الانتقال من المتوسط - هندرسون

تحديد طول المتوسط ​​المتحرك لهندرسون مقدمة في التكرار B، (الجدول B7)، التكرار C (الجدول C7) والتكرار D (الجدول D7 والجدول D12) يستخرج مكون دورة الاتجاه من تقدير للسلسلة المعدلة موسميا باستخدام متوسطات هندرسون المتحركة. يتم اختيار طول مرشح هندرسون تلقائيا بواسطة X-12-أريما في إجراء من خطوتين. ويعتمد الاختيار التلقائي لترتيب المتوسط ​​المتحرك على قيمة مؤشر يسمى النسبة التي تقيس أهمية المكون غير المنتظم في السلسلة. وكلما كان العنصر غير النظامي أقوى كلما تم تحديد ترتيب المتوسط ​​المتحرك. الإجراء المستخدم في كل تكرار هو مماثل جدا الاختلافات الوحيدة هي عدد من الخيارات المتاحة ومعالجة الملاحظات في كلا طرفي السلسلة. يتم تطبيق الإجراء أدناه لسلاسل زمنية شهرية. الاختيار التلقائي للجزء الثاني من هندرسون فيلتر B أولا، يتم احتساب دورة الاتجاه باستخدام متوسط ​​13 هندرسون المتحرك كما يلي: ثم في حالة إضافية يتم استخراج المكون غير النظامي بطرح دورة الاتجاه من سلسلة المعدلة موسميا. للتحلل المضاعف، يتم استخراج عنصر غير النظامية بقسمة سلسلة المعدلة موسميا من قبل دورة الاتجاه. من أجل حساب نسبة التحلل الأول من سلسلة سا (المعدلة موسميا) يتم حساب. يتم حساب متوسط ​​القيم المطلقة لمعدلات النمو الشهرية (النموذج المضاعف) أو للنمو الشهري (النموذج الإضافي) لكل من مكونات C (الاتجاه الدائري) و I (غير النظامي). يتم الإشارة إليها، واستقبال، حيث والملاحظات في بداية ونهاية السلاسل الزمنية التي لا يمكن تمهيدها من قبل متماثل 13 هندرسون المتوسطات المتحركة متماثلة يتم تجاهلها. إذا كانت النسبة أصغر من 1، يتم تحديد متوسط ​​متحرك في هندرسون لمدة 9 سنوات على خلاف ذلك، يتم تحديد متوسط ​​متحرك هندرسون لمدة 13. يتم حساب دورة الاتجاه بتطبيق مرشح هندرسون المحدد على السلسلة المعدلة موسميا من الجدول B6. وتقدر الملاحظات في بداية ونهاية السلاسل الزمنية التي لا يمكن حسابها عن طريق مرشحات هندرسون المتماثلة بمتوسطات متحركة غير متماثلة مخصصة. اختيار تلقائي للندرسون فلتر ندش جزء C و D أولا، يتم احتساب دورة الاتجاه باستخدام متوسط ​​13 هندرسون المتوسط ​​المتحرك على النحو التالي: ثم، في حالة إضافية يتم استخراج العنصر غير النظامية بطرح دورة الاتجاه من تعديل موسميا سلسلة. للتحلل المضاعف، يتم استخراج عنصر غير النظامية بقسمة سلسلة المعدلة موسميا من قبل دورة الاتجاه. من أجل حساب نسبة التحلل الأول من سلسلة سا (المعدلة موسميا) يتم حساب. يتم حساب متوسط ​​القيم المطلقة لمعدلات النمو الشهرية (النموذج المضاعف) أو للنمو الشهري (النموذج الإضافي) لكل من مكونات C (الاتجاه الدائري) و I (غير النظامي). يتم الإشارة إليها، واستقبال، حيث والملاحظات في بداية ونهاية السلاسل الزمنية التي لا يمكن تمهيدها من قبل متماثل 13 هندرسون المتوسطات المتحركة متماثلة يتم تجاهلها. إذا كانت النسبة أصغر من 1، يتم تحديد متوسط ​​متحرك هندرسون لمدة 9 سنوات إذا كانت النسبة أكبر من 3.5، يتم تحديد متوسط ​​متحرك هندرسون لمدة 23 على خلاف ذلك، يتم تحديد متوسط ​​متحرك هندرسون لمدة 13. وتحسب دورة الاتجاه بتطبيق مرشح هندرسون المحدد على السلسلة المعدلة موسميا من الجدول C6، الجدول D7 أو الجدول D12، وفقا لذلك. في كلا طرفي السلسلة، حيث لا يمكن تطبيق مرشح هندرسون المركزي، يتم استخدام الأوزان غير المتماثلة للأوزان للمرشح 7 هندرسون مصطلح (ملاحظة) كما تم تعديل سلسلة في الجدول C1 للقيم المتطرفة، فمن المتوقع أن الإرادة يكون أصغر من واحد محسوب في الجزء B. اختيار يدوي من مرشح هيندرسون X-12-أريما تمكن من اختيار يدويا أي عدد غير مقيد هندرسون المتوسط ​​المتحرك للتقدير النهائي لدورة الاتجاه. يمكن للمستخدم أيضا تغيير الافتراضي هيندرسون غير المتماثلة فلتر تطبيقها للحصول على الملاحظات في كلا طرفي السلسلة الزمنية. المواد في هندرسون، نيفادا إذا كنت تتحرك إلى هندرسون، نف في المستقبل القريب، ثيريس لا وقت أفضل لبدء مقارنة الشركات المتحركة. في وقت سابق اخترت واحدة والجدول الزمني التحرك الخاص بك، وأكثر تنظيما كنت سوف تكون وأفضل كلما كنت قادرا على جدولة المحرك هندرسون تريد العمل مع. استخدام شكل إقتباس الحركة وفي أقل من 24 ساعة، عليك أن تقارن ما يصل إلى ستة يقتبس من أفضل الشركات تتحرك في هندرسون، نف. الحصول على عرض لجهودكم هندرسون نقل العثور على شركة هندرسون نقل وقف هدر وقتك في البحث من خلال الصفحات الصفراء تبحث عن شركات هندرسون تتحرك. لا يمكنك أن تقول من خلال قراءة إعلاناتهم سواء كانوا يقدمون خدمة جيدة أم لا. ولكن، باستخدام نقل، ونحن نضمن أن تكون مطابقة مع المحرك المثالي هندرسون لأننا تحقق بدقة كل واحد نوصي. نحن نتأكد من أنها المؤمن، مرخصة ولها تاريخ طويل من تقديم نتائج استثنائية. هذه هي حياتك كانت تتحدث عن، ونحن نريد لك والممتلكات الخاصة بك العزيزة للوصول الى منزلك الجديد دون قلق. قبل البدء في التعبئة، قم بزيارة الانتقال والحصول على أحدث النصائح والحيل للتغليف بكفاءة، وإيجاد شركات هندرسون ذات السمعة الطيبة، والبحث عن الموارد المتحركة. ظهرت هندرسون المحركون المحليون المحركون في هندرسون عند الانتقال، ونحن نسعى جاهدين لتوفير لكم مع المعلومات ذات الصلة حول هندرسون، نف، قبل اختيار الانتقال إلى هناك. في الواقع، ونحن نأمل لدينا أدلة المدينة التفصيلية التي تساعدك على اتخاذ القرار النهائي الخاص بك. نحن جعله هدفنا الأساسي أن أبلغكم قدر الإمكان عند البحث عن محركات هندرسون. إذا كنت تخطط للانتقال إلى هندرسون ثم يرجى ان نتوقف لحظة وملء استمارة قصيرة على الانترنت. في غضون ال 24 ساعة القادمة، توفر لك أيضا ما يصل إلى ستة يقتبس الحرة لشركات هندرسون المرخصة والمؤمن عليها في منطقتك من شأنها أن تساعد على جعل التحرك الخاص بك أسهل وأكثر سلاسة مما كنت يمكن أن يتصور أي وقت مضى. المدن القريبة نحن نطلب من عمالنا أن يكونوا مرخصين ومؤمنين. نحن نبقي معلوماتك الشخصية آمنة وسرية. تعلم المزيد لا يمكن أن يكون جوجلد زوج، أربعة أطفال، اثنين من الكلاب، حياتي المهنية والبحث الشركات تتحرك دون تحريك. لقد وجدت ستة ناقلات المؤهلة في غضون دقائق - سيث - كارسون سيتي، نيفادا الأعضاء الأمريكية جمعية التخزين متحرك معتمد بروموفر عضو أمزا الخدمة الكاملة المحركون الخدمة الذاتية المحركون الفن أمبير التحف المحركين قراءة كامل من هو أمزا أدوات أمبير الموارد مخطط التخطيط تحتاج إلى الحصول على تنظيم لدينا مخطط مجاني يساعدك على التحضير مع نصائح متحركة، والتذكير مهمة والخصومات. الحصول على الاقتباس المتحرك تفاصيل الخطوة الخاصة بك يرجى الانتظار نحن نرسل طلب الاقتباس الخاص بك. 5401 N بيما أردي، سويت 100، سكوتسديل، أز، 85250 800-248-موف (6683) كوبيرايت كوبي 1999-2017، موف، Inc. جميع الحقوق محفوظة. تحليل سلسلة الوقت: عملية التعديل الموسمية ما هي الفلسفات الرئيسية من التعديل الموسمية ما هو مرشح ما هي مشكلة نقطة النهاية كيف يمكننا أن نقرر أي مرشح لاستخدام ما هي وظيفة مكاسب ما هو التحول المرحلة ما هي معدلات هندرسون المتحركة كيف يمكننا التعامل مع مشكلة نقطة النهاية ماذا هي متوسطات متحركة موسمية لماذا يتم تعديل تقديرات الاتجاه كم البيانات المطلوبة للحصول على تقديرات مقبولة موسميا المعدلة أدفانسد كيف فلسفات التكيف الموسمية اثنين مقارنة ما هي اثنين من الفلسفات الرئيسية من التعديل الموسمية الفلسفات الرئيسية اثنين للتعديل الموسمية هي طريقة نموذج القائم والطريقة القائمة على التصفية. الأساليب القائمة على التصفية تطبق هذه الطريقة مجموعة من الفلاتر الثابتة (المتوسطات المتحركة) لتحليل السلاسل الزمنية في اتجاه، مكون موسمي وغير منتظم. والفكرة الأساسية هي أن البيانات الاقتصادية تتكون من مجموعة من الدورات، بما في ذلك دورات الأعمال (الاتجاه) والدورات الموسمية (الموسمية) والضوضاء (المكون غير النظامي). مرشح يزيل أساسا أو يقلل من قوة بعض الدورات من البيانات المدخلات. لإنتاج سلسلة معدلة موسميا من البيانات التي يتم جمعها شهريا، والأحداث التي تحدث كل 12 و 6 و 4 و 3 و 2.4 و 2 أشهر تحتاج إلى إزالتها. هذه تتوافق مع الترددات الموسمية من 1، 2، 3، 4، 5 و 6 دورات سنويا. وتعتبر الدورات غير الموسمية الأطول جزءا من هذا الاتجاه وتشكل الدورات غير الموسمية الأقصر غير منتظمة. ولكن الحدود بين الاتجاه والدورات غير النظامية يمكن أن تختلف مع طول المرشح المستخدم للحصول على الاتجاه. في التكيف الموسمية عبس، والدورات التي تسهم بشكل كبير في الاتجاه عادة ما تكون أكبر من حوالي 8 أشهر لسلسلة شهرية و 4 أرباع لسلسلة ربع سنوية. هذا الاتجاه، المكونات الموسمية وغير النظامية لا تحتاج إلى نماذج فردية صريحة. ويعرف المكون غير النظامي بأنه ما تبقى بعد إزالة العناصر الموسمية والمرشحات بواسطة المرشحات. لا يعرض النظام غير النظامي خصائص الضوضاء البيضاء. غالبا ما تعرف طرق التصفية المستندة إلى أساليب أسلوب X11. وتشمل هذه البرامج X11 (التي طورها مكتب الإحصاء الأمريكي)، و X11ARIMA (التي وضعتها هيئة الإحصاء الكندية)، و X12ARIMA (التي وضعها مكتب الإحصاء الأمريكي)، و ستل، و سابل، و سيسابس (الحزمة المستخدمة من قبل عبس). الاختلافات الحسابية بين أساليب مختلفة في الأسرة X11 هي أساسا نتيجة لمختلف التقنيات المستخدمة في نهايات السلاسل الزمنية. على سبيل المثال، بعض الأساليب تستخدم المرشحات غير المتماثلة في نهايات، في حين أن أساليب أخرى استقراء السلاسل الزمنية وتطبيق مرشحات متماثلة لسلسلة موسعة. الطرق القائمة على النماذج يتطلب هذا النهج الاتجاه، والمكونات الموسمية وغير النظامية من السلاسل الزمنية التي سيتم نمذجة بشكل منفصل. ويفترض العنصر غير النظامية هو 8220 الضوضاء في الهواء الطلق 8221 - وهذا هو كل أطوال دورة ممثلة على قدم المساواة. غير النظامية لها صفر يعني والتباين المستمر. يحتوي العنصر الموسمية على عنصر ضوضاء خاص به. ومن بين حزم البرامج المستخدمة على نطاق واسع والتي تطبق الطرائق القائمة على النماذج هي ستامب و سيتسترامو (التي طورها بنك اسبانيا. وتعزى الاختلافات الحسابية الرئيسية بين مختلف الطرائق القائمة على النماذج إلى مواصفات النموذج، وفي بعض الحالات، تتطلب السلسلة الزمنية الأصلية لتكون على غرار أولا، ونماذج مكونة تتحلل من ذلك. للمقارنة بين الفلسفات اثنين على مستوى أكثر تقدما، انظر كيف فلسفات التكيف الموسمية اثنين مقارنة ما هو مرشح مرشحات يمكن استخدامها لتحلل سلسلة زمنية في اتجاه، عنصر موسمي وغير منتظم. المتوسطات المتحركة هي نوع من المرشحات التي على التوالي متوسط ​​فترة زمنية متغيرة من البيانات من أجل إنتاج تقدير سلسة من السلاسل الزمنية. ويمكن اعتبار هذه سلسلة ممهدة أن تكون مشتقة عن طريق تشغيل سلسلة مدخلات من خلال عملية حيث تقوم بتصفية دورات معينة، وبالتالي، غالبا ما يشار إلى المتوسط ​​المتحرك على أنه مرشح. وتنطوي العملية الأساسية على تحديد مجموعة من أوزان الطول m 1 m 2 1 على النحو التالي: ملاحظة: مجموعة متماثلة من أوزانها m m 2 و وو - j يمكن حساب قيمة تصفيتها في الوقت t حيث تصف y t القيمة من السلاسل الزمنية في الوقت t. على سبيل المثال، النظر في السلسلة التالية: باستخدام مرشح بسيط 3 متماثل المدى (أي م 1 م 2 1 وجميع الأوزان هي 13)، يتم الحصول على المدى الأول من سلسلة سلسة بتطبيق الأوزان على أول ثلاث فترات من الأصل السلسلة: يتم إنتاج القيمة الملساء الثانية بتطبيق الأوزان على المصطلحات الثانية والثالثة والرابعة في السلسلة الأصلية: ما هي مشكلة النقطة النهائية إعادة النظر في السلسلة: تحتوي هذه السلسلة على 8 مصطلحات. ومع ذلك، فإن سلسلة السلس التي تم الحصول عليها عن طريق تطبيق مرشح متماثل إلى البيانات الأصلية يحتوي على 6 مصطلحات فقط: هذا لأن هناك بيانات غير كافية في نهايات السلسلة لتطبيق مرشح متماثل. والمدة الأولى لسلسلة السلس هي متوسط ​​مرجح لثلاث مصطلحات، تتمحور حول الفترة الثانية من السلسلة الأصلية. لا يمكن الحصول على المتوسط ​​المرجح المركزة على الفترة الأولى من السلسلة الأصلية كبيانات قبل هذه النقطة غير متوفرة. وباملثل، ال ميكن حساب متوسط ​​مرجح مرتكز على املدة األخيرة من السلسلة، حيث ال توجد بيانات بعد هذه النقطة. لهذا السبب، لا يمكن استخدام المرشحات المتماثلة في أي من نهاية السلسلة. وهذا يعرف باسم مشكلة نقطة النهاية. ويمكن لمحللي السلاسل الزمنية استخدام المرشحات غير المتماثلة لإنتاج تقديرات سلسة في هذه المناطق. في هذه الحالة، يتم حساب القيمة الملساء 8216off centre8217، مع تحديد المتوسط ​​باستخدام المزيد من البيانات من جانب واحد من نقطة من الأخرى وفقا لما هو متاح. بدلا من ذلك، قد تستخدم تقنيات النمذجة لاستقراء السلاسل الزمنية ومن ثم تطبيق المرشحات المتماثلة على السلسلة الممتدة. كيف نقرر أي فيلتر تو وس يختار محلل السلاسل الزمنية مرشحا مناسبا استنادا إلى خصائصه، مثل الدورات التي يزيلها المرشح عند تطبيقها. ويمكن التحقق من خصائص مرشح باستخدام وظيفة كسب. وتستخدم وظائف كسب لدراسة تأثير مرشح في تردد معين على اتساع دورة لسلسلة زمنية معينة. ملزيد من التفاصيل حول الرياضيات املرتبطة بوظائف الكسب، ميكنك تنزيل املالحظات املقررة ملسلسل الوقت، وهو دليل تمهيدي لتحليل السلاسل الزمنية التي ينشرها قسم تحليل السلاسل الزمنية من نظام عبس) راجع القسم 4.4 (. الرسم التخطيطي التالي هو دالة الكسب لمرشح المدى 3 المتماثل الذي قمنا بدراسته سابقا. الشكل 1: وظيفة كسب لتصفية متماثل 3 الأجل يمثل المحور الأفقي طول دورة الإدخال نسبة إلى الفترة بين نقاط المراقبة في السلسلة الزمنية الأصلية. لذلك يتم الانتهاء من دورة الإدخال من طول 2 في 2 فترات، وهو ما يمثل شهرين لسلسلة شهرية، و 2 أرباع لسلسلة ربع سنوية. ويبين المحور الرأسي اتساع دورة الإخراج بالنسبة لدورة الإدخال. هذا الفلتر يقلل من قوة 3 دورات دورة إلى الصفر. وهذا هو، فإنه يزيل تماما دورات من هذا الطول تقريبا. وهذا يعني أنه بالنسبة لسلسلة زمنية يتم فيها جمع البيانات شهريا، سيتم إلغاء أي تأثيرات موسمية تحدث كل ثلاثة أشهر من خلال تطبيق هذا الفلتر على السلسلة الأصلية. التحول المرحلة هو التحول الزمني بين دورة تصفيتها والدورة غير المرشحة. ويعني التحول الطوري الموجب أن الدورة المصفاة تتحول إلى الوراء وتحول طور سلبي تتحول إلى الأمام في الوقت المناسب. يحدث تغيير الطور عند تشوه توقيت نقاط التحول، على سبيل المثال عندما يتم وضع المتوسط ​​المتحرك خارج المركز بواسطة المرشحات غير المتماثلة. وهذا هو أنها سوف تحدث إما في وقت سابق أو في وقت لاحق في سلسلة تصفيتها، مما كانت عليه في الأصل. المتوسط ​​الغريب المتوسطات المتماثلة المتحركة (كما تستخدم من قبل عبس)، حيث يتم وضع مركزيا، لا تسبب مرحلة التحول. ومن المهم للمرشحات المستخدمة لاستخلاص الاتجاه للاحتفاظ بمرور الوقت، وبالتالي توقيت أي نقطة تحول. ويبين الشكلان 2 و 3 آثار تطبيق المتوسط ​​المتحرك المتماثل 2x12 الذي هو خارج المركز. تمثل المنحنيات المستمرة الدورات الأولية وتمثل المنحنيات المكسورة دورات الإخراج بعد تطبيق مرشح المتوسط ​​المتحرك. الشكل 2: دورة 24 شهرا، المرحلة -5.5 شهرا الاتساع 63 الشكل 3: دورة 8 أشهر، المرحلة -1.5 شهرا السعة 22 ما هو معدل حركة هيندرسون متوسطات هيندرسون المتحركة هي المرشحات التي استمدها روبرت هندرسون في عام 1916 لاستخدامها في التطبيقات الاكتوارية. وهي مرشحات الاتجاه، وتستخدم عادة في تحليل السلاسل الزمنية لتسهيل التقديرات المعدلة موسميا من أجل توليد تقدير الاتجاه. وهي تستخدم في تفضيل لمتوسطات متحركة أبسط لأنها يمكن أن تتكاثر متعددو الحدود تصل إلى درجة 3، وبالتالي التقاط نقاط تحول الاتجاه. يستخدم عبس هندرسون المتوسطات المتحركة لإنتاج تقديرات الاتجاه من سلسلة المعدلة موسميا. وعادة ما تستمد تقديرات الاتجاه التي نشرتها عبس باستخدام فلتر 13 هندرسون مصطلح لسلسلة الشهرية، و 7 مرشح هندرسون مصطلح لسلسلة ربع سنوية. يمكن أن تكون مرشحات هندرسون إما متماثلة أو غير متماثلة. ويمكن تطبيق المتوسطات المتحركة المتماثلة عند نقاط بعيدة بما فيه الكفاية عن نهايات السلاسل الزمنية. وفي هذه الحالة، تحسب القيمة الملساء لنقطة معينة في السلسلة الزمنية من عدد متساو من القيم على جانبي نقطة البيانات. للحصول على الأوزان، يتم التوصل إلى حل وسط بين اثنين من الخصائص المتوقعة عموما من سلسلة الاتجاه. وهذه هي أن الاتجاه ينبغي أن يكون قادرا على تمثيل طائفة واسعة من الانحناءات وأنه ينبغي أيضا أن يكون سلس قدر الإمكان. للحصول على الاشتقاق الرياضي للأوزان، راجع القسم 5.3 من سلسلة الوقت ملاحظات الدورة. والتي يمكن تحميلها مجانا من موقع عبس على شبكة الإنترنت. يتم عرض أنماط الترجيح لمجموعة من المتوسطات المتحركة هندرسون المتماثلة في الجدول التالي: نمط التماثل المتماثل لمتوسط ​​هندرسون المتحرك بشكل عام، كلما كان مرشح الاتجاه أطول، كلما كان الاتجاه الناتج أكثر سلاسة، كما هو واضح من مقارنة وظائف الكسب في الاعلى. A هيندرسون 5 يقلل من دورات حوالي 2.4 فترات أو أقل بنسبة 80 على الأقل، في حين أن مصطلح 23 هندرسون يقلل دورات حوالي 8 فترات أو أقل بنسبة 90 على الأقل. في الواقع مرشح 23 هندرسون مصطلح يزيل تماما دورات أقل من 4 فترات . هيندرسون المتوسطات المتحركة أيضا تضعف الدورات الموسمية بدرجات متفاوتة. غير أن وظائف الكسب في الأشكال 4-8 تبين أن الدورات السنوية في السلاسل الشهرية والربع سنوية لا تخفف بدرجة كافية لتبرير تطبيق مرشح هندرسون مباشرة على التقديرات الأصلية. ولهذا السبب يتم تطبيقها فقط على سلسلة معدلة موسميا، حيث تمت إزالة الآثار المرتبطة بالتقويم من قبل باستخدام فلاتر مصممة خصيصا. يوضح الشكل 9 تأثيرات تمهيد تطبيق فلتر هيندرسون على سلسلة: الشكل 9: 23-تيرم هندرسون فيلتر - قيمة موافقات المباني غير السكنية كيف نتعامل مع مشكلة نقطة النهاية يمكن تطبيق مرشح هندرسون المتماثل فقط على المناطق من البيانات التي هي بعيدة بما فيه الكفاية من نهايات هذه السلسلة. على سبيل المثال، يمكن تطبيق معيار 13 هندرسون القياسي فقط على البيانات الشهرية التي لا يقل عن 6 ملاحظات من بداية أو نهاية البيانات. وذلك لأن نعومة المرشح لسلسلة من خلال اتخاذ المتوسط ​​المرجح من 6 شروط على جانبي نقطة البيانات وكذلك النقطة نفسها. إذا حاولنا تطبيقه على نقطة أقل من 6 ملاحظات من نهاية البيانات، ثم لا توجد بيانات كافية متاحة على جانب واحد من النقطة لحساب المتوسط. ولتقديم تقديرات الاتجاه لنقاط البيانات هذه، يستعمل متوسط ​​متحرك معدل أو غير متماثل. حساب المتغيرات غير المتناظرة هندرسون يمكن أن تتولد عن طريق عدد من الطرق المختلفة التي تنتج نتائج مماثلة، ولكن ليست متطابقة. الأساليب الأربعة الرئيسية هي طريقة مسغريف، وتقليل الأسلوب المعدل للمراجعة المربعة، وأفضل طريقة تقديرية غير متحيزة (بلو)، وطريقة كيني و دوربين. شيسكين إت. (1967) الأوزان غير المتماثلة الأصلية للمتوسط ​​المتحرك هندرسون التي تستخدم داخل حزم X11. للحصول على معلومات حول اشتقاق الأوزان غير المتماثلة، انظر القسم 5.3 من ملاحظات سلسلة الوقت الدورة. النظر في سلسلة زمنية حيث تحدث آخر نقطة البيانات التي لوحظت في الوقت N. ثم لا يمكن تطبيق مرشح 13 متناظرة هندرسون مصطلح لنقاط البيانات التي تقاس في أي وقت بعد وبما في ذلك الوقت N-5. لكل هذه النقاط، يجب استخدام مجموعة غير متماثلة من الأوزان. الجدول التالي يعطي نمط الترجيح غير المتماثل للمتوسط ​​المتحرك 13 هندرسون. الفاصل الزمني غير المتماثل 13 مرشحات هندرسون لا إزالة أو تثبيط نفس الدورات مثل متماثل 13 مصطلح مرشح هندرسون. في الواقع نمط الترجيح غير المتماثلة المستخدمة لتقدير الاتجاه في الملاحظة الأخيرة تضخيم قوة 12 دورات الفترة. أيضا مرشحات غير المتماثلة تنتج بعض التحول مرحلة الوقت. ما هي التحركات الموسمية يحدث تقريبا جميع البيانات التي تم التحقيق فيها بواسطة عبس لها خصائص موسمية. وبما أن متوسطات هندرسون المتحركة المستخدمة لتقدير سلسلة الاتجاه لا تلغي الموسمية، يجب أن يتم تعديل البيانات موسميا أولا باستخدام الفلاتر الموسمية. المرشح الموسمية له الأوزان التي يتم تطبيقها على نفس الفترة مع مرور الوقت. مثال على نمط الترجيح لمرشح موسمي هو: (13، 0، 0، 0، 0، 0، 0، 0، 0، 0، 0، 0، 13، 0، 0، 0، 0، 0، 0، 0، 0، 0، 0، 0، 13) حيث، على سبيل المثال، يتم تطبيق وزن الثلث على ثلاثة يناير متتالية. ضمن X11، مجموعة من المرشحات الموسمية المتاحة للاختيار من بينها. هذه هي المتوسط ​​المتحرك المرجح لمدة 3 (أماه) S 3X1. 5 أمتار مرجحة S 3x3. مرجح 7 أماه S 3X5. و 11 أمتار مرجحة S 3X9. هيكل الترجيح للمتوسطات المتحركة المرجحة للنموذج، S نكسم. هو أن متوسط ​​بسيط من المصطلحات المحسوبة، ومن ثم يتم تحديد متوسط ​​متحرك n من هذه المتوسطات. وهذا يعني أن مصطلحات نم-1 تستخدم لحساب كل قيمة نهائية ممهدة. على سبيل المثال، لحساب 11-S S 3X9. يتم تطبيق وزن 19 على نفس الفترة في 9 سنوات متتالية. ثم يتم تطبيق متوسط ​​متحرك بسيط لمدة 3 عبر القيم المتوسطة: يعطي هذا نمط الترجيح النهائي (127، 227، 19، 19، 19، 19، 19، 19، 19، 227، 127). وظيفة الكسب لمرشح موسمي 11 مصطلح، S 3x9. يشبه: الشكل 10: وظيفة كسب لمدة 11 الفصل (S 3X9) تصفية الموسمية تطبيق مرشح موسمي للبيانات سوف تولد تقديرا للمكون الموسمية من السلاسل الزمنية، كما أنه يحافظ على قوة التوافقيات الموسمية ويخفف دورات من غير - أطوال موسمية. وتستخدم الفلاتر الموسمية غير المتماثلة في نهايات السلسلة. ويمكن العثور على الأوزان غير المتماثلة لكل من الفلاتر الموسمية المستخدمة في X11 في القسم 5.4 من سلسلة الوقت ملاحظات الدورة. لماذا يتم مراجعة التقديرات المنقحة في نهاية السلسلة الزمنية الحالية، لا يمكن استخدام المرشحات المتماثلة لتقدير الاتجاه بسبب مشكلة نقطة النهاية. بدلا من ذلك، تستخدم المرشحات غير المتماثلة لإنتاج تقديرات الاتجاه المؤقتة. ومع ذلك، ومع توفر المزيد من البيانات، يمكن إعادة حساب الاتجاه باستخدام المرشحات المتماثلة وتحسين التقديرات الأولية. ويعرف ذلك بتنقيح الاتجاه. البيانات الكمية المطلوبة للحصول على تقديرات مقبولة مقبولة سنويا إذا كانت السلاسل الزمنية تظهر موسمية مستقرة نسبيا ولا يسيطر عليها العنصر غير النظامي، فإن 5 سنوات من البيانات يمكن اعتبارها طول مقبول لاستخلاص التقديرات المعدلة موسميا من. لسلسلة التي تظهر الموسمية قوية ومستقرة بشكل خاص، ويمكن إجراء تعديل الخام مع 3 سنوات من البيانات. ومن المفضل عموما أن يكون هناك 7 سنوات على الأقل من البيانات لسلسلة زمنية عادية، لتحديد الأنماط الموسمية بدقة، يوم التداول وتأثيرات العطلات المتحركة، الاتجاه والفواصل الموسمية، فضلا عن القيم المتطرفة. أدفانسد كيفية المقارنة بين فلسفات التكيف الموسمية اثنين تسمح المقاربات القائمة على النماذج بالخصائص العشوائية (العشوائية) من السلسلة قيد التحليل، بمعنى أنها تقوم بتخصيص أوزان الفلتر بناء على طبيعة السلسلة. ويمكن تقييم قدرة النموذج 8217s لوصف سلوك السلسلة بدقة، والاستنتاجات الإحصائية للتقديرات متاحة استنادا إلى افتراض أن المكون غير المنتظم هو ضوضاء بيضاء. تعتمد الأساليب المستندة إلى التصفية بشكل أقل على الخصائص العشوائية للسلاسل الزمنية. ومن مسؤولية سلسلة الوقت 8217s المسؤولية لتحديد المرشح الأنسب من مجموعة محدودة لسلسلة معينة. وليس من الممكن إجراء فحوص صارمة على مدى كفاية النموذج الضمني، كما أن التدابير الدقيقة للدقة والاستدلال الإحصائي غير متوفرة. ولذلك، لا يمكن بناء فترة الثقة حول التقدير. وتقارن الرسوم البيانية التالية وجود كل مكون من مكونات النموذج عند الترددات الموسمية لفلسفات التكيف الموسمية. المحور العاشر هو طول فترة الدورة والمحور y يمثل قوة الدورات التي تتكون من كل مكون: الشكل 11: مقارنة بين فلسفات التعديل الموسمية اثنين من الطرق القائمة على أساس افتراض أن كل مكون موجود فقط أطوال دورة معينة. وتشكل الدورات الأطول الاتجاه، ويوجد المكون الموسمي عند الترددات الموسمية ويعرف العنصر غير النظامي بأنه دورات من أي طول آخر. وبموجب الفلسفة القائمة على نموذج، فإن الاتجاه، المكون الموسمية وغير النظامية موجودة على جميع أطوال دورة. العنصر غير النظامي هو من قوة ثابتة، والقمم المكون الموسمية في الترددات الموسمية ومكون الاتجاه هو الأقوى في دورات أطول. نشرت هذه الصفحة لأول مرة في 14 نوفمبر 2005، آخر تحديث 25 يوليو 2008