uudelleen, koska missä 1 ja 2 ovat MA1- ja MA2-kertoimet. Tämä on lineaarinen lineaarinen eksponenttipelastusmalli, joka on oleellisesti sama kuin Holtin malli, ja Brownin malli on erikoistapaus. Se käyttää eksponentiaalisesti painotettuja liikkuvia keskiarvoja arvioidakseen sekä paikallinen taso että paikallinen trendi sarjassa Tämän mallin pitkän aikavälin ennusteet lähestyvät suoraa linjaa, jonka kaltevuus riippuu sarjan loppupuolella havaitusta keskimääräisestä kehityksestä. ARIMA 1,1,2 ilman jatkuvaa vaimennettua suuntausta lineaarinen eksponentiaalinen tasoitus. Tätä mallia kuvataan ARIMA-malleissa mukana olevissa diateissa. Se ekstrapoloi paikallisen trendin sarjan lopussa, mutta tasoittaa sen pitemmällä ennustehorisontilla, käytäntö, jolla on empiiristä tukea Katso artikkeli Miksi vaimennetut trendit toimivat Gardner ja McKenzie sekä Armstrong et al. Golden Rule - sarjan artikkelissa. On yleensä suositeltavaa pitää kiinni malleista, joissa ainakin yksi p: stä ja q: sta ei ole suuremmat kuin 1, eli älä yritä sopeuttaa mallia, kuten ARIMA 2,1,2, koska tämä todennäköisesti johtaa ylilyönteihin ja yhteisiin tekijöihin liittyvistä asioista, joita käsitellään yksityiskohtaisemmin ARIMA-mallien matemaattisen rakenteen muistiinpanoissa. Laajakaistan toteutus ARIMA-malleja, kuten edellä kuvattuja, on helppo toteuttaa laskentataulukossa. Ennakointiyhtälö on yksinkertaisesti lineaarinen yhtälö, joka viittaa aikaisempien aikasarjojen aiempiin arvoihin ja virheiden aikaisempaan arvoon. Näin voit määrittää ARIMA-ennusteiden laskentataulukon tallentamalla tiedot sarakkeeseen A, ennustava kaava sarakkeessa B ja virheiden tiedot miinus ennusteiden C sarakkeessa. Ennakoiva kaava tyypillisessä solussa sarakkeessa B olisi yksinkertaisesti lineaarinen lauseke, joka viittaa arvoon s edellisissä sarakkeissa A ja C kerrottuna sopivilla AR - tai MA-kertoimilla, jotka on tallennettu soluihin muualla laskentataulukossa.