Metode Gleitender Durchschnitt Ppt

Vorhersage Metode Gewichtet Bewegt Durchschnitt Metode Glättung merupakan salah satu jenis teknik yang digunakan dalam analisis Zeitreihe (runtun waktu) untuk memberikan peramalan jangka pendek. Dalam melakukan Glättung (penghalusan) terhadap Daten, nilai masa lalu digunakan untuk mendapatkan nilai yang dihaluskan untuk Zeitreihen. Nilai yang telah dihaluskan ini kemudian diekstrapolasikan untuk meramal nilai masa depan. Tehnik yang kita kenal dalam metode smoothing yaitu Einfacher Bewegender Durchschnitt Dan Exponentielle Glättung. Pada halaman ini, sagena hanya akan membahas tentang Einfache Moving Average. Simple Moving Average Daten Zeitreihe seringkali mengandung ketidakteraturan yang akan menyebabkan prediksi yang beragam. Untuk menghilangkan efek Yang tidak diinginkan Dari ketidak-teraturan ini, metode einfachen gleitenden Durchschnitt mengambil beberapa nilai Yang Sedang diamati, memberikan Rataan, dan menggunakannya untuk memprediksi nilai untuk periode Waktu yang akan datang. Semakin tinggi jumlah pengamatan yang dilakukan, maka pengaruh metode gleitender Durchschnitt akan lebih baik. Meningkatkan jumlah Beobachtungen akan menghasilkan nilai peramalan yang lebih baik karena ia cenderung meminimalkan efek-efek pergerakan yang tidak biasa yang muncul pada data. Gleitender Durchschnitt juga mempunyai dua kelemahan yaitu memerlukan Daten masa lalu dalam Anzahl der Beiträge besar untuk ketepatan prediksi, dan Masing-Masing observasi diberikan bobot Yang Sama, ini melanggar Bukti Empiris bahwa Semakin observasi terbaru seharusnya Lebih dekat dengan nilai masa depan maka kepentingan bobotnya Akan meningkat pula. Aplikasi Metode Moving Average dengan Software IBM SPSS 23 dapat dilihat Pada contoh berikut ini: Berikut kita memiliki Daten kunjungan ke Bali Dari Januari 2008 hingga Juni 2015 dalam Format Excel, Daten diambil Dari Website Dinas Pariwisata Provinsi Bali: 1. Langkah pertama adalah memasukkan Daten ke Dalam Arbeitsblatt SPSS 23 sebagai berikut: Datenansicht. (Bagi Yang belum jelas tentang cara Bedeu Daten Dari excel ke SPSS 23 lihat di Schritt bahasan ini ampgtampgtampgt) 2. Kemudian Pada menubar SPSS 23 pilih Trans Time Series Seperti Gambar erstellen: 3. Setelah itu Akan Muncul kotak Dialog berikut, pilih Besuchen Sie dan klik Panah sehingga variabel besuchen berpindah ke kolom variabel Neu Variabel di sebelah kanan. 4. Setelah itu pilih pada kotak Funktion pilih Zentriert Bewegender Durchschnitt, atau bisa juga Prior Moving Average. 5. Kemudian isikan Span dengan 3, dan klik Änderung. Span diisi dengan angka 3 artinya mengalami proses 3 kali glättung yang biasa kita kenal juga dengan Gewichteter gleitender Durchschnitt. Adapun proses 1 dan 2 kali glättung kita sebut Einzelner beweglicher Durchschnitt Dan Doppelter beweglicher Durchschnitt. Jangan lupa untuk klik ändern agar variabel besuchen1 berubah menjadi visi3, kemudian ok. 6. Ausgangs Yang didapat Dari metode Durchschnittliche gewichtete gleitende Durchschnitt adalah sebagai berikut zentrierten gleitenden: Dari Ausgang diatas, dapat diketahui bahwa Kunjungan Pada bulan-bulan berikutnya dapat kita lihat Dari Variabel Baru Yang Dari Zeitreihenanalyse metode dihasilkan durchschnittlich 8211 gewichtete gleitende Durchschnitt zentrierter gleitender . Demikian juga jika kita memilih vor gleitenden Durchschnitt, keduanya merupakan metode einfacher Durchschnitt dengan Spanne bewegen 3, maka hasil peramalannya Akan Sama (yoz) Aplikasi Metode exponentielle Glättung dengan SPSS Akan dibahas Pada bahasan selanjutnyaMoving Mittelwert -. Powerpoint PPT-Präsentation Transcript und Präsentatoren Anmerkungen 1 Umzug Durchschnittliche Paskorn Champrasert 2 Was ist Moving Average Moving Averages sind eine der beliebtesten und einfach zu bedienenden Tools zur Verfügung, um die technische Analytiker. Sie glätten eine Datenreihe und erleichtern das Auffinden von Trends, was besonders bei volatilen Märkten hilfreich ist. Sie bilden auch die Bausteine ​​für viele andere technische Indikatoren und Overlays 3 Beliebte Arten von Moving Average Einfache Moving Average (SMA) Exponential Moving Average (EMA) 4 SMA (Simple Moving Average) Beispiel Verwenden Sie 5 Daten zu berechnen 1011121314 60 SMA 605 12 Dann Nächste Daten (6te Daten) kommen) 1112131415 65 SMA 655 13 5 10 Daten SMA 6 Exponential Moving Average (EMA) reagiert schneller auf aktuelle Preisänderungen als ein einfacher gleitender Durchschnitt reduzieren die Verzögerung in einfachen gleitenden Durchschnitten durch mehr Gewicht auf die jüngsten Preise im Vergleich zu älteren Preisen 7 Formular für EMA EMA (aktuell) ((Preis - EMA (vor)) x Multiplikator) EMA (Periodendauer) EMA, Multiplikator ist gleich 2 (1 N), wobei N der Wert ist Angegebenen Anzahl von Perioden. Für 10-Perioden-EMA-Multiplikator ist 8 Beispiel für einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt Für den exponentiellen gleitenden Durchschnitt der ersten Perioden wurde der einfache gleitende Durchschnitt als vorangegangener exponentieller gleitender Durchschnitt verwendet (gelbes Hervorhebung für den zehnten Zeitraum). Ab dem 11.Juni wurden die Vorperioden EMA verwendet. Die Berechnung in Periode 11 gliedert sich wie folgt auf (C - P) (C - P) x K - 2,352 x 0,81818 - 0,4276 ((C - P) x K) P - 0,4276 63,682 63,254 EMA (Aktuell) ((Preis) - EMA (vor)) x Multiplikator) EMA (vorher) 9 EWMA warum ExponentialPowerShow ist eine führende Präsentationslideshow-Sharing-Website. Ob Ihre Anwendung Business, How-to, Bildung, Medizin, Schule, Kirche, Vertrieb, Marketing, Online-Training oder einfach nur zum Spaß ist PowerShow ist eine große Ressource. Und, am besten von allen, sind die meisten seiner coolen Funktionen kostenlos und einfach zu bedienen. 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