7 الأجل هندرسون الحركة المتوسط

كندال مغ، ستيوارت A، أورد جك 1983 كندال s نظرية متقدمة للإحصاءات المجلد 3 هودر أرنولد، London. Ladiray D، كنيفيل B 2001 التعديل الموسمية مع طريقة X-11، المجلد 158، من محاضرة ملاحظات في الإحصاءات سبرينجر، برلين MATH. Makridakis S، ويلوريت سك، هيندمان ري 1998 طرق وتطبيقات التنبؤ، 3rd عدن وايلي، نيويورك. سبنسر J 1904 على تخريج معدلات المرض والوفيات التي قدمتها تجربة وحدة مانشستر من أودفيلوس خلال الفترة 1893 1897 J إنست الاكتواريين 38 334 343.حول هذا مرجع العمل المرجعي. تابع القراءة. لعرض بقية هذا المحتوى يرجى اتباع التحميل بدف الرابط أعلاه. نستخدم الكوكيز لتحسين تجربتك مع موقعنا مزيد من المعلومات أكثر من 10 مليون وثائق علمية في متناول يدك. لدينا content. Other sites. Help contacts. Springer النشر الدولي أغ جزء من سبرينجر طبيعة سياسة الخصوصية، تنويه، الشروط العامة. لا يتم تسجيل الدخول في غير منتسبين 78 109 24 111.نشر للبحث والتطوير Development. JavaScript معطل حاليا هذا الموقع يعمل بشكل أفضل بكثير إذا قمت بتمكين جافاسكريبت في المستعرض الخاص بك. حدد طول المتوسط ​​المتحرك هندرسون. في التكرار B، الجدول B7، التكرار C الجدول C7 و التكرار D الجدول D7 والجدول D12 يستخرج مكون دورة الاتجاه من تقدير السلسلة المعدلة موسميا باستخدام المتوسطات المتحركة هندرسون يتم اختيار طول مرشح هندرسون تلقائيا بواسطة X-12-أريما في إجراء من خطوتين. يعتمد الاختيار التلقائي لترتيب المتوسط ​​المتحرك على قيمة مؤشر يسمى النسبة التي تقيس أهمية المكون غير النظامي في السلسلة كلما كان العنصر غير النظامي أقوى كلما تم تحديد ترتيب المتوسط ​​المتحرك. في كل تكرار هو مماثل جدا الاختلافات الوحيدة هي عدد من الخيارات المتاحة ومعالجة الملاحظات في كلا طرفي السلسلة الإجراء ب يتم تطبيق إلو لسلسلة زمنية شهرية. الاختبار التلقائي للجزء مرشح هندرسون B. أولا، يتم احتساب دورة الاتجاه باستخدام 13 هندرسون متوسط ​​المتحرك كما. ثم، في حالة إضافية يتم استخراج المكون غير النظامية بطرح الاتجاه الاتجاه، دورة من سلسلة تعديل موسميا للتحلل المضاعف، يتم استخراج عنصر غير النظامية بقسمة سلسلة المعدلة موسميا من قبل الاتجاه. يستخدم لحساب نسبة التحلل الأول من سلسلة سا المعدلة موسميا لكلا C الاتجاه دورة وأنا غير النظامية يتم حساب متوسط ​​القيم المطلقة لنموذج المضاعفات الشهرية للنمو أو النموذج المضاف للنمو الشهري وهي ترمز إلى المستقبلة حيث تكون الملاحظات في بداية ونهاية السلاسل الزمنية التي لا يمكن تمهيدها بواسطة متماثل يتم تجاهل 13 فترة هندرسون المتوسطات المتحركة. التالي يتم فحص قيمة نسبة و. إذا كانت النسبة أصغر من 1، وهو 9 هندرسون تتحرك أفيرا تم اختيار غ. وإلا، يتم تحديد متوسط ​​متحرك هندرسون لمدة 13. يتم حساب دورة الاتجاه بتطبيق مرشح هندرسون المحدد على السلسلة المعدلة موسميا من الجدول B6 الملاحظات في بداية ونهاية السلسلة الزمنية التي لا يمكن حسابها عن طريق متناظرة هندرسون المرشحات التي يقدرها مخصصة غير المتماثلة تتحرك المتوسطات. الاختبار التلقائي للجزء تصفية هندرسون C و D. First، يتم احتساب دورة الاتجاه باستخدام 13 مصطلح هندرسون المتوسط ​​المتحرك as. Then، في الحالة المضافة يتم استخراج العنصر غير النظامية عن طريق طرح دورة الاتجاه من سلسلة تعديل موسميا للتحلل المضاعف، يتم استخراج عنصر غير النظامية عن طريق تقسيم سلسلة المعدلة موسميا من قبل الاتجاه. يستخدم في حساب نسبة التحلل الأول من سلسلة سا موسميا يتم حساب المعدل لكل من مكونات الاتجاه C و I غير النظامية، فإن متوسط ​​القيم المطلقة لمعدل النمو الشهري للنموذج المضاعف أو للأحادية يتم حساب النموذج المضاف للنمو و يتم ترميزها و مستقبلي و حيث يتم تجاهل الملاحظات في بداية و في نهاية السلاسل الزمنية التي لا يمكن تمهيدها من خلال متوسطات هندرسون المتحركة المتماثلة لمدة 13. يتم بعد ذلك التحقق من قيمة النسبة وإذا 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. وإلا، يتم تحديد متوسط ​​متحرك هندرسون لمدة 13 مصطلح يتم حساب دورة الاتجاه بتطبيق مرشح هندرسون المحدد على السلسلة المعدلة موسميا من الجدول C6 أو الجدول D7 أو الجدول D12، وبناء على ذلك في كلا طرفي السلسلة، حيث لا يمكن تطبيق فلتر هندرسون المركزي، فإن الأوزان غير المتماثلة تنتهي يتم استخدام فلتر 7 هندرسون مصطلح ملاحظة. كما تم تعديل سلسلة في الجدول C1 للقيم المتطرفة، فمن المتوقع أن يكون أصغر من واحد محسوبة في الجزء B. الاختيار اليدوي للمرشح هندرسون. X-12-أريما تمكن من تشو أوز يدويا أي فرد مرقمة هندرسون المتوسط ​​المتحرك للتقدير النهائي لدورة الاتجاه يمكن للمستخدم أيضا تغيير الافتراضي غير المتماثلة هندرسون تصفية تطبيقها للحصول على الملاحظات في كلا طرفي سلسلة الوقت. تسلسل سلسلة تحليل أساليب الموسمية التعديل. كيف تفعل أساليب أسلوب X11 work. What هي بعض الحزم المستخدمة لإجراء التعديل الموسمية. ما هي التقنيات المستخدمة من قبل عبس للتعامل مع التعديل الموسمية. كيف يعمل سيسابس. كيف تفعل الوكالات الإحصائية الأخرى تتعامل مع التعديل الموسمية. كيف تفعل X11 أسلوب الأسلوب work. Filter على أساس وغالبا ما تعرف أساليب التعديل الموسمية أساليب أسلوب X11 وتستند هذه على نسبة إلى المتوسط ​​المتحرك الإجراء الموصوف في عام 1931 من قبل فريدريك R ماكولاي، من المكتب الوطني للبحوث الاقتصادية في الولايات المتحدة يتكون الإجراء من الخطوات التالية. 1 تقدير الاتجاه بمتوسط ​​متحرك 2 إزالة الاتجاه ترك المكونات الموسمية وغير المنتظمة 3 تقدير العنصر الموسمية باستخدام المتوسطات المتحركة إلى سمو أوث خارج إريغولارس. عموما لا يمكن تحديد الطابع حتى يتم التعرف على الاتجاه، ولكن لا يمكن إجراء تقدير جيد للاتجاه حتى يتم تعديل سلسلة موسميا لذلك X11 يستخدم نهج تكراري لتقدير مكونات سلسلة زمنية كما الافتراضي ، فإنه يفترض نموذج مضاعف. لتوضيح الخطوات الأساسية التي ينطوي عليها X11، والنظر في تحلل سلسلة زمنية شهرية تحت نموذج المضاعف. خطوة 1 التقدير الأولي للاتجاه. تماثل 13 مصطلح 2x12 المتوسط ​​المتحرك يتم تطبيقها على شهري الأصلي سلسلة زمنية، O t لإنتاج تقدير أولي للاتجاه T t ثم يتم إزالة الاتجاه من السلسلة الأصلية، لإعطاء تقدير للمكونات الموسمية وغير النظامية. يتم فقدان القيم الصافية في كل نهاية السلسلة نتيجة مشكلة نقطة النهاية - يتم استخدام المرشحات المتماثلة فقط. خطوة 2 تقدير أولي للمكون الموسمي. يمكن عندئذ العثور على تقدير أولي للعنصر الموسمي من خلال تطبيق مقياس مرجح 5 المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​S 3x3 إلى السلسلة S t t t لكل شهر على حدة على الرغم من أن هذا الفلتر هو الافتراضي ضمن X11، فإن عبس يستخدم 7 متوسطات متحركة المدى 3x5 S بدلا من ذلك يتم تعديل المكونات الموسمية لإضافة إلى 12 تقريبا على مدى 12 شهرا ، بحيث تكون متوسطة إلى 1 من أجل ضمان أن العنصر الموسمية لا يغير مستوى السلسلة لا يؤثر على الاتجاه يتم استبدال القيم المفقودة في نهايات العنصر الموسمية بتكرار القيمة من العام السابق. الخطوة 3 التقدير الأولي للبيانات المعدلة. وجد تقريب للسلسلة المعدلة موسميا بقسمة تقدير الموسمية من الخطوة السابقة إلى السلسلة الأصلية. الخطوة 4 تقدير أفضل للاتجاه. A 9 أو 13 أو 23 مصطلح يتم تطبيق المتوسط ​​المتحرك هندرسون على القيم المعدلة موسميا، اعتمادا على تقلب السلسلة سلسلة أكثر تقلبا يتطلب متوسط ​​متحرك أطول، لإنتاج تقدير أفضل للاتجاه ذي ريسولتي نغ ينقسم سلسلة الاتجاه إلى السلسلة الأصلية لإعطاء تقدير الثاني من المكونات الموسمية وغير النظامية. استخدمت مرشحات غير المتماثلة في نهايات السلسلة، وبالتالي ليس هناك أي قيم مفقودة مثل في الخطوة 1.Step 5 التقدير النهائي للموسمية المكون. الخطوة الثانية تتكرر للحصول على تقدير نهائي للمكون الموسمي. خطوة 6 التقدير النهائي للبيانات المعدلة. تم العثور على السلسلة النهائية المعدلة موسميا بقسمة التقدير الثاني للموسمية من الخطوة السابقة إلى السلسلة الأصلية. 7 التقدیر النھائي للاتجاھات. یطبق المتوسط ​​المتحرك ل ھندرسون 9 أو 13 أو 23 علی التقریر النھائي للسلسلة المعدلة موسمیا، والتي تم تصحیحھا للقیم المتطرفة وھذا یعطي تقدیرا محسنا ونھائیا للاتجاه في النسخ الأکثر تقدما من X11 مثل X12ARIMA و سيسابس، أي طول الغريب هندرسون المتوسط ​​المتحرك يمكن استخدامها. خطوة 8 التقدير النهائي للمكون غير النظامية. يمكن بعد ذلك يقدر النظام النظامي بقسمة الاتجاه وتوقيت في البيانات المعدلة موسميا. من الواضح أن هذه الخطوات سوف تعتمد على النموذج الذي المضاعفة والمضافات والزائفة المضافة يتم اختيار داخل X11 وهناك أيضا اختلافات صغيرة في الخطوات في X11 بين مختلف الإصدارات. في خطوة إضافية في تقدير العوامل الموسمية، هو لتحسين متانة عملية المتوسط، من خلال تعديل قيم سي للمتطرفة للحصول على مزيد من المعلومات حول الخطوات الرئيسية المعنية، راجع القسم 7 2 من ورقة المعلومات دورة تمهيدية حول تحليل السلاسل الزمنية - التسليم الإلكتروني. هناك بعض الحزم تستخدم لأداء التعديل الموسمية. حزم التكيف الموسمية الأكثر شيوعا هي تلك التي في X11 الأسرة X11 تم تطويرها من قبل مكتب الولايات المتحدة للتعداد وبدأت العمل في الولايات المتحدة في عام 1965 وسرعان ما اعتمد من قبل العديد من الوكالات الإحصائية في جميع أنحاء العالم، بما في ذلك عبس وقد تم دمجها في عدد من حزم البرامج المتاحة تجاريا مثل ساس و ستاتيستيكا ويستخدم فيلت رس لضبط البيانات موسميا وتقدير مكونات سلسلة زمنية. ويشمل الأسلوب X11 تطبيق المتوسطات المتحركة المتماثلة لسلسلة زمنية من أجل تقدير الاتجاه والمكونات الموسمية وغير النظامية ومع ذلك في نهاية السلسلة، لا تتوفر بيانات كافية استخدام الأوزان المتماثلة مشكلة نقطة النهاية ونتيجة لذلك، يتم استخدام إما الأوزان غير المتماثلة، أو يجب أن تكون سلسلة استقراء. أسلوب X11ARIMA، التي وضعتها هيئة الإحصاء الكندية في عام 1980 وتحديثها في عام 1988 إلى X11ARIMA88، يستخدم مربع جنكينز أوتوغراتيفيف المتحرك المتوسط ​​المتحرك أريما نماذج لتمديد سلسلة زمنية أساسا، واستخدام النمذجة أريما على السلسلة الأصلية يساعد على تقليل المراجعات في سلسلة المعدلة موسميا بحيث يتم تقليل تأثير مشكلة نقطة النهاية. X11ARIMA88 يختلف أيضا عن الأسلوب X11 الأصلي في علاجها القيم المتطرفة ويمكن الحصول عليها عن طريق الاتصال الاحصائيات كندا. في أواخر 1990 ق، أصدر مكتب التعداد الأمريكي X12ARIMA ويستخدم ريجاريم نماذج نماذج الانحدار مع أخطاء أريما للسماح للمستخدم لتمديد سلسلة مع التوقعات و بريادجوست سلسلة لآثار التقويم والتقويم قبل إجراء التعديل الموسمية يمكن الحصول على X12ARIMA من المكتب هو متاح مجانا ويمكن تحميلها من. تطويرها من قبل فيكتور غوميز و أوغستن مارافال، سيتس سيغنال إكستراكتيون في أريما تايم سيريز هو برنامج يقوم بتقدير وتنبؤ بالاتجاهات والمكونات الموسمية وغير المنتظمة لسلسلة زمنية باستخدام تقنيات استخراج الإشارات المطبقة على نماذج أريما ترامو تايم سيريز ريجرسيون مع أريما نويز، ميسينغ أوبسيرفاتيونس أوتليرس هو برنامج مصاحب لتقدير وتنبؤ نماذج الانحدار مع أخطاء أريما والقيم المفقودة يتم استخدامه ل بريادجوست سلسلة، والتي سيتم بعد ذلك تعديل موسميا من قبل مقاعد لتحميل بحرية البرنامجين من الإنترنت، اتصل بنك اسبانيا. يوروستات يركز على اثنين من أساليب التعديل الموسمية ترامو مقاعد و X12Arima إصدارات هذه الموالية وقد تم تنفيذ غرام في واجهة واحدة، ودعا ديميترا هذا يسهل تطبيق هذه التقنيات لمجموعات واسعة النطاق من سلسلة زمنية ديميترا يحتوي على وحدتين رئيسيتين التعديل الموسمية وتقدير الاتجاه مع إجراء الآلي على سبيل المثال للمستخدمين عديمي الخبرة أو لمجموعات واسعة النطاق من وسلسلة زمنية، ومع إجراء سهل الاستعمال لتحليل مفصل لسلسلة زمنية واحدة ويمكن تحميلها من. وات هي التقنيات التي يعمل بها عبس للتعامل مع تعديل موسمي. الأداة الرئيسية المستخدمة في مكتب الإحصاءات الأسترالي هو سيسابس سيسونال تحليل، معايير عبس سيسابس هو حزمة برامج التكيف الموسمية مع نظام معالجة الأساسية على أساس X11 و X12ARIMA سيسابس هو نظام المعرفة التي يمكن أن تساعد المحللين سلسلة الوقت في اتخاذ الأحكام المناسبة والصحيحة في تحليل سلسلة زمنية سيسابس هو جزء واحد من نظام التكيف الموسمية عبس وتشمل المكونات الأخرى مستودع المعلومات عبسد عبس و فام فوريكاس تينغ، تحليل ونمذجة البيئة، وتستخدم لتخزين ومعالجة البيانات سلسلة زمنية. سيسابز ينفذ أربع وظائف رئيسية. استعراض البيانات. سهولة إعادة تحليل السلاسل الزمنية. تحقيق سلسلة زمنية. صيانة سلسلة زمنية المعرفة. ساسابس يسمح كل من الخبراء والعميل استخدام طريقة X11 التي تم تعزيزها بشكل كبير من قبل عبس وهذا يعني أن المستخدم لا يحتاج إلى معرفة مفصلة من حزمة X11 لضبط موسميا بشكل مناسب سلسلة زمنية واجهة ذكية أدلة المستخدمين من خلال عملية التحليل الموسمي، مما يجعل الخيارات المناسبة من المعلمات والتكيف طرق مع القليل أو عدم وجود التوجيه اللازم على جزء المستخدمين. العملية التكرار الأساسية المشاركة في سيسابس هو 1. اختبار لفواصل الموسمية الصحيحة 2 اختبار وإزالة المسامير الكبيرة في البيانات 3 اختبار لفصل الاتجاه الصحيح 4 اختبار ل وتصحيح القيم القصوى لأغراض التعديل الموسمية 5 تقدير أي تأثير يوم التداول الحالي 6 إدراج أو تغيير التصحيحات عطلة تتحرك 7 C هيك تتحرك المتوسطات المتوسطات المتحركة الاتجاه، ثم المتوسطات المتحركة الموسمية 8 تشغيل X11 9 وضع اللمسات الأخيرة على التكيف. اسابس يحتفظ سجلات التحليل السابق لسلسلة بحيث يمكن مقارنة التشخيص X11 مع مرور الوقت ويعرف ما أدت المعلمات إلى تعديل مقبول في الماضي تحليل ويحدد ويصحح الاتجاه والفواصل الموسمية وكذلك القيم المتطرفة، إدراج العوامل يوم التداول إذا لزم الأمر، ويسمح للتحرك عطلة التصحيحات. إيسابس متاح مجانا للمنظمات الحكومية الأخرى الاتصال للحصول على مزيد من التفاصيل. كيف تفعل وكالات إحصائية أخرى تتعامل مع الموسم ADJUSTMENT. Statistics نيو Zealand. uses X12-أريما، ولكن لا تستخدم قدرات أريما من package. Office الإحصاءات الوطنية، UK. uses X11ARIMA88.Statistics Canada. uses X11-ARIMA88.US مكتب التعداد. وسو X12- ARIMA. uses سيتس TRAMO. This هذه الصفحة نشرت لأول مرة 14 نوفمبر 2005، تم تحديثه مؤخرا 10 سبتمبر 2008.