Moving Average Fragen

Gleitende Mittelwerte Wenn diese Informationen auf einem Diagramm gezeichnet werden, sieht es so aus: Dies zeigt, dass es eine große Variation der Besucherzahl je nach Saison gibt. Es gibt weit weniger im Herbst und Winter als im Frühjahr und Sommer. Wenn wir jedoch einen Trend in der Anzahl der Besucher sehen wollten, könnten wir einen 4-Punkte-Gleitender Durchschnitt berechnen. Wir erreichen dies durch die durchschnittliche Besucherzahl in den vier Quartalen 2005: Dann finden wir die durchschnittliche Besucherzahl in den letzten drei Quartalen 2005 und im ersten Quartal 2006: Dann die letzten beiden Quartale 2005 und die ersten beiden Quartale Von 2006: Das letzte Mittel, das wir finden können, ist für die letzten zwei Quartale von 2006 und die ersten zwei Quartale von 2007. Wir zeichnen die gleitenden Durchschnitte auf einem Diagramm und stellen sicher, dass jeder Durchschnitt in der Mitte der vier Viertel geplottet wird Es deckt: Wir können jetzt sehen, dass es eine sehr leichte Abwärtstrend bei den Besuchern (aus früheren Tests) Hinweis: Die richtige Antwort ist gefolgt von. Der Code i - j bezieht sich auf den Textabschnitt, auf den die Frage gerichtet ist. 1. Welche Faktoren haben die fünf in Kapitel 3 dargestellten Datenglättungstechniken gemeinsam? A) Sie verwenden alle nur die Beobachtungen der Daten. B) Sie alle nicht zu prognostizieren zyklische Umkehrungen in den Daten. C) Sie alle glatt kurzfristige Rauschen durch Mittelung von Daten. D) Sie alle Produkt seriell korrelierte Prognosen. E) Alle oben genannten sind richtig. Ein einfachzentrierter 3-Punkt-Bewegungsdurchschnitt der Zeitreihenvariablen Xt ist gegeben durch: A) (Xt-1 Xt-2 Xt-3) 3. B) (Xt Xt-1 Xt-1) 3. C) (Xt1 Xt Xt-1) 3. D) Keine der obigen Angaben sind richtig. 3. Eine gleitende gleitende Glättung kann zu irreführenden Schlußfolgerungen führen, wenn sie auf A) stationäre Daten angewendet werden. B) Prognose Trendwende an der Börse. C) kleine und begrenzte Datensätze. D) große und reichliche Datensätze. E) Keine der obigen Angaben stimmt. 4. Welche der folgenden Aussagen ist falsch in Bezug auf die Wahl der geeigneten Größe der Glättungskonstante (a) im einfachen exponentiellen Glättungsmodell A) Wählen Sie Werte nahe Null, wenn die Serie sehr viel zufällige Variationen aufweist. B) Wählen Sie Werte nahe eins, wenn die Prognosewerte stark von den jüngsten Änderungen der Istwerte abhängen sollen. C) Wählen Sie einen Wert, der RMSE minimiert. D) Wählen Sie einen Wert aus, der den mittleren Quadratfehler maximiert. E) Alle oben genannten sind richtig. Die Glättungskonstante (a) des einfachen exponentiellen Glättungsmodells A) sollte einen Wert nahe 1 haben, wenn die zugrundeliegenden Daten relativ fehlerhaft sind. B) sollte einen Wert nahe Null haben, wenn die zugrundeliegenden Daten relativ glatt sind. C) näher bei Null liegt, desto größer ist die Revision in der aktuellen Prognose angesichts des aktuellen Prognosefehlers. D) näher zu eins ist, desto größer ist die Revision in der aktuellen Prognose angesichts des aktuellen Prognosefehlers. 6. Das Verfahren der kleinsten Quadrate minimiert die A) Summe der Residuen. B) Quadrat des maximalen Fehlers. C) Summe der absoluten Fehler. D) Summe der quadrierten Residuen. E) Keine der obigen Angaben stimmt. 7. Ein Rest ist A) die Differenz zwischen dem Mittelwert von Y und dem unbedingten Mittel. B) die Differenz zwischen dem Mittelwert von Y und seinem tatsächlichen Wert. C) die Differenz zwischen der Regressionsvorhersage von Y und ihrem tatsächlichen Wert. D) die Differenz zwischen der Summe der quadratischen Fehler vor und nach X wird verwendet, um Y vorherzusagen. E) Keines der obigen ist richtig. 8 Regressionsmodellstörungen (Prognosefehler) A) gehen davon aus, dass sie einer normalen Wahrscheinlichkeitsverteilung folgen. B) über die Zeit als unabhängig angenommen. C) durchschnittlich Null betragen. D) können durch OLS-Residuen abgeschätzt werden. E) Alle obigen Angaben sind richtig. 9. Saisonindizes der Verkäufe für die Black Lab Ski Resort sind für den Januar 1.20 und Dezember .80. Wenn Dezember-Verkäufe für 1998 5.000 waren, ist eine vernünftige Schätzung der Verkäufe für Januar 1999: E) Keine der oben genannten sind korrekt. 10. Welche der folgenden Techniken werden nicht verwendet, um das Problem der Autokorrelation zu lösen A) Autoregressive Modelle. B) Verbesserung der Modellspezifikation. C) Gleitende mittlere Glättung. D) Erstes Differenzieren der Daten. E) Regression mit prozentualen Veränderungen. 11. Welche der folgenden Aussagen ist keine Folge der seriellen Korrelation A) Die OLS-Steilheitschätzungen sind jetzt unvorteilhaft. B) Die OLS-Vorhersageintervalle sind vorgespannt. C) Der R-Quadrat ist kleiner als .5. D) Punktschätzungen sind unvoreingenommen. E) Keine der obigen Angaben stimmt. 12. Autokorrelation führt oder verursacht: B) Serielle Korrelation. C) Spurious Regression. D) Nichtlineare Regression. E) Alle oben genannten sind richtig. Genaue Vorhersageintervalle für die abhängige Variable A) sind um die geschätzte Regressionslinie bogenförmig. B) sind linear um die geschätzte Regressionsgeraden. C) nicht die Variabilität von Y um die Probenregression berücksichtigen. D) die Zufälligkeit der Stichprobe nicht berücksichtigen. E) Keine der obigen Angaben stimmt. Kurzproblem Beispiel 14. Ein bivariates lineares Regressionsmodell, das die inländischen Reiseausgaben (DTE) als Funktion des Pro-Kopf-Einkommens (IPC) als Funktion des Pro-Kopf-Einkommens (IPC) abschätzt, wurde als DTE-9589.67 .953538 (IPC) Prognose DTE unter der Annahme geschätzt, dass IPC 14.750 sein wird. Machen Sie die entsprechenden Punkt und approximieren 95 Prozent Intervall-Schätzungen, unter der Annahme, dass die geschätzte Regressionsfehler Varianz war 2.077.230,38. Die Punktschätzung von DTE ist: DTE-9589,67 .953538 (14,750) 4,475,02. Der Standardfehler der Regression ist 1441,26, und das ungefähr 95 Konfidenzintervall ist: 4,475,02 plusmn (2) (1441,26) 4,475,02 plus 2882,52 P1592,50 lt DTE lt 7357,54 .95. B) Angesichts der Tatsache, dass die tatsächliche DTE erwies sich als 7.754 (Millionen), berechnen Sie den prozentualen Fehler in Ihrer Prognose. Wenn der Istwert von DTE 7,754 beträgt, beträgt der prozentuale Fehler in der Prognose auf der Basis der Punktschätzung von 4475,02 42,3. (7754 - 4475,02) 7754, 423. 15 Wird festgestellt, dass die Prognosefehler eines ARIMA-Modells serielle Korrelation aufweisen, so ist dieses Modell A) kein adäquates Prognosemodell. B) ist ein Kandidat für das Hinzufügen einer anderen erklärenden Variable. C) fast sicher enthält Saisonalität. D) ist ein Kandidat für Cochrane-Orcutt-Regression. E) Alle obigen Angaben sind richtig. 16. Gleitende Durchschnittsmodelle werden am besten als A) einfache Mittelwerte beschrieben. B) nicht gewichtete Durchschnittswerte. C) gewichtete Mittelwerte der Weißrauschserie. D) gewichtete Durchschnittswerte von nicht normalen Zufallsvariaten. E) Keine der obigen Angaben stimmt. 17. Welches der folgenden Muster des partiellen Autokorrelationsfunktions-Korrelogramms ist unvereinbar mit einem zugrunde liegenden autoregressiven Datenprozess A) Exponentiell sinkt auf Null. B) Zyklisch auf Null ab. C) Positiv zuerst, dann negativ und steigend auf Null. D) Negativ zuerst, dann positiv und sinkend auf Null. E) Alle obigen Angaben sind richtig. 18 Die Autokorrelationsfunktion einer Zeitreihe zeigt Koeffizienten, die sich signifikant von Null unterscheiden. Die partielle Autokorrelationsfunktion zeigt eine Spitze und steigt monoton zu Null an, wenn die Nachlauflänge zunimmt. Eine solche Reihe kann als Modell modelliert werden. E) Keine der obigen Angaben stimmt. 19. Welche der folgenden Schritte ist kein erster Schritt im ARIMA-Modellauswahlverfahren A) Untersuchen Sie die Autokorrelationsfunktion der Rohserie. B) Untersuche die partielle Autokorrelationsfunktion der Rohserie. C) Testen Sie die Daten für die Stationarität. D) Schätzen Sie ein ARIMA (1,1,1) Modell für Referenzzwecke. E) Alle obigen Angaben sind richtig. 20 Was ist die Nullhypothese, die mit der Box-Pierce-Statistik getestet wird A) Die Menge der Autokorrelationen ist gemeinsam gleich Null. B) Der Satz von Autokorrelationen ist gemeinsam nicht gleich Null. C) Der Satz von Autokorrelationen ist gemeinsam gleich eins. D) Der Satz von Autokorrelationen ist gemeinsam nicht gleich Eins. E) Alle obigen Angaben sind falsch. 21. Der Hauptzweck der Kombination von Prognosen ist die Verringerung der durchschnittlichen Prognosevorhersage B). C) quadratischer Vorhersagefehler. D) absoluter Prognosefehler. E) Alle oben genannten sind richtig. 22. Welcher der folgenden Vorteile bietet der adaptive Ansatz zur Schätzung der optimalen Gewichte im Prognosekombinationsprozess A) Die Gewichte ändern sich von Periode zu Periode. B) Es kann ein Test der kombinierten Prognosemodell-Bias durchgeführt werden. C) Die Kovarianz zwischen Fehlerabweichungen wird genutzt. D) Gewichte werden so gewählt, dass die Regressionsfehlervarianz maximiert wird. E) Alle oben genannten sind richtig. Moving Averages Videos zu helfen GCSE Maths Studenten lernen, über gleitende Durchschnitte. Was ist ein gleitender Durchschnitt Ein gleitender Durchschnitt ist der Durchschnitt über ein bestimmtes Intervall. Das angegebene Intervall ändert sich mit der Zeit. Bewegungsdurchschnitte ermöglichen es uns, Trendlinien und saisonale Variationen zu sehen. Moving Averages, Trendlinie und saisonale Variation Ein GCSE-Statistik-Hilfe-Video, um die wichtigsten Ideen über die Berechnung der gleitenden Mittelwerte für Zeitreihen-Daten und wie dann zu zeichnen und zeichnen Sie eine Trendlinie, um dann die mittlere saisonale Variation, um zukünftige Werte vorherzusagen. GCSE-Modul 1 Thema 09 Teil 1 Gleitende Durchschnitte GCSE-Modul 1 Thema 09 Teil 2 Prüfung Frage zu gleitenden Durchschnitten Drehen Sie zum Landschaftsbildschirmformat auf ein Mobiltelefon oder ein kleines Tablett, um das Mathway-Widget zu verwenden, ein kostenloser mathematischer Problemlöser, der Ihre Fragen Schritt für Schritt beantwortet Erläuterungen. Sie können die kostenlose Mathway-Rechner und Problemlöser unten verwenden, um Algebra oder andere mathematische Themen zu üben. Versuchen Sie die angegebenen Beispiele, oder geben Sie in Ihrem eigenen Problem und überprüfen Sie Ihre Antwort mit den Schritt-für-Schritt-Erklärungen.