Linear vs moving average trendline

Excel Trendlines. One dos métodos mais fáceis para adivinhar uma tendência geral em seus dados é adicionar uma linha de tendência para um gráfico O Trendline é um pouco semelhante a uma linha em um gráfico de linha, mas não conecta cada ponto de dados precisamente como uma linha Gráfico faz Uma linha de tendência representa todos os dados Isso significa que pequenas exceções ou erros estatísticos não distrair o Excel quando se trata de encontrar a fórmula certa Em alguns casos, você também pode usar a linha de tendência para prever data. Charts futuro que suportam trendlines. The linha de tendência Pode ser adicionado a um 2-D gráficos, tais como Área, Bar, Coluna, Linha, Stock, XY Scatter e Bubble Você pode t adicionar uma linha de tendência para 3-D, Radar, Pie, Área ou Donut charts. Adding uma linha de tendência. Depois de criar um gráfico, clique com o botão direito do mouse na série de dados e escolha Adicionar linha de tendência. Um novo menu aparecerá à esquerda do gráfico. Aqui, você pode escolher um dos tipos de linha de tendência clicando em um dos botões de rádio. Linhas de tendência, há uma posição chamada Display R-quadrado valor na carta Ele sho Ws você como uma linha de tendência é ajustada aos dados Pode obter valores de 0 a 1 Quanto mais próximo o valor é 1 melhor ele se encaixa a sua linha chart. Trendline types. Linear trendline. This linha de tendência é usado para criar uma linha reta para um simples , Conjuntos de dados lineares Os dados são lineares se os pontos de dados do sistema se assemelham a uma linha A linha de tendência linear indica que algo está aumentando ou diminuindo em uma taxa constante. Aqui está um exemplo de vendas de computador para cada mês. Linha de tendência logarítmica. Útil quando você tem que lidar com dados onde a taxa de mudança aumenta ou diminui rapidamente e, em seguida, estabiliza No caso de uma linha de tendência logarítmica, você pode usar valores negativos e positivos. Um bom exemplo de uma linha de tendência logarítmica pode ser uma crise econômica Primeiro A taxa de desemprego está ficando maior, mas depois de um tempo a situação se estabiliza. Tendência polinomial. Esta linha de tendência é útil quando você trabalha com dados oscilantes - por exemplo, quando você analisa ganhos e perdas sobre um la O grau do polinômio pode ser determinado pelo número de flutuações de dados ou pelo número de curvas, ou seja, os montes e vales que aparecem na curva. Uma linha de tendência polinomial de ordem 2 geralmente tem um monte ou vale. Ordem 3 Geralmente tem um ou dois montes ou vales Ordem 4 geralmente tem até três. O exemplo a seguir ilustra a relação entre a velocidade eo consumo de combustível. Power trendline. This linha de tendência é útil para conjuntos de dados que são usados ​​para comparar os resultados de medição que aumentam em um predeterminado Por exemplo, a aceleração de um carro de corrida em intervalos de um segundo. Você não pode criar uma linha de tendência de energia se seus dados contiverem valores zero ou negativos. Linha de tendência exponencial. A linha de tendência exponencial é mais útil quando os valores de dados aumentam ou caem em um Constantemente aumentando taxas É freqüentemente usado em ciências Pode descrever uma população que está crescendo rapidamente em gerações subseqüentes Você não pode criar uma linha de tendência exponencial se seus dados Contém zero ou valores negativos. Um bom exemplo para esta linha de tendência é a decadência de C-14. Como você pode ver este é um exemplo perfeito de uma linha de tendência exponencial porque o valor R-quadrado é exatamente 1.Moving média. A média móvel Suaviza as linhas para mostrar um padrão ou tendência mais claramente o Excel faz isso calculando a média móvel de um determinado número de valores definidos por uma opção Período, que por padrão é definido como 2 Se você aumentar esse valor, então a média será calculada A partir de mais pontos de dados para que a linha será ainda mais suave A média móvel mostra tendências que de outra forma seria difícil de ver devido ao ruído nos dados. Um bom exemplo de um uso prático desta linha de tendência pode ser um mercado de Forex. Uma linha superposta a um gráfico que revela a direção geral dos dados Os gráficos do Google podem gerar automaticamente linhas de tendência para gráficos de dispersão, gráficos de barras, gráficos de colunas e gráficos de linhas. Gráficos de Google suporta três tipos de linhas de tendência lineares, polinomiais e e Linhas de tendência linear. Uma linha de tendência linear é a linha reta que mais se aproxima dos dados do gráfico. Para ser preciso, é a linha que minimiza a soma das distâncias quadradas de cada ponto para ele. No gráfico abaixo, você pode ver Uma linha de tendência linear em um gráfico de dispersão comparando a idade de arcos de açúcar para o diâmetro de seus troncos Você pode passar o mouse sobre a linha de tendência para ver a equação calculada pelo Google Charts 4 885 vezes o diâmetro 0 730. Esta seção requer um navegador que suporta JavaScript e Iframes. To desenhar uma linha de tendência em um gráfico, use a opção de linhas de tendência e especifique qual série de dados para usar. lineal linhas de tendência são o tipo mais comum de linha de tendência Mas, por vezes, uma curva é melhor para descrever dados e para isso, vamos precisar de outro tipo De linha de tendência trendline. Exponential. Se seus dados é melhor explicado por uma exponencial da forma e ax b você pode usar o atributo type para especificar uma linha de tendência exponencial, como mostrado abaixo. Esta seção requer um navegador que suporta JavaScript e iframes. Note Ao contrário das linhas de tendência lineares, existem várias maneiras de calcular as linhas de tendência exponenciais. Nós fornecemos apenas um método agora, mas apoiamos mais no futuro e, portanto, é possível que o nome ou O comportamento da linha de tendência exponencial atual mudará. Para este gráfico, também usamos visibleInLegend true para exibir a curva exponencial na legenda. Colocando a cor. Por padrão, as linhas de tendência são coloridas da mesma forma que as séries de dados, mas mais claras Com o atributo de cor Aqui, nós traçamos quantos dígitos foram calculados por ano durante um período computacionalmente fecundo, colorindo a linha de tendência exponencial verde. Esta seção requer um navegador que suporta JavaScript e iframes. Here s trendlines spec. Polynomial trendlines. To gerar uma linha de tendência polinomial, especificar tipo polinomial e um grau Use com cautela, uma vez que às vezes pode levar a resultados enganosos No exemplo abaixo, onde Um conjunto de dados grosseiramente linear é plotado com uma linha de tendência de grau 3 cúbico. Esta seção requer um navegador que suporta JavaScript e iframes. Note que o plummet após o último ponto de dados só é visível, porque nós artificialmente estendeu o eixo horizontal para 15 Sem configuração para 15, teria parecido com isso. Esta seção requer um navegador que suporta JavaScript e iframes. Same dados, mesmo polinômio, janela diferente sobre os dados. Options Full HTML. Changing a opacidade e largura de linha. Você pode alterar a transparência da linha de tendência, definindo a opacidade para um valor entre 0 0 e 1 0, ea largura da linha, definindo a opção lineWidth. Esta seção requer um navegador que suporta JavaScript e iframes. A opção lineWidth será suficiente para a maioria dos usos, mas se você gostar da aparência há uma opção pointSize que pode ser usada para personalizar o tamanho dos pontos selecionáveis ​​dentro da linha de tendência. Esta seção requer um navegador que suporta JavaScript e iframes. Just como luz é tanto uma onda e uma partícula, uma linha de tendência é tanto uma linha e um monte de pontos O que os usuários vêem dependem de como eles interagem com ele normalmente uma linha, mas quando eles Paira sobre a linha de tendência, um ponto específico será destacado Esse ponto será ter um diâmetro igual ao ponto da linha de tendência se definido, else. the pointSize global se definido, else. However, se você definir o global ou o ponto de tendência pointSize , Todos os pontos selecionáveis ​​serão mostrados, independentemente da linha de tendência s lineWidth. Options Full HTML. Making pontos visíveis. Trendlines são constucted por carimbando um monte de pontos no gráfico A opção pointsVisible da linha de tendência determina se os pontos para um determinado A linha de tendência está visível A opção padrão para todas as linhas de tendência é verdadeira, mas se você quisesse desativar a visibilidade de ponto para sua primeira linha de tendência, defina false. O gráfico abaixo demonstra o controle da visibilidade de po Em cada linha de tendência. Esta seção requer um navegador que suporta JavaScript e iframes. Options Full HTML. Changing o rótulo. Por padrão, se você selecionar visibleInLegend o rótulo revela a equação da linha de tendência Você pode usar labelInLegend para especificar um rótulo diferente Aqui, nós exibimos uma linha de tendência para Cada uma das duas séries, definindo os rótulos na legenda como Bug line para séries 0 e Test linha série 1. Esta seção requer um navegador que suporta JavaScript e iframes. O coeficiente de determinação chamado R 2 em estatísticas, identifica quão próximo uma linha de tendência corresponde Os dados Uma correlação perfeita é 1 0, e uma anticorrelação perfeita é 0 0. Você pode descrever R 2 na legenda de seu gráfico, definindo a opção showR2 como verdadeira. Esta seção requer um navegador que suporta JavaScript e iframes. Except, como de outra forma indicado, o conteúdo desta página está licenciado sob a licença Creative Commons Atribuição 3 0 e amostras de código são licenciados sob a licença Apache 2 0 Para detalhes, consulte o nosso site Políticas Java É uma marca registrada da Oracle e / ou de suas afiliadas. 23, 2017.Product Info. Moving média e modelos de suavização exponencial. Como um primeiro passo para ir além de modelos de média, modelos de caminhada aleatória, e modelos de tendência linear, padrões e tendências não sazonais podem ser extrapolados usando uma média móvel ou modelo de suavização. A suposição por trás dos modelos de média e suavização é que a série temporal é localmente estacionária com uma média variando lentamente. Portanto, tomamos uma média local móvel para estimar o valor atual da média e, em seguida, usá-lo como a previsão para o futuro próximo. Como um compromisso entre o modelo médio eo modelo randômico-caminhada-sem-deriva A mesma estratégia pode ser usada para estimar e extrapolar uma tendência local Uma média móvel é freqüentemente chamada de versão suavizada da série original porque a média de curto prazo O efeito de alisar as colisões na série original Ajustando o grau de suavização da largura da média móvel, podemos esperar para atingir algum tipo de equilíbrio ideal entre o pe Rformance dos modelos de caminhada média e randômica O modelo mais simples de média é a média móvel de peso igualmente ponderada. A previsão para o valor de Y no tempo t 1 que é feita no tempo t é igual à média simples do m mais recente Observações. Aqui e noutros locais, usarei o símbolo Y-hat para representar uma previsão da série de tempo Y feita na data anterior possível mais antiga por um determinado modelo. Esta média é centrada no período t m 1 2, o que implica que a estimativa de A média local tenderá a ficar aquém do verdadeiro valor da média local em cerca de m 1 2 períodos Assim, dizemos que a idade média dos dados na média móvel simples é m 1 2 em relação ao período para o qual a previsão é calculada Por exemplo, se estiver a calcular a média dos últimos 5 valores, as previsões serão cerca de 3 períodos de atraso na resposta a pontos de viragem. Note que se m 1, O modelo SMA de média móvel simples é equivalente ao modelo de caminhada aleatória sem crescimento Se m é muito grande comparável ao comprimento do período de estimação, o modelo SMA é equivalente ao modelo médio Como com qualquer parâmetro de um modelo de previsão, é costume Para ajustar o valor de ki A fim de obter o melhor ajuste para os dados, ou seja, os erros de previsão menor em média. Aqui está um exemplo de uma série que parece apresentar flutuações aleatórias em torno de uma média de variação lenta Primeiro, vamos tentar ajustá-lo com uma caminhada aleatória , O que equivale a uma média móvel simples de um termo. O modelo de caminhada aleatória responde muito rapidamente às mudanças na série, mas ao fazê-lo escolhe grande parte do ruído nos dados as flutuações aleatórias, bem como o sinal local Média Se nós preferirmos tentar uma média móvel simples de 5 termos, obtemos um conjunto de previsões mais suaves. A média móvel simples de 5 períodos produz erros significativamente menores do que o modelo de caminhada aleatória neste caso. A idade média dos dados neste Por exemplo, uma desaceleração parece ter ocorrido no período 21, mas as previsões não virem até vários períodos mais tarde. Observe que a tendência de longo prazo, Previsões de longo prazo da SMA mod Assim, o modelo SMA assume que não há tendência nos dados. No entanto, enquanto as previsões a partir do modelo de caminhada aleatória são simplesmente iguais ao último valor observado, as previsões de O modelo SMA é igual a uma média ponderada dos valores recentes. Os limites de confiança calculados pela Statgraphics para as previsões de longo prazo da média móvel simples não se alargam à medida que aumenta o horizonte de previsão. A teoria estatística que nos diz como os intervalos de confiança deve ampliar para este modelo. No entanto, não é muito difícil calcular estimativas empíricas dos limites de confiança para as previsões de horizonte mais longo. Por exemplo, você poderia configurar uma planilha em que o modelo SMA Seria usado para prever 2 passos à frente, 3 passos à frente, etc dentro da amostra de dados históricos Você poderia então calcular os desvios-padrão da amostra dos erros em cada previsão h E, em seguida, construir intervalos de confiança para previsões de longo prazo, adicionando e subtraindo múltiplos do desvio padrão apropriado. Se tentarmos uma média móvel simples de 9 termos, obteremos previsões ainda mais suaves e mais de um efeito retardado. A idade média é Agora 5 períodos 9 1 2 Se tomarmos uma média móvel de 19-termo, a idade média aumenta para 10.Notice que, de fato, as previsões estão agora atrasados ​​por pontos de viragem por cerca de 10 períodos. Qual quantidade de suavização é melhor para esta série Aqui está uma tabela que compara suas estatísticas de erro, incluindo também uma média de três termos. O modelo C, a média móvel de 5 períodos, produz o menor valor de RMSE por uma pequena margem sobre as médias de 3 e 9 prazos e Suas outras estatísticas são quase idênticas Assim, entre os modelos com estatísticas de erro muito semelhantes, podemos escolher se preferiríamos um pouco mais de resposta ou um pouco mais de suavidade nas previsões. Voltar ao topo da página. O modelo de média móvel simples descrito acima tem a propriedade indesejável de tratar as últimas k observações igualmente e ignora completamente todas as observações precedentes Intuitivamente, os dados passados ​​devem ser descontados de uma forma mais gradual - por exemplo, a observação mais recente deve Obter um pouco mais de peso do que o segundo mais recente, eo segundo mais recente deve ter um pouco mais de peso do que o terceiro mais recente, e assim por diante O simples exponencial suavização SES modelo realiza this. Let denotar uma constante de alisamento um número entre 0 e 1 Uma maneira de escrever o modelo é definir uma série L que represente o nível atual ie valor médio local da série como estimado a partir de dados até o presente O valor de L no tempo t é computado recursivamente a partir de seu próprio valor anterior como este. Deste modo, o valor suavizado actual é uma interpolação entre o valor suavizado anterior e a observação corrente, onde controla a proximidade do valor interpolado para o máximo A previsão para o próximo período é simplesmente o valor suavizado atual. De forma semelhante, podemos expressar a próxima previsão diretamente em termos de previsões anteriores e observações anteriores, em qualquer uma das seguintes versões equivalentes. Na primeira versão, a previsão é uma interpolação Entre a previsão anterior ea observação anterior. Na segunda versão, a próxima previsão é obtida ajustando a previsão anterior na direção do erro anterior por uma quantidade fracionada. É o erro feito no tempo t Na terceira versão, a previsão é um Ponderada exponencialmente a média móvel descontada com o fator de desconto 1. A versão de interpolação da fórmula de previsão é a mais simples de usar se você estiver implementando o modelo em uma planilha, ela se encaixa em uma única célula e contém referências de células que apontam para a previsão anterior Observação e a célula onde o valor de é armazenado. Note que se 1, o modelo SES é equivalente a um modelo de caminhada aleatória Hout growth Se 0, o modelo SES é equivalente ao modelo médio, assumindo que o primeiro valor suavizado é definido igual à média Retornar ao início da página. A idade média dos dados na previsão de suavização exponencial simples é 1 relativa Para o período para o qual a previsão é calculada Isso não é suposto ser óbvio, mas pode ser facilmente mostrado pela avaliação de uma série infinita Por isso, a média móvel simples tendência tende a ficar para trás de pontos de viragem por cerca de 1 períodos Por exemplo, quando 0 5 o atraso é 2 períodos em que 0 2 o atraso é de 5 períodos quando 0 1 o atraso é de 10 períodos, e assim por diante. Para uma dada idade média ou seja, a quantidade de atraso, a simples suavização exponencial SES previsão é um pouco superior ao movimento simples Média de SMA, porque coloca relativamente mais peso na observação mais recente --e é ligeiramente mais sensível às mudanças ocorridas no passado recente Por exemplo, um modelo SMA com 9 termos e um modelo SES com 0 2 ambos têm uma idade média De 5 para o da Ta nas suas previsões, mas o modelo SES põe mais peso nos últimos 3 valores do que o modelo SMA e, ao mesmo tempo, não esquece completamente valores superiores a 9 períodos, como mostrado neste gráfico. Outra vantagem importante de O modelo SES sobre o modelo SMA é que o modelo SES usa um parâmetro de suavização que é continuamente variável, de modo que pode ser facilmente otimizado usando um algoritmo de solução para minimizar o erro quadrático médio. O valor ótimo do modelo SES para esta série resulta Para ser 0 2961, como mostrado aqui. A idade média dos dados nessa previsão é de 1 0 2961 3 4 períodos, que é semelhante ao de uma média móvel simples de 6 períodos. As previsões de longo prazo do modelo SES são Uma linha reta horizontal como no modelo SMA eo modelo de caminhada aleatória sem crescimento. No entanto, note que os intervalos de confiança calculados por Statgraphics agora divergem de uma forma razoável e que são substancialmente mais estreitos do que os intervalos de confiança para a rand Om modelo de caminhada O modelo SES assume que a série é um pouco mais previsível do que o modelo de caminhada aleatória. Um modelo SES é realmente um caso especial de um modelo ARIMA assim que a teoria estatística de modelos ARIMA fornece uma base sólida para o cálculo de intervalos de confiança para o Modelo SES Em particular, um modelo SES é um modelo ARIMA com uma diferença não sazonal, um termo MA 1 e nenhum termo constante conhecido como modelo ARIMA 0,1,1 sem constante O coeficiente MA 1 no modelo ARIMA corresponde ao modelo ARIMA Quantidade 1- no modelo SES Por exemplo, se você ajustar um modelo ARIMA 0,1,1 sem constante para as séries analisadas aqui, o coeficiente MA 1 estimado resulta ser 0 7029, que é quase exatamente um menos 0 2961. É possível adicionar a hipótese de uma tendência linear constante não-zero para um modelo SES. Para isso, basta especificar um modelo ARIMA com uma diferença não sazonal e um termo MA 1 com uma constante, ou seja, um modelo ARIMA 0,1,1 As previsões a longo prazo serão Em seguida, ter uma tendência que é igual à tendência média observada durante todo o período de estimação Você não pode fazer isso em conjunto com o ajuste sazonal, porque as opções de ajuste sazonal são desativadas quando o tipo de modelo é definido como ARIMA No entanto, você pode adicionar uma constante longo - tendência exponencial a um modelo de suavização exponencial simples com ou sem ajuste sazonal usando a opção de ajuste de inflação no Procedimento de Previsão A taxa de crescimento de porcentagem de inflação apropriada por período pode ser estimada como o coeficiente de declive em um modelo de tendência linear ajustado aos dados em Em conjunto com uma transformação logarítmica natural, ou pode ser baseada em outras informações independentes sobre as perspectivas de crescimento a longo prazo. Os modelos SMA e SES assumem que não há tendência de Qualquer tipo nos dados que é geralmente OK ou pelo menos não-muito ruim para 1-passo-frente previsões quando os dados é relativamente noi Sy, e eles podem ser modificados para incorporar uma tendência linear constante como mostrado acima O que sobre as tendências de curto prazo Se uma série exibe uma taxa variável de crescimento ou um padrão cíclico que se destaca claramente contra o ruído, e se há uma necessidade de Previsão de mais de um período à frente, então a estimação de uma tendência local também pode ser um problema O modelo de suavização exponencial simples pode ser generalizado para obter um modelo linear de suavização exponencial LES que calcula estimativas locais de nível e tendência. A tendência mais simples variando no tempo Modelo é o modelo de suavização exponencial linear de Brown, que usa duas séries suavizadas diferentes que são centradas em diferentes pontos no tempo. A fórmula de previsão é baseada em uma extrapolação de uma linha através dos dois centros. Uma versão mais sofisticada deste modelo, Holt s, é Discutida abaixo. A forma algébrica do modelo de suavização exponencial linear de Brown, como a do modelo de suavização exponencial simples, pode ser expressa em um número diferente de Formas quivalentes A forma padrão deste modelo é usualmente expressa da seguinte forma: S S representa a série suavizada individualmente obtida pela aplicação de suavização exponencial simples à série Y. Ou seja, o valor de S no período t é dado por. Lembre-se que, sob simples alisamento exponencial, esta seria a previsão para Y no período t 1 Então, S indicam a série duplamente suavizada obtida pela aplicação de suavização exponencial simples usando o mesmo para a série S. Finalmente, a previsão para Y tk para qualquer K 1, é dado por. Isto produz e 1 0 ie trar um pouco e deixar a primeira previsão igual à primeira observação real e e 2 Y 2 Y 1 após o qual as previsões são geradas usando a equação acima Isto produz os mesmos valores ajustados Como a fórmula baseada em S e S se este último foi iniciado usando S 1 S 1 Y 1 Esta versão do modelo é usada na próxima página que ilustra uma combinação de suavização exponencial com ajuste sazonal. Holt s Linear Exponencial Smoothing. Brown O modelo LES calcula as estimativas locais de nível e tendência ao suavizar os dados recentes, mas o fato de que ele faz isso com um único parâmetro de suavização coloca uma restrição nos padrões de dados que é capaz de se ajustar ao nível e tendência não é permitido variar Em Taxas independentes Holt s LES modelo aborda esta questão, incluindo duas constantes de alisamento, um para o nível e um para a tendência Em qualquer momento t, como no modelo de Brown s, existe uma estimativa L t do nível local e uma estimativa T T da tendência local Aqui eles são computados recursivamente a partir do valor de Y observado no tempo t e as estimativas anteriores do nível e tendência por duas equações que aplicam alisamento exponencial para eles separadamente. Se o nível estimado e tendência no tempo t-1 São L t 1 e T t-1 respectivamente, então a previsão para Y t que teria sido feita no tempo t-1 é igual a L t-1 T t-1 Quando o valor real é observado, a estimativa atualizada do É calculado recursivamente pela interpolação entre Y t e sua previsão, L t-1 T t-1, usando pesos de e 1. A mudança no nível estimado, ou seja, L t L t 1 pode ser interpretada como uma medida ruidosa do Tendência no tempo t A estimativa actualizada da tendência é então calculada recursivamente pela interpolação entre L T L t 1 ea estimativa anterior da tendência, T t-1 usando pesos de e 1. A interpretação da constante tendência-alisamento é análoga à da constante de alisamento de nível Os modelos com valores pequenos assumem que a tendência muda Apenas muito lentamente ao longo do tempo, enquanto modelos com maior assumem que está mudando mais rapidamente Um modelo com um grande acredita que o futuro distante é muito incerto, porque os erros na estimativa de tendência tornam-se bastante importantes quando a previsão mais de um período adiante Voltar ao topo Da página. As constantes de suavização e podem ser estimadas da maneira usual, minimizando o erro quadrático médio das previsões de 1 passo. Quando isso é feito em Statgraphics, as estimativas são 0 3048 e 0 008 O valor muito pequeno de Significa que o modelo assume muito pouca mudança na tendência de um período para o outro, então basicamente este modelo está tentando estimar uma tendência de longo prazo Por analogia com a noção de idade média dos dados que é usada na estimativa de t Ao nível local da série, a idade média dos dados que é utilizada na estimativa da tendência local é proporcional a 1, embora não exatamente igual a ela. Neste caso, que se revela ser 1 0 006 125 Este não é um número muito preciso Na medida em que a precisão da estimativa não é realmente 3 casas decimais, mas é da mesma ordem geral de magnitude que o tamanho da amostra de 100, por isso este modelo está em média bastante história na estimativa da tendência O gráfico de previsão Abaixo mostra que o modelo LES estima uma tendência local ligeiramente maior no final da série do que a tendência constante estimada no modelo de tendência SES Também, o valor estimado de é quase idêntico ao obtido pela montagem do modelo SES com ou sem tendência , Então este é quase o mesmo modelo. Agora, eles parecem previsões razoáveis ​​para um modelo que é suposto ser a estimativa de uma tendência local Se você olho este gráfico, parece que a tendência local virou para baixo no final do Série Wh At has happened Os parâmetros deste modelo foram estimados minimizando o erro quadrado das previsões de 1 passo, e não as previsões de longo prazo, caso em que a tendência não faz muita diferença Se tudo o que você está olhando são 1 - passar-frente erros, você não está vendo a imagem maior de tendências, digamos 10 ou 20 períodos Para obter este modelo mais em sintonia com a nossa extrapolação do globo ocular dos dados, podemos ajustar manualmente a tendência de suavização constante para que ele Usa uma linha de base mais curta para estimativa de tendência. Por exemplo, se escolhemos definir 0 1, a idade média dos dados usados ​​na estimativa da tendência local é de 10 períodos, o que significa que estamos fazendo a média da tendência ao longo dos últimos 20 períodos Aqui está o que o gráfico de previsão parece se definimos 0 1 mantendo 0 3 Isto parece intuitivamente razoável para esta série, embora seja provavelmente perigoso extrapolar esta tendência mais do que 10 períodos no futuro. O que sobre as estatísticas de erro Aqui está Uma comparação de modelos f Ou os dois modelos mostrados acima, bem como três modelos SES O valor ideal do modelo SES é aproximadamente 0 3, mas resultados semelhantes com ligeiramente mais ou menos responsividade, respectivamente, são obtidos com 0 5 e 0 2. Um Holt s linear exp suavização Com alfa 0 3048 e beta 0 008. B Holt linear alisamento exp com alfa 0 3 e beta 0 1. C Alisamento exponencial simples com alfa 0 5. D Alisamento exponencial simples com alfa 0 3. E Alisamento exponencial simples com alfa 0 2 . Suas estatísticas são quase idênticas, então realmente não podemos fazer a escolha com base em erros de previsão de 1 passo na amostra de dados. Nós temos que recair sobre outras considerações Se acreditamos firmemente que faz sentido basear a corrente Estimativa da tendência sobre o que aconteceu ao longo dos últimos 20 períodos ou assim, podemos fazer um caso para o modelo LES com 0 3 e 0 1 Se queremos ser agnóstico sobre se há uma tendência local, então um dos modelos SES pode Ser mais fácil de explicar e dar também mais As previsões empíricas sugerem que, se os dados já tiverem sido ajustados se necessário para a inflação, então Pode ser imprudente extrapolar as tendências lineares de curto prazo muito para o futuro Tendências evidentes hoje podem afrouxar no futuro devido a causas variadas como a obsolescência do produto, o aumento da concorrência e desacelerações ou retornos cíclicos em uma indústria Por esta razão, A suavização geralmente desempenha melhor fora da amostra do que seria de esperar, apesar da sua extrapolação de tendência horizontal ingênua modificações de tendência de amortecimento do modelo de suavização linear exponencial também são frequentemente utilizados na prática para introduzir uma nota de conservadorismo em suas projeções de tendência A tendência de amortecimento O modelo LES pode ser implementado como um caso especial de um modelo ARIMA, em particular, um modelo ARIMA 1,1,2. É possível calcular intervalos de confiança arou E as previsões de longo prazo produzidas por modelos exponenciais de suavização, considerando-os como casos especiais de modelos ARIMA. Cuidado, nem todos os softwares calculam intervalos de confiança para esses modelos corretamente. A largura dos intervalos de confiança depende do erro RMS do modelo, ii do tipo De alisamento simples ou linear iii o valor s da constante de suavização s e iv o número de períodos à frente que você está prevendo Em geral, os intervalos se espalham mais rápido à medida que se torna maior no modelo SES e eles se espalham muito mais rápido quando linear em vez de simples Suavização é usada Este tópico é discutido mais na seção de modelos ARIMA das notas Voltar ao topo da página.