Net. sourceforge. openforecast. models Klasse WeightedMovingAverageModel Ein gewichtetes gleitendes Durchschnittsprognosemodell basiert auf einer künstlich konstruierten Zeitreihe, in der der Wert für einen gegebenen Zeitraum durch den gewichteten Mittelwert dieses Werts und die Werte für eine gewisse Anzahl vorhergehender Zeit ersetzt wird Zeiträume. Wie Sie vielleicht aus der Beschreibung erraten haben, ist dieses Modell am besten für Zeitreihendaten, d. H. Daten, die sich über die Zeit ändern, geeignet. Da der Prognosewert für einen gegebenen Zeitraum ein gewichteter Durchschnitt der vorangegangenen Perioden ist, wird die Prognose immer scheinbar zurückbleiben, entweder bei der Erhöhung oder Verminderung der beobachteten (abhängigen) Werte. Wenn beispielsweise eine Datenreihe einen merkbaren Aufwärtstrend aufweist, wird eine gewichtete gleitende Durchschnittsprognose generell eine Unterbewertung der Werte der abhängigen Variablen ergeben. Das gewichtete gleitende Durchschnittmodell, wie das gleitende Durchschnittsmodell, hat gegenüber anderen Prognosemodellen einen Vorteil, dass es in einer Reihe von Beobachtungen Gipfel und Mulden (oder Täler) glättet. Jedoch, wie das gleitende Durchschnittmodell, hat es auch einige Nachteile. Insbesondere erzeugt dieses Modell keine tatsächliche Gleichung. Daher ist es nicht alles, was nützlich als ein Mittel-Langstrecken-Prognose-Tool. Es kann nur zuverlässig genutzt werden, um ein paar Perioden in die Zukunft zu prognostizieren. Seit: 0.4 Autor: Steven R. Gould Felder geerbt aus der Klasse net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel WeightedMovingAverageModel () Erstellt ein neues gewichtetes gleitendes Durchschnittsprognosemodell. WeightedMovingAverageModel (Doppelgewichte) Erstellt ein neues gewichtetes gleitendes Durchschnittsprognosemodell unter Verwendung der angegebenen Gewichte. Prognose (double timeValue) Gibt den Prognosewert der abhängigen Variablen für den gegebenen Wert der unabhängigen Zeitvariablen zurück. GetForecastType () Gibt einen oder zwei Wortnamen dieser Art von Prognosemodell zurück. GetNumberOfPeriods () Gibt die aktuelle Anzahl von Perioden zurück, die in diesem Modell verwendet werden. GetNumberOfPredictors () Gibt die Anzahl der Prädiktoren zurück, die vom zugrunde liegenden Modell verwendet werden. SetWeights (Doppelgewichte) Setzt die Gewichte dieses gewichteten gleitenden Durchschnittsprognosemodells auf die angegebenen Gewichte. ToString () Dies sollte überschrieben werden, um eine textuelle Beschreibung des aktuellen Prognosemodells zu liefern, einschließlich, wenn möglich, alle abgeleiteten Parameter. Von der Klasse geerbte Methoden network. sourceforge. openforecast. models. AbstractTimeBasedModel WeightedMovingAverageModel Erstellt ein neues gewichtetes gleitendes Durchschnittsprognosemodell unter Verwendung der angegebenen Gewichte. Für ein gültiges zu konstruierendes Modell sollten Sie init aufrufen und einen Datensatz mit einer Reihe von Datenpunkten übergeben, wobei die Zeitvariable initialisiert wird, um die unabhängige Variable zu identifizieren. Die Größe des Gewichts-Arrays wird verwendet, um die Anzahl der Beobachtungen zu bestimmen, die verwendet werden, um den gewichteten gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Zusätzlich wird der letzten Periode das Gewicht gegeben, das durch das erste Element des Arrays, d. H. Gewichte, definiert ist. Die Größe des Gewichts-Arrays wird auch verwendet, um die Menge zukünftiger Perioden zu bestimmen, die effektiv prognostiziert werden können. Mit einem 50-Tage-gewichteten gleitenden Durchschnitt können wir mit einer Genauigkeit nicht mehr als 50 Tage über den letzten Zeitraum, für den Daten verfügbar sind, prognostizieren. Selbst Prognosen in der Nähe des Endes dieses Bereichs sind wahrscheinlich unzuverlässig. Hinweis zu Gewichten Im Allgemeinen sollten die Gewichte, die an diesen Konstruktor übergeben werden, bis zu 1,0 addieren. Wenn jedoch die Summe der Gewichte nicht bis zu 1,0 addiert, skaliert diese Implementierung alle Gewichte proportional, so dass sie auf 1,0 addieren. Parameter: Gewichte - ein Array von Gewichten, um den historischen Beobachtungen bei der Berechnung des gewichteten gleitenden Durchschnitts zuzuordnen. WeightedMovingAverageModel Konstruiert ein neues gewichtetes gleitendes Durchschnittsprognosemodell, wobei die benannte Variable als unabhängige Variable und die angegebenen Gewichte verwendet wird. Parameter: independentVariable - der Name der unabhängigen Variablen, die in diesem Modell verwendet werden soll. Gewichte - ein Array von Gewichten, um den historischen Beobachtungen bei der Berechnung des gewichteten gleitenden Durchschnitts zuzuordnen. WeightedMovingAverageModel Erstellt ein neues gewichtetes gleitendes Durchschnittsprognosemodell. Dieser Konstruktor soll nur von Unterklassen (also geschützt) verwendet werden. Jede Unterklasse, die diesen Konstruktor verwendet, muss anschließend die (geschützte) setWeights-Methode aufrufen, um die von diesem Modell zu verwendenden Gewichte zu initialisieren. WeightedMovingAverageModel Konstruiert ein neues gewichtetes gleitendes Durchschnittsprognosemodell unter Verwendung der angegebenen unabhängigen Variablen. Parameter: independentVariable - der Name der unabhängigen Variablen, die in diesem Modell verwendet werden soll. SetWeights Setzt die Gewichte dieses gewichteten gleitenden Durchschnittsprognosemodells auf die angegebenen Gewichte. Dieses Verfahren soll nur von Unterklassen (also geschützt) und nur in Verbindung mit dem (geschützten) Ein-Argument-Konstruktor verwendet werden. Jede Unterklasse, die den Ein-Argument-Konstruktor verwendet, muss anschließend setWeights aufrufen, bevor die Methode AbstractTimeBasedModel. init (net. sourceforge. openforecast. DataSet) aufgerufen wird, um das Modell zu initialisieren. Anmerkung zu Gewichten Im allgemeinen sollten die an diese Methode übergebenen Gewichte bis zu 1,0 addieren. Wenn jedoch die Summe der Gewichte nicht bis zu 1,0 addiert, skaliert diese Implementierung alle Gewichte proportional, so dass sie auf 1,0 addieren. Parameter: Gewichte - ein Array von Gewichten, um den historischen Beobachtungen bei der Berechnung des gewichteten gleitenden Durchschnitts zuzuordnen. Gibt den Prognosewert der abhängigen Variablen für den gegebenen Wert der unabhängigen Zeitvariablen zurück. Unterklassen müssen diese Methode in einer Weise implementieren, die mit dem von ihnen implementierten Prognosemodell übereinstimmt. Unterklassen können die Methoden getForecastValue und getObservedValue verwenden, um frühere Prognosen und Beobachtungen zu erhalten. Gegeben durch: Prognose in Klasse AbstractTimeBasedModel Parameter: timeValue - der Wert der Zeitvariablen, für die ein Prognosewert erforderlich ist. Gibt den Prognosewert der abhängigen Variablen für die angegebene Zeit zurück. Throws: IllegalArgumentException - Bei unzureichenden historischen Daten - an init übergebene Beobachtungen - erzeugen Sie eine Prognose für den angegebenen Zeitwert. GetNumberOfPredictors Gibt die Anzahl der Prädiktoren zurück, die vom zugrunde liegenden Modell verwendet werden. Rückgabewerte: die Anzahl der Prädiktoren, die das zugrunde liegende Modell verwendet. GetNumberOfPeriods Gibt die aktuelle Anzahl von Perioden zurück, die in diesem Modell verwendet werden. Angegeben durch: getNumberOfPeriods in der Klasse AbstractTimeBasedModel Gibt die aktuelle Anzahl der in diesem Modell verwendeten Perioden zurück. GetForecastType Gibt einen oder zwei Wortnamen dieser Art von Prognosemodell zurück. Halten Sie diese kurz. Eine längere Beschreibung sollte in der Methode toString implementiert werden. Dies sollte überschrieben werden, um eine textuelle Beschreibung des aktuellen Prognosemodells zu liefern, wobei nach Möglichkeit alle abgeleiteten Parameter verwendet werden. Bestimmt durch: toString in der Schnittstelle ForecastingModel Overrides: toString in der Klasse AbstractTimeBasedModel Gibt eine Stringdarstellung des aktuellen Prognosemodells und seiner Parameter zurück. Was sind die Hauptvorteile und Nachteile der Verwendung eines Simple Moving Average (SMA) Ein Reichtum Psychologe ist ein geistiges Die auf Probleme spezialisiert ist, die sich speziell auf reiche Einzelpersonen beziehen. Geldwäsche ist der Prozess der Schaffung des Aussehens, dass große Mengen an Geld aus schweren Verbrechen, wie erhalten. Rechnungslegungsmethoden, die sich auf Steuern und nicht auf das Auftreten von öffentlichen Abschlüssen konzentrieren. Steuerberatung wird geregelt. Der Boomer-Effekt bezieht sich auf den Einfluss, den der zwischen 1946 und 1964 geborene Generationscluster auf den meisten Märkten hat. Ein Anstieg der Preise für Aktien, die oft in der Woche zwischen Weihnachten und Neujahr039s Day auftritt. Es gibt zahlreiche Erklärungen. Ein Begriff verwendet von John Maynard Keynes verwendet in einem seiner Wirtschaftsbücher. In seiner 1936 erschienenen Publikation The General Theory of Employment.
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