Conhecimentos Médios Móveis 8 4

8.4 Modelos médios em movimento Ao invés de usar valores passados ​​da variável de previsão em uma regressão, um modelo de média móvel usa erros de previsão passados ​​em um modelo similar a regressão. Y c e theta e theta e dots theta e, onde et é ruído branco. Nós nos referimos a isso como um modelo de MA (q). Claro, não observamos os valores de et, portanto, não é realmente regressão no sentido usual. Observe que cada valor de yt pode ser pensado como uma média móvel ponderada dos últimos erros de previsão. No entanto, os modelos de média móvel não devem ser confundidos com o alisamento médio móvel que discutimos no Capítulo 6. Um modelo de média móvel é usado para prever valores futuros, ao passo que o alavanca média móvel é usada para estimar o ciclo de tendência dos valores passados. Figura 8.6: Dois exemplos de dados de modelos em média móveis com diferentes parâmetros. Esquerda: MA (1) com y t 20e t 0.8e t-1. Direito: MA (2) com t e t - e t-1 0.8e t-2. Em ambos os casos, e t é normalmente distribuído ruído branco com zero médio e variância um. A Figura 8.6 mostra alguns dados de um modelo MA (1) e um modelo MA (2). Alterando os parâmetros theta1, dots, thetaq resulta em diferentes padrões de séries temporais. Tal como acontece com os modelos autorregressivos, a variância do termo de erro e só alterará a escala da série, e não os padrões. É possível escrever qualquer modelo AR (p) estacionário como modelo MA (infty). Por exemplo, usando a substituição repetida, podemos demonstrar isso para um modelo AR (1): begin yt amp phi1y et amp phi1 (phi1y e) et amp phi12y phi1 e et phi13y phi12e phi1e phi1e e amptext end Provided -1 lt phi1 lt 1, o valor de phi1k ficará menor quando k for maior. Então, eventualmente, obtemos et et phi1 e phi12 e phi13 e cdots, um processo MA (infty). O resultado inverso é válido se impomos algumas restrições nos parâmetros MA. Então, o modelo MA é chamado de inversível. Ou seja, podemos escrever qualquer processo de MA (q) inversível como um processo AR (infty). Os modelos invertidos não são simplesmente para nos permitir converter de modelos MA para modelos AR. Eles também têm algumas propriedades matemáticas que os tornam mais fáceis de usar na prática. As restrições de invertibilidade são semelhantes às restrições de estacionaria. Para um modelo MA (1): -1lttheta1lt1. Para um modelo MA (2): -1lttheta2lt1, theta2theta1 gt-1, theta1 - theta2 lt 1. Condições mais complicadas mantêm-se para qge3. Mais uma vez, R irá cuidar dessas restrições ao estimar os modelos. Como calcular a diferença de mudança no Cognos 8 Problema (Resumo) Este documento descreve como calcular a diferença de movimento no Report Studio quando nenhuma função de diferença de movimento está disponível. Resolvendo o problema Calcule a diferença móvel com base na função total em movimento. Etapas: Abra o Report Studio usando o pacote Go Sales and Retailers Crie um relatório crosstab vazio Arraste e solte a linha do produto nas linhas e no mês da ordem nas colunas Drag Revenue na consulta crie outro item de dados (nomeie D1) e use a seguinte expressão: Movendo-total (Receita, 2 para linha de produtos) Crie outro Item de Dados (nomeie-o D2) e use a seguinte expressão: D1-Receita Crie outro Item de Dados (nomeie-se moving-diff) e use a seguinte expressão: Receita-D2 Coloque Receita e Movendo-dif como medida no crosstab Número histórico Informações do documento Mais suporte para: Cognos 8 Business Intelligence Report Studio Versão do software: 8.1, 8.2 Sistema operacional (s): Windows Data modificada: 24 2008Moving-Average que exclui registros específicos. Média móvel que exclui registros específicos. Software: Cognos BI 8211 Report Studio, Banco de Dados Relacional, v10.0 Objeto: Mover-Média das vendas por 2 semanas de volta, considerando apenas produtos com pelo menos 4 semanas de venda. Exemplo de dados: Categoria do produto Tipo de produto Semanas na venda Venda Material de escritório Almofada de papel 1 10 Material de escritório Almofada de papel 2 4 Material de escritório Almofada de papel 3 5 Material de escritório Almofada de papel 4 2 Material de escritório Almofada de papel 5 1 Material de escritório Canetas 1 1 Material de escritório Canetas 2 2 Material de escritório Canetas 3 2 Material de escritório Canetas 4 3 Material de escritório Lápis 1 2 Material de escritório Lápis 2 1 Material de escritório Lápis 3 1 Material de escritório Erasers 1 1 Material de escritório Erasers 2 2 Exemplo: Material de escritório 8211 Erasers 8211 Semanas em Venda 2, deve significar o seguinte: Canetas 8211 Semanas na venda 2 8211 Vendas 2 Almofada de papel 8211 Semanas à venda 2 8211 Vendas 4 Lápis não considerado porque tem apenas 3 semanas de venda. Este é apenas um exemplo simples e não é dados reais. Não quero deixar o exemplo, mas parece confuso para mim. Não consigo que o Cognos trabalhe comigo nisso. Isto é o que eu tenho até agora: média móvel (vendas, 2 para semanas à venda) Existe uma maneira óbvia de excluir de médias onde o tipo de produto não tem pelo menos 4 semanas na venda