Predicción Del Método Del Promedio Móvil Ponderado

Net. sourceforge. openforecast. models Clase WeightedMovingAverageModel Un modelo de pronóstico de media móvil ponderada se basa en una serie temporal construida artificialmente en la que el valor para un período de tiempo dado se sustituye por la media ponderada de ese valor y los valores de cierto número de tiempo anterior Períodos Como puede haberse adivinado a partir de la descripción, este modelo se adapta mejor a datos de series de tiempo, es decir, datos que cambian con el tiempo. Dado que el valor pronosticado para cualquier período dado es un promedio ponderado de los períodos anteriores, entonces el pronóstico siempre parecerá rezagarse detrás de los aumentos o disminuciones en los valores observados (dependientes). Por ejemplo, si una serie de datos tiene una tendencia alcista hacia arriba, entonces un promedio ponderado del promedio móvil proporcionará generalmente una subestimación de los valores de la variable dependiente. El modelo de media móvil ponderada, al igual que el modelo de media móvil, tiene una ventaja sobre otros modelos de predicción en el sentido de que suaviza los picos y valles (o valles) en un conjunto de observaciones. Sin embargo, al igual que el modelo de media móvil, también tiene varias desventajas. En particular, este modelo no produce una ecuación real. Por lo tanto, no es tan útil como una herramienta de predicción a medio y largo plazo. Sólo se puede utilizar de forma fiable para predecir unos cuantos períodos en el futuro. Desde: 0.4 Autor: Steven R. Gould Campos heredados de la clase net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel WeightedMovingAverageModel () Construye un nuevo modelo de predicción del promedio móvil ponderado. WeightedMovingAverageModel (double weights) Construye un nuevo modelo de predicción de promedio móvil ponderado, usando los pesos especificados. Forecast (double timeValue) Devuelve el valor de pronóstico de la variable dependiente para el valor dado de la variable de tiempo independiente. GetForecastType () Devuelve un nombre de una o dos palabras de este tipo de modelo de pronóstico. GetNumberOfPeriods () Devuelve el número actual de períodos utilizados en este modelo. GetNumberOfPredictors () Devuelve el número de predictores utilizados por el modelo subyacente. SetWeights (pesos dobles) Establece los pesos utilizados por este modelo de predicción del promedio móvil ponderado a los pesos dados. ToString () Esto debe anularse para proporcionar una descripción textual del modelo de pronóstico actual incluyendo, cuando sea posible, cualquier parámetro derivado utilizado. Métodos heredados de la clase net. sourceforge. openforecast. models. AbstractTimeBasedModel WeightedMovingAverageModel Construye un nuevo modelo de predicción de promedio móvil ponderado, usando los pesos especificados. Para que un modelo válido sea construido, debe llamar a init y pasar en un conjunto de datos que contiene una serie de puntos de datos con la variable de tiempo inicializada para identificar la variable independiente. El tamaño de la matriz de pesos se utiliza para determinar el número de observaciones que se utilizarán para calcular la media móvil ponderada. Adicionalmente, el período más reciente recibirá el peso definido por el primer elemento de la matriz, es decir, ponderaciones0. El tamaño de la matriz de pesos también se utiliza para determinar la cantidad de períodos futuros que pueden ser pronosticados con eficacia. Con una media móvil ponderada de 50 días, entonces no podemos razonablemente - con ningún grado de exactitud - pronosticar más de 50 días más allá del último período para el cual los datos están disponibles. Incluso los pronósticos cercanos al final de este rango probablemente no serán confiables. Nota sobre los pesos En general, los pesos que se pasan a este constructor deben sumar hasta 1,0. Sin embargo, como conveniencia, si la suma de los pesos no suma 1.0, esta implementación escala todos los pesos proporcionalmente de modo que sumen a 1.0. Parámetros: pesos - una serie de pesos a asignar a las observaciones históricas al calcular la media móvil ponderada. WeightedMovingAverageModel Construye un nuevo modelo de predicción de promedio móvil ponderado, utilizando la variable nombrada como variable independiente y los pesos especificados. Parámetros: independentVariable - el nombre de la variable independiente que se va a utilizar en este modelo. Pesos - una serie de pesos para asignar a las observaciones históricas al calcular el promedio móvil ponderado. WeightedMovingAverageModel Construye un nuevo modelo de predicción del promedio móvil ponderado. Este constructor está destinado a ser utilizado sólo por subclases (por lo tanto, está protegido). Cualquier subclase que utilice este constructor debe invocar posteriormente el método (protected) setWeights para inicializar los pesos que usará este modelo. WeightedMovingAverageModel Construye un nuevo modelo de predicción del promedio móvil ponderado usando la variable independiente dada. Parámetros: independentVariable - el nombre de la variable independiente que se va a utilizar en este modelo. SetWeights Establece los pesos utilizados por este modelo de predicción del promedio móvil ponderado a los pesos dados. Este método está destinado a ser utilizado sólo por subclases (por lo tanto está protegido), y sólo en conjunción con el (protegido) constructor de un argumento. Cualquier subclase que utiliza el constructor de un argumento debe llamar a setWeights antes de invocar el método AbstractTimeBasedModel. init (net. sourceforge. openforecast. DataSet) para inicializar el modelo. Nota sobre pesos En general, los pesos que se pasan a este método deben sumar 1,0. Sin embargo, como conveniencia, si la suma de los pesos no suma 1.0, esta implementación escala todos los pesos proporcionalmente de modo que sumen a 1.0. Parámetros: pesos - una serie de pesos a asignar a las observaciones históricas al calcular la media móvil ponderada. Forecast Devuelve el valor de pronóstico de la variable dependiente para el valor dado de la variable de tiempo independiente. Las subclases deben implementar este método de manera consistente con el modelo de predicción que implementan. Las subclases pueden hacer uso de los métodos getForecastValue y getObservedValue para obtener pronósticos y observaciones anteriores, respectivamente. Especificado por: forecast en la clase AbstractTimeBasedModel Parámetros: timeValue - el valor de la variable de tiempo para la que se requiere un valor de pronóstico. Devuelve: el valor de pronóstico de la variable dependiente para el tiempo dado. Tiros: IllegalArgumentException - si no hay datos históricos suficientes - observaciones pasadas a init - para generar una previsión para el valor de tiempo dado. GetNumberOfPredictors Devuelve el número de predictores utilizados por el modelo subyacente. Devuelve: el número de predictores utilizados por el modelo subyacente. GetNumberOfPeriods Devuelve el número actual de períodos utilizados en este modelo. Especificado por: getNumberOfPeriods en la clase AbstractTimeBasedModel Devuelve: el número actual de períodos utilizados en este modelo. GetForecastType Devuelve un nombre de una o dos palabras de este tipo de modelo de pronóstico. Mantenga esto corto. Una descripción más larga debe implementarse en el método toString. ToString Esto debe anularse para proporcionar una descripción textual del modelo de pronóstico actual incluyendo, cuando sea posible, cualquier parámetro derivado utilizado. Especificado por: toString en la interfaz ForecastingModel Overrides: toString en la clase AbstractTimeBasedModel Devuelve: una representación en cadena del modelo de pronóstico actual y sus parámetros. Definición del modelo de media móvil ponderada En el modelo de media móvil ponderada (estrategia de pronóstico 14), cada valor histórico se pondera Con un factor del grupo de ponderación en el perfil de pronóstico univariado. Fórmula para la media móvil ponderada El modelo de promedio móvil ponderado le permite ponderar los datos históricos recientes con más fuerza que los datos antiguos al determinar el promedio. Hacer esto si los datos más recientes son más representativos de lo que la demanda futura será que los datos más antiguos. Por lo tanto, el sistema es capaz de reaccionar más rápidamente a un cambio de nivel. Uso La exactitud de este modelo depende en gran medida de su elección de factores de ponderación. Si el patrón de series de tiempo cambia, también debe adaptar los factores de ponderación. Cuando se crea un grupo de ponderación, se introducen los factores de ponderación como porcentajes. La suma de los factores de ponderación no tiene que ser 100. No se calcula pronóstico ex post con esta estrategia de previsión. Capítulos Cuatro (MC y T / F) Cuáles dos números están contenidos en el informe diario al CEO de Walt Disney Parks Amp Resorts en relación con los seis parques de Orlando a. La previsión de asistencia de ayer y la asistencia real de ayer b. La asistencia actual de ayer y la asistencia prevista de hoy c. La previsión de asistencia de ayer y la asistencia prevista de hoy d. Ayer asistencia real y asistencia de los últimos años e. Previsión pronosticada de ayer y error promedio diario de previsión para el año. Un pronóstico promedio móvil de seis meses es mejor que un pronóstico promedio móvil de tres meses si la demanda a. Es bastante estable b. Ha estado cambiando debido a los recientes esfuerzos promocionales c. Sigue una tendencia a la baja d. Sigue un patrón estacional que se repite dos veces al año e. Sigue una tendencia al alza Para una demanda de producto dada, la ecuación de tendencia de serie temporal es 53 - 4 X. El signo negativo en la pendiente de la ecuación a. Es una imposibilidad matemática b. Es una indicación de que el pronóstico está sesgado, con valores de pronóstico inferiores a los valores reales c. Es una indicación de que la demanda de productos está disminuyendo d. Implica que el coeficiente de determinación también será negativo e. Implica que el RSFE será negativo. Cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera con respecto a las dos constantes de suavizado del modelo de Pronóstico Incluyendo Tendencia (FIT) a. Una constante es positiva, mientras que la otra es negativa. segundo. Se llaman MAD y RSFE. do. El alfa es siempre más pequeño que el beta. re. Una constante suaviza la intercepción de regresión, mientras que la otra suaviza la pendiente de regresión. mi. Sus valores se determinan independientemente. Se pronostica que la demanda de un determinado producto será de 800 unidades por mes, promediado durante los 12 meses del año. El producto sigue un patrón estacional, para el cual el índice mensual de enero es 1,25. ¿Cuál es el pronóstico de ventas ajustado estacionalmente para enero a. 640 unidades b. 798.75 unidades c. 800 unidades d. 1000 unidades e. No puede calcularse con la información proporcionada. Un índice estacional para una serie mensual está a punto de calcularse sobre la base de una acumulación de datos de tres años. Los tres valores anteriores de julio fueron 110, 150 y 130. El promedio durante todos los meses es de 190. El índice estacional aproximado para julio es a. 0.487 b. 0,684 c. 1.462 d. 2,053 e. No puede calcularse con la información proporcionada