Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Экспоненциальное сглаживание
При экспоненциальном сглаживании вводится начальное значение сглаживающей функции , задается параметр a Î [0,1] - коэффициент дисконтирования (обесценивания), а затем каждое следующее значение определяется по рекуррентной формуле Если взять переменное a, a = 1/(k + 1), получится вычисление среднего в рекуррентной форме. При a=1 - сглаживания не происходит. При a<1 степень сглаживания увеличивается с уменьшением a, но при этом в оценке появляется смещение. Для устранения смещения сглаживание, если возможно, проводят дважды: слева направо, а затем в обратном порядке, справа налево. Эти процедуры проиллюстрированы на рис.4, соответствующий сценарий приведен в Документе 2. Можно рассматривать аналогичные процедуры с большим числом параметров (фильтры Брауна) и с адаптивной настройкой параметра a (фильтры Хольта). Очевидно, что при непараметрическом сглаживании нет четкой границы между трендом и низкочастотными колебаниями относительно тренда. Фактически эти процедуры представляют собой различные конструкции низкочастотных фильтров.
Любая процедура выделения тренда всегда искажает корреляционную структуру случайных погрешностей. В частности, в остатках от сглаживания появляется некая ложная периодическая составляющая, что является причиной многочисленных ошибочных «открытий». Этот эффект называется эффектом Слуцкого-Юла.
Рис.2.2. Экспоненциальное сглаживание Контрольные вопросы 1. Временной ряд 2. Цели моделирования 3. Задачи интерполяции и экстраполяции 4. Разложение Юла 5. Локально-полиномиальное сглаживание 6. Экспоненциальное сглаживание Задания на лабораторную работу №2 Смоделировать временной ряд (1000 измерений), содержащий медленно меняющуюся периодическую компоненту (тренд) и более быстро меняющуюся сезонную компоненту (с известной частотой). 1. Получить 2 непараметрические оценки тренда 2. Выделить ряды остатков и оценить в них амплитуду и фазу сезонной составляющей 3. Вывести графики всех изученных рядов 4. Сформулировать выводы о влиянии метода выделения тренда на точность оценивания параметров сезонной составляющей. 3. РЕКУРРЕНТНЫЕ АЛГОРИТМЫ
|
|||||||
Последнее изменение этой страницы: 2021-04-05; просмотров: 82; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.139.107.241 (0.003 с.) |