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Eu olharia para como os pesos se comportam na história. Ou seja, eu faria um indicador com três amortecedores: w1,w2 e w3.
Não há problema. Apenas o que nos dará? É claro que eles se comportarão regularmente com um período de flutuações de escala menor, pois são uma solução da equação cúbica.
Eu tentaria obter uma impressão visual de sua previsibilidade e possibilidade de existência de alguns padrões a partir de tal gráfico.
P.S. Se a impressão fosse negativa, eu provavelmente me recusaria a continuar.
Seryoga, se você não entender isto: "Se você reconstruir a série cronológica pela média prevista, não vai funcionar, grandes erros", então é simples. Eu quis dizer que se você previu a curva MA para N conta adiante, e conhecendo a BP inicial, você pode facilmente reconstruir a BP futura.
5+ a Neutron
O método de eliminação dos "dependentes de linha" é muito bom em si mesmo.
Caso contrário, algumas pessoas o tiram do teto, ou fazem misticismo 5, 8, 13.
Na verdade não é um mau limiar, não os 60-70% desagradáveis com os quais você não pode fazer muito bem. Eu tentei uma vez, quando estava mexendo com a NS, ver como a S.T.O. da previsão varia de acordo com a correlação de várias séries de previsão. A conclusão foi que se houver correlação e ela for positiva, há um limite para a diminuição do OR, ou seja, não diminui em nada inversamente proporcional à raiz do número de séries.
Na verdade não é um mau limiar, não os 60-70% desagradáveis com os quais você não pode fazer muito bem. Eu tentei uma vez, quando estava mexendo com a NS, ver como o S.O.P. da previsão muda, dependendo da correlação de várias séries de previsão. A conclusão foi que se há uma correlação e ela é positiva, há um limite para o quanto a correlação diminui, ou seja, não cai de forma alguma pela raiz inversa do número de linhas.
Isto não é tão fácil. O comprimento da linha é muito importante para o cálculo do ar condicionado, e na verdade é equivalente a um teto do qual se pode tirar valores :o(
Eu olharia para como os pesos se comportam na história. Ou seja, eu faria um indicador com três amortecedores: w1,w2 e w3.
Não há problema. Apenas o que nos dará? É claro que eles se comportarão regularmente com um período de flutuações de escala menor, pois são uma solução da equação cúbica.
Eu tentaria fazer uma impressão visual sobre sua previsibilidade e possibilidade da existência de alguns padrões.
P.S. Se a impressão fosse negativa - provavelmente teria se recusado a continuar.
Aha, eu entendi! De fato, se o período de conversa característica dos coeficientes for menor que a janela média N, então você pode esquecer a previsão. E é exatamente isso que vai acontecer. Obrigado, Candidato, você acabou de me poupar muito tempo e esforço. Posso ver que o problema não pode ser resolvido nesta formulação.
grasn 10.04.2008 14:19
Seryoga, se você não entender isto: "Se você reconstruir a série cronológica pela média prevista, nada sairá, grandes erros", então é simples. Eu quis dizer que se você previu a curva MA para N conta à frente e conhece a BP inicial, você pode facilmente restaurar a BP futura.
Aí é que está, não consegui encontrar uma maneira de "recuperar facilmente" a BP original. Todos os métodos que conheço se desfazem ao se aproximar da borda direita da BP. Até mesmo uma vez postei um desenho animado neste fórum onde é mostrado o processo de aproximação da série de previsões ao horizonte do evento. A questão é que ao integrarmos a BP inicial (construindo a MA) praticamente não trazemos nada de novo aos dados processados e, portanto, não obtemos nenhum progresso em termos de previsão. Acho que precisamos de uma ferramenta capaz de analisar as dependências não lineares da BP.
Korey 10.04.2008 14:26
5+ a Neutron
Obrigado!
ao Neutron
Seryoga, estou um pouco confuso (não preste atenção. É residual da cerveja :) Por favor, como você calculou a correlação mútua entre MA?[MA(n) e MA(n+1)], depois[MA(n+1) e MA(n+2)] ou de alguma outra forma?
Se assim for, e observando a tendência do próprio gráfico:
Não está muito claro de onde vêm estes valores. Afinal, partindo de uma janela de comprimento 20 e acima, a correlação entre os AM é muito forte e como eles diferem em 20% e, em seguida, como você conseguiu janelas 6, 80 e 300. Isto dificilmente é possível! Mas se você calculou, por exemplo,[MA(n) e MA(n+k)], então em que base você escolheu esta k (condições de desbaste)? A escolha do k muda o resultado?
В том-то и дело, что я не смог найти способа "легко восстановить" исходный ВР. Все известные мне методы рассыпаются при приближении к правому краю ВР. Я даже как-то мультяшку выкладывал на этом форуме где показан процесс приближения прогнозного ряда к горизонту событий. Дело в том, что интегрируя исходный ВР (строя МА) мы по сути ничего нового не привносим в обрабатываемые данные и, как следствие, не продвигаемся в плане прогнозирования. Думаю, тут нужен инструмент способный к анализу нелинейных зависимостей ВР...
OK. Dou-lhe minha humilde idéia mais tarde :o)