تتحرك من المتوسط - ص

إضافة اتجاه أو متوسط ​​خط متحرك إلى رسم بياني ينطبق على: إكسيل 2016 ورد 2016 بويربوانت 2016 إكسيل 2013 ورد 2013 أوتلوك 2013 بويربوانت 2013 أكثر. أقل لعرض اتجاهات البيانات أو التحرك المتوسطات في مخطط قمت بإنشائه. يمكنك إضافة خط الاتجاه. يمكنك أيضا تمديد خط اتجاه يتجاوز البيانات الفعلية للمساعدة في التنبؤ القيم المستقبلية. على سبيل المثال، يتنبأ خط الاتجاه الخطي التالي بربعين قبل ذلك ويظهر بوضوح اتجاها تصاعديا يبدو واعدا للمبيعات المستقبلية. يمكنك إضافة خط الاتجاه إلى مخطط 2-D التي ليست مكدسة، بما في ذلك المنطقة، شريط، العمود، الخط، الأسهم، مبعثر، و فقاعة. لا يمكنك إضافة خط الاتجاه إلى مكدسة، 3-D، الرادار، فطيرة، سطح، أو الرسم البياني دونات. إضافة خط الاتجاه في المخطط، انقر على سلسلة البيانات التي تريد إضافة خط اتجاه أو متوسط ​​متحرك لها. سيبدأ خط الاتجاه على نقطة البيانات الأولى لسلسلة البيانات التي تختارها. حدد المربع تريندلين. لاختيار نوع مختلف من خط الاتجاه، انقر على السهم بجوار تريندلين. ثم انقر فوق الأسي. توقعات خطية. أو اثنين من فترة الانتقال المتوسط. بالنسبة لخطوط الاتجاه الإضافية، انقر على المزيد من الخيارات. إذا اخترت المزيد من الخيارات. انقر فوق الخيار الذي تريده في جزء "تنسيق الاتجاه" ضمن خيارات تريندلاين. إذا قمت بتحديد الحدودي. أدخل أعلى قوة للمتغير المستقل في المربع الأمر. إذا حددت متوسط ​​النقل. أدخل عدد الفترات لاستخدامها لحساب المتوسط ​​المتحرك في المربع الفترة. نصيحة: خط الاتجاه هو الأكثر دقة عندما تكون قيمة R-سكارد (عدد من 0 إلى 1 تكشف عن مدى دقة القيم المقدرة لخط الاتجاه تتوافق مع بياناتك الفعلية) عند أو بالقرب من 1. عند إضافة خط اتجاه إلى بياناتك ، يقوم إكسيل تلقائيا بحساب قيمة R-سكارد. يمكنك عرض هذه القيمة على المخطط الخاص بك عن طريق التحقق من قيمة العرض R-سكارد في مربع الرسم البياني (تنسيق جزء الاتجاه، خيارات تريندلاين). يمكنك معرفة المزيد عن جميع خيارات خط الاتجاه في الأقسام أدناه. خط الاتجاه الخطي استخدم هذا النوع من خط الاتجاه لإنشاء خط مستقيم أفضل تناسب لمجموعات البيانات الخطية البسيطة. البيانات الخاصة بك خطية إذا كان النمط في نقاط البيانات الخاصة به يشبه خط. خط الاتجاه الخطي عادة ما يظهر أن شيئا ما يتزايد أو ينخفض ​​بمعدل ثابت. يستخدم خط الاتجاه الخطي هذه المعادلة لحساب المربعات الصغرى تناسب لخط: حيث m هو المنحدر و b هو اعتراض. ويبين الخط الاتجاهي التالي أن مبيعات الثلاجات زادت باستمرار على مدى 8 سنوات. لاحظ أن قيمة R-سكارد (عدد من 0 إلى 1 الذي يكشف عن مدى دقة القيم المقدرة لخط الاتجاه تتوافق مع البيانات الفعلية الخاصة بك) هو 0.9792، وهو مناسب تماما للخط إلى البيانات. عرض خط منحني أفضل تناسب، وهذا الاتجاه هو مفيد عندما معدل التغير في البيانات يزيد أو ينخفض ​​بسرعة ثم مستويات خارج. خط الاتجاه اللوغاريتمي يمكن أن يستخدم القيم السلبية والإيجابية. يستخدم خط الاتجاه اللوغاريتمي هذه المعادلة لحساب المربعات الصغرى تناسب من خلال النقاط: حيث c و b هي الثوابت و لن هي وظيفة اللوغاريتم الطبيعي. ويظهر خط الاتجاه اللوغاريتمي التالي النمو السكاني المتوقع للحيوانات في منطقة ذات مساحة ثابتة، حيث انخفض عدد السكان المستخرج كمساحة للحيوانات. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.933، وهو مناسب نسبيا من الخط إلى البيانات. يعد هذا الاتجاه مفيدا عندما تتقلب بياناتك. على سبيل المثال، عند تحليل المكاسب والخسائر على مجموعة بيانات كبيرة. ترتيب الحدودي يمكن تحديدها من قبل عدد من التقلبات في البيانات أو عدد الانحناءات (التلال والوديان) تظهر في المنحنى. عادة، يوجد خط اتجاه متعدد الحدود من أجل 2 يحتوي على تلة أو وادي واحد فقط، ويشتمل الأمر 3 على واحد أو اثنين من التلال أو الوديان، ويوجد في الأمر 4 ما يصل إلى ثلاثة تلال أو وديان. خط الاتجاه متعدد الحدود أو المنحني يستخدم هذه المعادلة لحساب المربعات الصغرى تناسب من خلال نقاط: حيث b والثوابت. ويظهر خط الاتجاه 2 متعدد الحدود التالي (تلة واحدة) العلاقة بين سرعة القيادة واستهلاك الوقود. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.979، التي هي قريبة من 1 حتى الخطوط تناسب البيانات. عرض خط المنحني، هذا الاتجاه هو مفيد لمجموعات البيانات التي تقارن القياسات التي تزداد بمعدل معين. على سبيل المثال، تسارع سيارة سباق في فترات 1 ثانية. لا يمكنك إنشاء خط اتجاه طاقة إذا كانت بياناتك تحتوي على قيم صفر أو سلبية. يستخدم خط الاتجاه الطاقة هذه المعادلة لحساب المربعات الصغرى تناسب من خلال نقاط: حيث c و b هي الثوابت. ملاحظة: لا يتوفر هذا الخيار عندما تتضمن البيانات قيما سلبية أو صفرية. يظهر مخطط قياس المسافة التالي المسافة بالأمتار بالثواني. يوضح خط التيار الكهربائي بوضوح تسارع متزايد. لاحظ أن قيمة R-سكارد هو 0.986، وهو مثاليا تقريبا من الخط إلى البيانات. عرض خط المنحني، وهذا الاتجاه هو مفيد عندما ترتفع قيم البيانات أو تنخفض بمعدل متزايد باستمرار. لا يمكنك إنشاء خط اتجاه أسي إذا كانت بياناتك تحتوي على قيم صفر أو سلبية. يستخدم خط الاتجاه الأسي هذه المعادلة لحساب المربعات الصغرى التي تناسب من خلال النقاط: حيث c و b هي الثوابت و e هو قاعدة اللوغاريتم الطبيعي. ويظهر خط الاتجاه الأسي التالي تناقص كمية الكربون 14 في جسم ما عند عمره. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.990، مما يعني أن الخط يناسب البيانات تقريبا تقريبا. موفينغ ترافيك ترندلين هذا الاتجاه يدل على تقلبات في البيانات لإظهار نمط أو اتجاه أكثر وضوحا. يستخدم المتوسط ​​المتحرك عددا محددا من نقاط البيانات (يحددها خيار الفترة)، ويتوسطها، ويستخدم متوسط ​​القيمة كنقطة في السطر. على سبيل المثال، إذا تم تعيين الفترة إلى 2، يتم استخدام متوسط ​​أول نقطتي بيانات كنقطة أولى في خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك. ويستخدم متوسط ​​نقاط البيانات الثانية والثالثة كنقطة ثانية في خط الاتجاه، وما إلى ذلك. ويستخدم خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك هذه المعادلة: عدد النقاط في خط اتجاه متوسط ​​متحرك يساوي العدد الإجمالي للنقاط في السلسلة، مطروحا منه الرقم الذي تحدده للفترة. في المخطط المبعثر، يقوم خط الاتجاه بناء على ترتيب القيم x في المخطط. للحصول على نتيجة أفضل، صنف القيم x قبل إضافة متوسط ​​متحرك. يظهر خط الاتجاه المتوسط ​​التالي نمطا في عدد المنازل المباعة على مدى 26 أسبوعا. أفضل من المتوسط ​​البسيط المتوسط ​​(متوسط) في R يمكن تمثيل السلسلة كمتجه. متوسط ​​السلسلة هو 10. يعني (v) كمية 8220error8221 أن كل إدخال في متجه يختلف عن المتوسط ​​يمكن أن تكلس على النحو التالي. s 8211 مينز (s) يمكن أن تكون هذه القيمة بمثابة الأساس لإجراء قياس للتأكد من مدى ملاءمة النموذج (خطأ تربيعي). (v 8211 يعني (v)) 2 وأخيرا، يمكن استخدام مجموع أو متوسط ​​هذه النتائج لحساب القيم التي تمثل الحجم الكلي (أو مقدار الخطأ) للتقدير. سوم ((v 8211 يعني (v)) 2) SSE8221 هو مجموع الأخطاء التربيعية. مين ((v 8211 مين (v)) 2) MSE8221 هو متوسط ​​الأخطاء التربيعية. الآن بعد أن لدينا قيم بسيطة تشير إلى مدى تقدير جيد لمجموعة، يمكننا اختبار مع القيم الأخرى. بدلا من كتابة حساب كامل في كل مرة، يمكننا إنشاء وظيفة في R وتطبيق الدالة على كل قيمة في متجه. لمقارنة التقدير (10) مع 7 و 9 و 12. تحليل سلسلة زمنية البيانات سلسلة زمنية هي مجرد سلسلة من نقاط البيانات في الوقت المناسب. وتتميز بيانات السلاسل الزمنية بخصائص فريدة تسمح بمعالجتها بطريقة مماثلة بغض النظر عن البيانات الأساسية الممثلة. العديد من التخصصات تتعامل مع هذا النوع من البيانات بما في ذلك الإحصاءات ومعالجة الإشارات، الاقتصاد القياسي والتمويل الرياضي. وتظهر هذه البيانات في الأعمال التجارية فيما يتعلق بالتنبؤ بالمبيعات، وتحليل الميزانية، وتوقعات الغلة، وفي مجال مراقبة جودة العمليات. في إدخالات مدونة أخرى، يتم استخدامها فيما يتعلق بتحليل سوق الأسهم والبيانات الاقتصادية. وهي ذات صلة بمواقع الويب وتتوفر من خلال أدوات مثل غوغل أناليتيكش. بيانات سلسلة الوقت لذلك ينطبق على نطاق واسع ولكن لديه ميزات مشتركة بغض النظر عن تطبيقه. ويمكن تحليلها لتحديد خصائصها وأنماطها. وغالبا ما يؤدي ذلك إلى التنبؤ الذي يستخدم فيه نموذج للتنبؤ بالأحداث المستقبلية استنادا إلى البيانات السابقة. جميع بيانات السلاسل الزمنية لها الصفات المشتركة التالية: الترتيب الزمني الطبيعي غالبا ما تكون الأحداث القريبة من بعضها البعض أكثر ارتباطا من تلك التي تفصل بينهما في معظم الحالات، ويفترض أن القيم السابقة تؤثر على القيم المستقبلية (بدلا من العكس) متباعدة على فترات موحدة مجموعة البيانات التي نعمل معها هو غريب بعض الشيء للنظر في سلسلة زمنية 8211 المورد ليست وحدة من الزمن. ومع ذلك، فإنه من المفيد أن يجعل من نقطة أن 8220simple8221 متوسط ​​(أو متوسط) من جميع الملاحظات السابقة ليست سوى تقدير مفيد لأنه عندما لا تكون هناك اتجاهات. لست متأكدا ما جعل من هذا. أرسلت بريدا إلكترونيا إلى الحكومة وطلبت توضيحا. سيتم نشر الإجابة هنا إذا تلقيت ردا. في R، يمكن توجيه ناقل إلى كائن سلسلة زمنية كما يلي: المتوسط ​​المتحرك يتم وصف المتوسط ​​المتحرك في كتيب نيست ويشار إليه أيضا باسم 8220smoothing8221 8211 وهو المصطلح الذي يأتي في ggplot2 (جيومزموث). هناك عدد لا يحصى من الوظائف المتاحة في R التي تنطوي على نوع من حساب متأخر من سلسلة من الأرقام. وهناك مثال بسيط أن ما يقرب من خدعة ينطوي رولابلي: رولابلي (ق، 3، يعني) هذا يعمل، ولكن ليس من الواضح أن تم تخطي أول الإدخالات اثنين. من الأفضل استخدام مكتبة تحتوي على شيكات إضافية مشفرة في 8230 إذا قمت بإلقاء نظرة على التعليمات البرمجية داخل 8230 يمكنك الحصول على فكرة عن التحقق والتحقق من الخطأ إضافية (الذي يمثل القيم المفقودة في بداية القائمة). لعرض المصدر، قم ببساطة بإدخال اسم الدالة بدون أي أقواس: يمكنك الانتقال لأسفل إلى الطرق المسماة داخليا في هذه الحالة: مع توفر هذه الطريقة، يمكننا حساب الخطأ و إرور سكارد: s 8211 سما (s، 3) خطأ (s 8211 سما (s، 3)) 2 إرور سكارد لاحظ أن الوسط المحسوب استبدل الإدخالات المفقودة ك zeroes8230 x ((s 8211 سما (s، 3)) x) is. na (x) lt - 0 مين ( x) أوه 8211 في حال كنت مهتما في مؤامرة: لا يفوتون تحديث الاشتراك في المدونين R لتلقي رسائل البريد الإلكتروني مع أحدث المشاركات R. (لن ترى هذه الرسالة مرة أخرى.) المتوسطات المتحركة في R لأفضل ما لدي من معلومات، R ليس لديه وظيفة مدمجة لحساب المتوسطات المتحركة. وباستخدام وظيفة التصفية، يمكننا كتابة دالة قصيرة للمتوسطات المتحركة: يمكننا بعد ذلك استخدام الدالة على أي بيانات: ماف (داتا) أو ماف (داتا، 11) إذا أردنا تحديد عدد مختلف من نقاط البيانات من العمل الافتراضي 5 التآمر كما هو متوقع: مؤامرة (ماف (البيانات)). بالإضافة إلى عدد من نقاط البيانات التي إلى المتوسط، يمكننا أيضا تغيير حجة الجانبين من وظائف مرشح: الجانبين 2 يستخدم كلا الجانبين، الجانبين 1 يستخدم القيم الماضية فقط. مشاركة هذا: التنقل بوست التعليق الملاحة الملاحة الملاحة