قيود من الحركة - متوسط - التنبؤ

لا يمكن العثور على الصفحة قد تكون الصفحة التي تبحث عنها قد تمت إزالتها أو تغيير اسمها أو أنها غير متاحة مؤقتا. الرجاء محاولة ما يلي: تأكد من أن عنوان موقع ويب المعروض في شريط العناوين في المتصفح الخاص بك مكتوب ومنسق بشكل صحيح. إذا وصلت إلى هذه الصفحة بالنقر فوق ارتباط، فاتصل بمسؤول موقع ويب لتنبيههم بأن الرابط تم تنسيقه بشكل غير صحيح. انقر فوق الخلف زر لمحاولة ارتباط آخر. خطأ هتب 404 - لم يتم العثور على الملف أو الدليل. معلومات تقنية معلومات إنترنت (إيس) (لأفراد الدعم) انتقل إلى خدمات دعم منتجات ميكروسوفت وإجراء بحث عن عنوان لكلمتين هتب و 404. افتح مساعدة إيس. والتي يمكن الوصول إليها في إيس ماناجر (إينتمغر)، والبحث عن مواضيع بعنوان إعداد موقع ويب. المهام الإدارية المشتركة. و حول رسائل الخطأ المخصصة. sourceforge. openforecast. models الدرجة موفينغافيراجوديل يعتمد نموذج التنبؤ المتوسط ​​المتحرك على سلسلة زمنية تم إنشاؤها بصورة مصطنعة يتم فيها استبدال القيمة لفترة زمنية معينة بمتوسط ​​تلك القيمة والقيم لبعض عدد السابقة والفترات الزمنية الناجحة. كما كنت قد خمنت من الوصف، وهذا النموذج هو الأنسب لبيانات سلسلة زمنية أي البيانات التي تتغير مع مرور الوقت. على سبيل المثال، العديد من المخططات من الأسهم الفردية في سوق الأسهم تظهر 20، 50، 100 أو 200 يوم المتوسطات المتحركة كوسيلة لإظهار الاتجاهات. وبما أن قيمة التوقعات لأي فترة معينة هي متوسط ​​الفترات السابقة، فإن التنبؤ سيبدو دائما متخلفا عن الزيادة أو النقصان في القيم الملاحظة (المعتمدة). على سبيل المثال، إذا كان لسلسلة البيانات اتجاها تصاعديا ملحوظا، فإن توقعات المتوسط ​​المتحرك سوف توفر عموما قيمة ناقصة لقيم المتغير التابع. وتتميز طريقة المتوسط ​​المتحرك بميزة على نماذج التنبؤ الأخرى حيث أنها تعمل على إزالة القمم والأحواض (أو الوديان) في مجموعة من الملاحظات. ومع ذلك، كما أن لديها العديد من العيوب. على وجه الخصوص هذا النموذج لا ينتج معادلة فعلية. ولذلك، فإنه ليس كل ذلك مفيد كأداة متوسطة المدى التنبؤ المدى. ويمكن استخدامه بشكل موثوق للتنبؤ بفترة أو فترتين في المستقبل. ويمثل نموذج المتوسط ​​المتحرك حالة خاصة للمتوسط ​​المتحرك الأعم المرجح. في المتوسط ​​المتحرك البسيط، تكون جميع الأوزان متساوية. منذ: 0.3 الكاتب: ستيفن R. جولد الحقول الموروثة من الطبقة net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel موفينغافيريفيوديل () بناء نموذج جديد للتنبؤ المتوسط ​​المتحرك. موفينغايفيراجوديل (إنت إنتري) يبني نموذج جديد للتنبؤ المتوسط ​​المتحرك، وذلك باستخدام الفترة المحددة. جيتفوريكاستيب () إرجاع اسم واحد أو اثنين من اسم هذا النوع من نموذج التنبؤ. إينيت (داتاسيت داتاسيت) يستخدم لتهيئة نموذج المتوسط ​​المتحرك. توسترينغ () ينبغي تجاوز ذلك لتوفير وصف نصي لنموذج التنبؤ الحالي بما في ذلك، حيثما أمكن، أي معلمات مشتقة مستخدمة. الأساليب الموروثة من الطبقة net. sourceforge. openforecast. models. WeightedMovingAverageModel موفينغ متوسط ​​العمر المتوسط ​​بناء نموذج جديد للتنبؤ بالمتوسط ​​المتحرك. ولكي يتم إنشاء نموذج صالح، يجب استدعاء إينيت وتمرير مجموعة بيانات تحتوي على سلسلة من نقاط البيانات مع تهيئة متغير الوقت لتحديد المتغير المستقل. موفينغافيراجيموديل يبني نموذج جديد للتنبؤ بالمتوسط ​​المتحرك، باستخدام الاسم المعطى كمتغير مستقل. المعلمات: إنديبندنتفاريابل - اسم المتغير المستقل لاستخدامه في هذا النموذج. موفينغافيراجيموديل يبني نموذج جديد للتنبؤ بالمتوسط ​​المتحرك، باستخدام الفترة المحددة. ولكي يتم إنشاء نموذج صالح، يجب استدعاء إينيت وتمرير مجموعة بيانات تحتوي على سلسلة من نقاط البيانات مع تهيئة متغير الوقت لتحديد المتغير المستقل. وتستعمل قيمة الفترة لتحديد عدد الملاحظات الواجب استعمالها لحساب المتوسط ​​المتحرك. على سبيل المثال، بالنسبة للمتوسط ​​المتحرك لمدة 50 يوما حيث تكون نقاط البيانات هي ملاحظات يومية، يجب تعيين الفترة إلى 50. كما تستخدم الفترة لتحديد مقدار الفترات المستقبلية التي يمكن التنبؤ بها بشكل فعال. مع المتوسط ​​المتحرك لمدة 50 يوما، فإننا لا يمكننا بشكل معقول - مع أي درجة من الدقة - توقعات أكثر من 50 يوما بعد الفترة الأخيرة التي تتوفر البيانات. قد يكون هذا أكثر فائدة من، على سبيل المثال فترة 10 يوما، حيث يمكننا فقط توقع معقول 10 يوما بعد الفترة الماضية. المعلمات: الفترة - عدد الرصدات الواجب استعمالها لحساب المتوسط ​​المتحرك. موفينغافيراجيموديل يبني نموذج جديد للتنبؤ بالمتوسط ​​المتحرك، باستخدام الاسم المعطى كمتغير مستقل والفترة المحددة. المعلمات: إنديبندنتفاريابل - اسم المتغير المستقل لاستخدامه في هذا النموذج. الفترة - عدد الملاحظات التي ستستخدم لحساب المتوسط ​​المتحرك. تستخدم لتهيئة نموذج المتوسط ​​المتحرك. يجب استدعاء هذه الطريقة قبل أي طريقة أخرى في الصف. وبما أن نموذج المتوسط ​​المتحرك لا يستمد أي معادلة للتنبؤ، فإن هذه الطريقة تستخدم داتاسيت المدخلات لحساب قيم التنبؤات لجميع القيم الصحيحة للمتغير الزمني المستقل. تحديد بواسطة: إينيت في الواجهة التنبؤات تجاوزات: إينيت في الصف أبستراكتيمباسيدموديل معلمات: داتاسيت - مجموعة بيانات من الملاحظات التي يمكن استخدامها لتهيئة معلمات التنبؤ لنموذج التنبؤ. جيتفوريكاستيب إرجاع اسم واحد أو اثنين من اسم هذا النوع من نموذج التنبؤ. حافظ على هذا قصير. يجب تنفيذ وصف أطول في أسلوب توسترينغ. وينبغي تجاوز ذلك لتوفير وصف نصي لنموذج التنبؤ الحالي بما في ذلك، حيثما أمكن، أي معلمات مشتقة مستخدمة. تحديد من قبل: توسترينغ في واجهة التنبؤالمواد تجاوز: توسترينغ في فئة ويتدوفينغ أفيراجوديل عوائد: تمثيل سلسلة من نموذج التنبؤ الحالي، ومعلماته. 7 المزالق من المتوسطات المتحركة المتوسط ​​المتحرك هو متوسط ​​سعر الأمن على مدى فترة زمنية محددة . وغالبا ما يستخدم المحللون المتوسطات المتحركة كأداة تحليلية لتسهيل متابعة اتجاهات السوق، حيث تتحرك الأوراق المالية صعودا وهبوطا. ويمكن للمتوسطات المتحركة تحديد الاتجاهات وقياس الزخم. وبالتالي، يمكن استخدامها للإشارة إلى متى ينبغي للمستثمر شراء أو بيع ضمان معين. ويمكن للمستثمرين أيضا استخدام المتوسطات المتحركة لتحديد نقاط الدعم أو المقاومة من أجل قياس متى من المرجح أن تغير الأسعار الاتجاه. من خلال دراسة النطاقات التجارية التاريخية، يتم إنشاء نقاط الدعم والمقاومة حيث عكس سعر الأمن اتجاهه التصاعدي أو الهبوطي، في الماضي. ثم يتم استخدام هذه النقاط لجعل القرارات، شراء أو بيع. ولسوء احلظ، فإن املتوسطات املتحركة ليست أدوات مثالية إلنشاء االتجاهات وتقدم العديد من اخملاطر الدقيقة، ولكنها كبيرة، أمام املستثمرين. وعلاوة على ذلك، فإن المتوسطات المتحركة لا تنطبق على جميع أنواع الشركات والصناعات. وتشمل بعض العيوب الرئيسية للمتوسطات المتحركة ما يلي: 1. تحريك المتوسطات رسم الاتجاهات من المعلومات السابقة. وهي لا تأخذ في الاعتبار التغييرات التي قد تؤثر على الأداء المستقبلي للأمن، مثل المنافسين الجدد، وارتفاع أو انخفاض الطلب على المنتجات في هذه الصناعة والتغيرات في الهيكل الإداري للشركة. 2. من الناحية المثالية، فإن المتوسط ​​المتحرك سوف يظهر تغيرا ثابتا في سعر الأمن، مع مرور الوقت. لسوء الحظ، فإن المتوسطات المتحركة لا تعمل لجميع الشركات، وخاصة بالنسبة لأولئك الذين في صناعات شديدة التقلب أو تلك التي تتأثر بشدة بالأحداث الجارية. وينطبق ذلك بوجه خاص على صناعة النفط والصناعات المضاربة للغاية، بصفة عامة. 3. يمكن أن تنتشر المتوسطات المتحركة على مدى أي فترة زمنية. ومع ذلك، يمكن أن يكون هذا مشكلة لأن الاتجاه العام يمكن أن تتغير بشكل ملحوظ اعتمادا على الفترة الزمنية المستخدمة. أما الأطر الزمنية الأقصر فتكون أكثر تقلبا، في حين أن الأطر الزمنية الأطول لها تقلبات أقل، ولكنها لا تأخذ في الحسبان التغيرات الجديدة في السوق. يجب أن يكون المستثمرون حذرين أي إطار زمني يختارونه، للتأكد من أن الاتجاه واضح وذات صلة. 4 - والمناقشة الجارية هي ما إذا كان ينبغي التشديد أكثر على الأيام الأخيرة في الفترة الزمنية أم لا. ويرى الكثيرون أن البيانات الحديثة تعكس على نحو أفضل اتجاه الأمن يتحرك، في حين يشعر البعض الآخر أن إعطاء بعض الأيام أكثر وزنا من غيرها، ويحيز بشكل غير صحيح الاتجاه. ويمكن للمستثمرين الذين يستخدمون أساليب مختلفة لحساب المتوسطات أن يوجهوا اتجاهات مختلفة تماما. (مزيد من المعلومات في المتوسطات المتحركة البسيطة مقابل الأسي). 5. يجادل العديد من المستثمرين بأن التحليل الفني هو وسيلة لا معنى لها للتنبؤ بسلوك السوق. يقولون أن السوق ليس لديه ذاكرة والماضي ليس مؤشرا على المستقبل. وعلاوة على ذلك، هناك بحوث كبيرة لدعم هذا الأمر. على سبيل المثال، أجرى روي نرسيسيان دراسة مع خمس استراتيجيات مختلفة باستخدام المتوسطات المتحركة. وتراوحت نسبة نجاح كل استراتيجية بين 37 و 66. ويشير هذا البحث إلى أن المتوسطات المتحركة لا تسفر إلا عن نتائج نصف الوقت تقريبا، الأمر الذي يمكن أن يجعلهم يستخدمون اقتراح محفوف بالمخاطر لتوقيت سوق الأوراق المالية بشكل فعال. 6. غالبا ما تظهر الأوراق المالية نمط دوري من السلوك. وينطبق هذا أيضا على شركات المرافق، التي لديها طلب مطرد على منتجاتها من سنة إلى أخرى، ولكنها تواجه تغيرات موسمية قوية. على الرغم من أن المتوسطات المتحركة يمكن أن تساعد على تسهيل هذه الاتجاهات، فإنها يمكن أن تخفي أيضا حقيقة أن الأمن يتجه في نمط متذبذب. (لمعرفة المزيد، انظر كيب عين على الزخم.) 7. والغرض من أي اتجاه هو التنبؤ حيث سيكون سعر الأمن في المستقبل. إذا كان الأمن لا تتجه في أي اتجاه، فإنه لا يوفر فرصة للاستفادة من إما شراء أو بيع قصيرة. الطريقة الوحيدة التي يمكن للمستثمر أن يكون قادرا على تحقيق الربح هو تنفيذ استراتيجية متطورة قائمة على الخيارات التي تعتمد على السعر المتبقي ثابتة. الخط السفلي تعتبر المعدلات المتحركة أداة تحليلية قيمة من قبل الكثيرين، ولكن لكي تكون أي أداة فعالة يجب عليك أولا فهم وظيفتها، وعندما تستخدمها، وعندما لا تستخدمها. وتشیر المخاطر التي نوقشت في ھذه الوثیقة إلی أنھ عندما لا تکون المتوسطات المتحرکة أداة فعالة، مثل استخدامھا مع الأوراق المالیة المتقلبة، وکیف یمکن أن تتغاضی عن بعض المعلومات الإحصائیة الھامة، مثل الأنماط الدوریة. ومن المشكوك فيه أيضا مدى فعالية المتوسطات المتحركة في تحديد اتجاهات الأسعار بدقة. وبالنظر إلى العيوب، قد تكون المتوسطات المتحركة أداة تستخدم بشكل أفضل بالاقتران مع الآخرين. في النهاية، سوف الخبرة الشخصية تكون المؤشر النهائي لمدى فعالية هم حقا لمحفظتك. (لمزيد من التفاصيل، انظر هل المتوسطات المتحركة التكيفية تؤدي إلى نتائج أفضل) المادة 50 هي بند في معاهدة الاتحاد الأوروبي يحدد الخطوات التي يجب على بلد عضو اتخاذها لمغادرة الاتحاد الأوروبي. بريطانيا. بيتا هو مقياس لتقلبات أو مخاطر منهجية لأمن أو محفظة بالمقارنة مع السوق ككل. نوع من الضرائب المفروضة على الأرباح الرأسمالية التي يتكبدها الأفراد والشركات. أرباح رأس المال هي الأرباح التي المستثمر. أمر لشراء ضمان بسعر أو أقل من سعر محدد. يسمح أمر حد الشراء للمتداولين والمستثمرين بتحديده. قاعدة دائرة الإيرادات الداخلية (إرس) تسمح بسحب الأموال بدون رسوم من حساب حساب الاستجابة العاجلة. وتتطلب القاعدة أن يكون أبسط نهج هو أخذ متوسط ​​كانون الثاني / يناير حتى آذار / مارس واستخدام ذلك لتقدير مبيعات نيسان / أبريل 8217: (129 134 122) 3 128.333 وبالتالي، وبناء على المبيعات من كانون الثاني / يناير إلى آذار / مارس، تتوقع أن المبيعات في نيسان / أبريل سيكون 128،333. مرة واحدة أبريل 8217s المبيعات الفعلية تأتي في، وكنت ثم حساب توقعات لشهر مايو، وهذه المرة باستخدام فبراير حتى أبريل. يجب أن تكون متسقة مع عدد الفترات التي تستخدمها لنقل متوسط ​​التنبؤ. عدد الفترات التي تستخدمها في توقعات المتوسط ​​المتحرك الخاص بك تعسفي قد تستخدم فقط فترتين، أو خمس أو ست فترات ما تريده لتوليد توقعاتك. النهج أعلاه هو متوسط ​​متحرك بسيط. في بعض الأحيان، قد تكون الأشهر الأخيرة 8217 المبيعات المؤثرين أقوى من المبيعات شهر 8217s القادمة، لذلك كنت تريد أن تعطي تلك الأشهر أقرب إلى مزيد من الوزن في نموذج التوقعات الخاصة بك. هذا هو المتوسط ​​المتحرك المرجح. ومثل عدد الفترات، فإن الأوزان التي تعينها تعسفية بحتة. Let8217s يقول كنت تريد أن تعطي المبيعات مارس 8217s 50 الوزن، فبراير 8217s 30 الوزن، و يناير 8217s 20. ثم توقعاتك لشهر أبريل سيكون 127،000 (122.50) (134.30) (129.20) 127. حدود متوسطات الحركة المتحركة تعتبر المتوسطات المتحركة 8220 سمعة 8221 تقنية التنبؤ. لأنك 8217re أخذ المتوسط ​​مع مرور الوقت، كنت تليين (أو تمهيد) آثار حدوثات غير منتظمة داخل البيانات. ونتيجة لذلك، فإن آثار الموسمية، ودورات الأعمال، وغيرها من الأحداث العشوائية يمكن أن تزيد بشكل كبير من الخطأ التنبؤ. ألق نظرة على قيمة بيانات 8217 ثانية كاملة، وقارن متوسط ​​متحرك لمدة 3 أيام ومتوسط ​​متحرك لخمسة فترات: لاحظ أنه في هذه الحالة لم أتمكن من إنشاء توقعات، بل ركزت على المتوسطات المتحركة. المتوسط ​​المتحرك الأول لمدة 3 أشهر هو لشهر فبراير، و 8217 ثانية متوسط ​​يناير وفبراير ومارس. كما فعلت مماثلة لمتوسط ​​5 أشهر. الآن نلقي نظرة على الرسم البياني التالي: ماذا ترى ليس سلسلة المتوسط ​​المتحرك لمدة ثلاثة أشهر أكثر سلاسة بكثير من سلسلة المبيعات الفعلية وكيف حول المتوسط ​​المتحرك لمدة خمسة أشهر IT8217s حتى أكثر سلاسة. وبالتالي، والمزيد من الفترات التي تستخدمها في المتوسط ​​المتحرك الخاص بك، وسلاسة سلسلة الوقت الخاص بك. وبالتالي، للتنبؤ، قد لا يكون المتوسط ​​المتحرك البسيط أكثر الطرق دقة. إن أساليب المتوسط ​​المتحرك تثبت قيمة كبيرة عندما تحاول 8217 محاولة استخراج المكونات الموسمية وغير المنتظمة والدورية من السلاسل الزمنية لطرق التنبؤ المتقدمة مثل الانحدار و أريما، وسيتم استخدام المتوسطات المتحركة في تحليل سلسلة زمنية في وقت لاحق في السلسلة. تحديد دقة نموذج المتوسط ​​المتحرك بشكل عام، تريد طريقة التنبؤ التي تحتوي على أقل خطأ بين النتائج الفعلية والمتوقعة. ومن أكثر المقاييس شيوعا لدقة التنبؤ هو الانحراف المطلق المتوسط ​​(د. م). في هذا النهج، لكل فترة في السلسلة الزمنية التي قمت بإنشاء توقعات، كنت تأخذ القيمة المطلقة للفرق بين تلك الفترة 8217s القيم الفعلية والمتوقعة (الانحراف). ثم يمكنك متوسط ​​هذه الانحرافات المطلقة وتحصل على مقياس من درهم. ماد يمكن أن يكون مفيدا في اتخاذ قرار بشأن عدد الفترات التي متوسط، و أن كمية الوزن الذي تضعه على كل فترة. عموما، يمكنك اختيار واحد أن يؤدي إلى أدنى درهم. هنا 8217s مثال على كيفية احتساب ماد: درهم هو ببساطة المتوسط ​​8، 1، 3. المتوسطات المتحركة: خلاصة عند استخدام المتوسطات المتحركة للتنبؤ، تذكر: المتوسطات المتحركة يمكن أن تكون بسيطة أو مرجحة عدد الفترات التي تستخدمها ل متوسط، وأي الأوزان التي تعين لكل منها التعسفي التعسفي المتوسطات المتحركة على نحو سلس خارج أنماط غير منتظمة في البيانات سلسلة زمنية أكبر عدد الفترات المستخدمة لكل نقطة البيانات، وزيادة تأثير تمهيد بسبب تجانس، والتنبؤ الشهر المقبل مبيعات 8217s على أساس فإن معظم المبيعات الأخيرة في الشهر 8217s يمكن أن تؤدي إلى انحرافات كبيرة بسبب الأنماط الموسمية والدورية وغير المنتظمة في البيانات، وقدرات التمهيد لطريقة المتوسط ​​المتحرك يمكن أن تكون مفيدة في تحلل سلسلة زمنية لطرق التنبؤ أكثر تقدما. الأسبوع المقبل: تجانس الأسي في الأسبوع القادم 8217s توقعات الجمعة. سوف نناقش أساليب التمهيد الأسي، وسترى أنها يمكن أن تكون أعلى بكثير من المتوسط ​​المتحرك أساليب التنبؤ. لا يزال دون 8217t تعرف لماذا لدينا توقعات الجمعة المشاركات تظهر يوم الخميس معرفة في: tinyurl26cm6ma مثل هذا: التنقل بوست ترك الرد إلغاء الرد كان لي 2 أسئلة: 1) يمكنك استخدام نهج ما تركزت للتنبؤ أو لمجرد إزالة الموسمية 2) عندما (t-1t-2t-k) k ما للتنبؤ بفترة زمنية واحدة، هل من الممكن التنبؤ بأكثر من 1 فترة قبل أن أعتقد أن توقعاتك ستكون واحدة من النقاط التي تغذيها في المرة القادمة. شكر. أحب المعلومات وتفسيراتك I8217m سعيد تريد بلوق I8217m متأكد من أن العديد من المحللين استخدمت نهج ما تركزت للتنبؤ، ولكن أنا شخصيا لن، لأن هذا النهج يؤدي إلى فقدان الملاحظات في كلا الطرفين. هذا في الواقع ثم العلاقات في السؤال الثاني الخاص بك. عموما، يستخدم ما بسيط للتنبؤ فترة واحدة فقط المقبلة، ولكن العديد من المحللين 8211 وأنا أيضا في بعض الأحيان 8211 سوف تستخدم بلدي فترة واحدة قبل التوقعات باعتبارها واحدة من المدخلات للفترة الثانية المقبلة. It8217s المهم أن نتذكر أن المزيد من المستقبل في محاولة للتنبؤ، وزيادة خطر الخاص بك من الخطأ المتوقع. هذا هو السبب في أنني لا أوصي تركز ما للتنبؤ 8211 فقدان الملاحظات في نهاية المطاف يعني الاضطرار إلى الاعتماد على التنبؤات الملاحظات المفقودة، فضلا عن الفترة (ق) المقبلة، لذلك هناك فرصة أكبر للخطأ التنبؤ. القراء: you8217re دعا إلى وزن في هذا. هل لديك أي أفكار أو اقتراحات حول هذا بريان، شكرا لتعليقكم وتقديراتكم على بلوق مبادرة لطيفة وتفسير جميل. It8217s مفيدة حقا. أتوقع مخصص لوحات الدوائر المطبوعة للعميل الذي لا يعطي أي توقعات. لقد استخدمت المتوسط ​​المتحرك، ومع ذلك فإنه ليس دقيقا جدا حيث يمكن للصناعة صعودا وهبوطا. ونحن نرى نحو منتصف الصيف حتى نهاية العام أن الشحن pcb8217s هو ما يصل. ثم نرى في بداية العام يبطئ الطريق. كيف يمكنني أن أكون أكثر دقة مع بياناتي كاترينا، من ما قلت لي، يبدو لديك المطبوعة مبيعات لوحة الدوائر لديها عنصر موسمي. أتعامل مع الموسمية في بعض المشاركات الأخرى المتوقعة يوم الجمعة. وهناك طريقة أخرى يمكنك استخدامها، وهي سهلة جدا، وهي خوارزمية هولت-وينترز، والتي تأخذ في الاعتبار الموسمية. يمكنك العثور على تفسير جيد من هنا. تأكد من تحديد ما إذا كانت أنماطك الموسمية متعددة أو مضافة، لأن الخوارزمية مختلفة قليلا لكل منها. إذا كنت مؤامرة البيانات الشهرية الخاصة بك من بضع سنوات، ونرى أن التغيرات الموسمية في نفس الأوقات من السنوات ويبدو أن تكون ثابتة سنة بعد سنة، ثم الموسمية هو المضافة إذا كانت التغيرات الموسمية مع مرور الوقت يبدو أن تتزايد، ثم الموسمية هو المضاعف. معظم السلاسل الزمنية الموسمية ستكون مضاعفة. إذا كنت في شك، تفترض مضاعفة. حظا سعيدا مرحبا هناك، بين تلك الطريقة:. ناف التنبؤ. تحديث المتوسط. المتوسط ​​المتحرك للطول k. إما المتوسط ​​المتحرك المرجح لطول k أو التمدد الأسي أي واحد من تلك النماذج المحدثة تنصحني باستخدامها للتنبؤ بالبيانات بالنسبة لي، أفكر في المتوسط ​​المتحرك. ولكن أنا don8217t تعرف كيفية جعلها واضحة ومنظم ذلك يعتمد حقا على كمية ونوعية البيانات لديك وأفق التنبؤ الخاص بك (على المدى الطويل، على المدى المتوسط، أو على المدى القصير)