Média ponderada média spss

Nov 26, 2009 Metode Suavização merupakan salah satu jenis teknik yang digunakan dalam analisis series de tempo (runtun waktu) untuk memberikan peramalan jangka pendek. Dalam melakukan suavização (penghalusan) terhadap dados, nilai massa lalu digunakan untuk mendapatkan nilai yang dihaluskan untuk série de tempo. Nilai yang tela dihaluskan ini kemudian diekstrapolasikan untuk meramal nilai masa depan. Tehnik yang kita kenal dalam metode suavização yaitu Simples Moving Average dan Suavização exponencial. Pada halaman ini, saya hanya akan membahas tentando Média Móvel Simples. Simples Moving Average Data série de dados seringkali mengandung ketidakteraturan yang akan menyebabkan prediksi yang beragam. Untuk menghilangkan efek yang tidak diinginkan dari ketidak-teratural ini, metode simples moving average 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 média móvel akan lebih baik. Meningkatkan jumlah observasi akan menghasilkan nilai peramalan yang lebih baik karena ia cenderung meminimalkan efek-efek pergerakan yang tidak biasa yang muncul pada dados. Moving average Jogar a média de joga mempunyai dua kelemahan yaitu memerlukan dados massa lalu dalam jumlah 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 software de dengan IBM SPSS 23 dapat dilihat pada contoh berikut in: Berikut kita memiliki data kunjungan ke Bali de Januari 2008 hingga Juni 2017 dalam format excel, databan dari site Dinas Pariwisata Provinsi Bali: 1. Langkah pertama adalah memasukkan data ke Dalam folha de cálculo SPSS 23 sebagai berikut: Data View. (Bagi yang belum jelas tentang cara dados importantes dari excel ke SPSS 23 lihat di passo bahasan ini gtgtgt) 2. Kemudian pada menubar SPSS 23 pilih Transform 8211 Criar série de tempo Seperti Gambar: 3. Setelah itu akan muncul kotak diálogo, pilih Visite dan Klik panah sehingga variabel visita berpindah ke kolom variabel 8211 Nova Varibel di sebelah kanan. 4. Setelah itu pilih pada kotak função pilih Média Móvel Centrada, atau bisa juga Prior Moving Average. 5. Kemudian isikan extensão dengan 3, dan klik mudança. Span diisi dengan angka 3 artinya mengalami proses 3 kali suavização yang biasa kita kenal juga dengan Média Móvel Ponderada. Adaptabilidade 1 dan 2 kali suavização kita sebut Única média móvel em média móvel dupla. Jangan lupa untuk klik mudar ágar variabel visita1 berubah menjadi visi3, kemudian ok. 6. Saída yang didapat dari metode Média Mínima Centrada 8211 Média Móvel Ponderada adalah sebagai berikut: Dari diatas de saída, dapat diketahui bahwa Kunjungan pada bulan-bulan berikutnya dapat kita lihat dari variavel baru yang dihasilkan dari análise de séries de tempo metode centrada média móvel - weighted moving média . Demikian juga jika kita memilih antes da média móvel, keduanya merupakan metode simples mover média dengan span 3, maka hasil peramalannya akan sama. (Aaa) Aplikasi Metode Exponencial Suavização dengan SPSS akan dibahas pada halaman selanjutnia gtgtgt Publicado por ariyoso Teori amp Konsep Estatísticas Konsep Variabel Kualitatif dan Kuantitatif Tipe dados Statistik Deskriptif Konsep Parametrik dan não Parametrik Statistika Inferensia Penyusunan hipótesis Teknik Pengukuran Statistik Teknik amostragem Sebaran Probabilitas Diskret Sebaran normal Sebaran binomial Sebaran Poisson Transformasi dados Korelasi Bivariat Pemaparan dados Kualitatif dengan Tabulasi Silang novo IBM SPSS Ver.23OANDA 1080108910871086108311001079109110771090 10921072108110831099 biscoito, 10951090108610731099 1089107610771083107210901100 1085107210961080 10891072108110901099 10871088108610891090109910841080 1074 1080108910871086108311001079108610741072108510801080 1080 108510721089109010881086108010901100 10801093 108910861075108310 72108910851086 108710861090108810771073108510861089109011031084 10851072109610801093 10871086108910771090108010901077108310771081. 10601072108110831099 biscoito 10851077 10841086107510911090 1073109910901100 108010891087108610831100107910861074107210851099 107610831103 109110891090107210851086107410831077108510801103 10741072109610771081 10831080109510851086108910901080. 1055108610891077109710721103 108510721096 1089107210811090, 10741099 108910861075108310721096107210771090107710891100 1089 10801089108710861083110010791086107410721085108010771084 OANDA8217 109210721081108310861074 biscoito 1074 108910861086109010741077109010891090107410801080 1089 10851072109610771081 105510861083108010901080108210861081 108210861085109210801076107710851094108010721083110010851086108910901080. 1048108510891090108810911082109410801080 10871086 107310831086108210801088108610741072108510801102 1080 10911076107210831077108510801102 109210721081108310861074 biscoito, 1072 10901072108210781077 1091108710881072107 410831077108510801102 108010841080 108710881080107410771076107710851099 10851072 10891072108110901077 aboutcookies. org. 1042 108910831091109510721077 10861075108810721085108010951077108510801103 1080108910871086108311001079108610741072108510801103 109210721081108310861074 bolinho 108610871088107710761077108310771085108510991077 1092109110851082109410801080 108510721096107710751086 10891072108110901072 10731091107610911090 1085107710761086108910901091108710851099. 104710721075108810911079108010901100 108410861073108010831100108510991077 1087108810801083108610781077108510801103 1042109310861076 1042109910731088107210901100 1089109510771090 1042107910741077109610771085108510861077 1089108210861083110010791103109710771077 1089108810771076108510771077 (WMA) 10541087108010891072108510801077 WMA 10861079108510721095107210771090 1711074107910741077109610771085108510861077 1089108210861083110010791103109710771077 1089108810771076108510771077187 (1072108510751083. 171weighted average187 em movimento). 10551086108410861075107210771090 10891075108310721076108010901100 108210881080107410911102 1094107710851099, 10951090108610731099 10831091109510961077 1080107610771085109010801092108010941080108810861074107210901100 10901088107710851076. 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1082108810771076108010901085108610751086 10871083107710951072 107410831077109510771090 1074109910891086108210801077 10881080108910821080 1080 10871086107610931086107610801090 10851077 1074108910771084 108010851074107710891090108610881072108 4. 10561077108210861084107710851076109110771084 107410721084 109010971072109010771083110010851086 1086109410771085108010901100, 10871086107610931086107611031090 10831080 107410721084 10901072108210801077 10901086108810751086107410991077 10861087107710881072109410801080 1089 109110951077109010861084 10741072109610801093 108310801095108510991093 1086107310891090108611031090107710831100108910901074. 1042107210961080 109110731099109010821080 10841086107510911090 108710881077107410991089108010901100 10861073109810771084 10741072109610801093 1080108510741077108910901080109410801081. 1048108510921086108810841072109410801103, 10871088108010741077107610771085108510721103 10851072 107610721085108510861084 10891072108110901077, 10851086108910801090 10861073109710801081 10931072108810721082109010771088. 10561077108210861084107710851076109110771084 107410721084 10761086 108510721095107210831072 10901086108810751086107410831080 1086107310881072109010801090110010891103 10791072 1087108610841086109711 001102 1082 10851077107910721074108010891080108410991084 1082108610851089109110831100109010721085109010721084 1080 109110731077107610801090110010891103, 109510901086 10741099 108710861083108510861089109011001102 108710861085108010841072107710901077 107410891077 1089108610871091109010891090107410911102109710801077 10881080108910821080. 10581086108810751086107410831103 10871086108910881077107610891090107410861084 108610851083107210811085-108710831072109010921086108810841099 107410831077109510771090 10761086108710861083108510801090107710831100108510991077 10881080108910821080. 10571084. 108810721079107610771083 17110551088107210741086107410991077 1074108610871088108610891099187 10791076107710891100. 1060108010851072108510891086107410991081 10891087108810771076-1073107710901090108010851075 10761086108910901091108710771085 109010861083110010821086 10821083108010771085109010721084 OANDA Europe Ltd, 1103107410831103110210971080108410891103 10881077107910801076107710851090107210841080 105710861077107610801085107710851085108610751086 10501086108810861083107710741089109010741072 108010831080 1056107710891087109110731083108010821080 10481088108310721085107610801103. 105010861085109010881072108210901099 10851072 1088107210791085108010941091, 1092109110851082109410801080 109310771076107810801088108610741072108510801103 105210584 1080 108210881077107610801090108510861077 10871083107710951086 10891074109910961077 50: 1 1085107710761086108910901091108710851099 107610831103 1088107710791080107610771085109010861074 10571086107710761080108510771085108510991093 106410901072109010861074 1040108410771088108010821080. 1048108510921086108810841072109410801103 10851072 1101109010861084 10891072108110901 077 10851077 1087108810771076108510721079108510721095107710851072 107610831103 1078108010901077108310771081 10891090108810721085, 1074 1082108610901086108810991093 10771077 108810721089108710881086108910901088107210851077108510801077 108010831080 1080108910871086108311001079108610741072108510801077 10831102107310991084 10831080109410861084 108710881086109010801074108610881077109510801090 1084107710891090108510991084 1079107210821086108510721084 1080 10871088107210741080108310721084. 10501086108410871072108510801103 1089 108610751088107210851080109510771085108510861081 1086109010741077109010891090107410771085108510861089109011001102 OANDA Europe Limited 1079107210881077107510801089109010881080108810861074107210851072 1074 104010851075108310801080, 108810771075108010891090108810721094108010861085108510991081 10851086108410771088 7.110.087, 11021088108010761080109510771089108210801081 10721076108810771089: Torre 42, Piso 9a, 25 Old Broad St, Londres EC2N 1HQ. 104410771103109010771083110010851086108910901100 10821086108410871072108510801080 1083108010941077108510791080108810861074107210851072 1080 108810771075109110831080108810911077109010891103 10591087108810721074108310771085108010771084 10921080108510721085108910861074108610751086 1085107210761079108610881072. 10831080109410771085107910801103 8470 542574. OANDA Japan Co. Ltd. 8212 108710771088107410991081 10761080108810771082109010861088 10871086 108610871077108810721094108011031084 1089 10921080108510721085108910861074109910841080 1080108510891090108810911084107710851090107210841080 1090108010871072 Kanto local Bureau Financeiro (Kin-sho), 108810771075. 8470 2137 1095108310771085 1040108910891086109410801072109410801080 1092108010851072108510891086107410991093 109211001102109510771088108910861074, 108810771075. 8470 1571.Como calcular uma média móvel dentro de uma variável no SPSSPASW Statistics Estou usando SPSS para Windows. Gostaria de calcular uma média móvel com um intervalo de 3 para uma determinada variável. Por exemplo, eu gostaria de criar uma nova variável que contém a média do primeiro, segundo e terceiro caso para uma determinada variável. Gostaria, então, como o próximo caso da nova variável para conter a média do segundo, terceiro e quarto caso para a determinada variável, e assim por diante. Como posso fazer isso Os seguintes comandos devem ajudá-lo. A LISTA DE DADOS é usada para criar dados de amostra. As variáveis, dia, e, pontuação, são criadas. Em seguida, usamos a função PMA no comando CREATE para calcular a média móvel da variável, pontuação. Definimos a extensão da média móvel como 3. Note que na variável resultante, mavg, os primeiros casos n (com base no valor de extensão) serão ausentes do sistema. Neste exemplo, o quarto caso da nova variável, mavg, é igual à média dos casos 1, 2 e 3 da variável, pontuação eo quinto caso da variável mavg, é igual à média dos casos 2,3, E 4, e assim por diante. Consulte o capítulo, CREATE, especificamente, a seção, Função PMA, no Guia de Referência de Sintaxe SPSS, para obter mais detalhes sobre tais cálculos de média móvel. DATA LIST dia 1-2 pontuação 4-5. DADOS DE INÍCIO 1 98 2 34 3 45 4 67 5 23 6 25 7 89 8 23 9 25 10 23 11 45 12 23 13 34 14 67 15 78 16 45 17 89 18 34 19 45 20 23 DADOS FINAIS. EXE. CREATE mavg PMA (pontuação, 3). EXE Workshop de Treinamento On-Line SPSS Histórico O procedimento da série temporal fornece as ferramentas para a criação de modelos, aplicando um modelo existente para análise de séries temporais, decomposição sazonal e análise espectral de dados de séries temporais, bem como ferramentas para calcular autocorrelações e correlações cruzadas. Os seguintes dois clipes de filme demonstram como criar um modelo de série temporal de suavização exponencial e como aplicar um modelo de série temporal existente para analisar dados de séries temporais. MOVIE: Modelo de Suavização Exponencial MOVIE: Modelo ARIMA Ferramenta Expert Modeler Expert Nesta oficina on-line, você encontrará muitos clipes de filme. Cada clipe de filme demonstrará alguma utilização específica do SPSS. Criar modelos TS. Existem diferentes métodos disponíveis no SPSS para criar modelos de séries temporais. Existem procedimentos para modelos de suavização exponencial, univariada e multivariada Autoregressive Integrated Moving-Average (ARIMA). Estes procedimentos produzem previsões. Métodos de alisamento na previsão - Médias móveis, médias móveis ponderadas e métodos exponenciais de suavização são freqüentemente usados ​​na previsão. O principal objectivo de cada um destes métodos é suavizar as flutuações aleatórias na série temporal. Estes são eficazes quando a série temporal não exibe tendência significativa, efeitos cíclicos ou sazonais. Isto é, a série de tempo é estável. Os métodos de suavização são geralmente bons para as previsões de curto alcance. Médias móveis: Médias móveis usa a média dos valores de dados k mais recentes na série de tempo. Por definição, MA S (valores k mais recentes) k. A MA média muda à medida que novas observações ficam disponíveis. Média Móvel Ponderada: No método MA, cada ponto de dados recebe o mesmo peso. Na média móvel ponderada, usamos pesos diferentes para cada ponto de dados. Ao selecionar os pesos, calculamos a média ponderada dos valores de dados k mais recentes. Em muitos casos, o ponto de dados mais recente recebe o maior peso eo peso diminui para pontos de dados mais antigos. A soma dos pesos é igual a 1. Uma maneira de selecionar pesos é usar pesos que minimizem o critério de erro quadrático médio (MSE). Método de Suavização Exponencial. Este é um método de média ponderada especial. Este método seleciona o peso para a observação mais recente e os pesos para observações mais antigas são computados automaticamente. Estes outros pesos diminuem à medida que as observações ficam mais velhas. O modelo básico de suavização exponencial é onde F t 1 previsão para o período t 1, t observação no período t. F t previsão para o período t. E um parâmetro de suavização (ou constante) (0 lt a lt1). Para uma série de tempo, definimos F 1 1 para o período 1 e as previsões subseqüentes para os períodos 2, 3, podem ser calculadas pela fórmula para F t 1. Usando esta abordagem, pode-se mostrar que o método de suavização exponencial é uma média ponderada de todos os pontos de dados anteriores na série de tempo. Uma vez conhecida, precisamos conhecer t e F t para calcular a previsão para o período t 1. Em geral, escolhemos a que minimiza o MSE. Simples: apropriado para séries em que não há tendência ou sazonalidade. Componente de média móvel (q): ordens de média móvel especificam como os desvios da média de série para valores anteriores são usados ​​para prever os valores atuais. Expert Time Series Modeler determina automaticamente o melhor ajuste para os dados da série temporal. Por padrão, o Expert Modeler considera os modelos de suavização exponencial e ARIMA. O usuário pode selecionar somente modelos ARIMA ou Smoothing e especificar a detecção automática de outliers. O clipe de filme a seguir demonstra como criar um modelo ARIMA usando o método ARIMA e o Modelador Especializado fornecido pelo SPSS. O conjunto de dados utilizado para esta demonstração é o conjunto de dados AirlinePassenger. Consulte a página Conjunto de dados para obter detalhes. Os dados dos passageiros das companhias aéreas são dados como série G no livro Time Series Analysis: Forecasting and Control por Box e Jenkins (1976). O número variável é o total mensal de passageiros em milhares. Na transformação logarítmica, os dados foram analisados ​​na literatura. Aplicar modelos de séries temporais. Esse procedimento carrega um modelo de série temporal existente a partir de um arquivo externo eo modelo é aplicado ao conjunto de dados SPSS ativo. Isso pode ser usado para obter previsões para séries para as quais dados novos ou revisados ​​estão disponíveis sem começar a construir um novo modelo. A caixa de diálogo principal é semelhante à caixa de diálogo principal Criar modelos. Análise Espectral. Este procedimento pode ser usado para mostrar comportamento periódico em séries temporais. Gráficos de seqüência. Este procedimento é utilizado para traçar casos em sequência. Para executar este procedimento, você precisa de dados de séries temporais ou de um conjunto de dados que esteja classificado em determinada ordem significativa. Autocorrelações. Este procedimento traça função de autocorrelação e função de autocorrelação parcial de uma ou mais séries temporais. Cross-Correlations. Este procedimento traça a função de correlação cruzada de duas ou mais séries de tempo para defasagens positivas, negativas e zero. Consulte o Menu de Ajuda do SPSS para obter informações adicionais sobre o modelo de séries temporais aplicadas, análise espectral, gráficos de seqüência, autocorrelações e procedimentos de correlação cruzada. O seu Workshop de Treinamento SPSS on-line é desenvolvido pelo Dr. Carl Lee, Dr. Felix Famoye. Assistentes estudantis Barbara Shelden e Albert Brown. Departamento de Matemática, Universidade Central de Michigan. Todos os direitos reservados.