OANDA menggunakan cookies untuk membuat situs web kami mudah digunakan dan disesuaikan dengan pengunjung kami Cookie tidak dapat digunakan untuk mengidentifikasi Anda secara pribadi Dengan mengunjungi situs web kami, Anda menyetujui penggunaan cookies oleh OANDA sesuai dengan Kebijakan Privasi kami Untuk memblokir, menghapus atau mengelola cookies, silahkan Kunjungi Membatasi cookie akan mencegah Anda mendapatkan keuntungan dari beberapa fungsi situs web kami. Download Aplikasi Seluler kami. Buka sebuah akun. ltiframe width 1 height 1 frameborder 0 style display none mcestyle display none gt lt iframe gt. Lesson 1 Moving Averages. Types of Moving Averages. Ada beberapa jenis moving averages yang tersedia untuk memenuhi kebutuhan analisa pasar yang berbeda. Yang paling umum digunakan oleh trader adalah sebagai berikut. Moving Average Average Weighted Moving Average. Exponential Moving Average. Simple Moving Average SMA. A simple moving average adalah Jenis rata-rata bergerak yang paling dasar Ini dihitung dengan mengambil serangkaian harga atau periode pelaporan, menambahkan harga ini bersama-sama dan kemudian membagi tot Al oleh jumlah titik data. Rumus ini menentukan rata-rata harga dan dihitung dengan cara menyesuaikan atau bergerak sebagai respons terhadap data terbaru yang digunakan untuk menghitung rata-rata. Misalnya, jika Anda hanya memasukkan 15 Nilai tukar dalam perhitungan rata-rata, tingkat yang paling tua secara otomatis turun setiap kali harga baru menjadi tersedia. Akibatnya, rata-rata bergerak karena setiap harga baru disertakan dalam penghitungan dan memastikan bahwa rata-rata hanya didasarkan pada 15 harga terakhir. Dengan sedikit trial and error, Anda dapat menentukan rata-rata bergerak yang sesuai dengan strategi trading Anda Titik awal yang baik adalah rata-rata pergerakan sederhana berdasarkan 20 harga terakhir. Pergerakan Moving Average WMAA rata-rata tertimbang dihitung dengan cara yang sama seperti Rata bergerak sederhana, namun menggunakan nilai yang berbobot linier untuk memastikan bahwa tarif terbaru memiliki dampak yang lebih besar pada rata-rata. Ini berarti bahwa tingkat tertua yang termasuk dalam perhitungan menerima bobot Ng dari 1 nilai tertua berikutnya mendapat bobot 2 dan nilai tertua berikutnya mendapat bobot 3, sampai ke tingkat yang paling baru. Beberapa pedagang menganggap metode ini lebih relevan untuk penentuan tren terutama di pasar yang bergerak cepat. Kelemahan untuk menggunakan rata-rata bergerak tertimbang adalah bahwa garis rata-rata yang dihasilkan mungkin lebih buruk daripada rata-rata pergerakan sederhana Hal ini dapat membuat lebih sulit untuk membedakan tren pasar dari fluktuasi. Untuk alasan ini, beberapa pedagang lebih memilih untuk melakukan pergerakan sederhana. Rata-rata dan rata-rata pergerakan tertimbang pada grafik harga yang sama. Candlestick Price Chart dengan Rata-rata Bergerak Sederhana dan Rata-rata Bergerak Rata-rata. Pindah Bergerak Rata-rata EMA. Rata-rata pergerakan eksponensial sama dengan rata-rata pergerakan sederhana, namun rata-rata bergerak sederhana menghilangkan yang tertua. Harga saat harga baru tersedia, rata-rata pergerakan eksponensial menghitung rata-rata semua rentang historis, mulai dari titik yang Anda tentukan. Misalnya, saat Anda menambahkan Hamparan rata-rata bergerak eksponensial yang baru ke bagan harga, Anda menetapkan jumlah periode pelaporan yang akan disertakan dalam perhitungan. Anggaplah Anda menentukan 10 harga terakhir yang akan disertakan. Perhitungan pertama ini akan sama persis dengan rata-rata pergerakan sederhana. Juga berdasarkan pada 10 periode pelaporan, namun bila harga berikutnya tersedia, perhitungan baru akan mempertahankan 10 harga asli, ditambah harga baru, untuk mencapai rata-rata. Ini berarti sekarang ada 11 periode pelaporan dalam perhitungan rata-rata pergerakan eksponensial. Sementara rata-rata bergerak sederhana akan selalu didasarkan pada hanya 10 tingkat terakhir. Memutuskan di mana Moving Average to Use. Untuk menentukan rata-rata bergerak mana yang terbaik untuk Anda, Anda harus terlebih dahulu memahami kebutuhan Anda. Jika tujuan utama Anda adalah mengurangi Kebisingan dari harga yang berfluktuasi secara konsisten untuk menentukan arah pasar secara keseluruhan, maka rata-rata pergerakan sederhana dari 20 atau lebih tingkat terakhir dapat memberikan tingkat detail yang Anda butuhkan. Jika Anda menginginkan Rata-rata pergerakan Anda untuk menempatkan penekanan lebih pada tarif terbaru, rata-rata tertimbang lebih tepat. Namun, ingatlah, karena rata-rata pergerakan tertimbang lebih dipengaruhi oleh harga terbaru, bentuk garis rata-rata dapat terdistorsi berpotensi menghasilkan Generasi sinyal palsu. Ketika bekerja dengan rata-rata bergerak tertimbang, Anda harus siap untuk tingkat volatilitas yang lebih tinggi. Rata-rata Bergerak Bergerak Rata-rata Bergerak Rata-rata.1996 - 2017 OANDA Corporation Semua hak dilindungi undang-undang keluarga merek OANDA, fxTrade dan OANDA s fx adalah Dimiliki oleh OANDA Corporation Semua merek dagang lain yang muncul di Situs Web ini adalah milik dari pemiliknya masing-masing. Perdagangan valuta asing dalam kontrak mata uang asing atau produk pertukaran lainnya dengan marjin membawa tingkat risiko tinggi dan mungkin tidak sesuai untuk semua orang Kami menyarankan Anda untuk Hati-hati pertimbangkan apakah perdagangan sesuai untuk Anda mengingat keadaan pribadi Anda Mungkin Anda kehilangan lebih dari yang Anda investasikan Informasi tentang th Adalah situs web bersifat umum Kami menyarankan agar Anda mencari saran keuangan independen dan memastikan Anda benar-benar memahami risiko yang terlibat sebelum melakukan perdagangan melalui platform online membawa risiko tambahan. Lihat bagian hukum kami di sini. Taruhan spread keuangan hanya tersedia untuk pelanggan OANDA Europe Ltd Yang bertempat tinggal di CFD Inggris atau Republik Irlandia, kemampuan lindung nilai MT4 dan rasio leverage melebihi 50 1 tidak tersedia bagi penduduk AS Informasi di situs ini tidak ditujukan kepada penduduk negara dimana distribusinya, atau penggunaannya oleh siapa saja, akan menjadi Bertentangan dengan hukum atau peraturan setempat. OANDA Corporation adalah Dealer Berjangka Futures dan Pedagang Valuta Asing yang terdaftar dengan Komisi Perdagangan Berjangka Komoditi dan merupakan anggota National Futures Association No 0325821 Silakan merujuk ke NFA s FOREX INVESTOR ALERT dimana sesuai. OANDA Akun Canada Corporation ULC tersedia bagi siapa saja yang memiliki rekening bank Kanada OANDA Canada Corporation ULC diatur oleh Organisasi Regulasi Industri Investasi Kanada IIROC, yang mencakup cek penasihat online IIROC IIROC AdvisorReport, dan akun pelanggan dilindungi oleh Canadian Investor Protection Fund dalam batas yang ditentukan. Brosur yang menjelaskan sifat dan batasan cakupan tersedia. Atas permintaan atau at. OANDA Europe Limited adalah perusahaan yang terdaftar di Inggris nomor 7110087, dan memiliki kantor terdaftar di Lantai 9a, Tower 42, 25 Old Broad St, London EC2N 1HQ Diotorisasi dan diatur oleh Financial Conduct Authority No 542574. OANDA Asia Pacific Pte Ltd Co Reg No 200704926K memegang Izin Layanan Pasar Modal yang dikeluarkan oleh Otoritas Moneter Singapura dan juga mendapat lisensi dari Enterprise Internasional Singapura. OANDA Australia Pty Ltd diatur oleh Australian Securities and Investments Commission ASIC ABN 26 152 088 349, AFSL No 412981 dan merupakan penerbit produk dan atau layanan di situs ini It s im Portant bagi Anda untuk mempertimbangkan Pernyataan Layanan Pengungkapan Produk FSG Pernyataan Pengungkapan Produk FSG dan dokumen OANDA lainnya yang relevan sebelum membuat keputusan investasi keuangan Dokumen-dokumen ini dapat ditemukan di sini. OANDA Japan Co Ltd Instrumen Bisnis Pertama Jenis I Business Director of the Kanto Biro Keuangan Lokal Kin-sho Nomor 2137 Institute Financial Futures Association nomor pelanggan 1571.Trading FX dan atau CFD pada margin berisiko tinggi dan tidak sesuai untuk semua orang Kerugian dapat melebihi investasi. Pengenalan model ARIMA nonseasonal. ARIMA p, d, q peramalan persamaan Model ARIMA, secara teori, adalah model model yang paling umum untuk meramalkan deret waktu yang dapat dibuat agar tidak bergerak dengan membedakan jika perlu, mungkin bersamaan dengan transformasi nonlinier seperti pembalakan atau pengosongan jika diperlukan. Suatu variabel acak yaitu suatu waktu. Seri stasioner jika sifat statistiknya konstan sepanjang waktu. Seri stasioner tidak memiliki tren , Variasinya di sekitar meannya memiliki amplitudo konstan, dan bergoyang-goyang dengan cara yang konsisten, yaitu pola waktu acak jangka pendeknya selalu terlihat sama dalam arti statistik Kondisi terakhir berarti korelasi autokorelasinya dengan penyimpangannya sendiri dari mean Tetap konstan dari waktu ke waktu, atau ekuivalen, bahwa spektrum kekuatannya tetap konstan dari waktu ke waktu. Variabel acak dari bentuk ini dapat dilihat seperti biasa sebagai kombinasi antara sinyal dan noise, dan sinyal jika ada yang tampak bisa menjadi pola yang cepat atau lambat. Perubahan rata-rata, atau osilasi sinusoidal, atau alternasi cepat dalam tanda, dan bisa juga memiliki komponen musiman Model ARIMA dapat dilihat sebagai filter yang mencoba memisahkan sinyal dari kebisingan, dan sinyal tersebut kemudian diekstrapolasikan ke masa depan Mendapatkan ramalan. Persamaan peramalan ARIMA untuk rangkaian waktu stasioner adalah persamaan regresi linier yaitu persamaan dimana prediktor terdiri dari lag dari variabel dependen dan Atau kelambanan dari kesalahan perkiraan. Nilai yang diprediksikan dari Y adalah jumlah konstan dan atau bobot dari satu atau lebih nilai Y terakhir dan atau jumlah tertimbang dari satu atau lebih nilai kesalahan terakhir. Jika prediktor hanya tertinggal Nilai Y itu adalah model self-regressed autoregresif murni, yang hanyalah kasus khusus dari model regresi dan yang dapat dilengkapi dengan perangkat lunak regresi standar Sebagai contoh, model AR 1 autoregresif orde pertama untuk Y adalah model regresi sederhana. Di mana variabel independennya hanya Y yang tertinggal oleh satu periode LAG Y, 1 pada Statgrafik atau YLAG1 di RegressIt Jika beberapa prediktor tertinggal dari kesalahan, model ARIMA TIDAK merupakan model regresi linier, karena tidak ada cara untuk Tentukan kesalahan periode lalu sebagai variabel independen kesalahan harus dihitung berdasarkan periode-ke-periode ketika model dipasang pada data Dari sudut pandang teknis, masalah dengan menggunakan kesalahan tertinggal karena prediktornya adalah bahwa prediksi model adalah tidak T fungsi linear dari koefisien meskipun mereka adalah fungsi linier dari data masa lalu Jadi, koefisien pada model ARIMA yang mencakup kesalahan tertinggal harus diestimasi dengan metode optimasi nonlinear untuk mendaki bukit daripada dengan hanya memecahkan sistem persamaan. Arron singkatan ARIMA Untuk Auto-Regressive Integrated Moving Average Lags dari rangkaian stationarized dalam persamaan peramalan disebut istilah autoregressive, lag dari perkiraan error disebut moving average terms, dan deret waktu yang perlu dibedakan untuk dijadikan stasioner dikatakan sebagai Versi terpadu dari model stasioner Model random-walk dan random-trend, model autoregresif, dan model pemulusan eksponensial adalah semua kasus khusus model ARIMA. Model ARIMA nonseasonional diklasifikasikan sebagai model ARIMA p, d, q, where. p is Jumlah istilah autoregresif. d adalah jumlah perbedaan nonseasonal yang dibutuhkan untuk stationarity, dan. q adalah jumlah kesalahan perkiraan tertinggal dalam prediksi e Kuasi. Persamaan peramalan dibangun sebagai berikut Pertama, misalkan y menunjukkan perbedaan d Y yang berarti. Perhatikan bahwa perbedaan kedua kasus Y d 2 bukan selisih 2 periode yang lalu Sebaliknya, ini adalah perbedaan pertama - dari perbedaan pertama yang merupakan analog diskrit dari turunan kedua, yaitu percepatan lokal dari seri daripada kecenderungan lokalnya. Dalam hal persamaan peramalan umum adalah. Di sini parameter rata-rata bergerak ditentukan Tanda mereka negatif dalam persamaan, mengikuti konvensi yang diperkenalkan oleh Box dan Jenkins Beberapa penulis dan perangkat lunak termasuk bahasa pemrograman R mendefinisikannya sehingga mereka memiliki tanda tambah. Sebaliknya, ketika angka aktual dicolokkan ke dalam persamaan, tidak ada ambiguitas, tapi itu Penting untuk mengetahui konvensi yang digunakan perangkat lunak Anda saat Anda membaca hasilnya Seringkali parameter dilambangkan di sana oleh AR 1, AR 2,, dan MA 1, MA 2, dsb. Untuk mengidentifikasi model ARIMA yang sesuai untuk Y y Ou memulai dengan menentukan urutan perbedaan kebutuhan untuk stationarize seri dan menghapus fitur kotor musim, mungkin bersamaan dengan transformasi menstabilkan varians seperti logging atau deflating Jika Anda berhenti pada titik ini dan memprediksi bahwa rangkaian yang berbeda adalah konstan , Anda hanya memiliki model berjalan acak atau acak acak. Namun, rangkaian stasionerasinya mungkin masih memiliki kesalahan autokorelasi, yang menunjukkan bahwa beberapa jumlah persyaratan AR p 1 dan atau beberapa istilah MA q 1 juga diperlukan dalam persamaan peramalan. Proses Untuk menentukan nilai p, d, dan q yang terbaik untuk rangkaian waktu tertentu akan dibahas di bagian selanjutnya dari catatan yang tautannya berada di bagian atas halaman ini, namun pratinjau beberapa jenis model ARIMA nonseasonal Yang biasa dijumpai diberikan di bawah ini. ARIMA 1.0,0 model autoregresif orde pertama jika seri stasioner dan autokorelasi, mungkin bisa diprediksi sebagai kelipatan dari previo sendiri. Kita nilai, ditambah konstanta Persamaan peramalan dalam kasus ini adalah. Yang Y mundur pada dirinya sendiri tertinggal oleh satu periode Ini adalah model konstan ARIMA 1.0,0 Jika mean Y adalah nol, maka istilah konstan tidak akan Disertakan. Jika koefisien kemiringan 1 positif dan kurang dari 1 besarnya harus kurang dari 1 besarnya jika Y tidak bergerak, model tersebut menggambarkan perilaku rata-rata di mana nilai periode berikutnya diperkirakan 1 kali lebih jauh Jauh dari mean sebagai nilai periode ini Jika 1 negatif, ia memprediksi perilaku rata-rata dengan alternasi tanda, yaitu juga memprediksi bahwa Y akan berada di bawah rata-rata periode berikutnya jika berada di atas rata-rata periode ini. Dalam hitungan detik - Dari model autoregresif ARIMA 2,0,0, akan ada istilah Y t-2 di sebelah kanan juga, dan seterusnya Tergantung pada tanda dan besaran koefisien, model ARIMA 2,0,0 dapat menggambarkan sebuah Sistem yang pembalikan rata-rata terjadi dalam mode osilasi sinusoidal, seperti gerak am Keledai pada musim semi yang dikenai kejutan acak. ARIMA 0,1,0 random walk Jika seri Y tidak stasioner, model yang paling sederhana untuk model ini adalah model jalan acak, yang dapat dianggap sebagai kasus pembatas AR 1 model di mana koefisien autoregresif sama dengan 1, yaitu seri dengan pembalikan rata-rata yang jauh lebih lambat Persamaan prediksi untuk model ini dapat dituliskan. Dimana istilah konstan adalah perubahan periode-ke-periode rata-rata yaitu drift jangka panjang di Y Model ini dapat digunakan sebagai model regresi yang tidak mencegat dimana perbedaan pertama Y adalah variabel dependen Karena hanya mencakup perbedaan nonseasonal dan istilah konstan, ini diklasifikasikan sebagai model ARIMA 0,1,0 dengan konstan Model random-walk-without - drift akan menjadi model ARIMA 0,1,0 tanpa konstan. ARIMA 1.1,0 model autoregresif orde pertama yang terdistorsi Jika kesalahan model jalan acak autokorelasi, mungkin masalahnya dapat terjadi. Tetap dengan menambahkan satu lag dari variabel dependen Mampu memprediksi persamaan - yaitu dengan mengundurkan diri dari perbedaan pertama Y pada dirinya sendiri yang tertinggal oleh satu periode ini akan menghasilkan persamaan prediksi berikut ini. Yang dapat disusun kembali menjadi. Ini adalah model autoregresif orde pertama dengan satu urutan perbedaan nonseasonal dan Sebuah istilah konstan - yaitu model ARIMA 1,1,0.ARIMA 0,1,1 tanpa perataan eksponensial sederhana konstan Strategi lain untuk memperbaiki kesalahan autokorelasi dalam model jalan acak disarankan oleh model pemulusan eksponensial sederhana Ingatlah bahwa untuk beberapa nonstasioner Time series misalnya yang menunjukkan fluktuasi yang bising dengan mean yang bervariasi secara perlahan, model jalan acak tidak berjalan sebaik rata-rata pergerakan nilai masa lalu. Dengan kata lain, daripada mengambil pengamatan terbaru sebagai perkiraan observasi berikutnya, Lebih baik menggunakan rata-rata beberapa observasi terakhir untuk menyaring noise dan memperkirakan secara lebih akurat mean lokal Model pemulusan eksponensial sederhana menggunakan exp Rata-rata pergerakan tertimbang nilai masa lalu untuk mencapai efek ini Persamaan prediksi untuk model pemulusan eksponensial sederhana dapat ditulis dalam sejumlah bentuk ekuivalen matematis yang salah satunya adalah bentuk koreksi kesalahan yang disebut, di mana ramalan sebelumnya disesuaikan Arah kesalahan yang dibuatnya. Karena e t-1 Y t-1 - t-1 menurut definisinya, ini dapat ditulis ulang sebagai. Yang merupakan persamaan peramalan ARIMA 0,1,1 tanpa persamaan konstan dengan 1 1 - Ini Berarti Anda dapat menyesuaikan smoothing eksponensial sederhana dengan menentukannya sebagai model ARIMA 0,1,1 tanpa konstan, dan koefisien MA 1 yang sesuai sesuai dengan 1-minus-alpha dalam formula SES Ingat bahwa dalam model SES, rata-rata Umur data dalam prakiraan 1 periode adalah 1 yang berarti bahwa mereka cenderung tertinggal dari tren atau titik balik sekitar 1 periode. Dengan demikian, rata-rata usia data dalam perkiraan 1-periode-depan ARIMA 0,1,1-tanpa model konstan adalah 1 1 - 1 Jadi, untuk contohnya Le, jika 1 0 8, usia rata-rata adalah 5 Karena 1 mendekati 1, model ARIMA 0,1,1-tanpa-konstan menjadi rata-rata bergerak yang sangat panjang, dan saat mendekati 0 berjalan acak - tanpa-drift model. What s cara terbaik untuk memperbaiki autokorelasi menambahkan istilah AR atau menambahkan istilah MA Dalam dua model sebelumnya dibahas di atas, masalah kesalahan autokorelasi dalam model jalan acak diperbaiki dalam dua cara yang berbeda dengan menambahkan tertinggal Nilai deret yang berbeda untuk persamaan atau menambahkan nilai tertinggal dari kesalahan perkiraan Pendekatan mana yang terbaik Aturan awal untuk situasi ini, yang akan dibahas lebih rinci nanti, adalah bahwa autokorelasi positif biasanya paling baik ditangani oleh Menambahkan istilah AR untuk model dan autokorelasi negatif biasanya paling baik diobati dengan menambahkan istilah MA Dalam rangkaian waktu bisnis dan ekonomi, autokorelasi negatif sering muncul sebagai artefak differencing Secara umum, differensi mengurangi autokorelasi positif dan bahkan dapat menyebabkan swi. Hasil dari autokorelasi positif ke negatif Jadi, model ARIMA 0,1,1, di mana perbedaannya disertai dengan istilah MA, lebih sering digunakan daripada model ARIMA 1.1,0.ARIMA 0,1,1 dengan konstan konstan. Pemulusan eksponensial dengan pertumbuhan Dengan menerapkan model SES sebagai model ARIMA, Anda benar-benar mendapatkan beberapa fleksibilitas Pertama-tama, koefisien MA 1 yang diijinkan menjadi negatif, ini sesuai dengan faktor pemulusan yang lebih besar dari 1 dalam model SES, yang biasanya Tidak diijinkan oleh prosedur pemasangan SES Model Kedua, Anda memiliki pilihan untuk memasukkan istilah konstan dalam model ARIMA jika Anda menginginkannya, untuk memperkirakan tren non-nol rata-rata Model ARIMA 0,1,1 dengan konstan memiliki Prediksi. Peramalan satu periode dari model ini secara kualitatif serupa dengan model SES, kecuali bahwa lintasan perkiraan jangka panjang biasanya adalah garis miring yang kemiringannya sama dengan mu daripada garis horizontal. ARIMA 0,2,1 atau 0,2,2 tanpa konstanta Nt linear exponential smoothing Model pemulusan eksponensial linier adalah model ARIMA yang menggunakan dua perbedaan nonseasonal dalam hubungannya dengan istilah MA Perbedaan kedua dari seri Y bukan hanya perbedaan antara Y dan dirinya tertinggal oleh dua periode, namun ini adalah perbedaan pertama dari Perbedaan pertama - perubahan perubahan Y pada periode t Jadi, perbedaan kedua Y pada periode t sama dengan Y t - Y t - 1 - Y t - 1 - Y t - 2 Y T-2Y t-1 Y t-2 Perbedaan kedua dari fungsi diskrit sama dengan turunan kedua dari fungsi kontinyu yang mengukur akselerasi atau kelengkungan pada fungsi pada suatu titik waktu tertentu. ARIMA 0,2,2 Model tanpa konstan memprediksi bahwa perbedaan kedua dari rangkaian sama dengan fungsi linier dari dua kesalahan perkiraan terakhir. Yang dapat disusun ulang as. Dimana 1 dan 2 adalah koefisien MA 1 dan MA 2 Ini adalah model pemulusan eksponensial linier secara umum yang pada dasarnya adalah Sama seperti model Holt, dan model Brown adalah sp Kasus khusus Ini menggunakan rata-rata pergerakan tertimbang secara eksponensial untuk memperkirakan tingkat lokal dan tren lokal dalam seri Prakiraan jangka panjang dari model ini menyatu dengan garis lurus yang kemiringannya bergantung pada tren rata-rata yang diamati menjelang akhir rangkaian. ARIMA 1,1,2 tanpa pemodelan eksponensial eksponensial yang terfragmentasi secara konstan. Model ini diilustrasikan pada slide yang menyertainya pada model ARIMA. Ia memperkirakan tren lokal di akhir rangkaian namun meratakannya pada cakrawala perkiraan yang lebih panjang untuk memperkenalkan catatan konservatisme. , Sebuah praktik yang memiliki dukungan empiris Lihat artikel tentang Mengapa Trend Teredam bekerja oleh Gardner dan McKenzie dan artikel Golden Rule oleh Armstrong dkk untuk rinciannya. Hal ini umumnya disarankan untuk tetap berpegang pada model di mana setidaknya satu dari p dan q adalah Tidak lebih besar dari 1, yaitu jangan mencoba menyesuaikan model seperti ARIMA 2,1,2, karena ini cenderung mengarah pada masalah overfitting dan common-factor yang dibahas secara lebih rinci dalam catatan tentang matematika. Struktur model ARIMA. Penerapan model ARIMA seperti yang dijelaskan di atas mudah diterapkan pada spreadsheet. Persamaan prediksi hanyalah persamaan linier yang mengacu pada nilai masa lalu dari rangkaian waktu asli dan nilai kesalahan masa lalu. Jadi, Anda dapat mengatur Spreadsheet peramalan ARIMA dengan menyimpan data di kolom A, rumus peramalan pada kolom B, dan data kesalahan dikurangi perkiraan di kolom C Rumusan peramalan pada sel biasa di kolom B hanya akan menjadi ekspresi linier yang mengacu pada nilai pada baris sebelumnya. Dari kolom A dan C, dikalikan dengan koefisien AR atau MA yang sesuai yang tersimpan di sel di tempat lain pada spreadsheet. Apa itu rata-rata bergerak. Rata-rata pergerakan pertama adalah 4310, yang merupakan nilai pengamatan pertama. Dalam analisis deret waktu, yang pertama Angka dalam seri rata-rata bergerak tidak dihitung itu adalah nilai yang hilang Rata-rata pergerakan berikutnya adalah rata-rata dari dua observasi pertama, 4310 4400 2 4355 Mov ketiga Rata-rata rata-rata adalah pengamatan rata-rata 2 dan 3, 4400 4000 2 4200, dan seterusnya Jika Anda ingin menggunakan rata-rata bergerak dengan panjang 3, tiga nilai dirata-ratakan dan bukan dua. Copyright 2016 Minitab Inc Semua hak dilindungi. Dengan menggunakan ini Situs Anda setuju untuk menggunakan cookies untuk analisis dan konten yang dipersonalisasi Baca kebijakan kami.
No comments:
Post a Comment