1 4 Enkle Bevegende Gjennomsnittene Svar

Kultivere Honor Serve. Financial Algebra.1-1 Bedriftsorganisasjon 1-2 Aksjemarkedsdata 1-3 Aksjemarked Datakort 1-4 Enkle Flytende Gjennomsnitt 1-5 Børs Ticker 1-6 Børstransaksjoner 1-7 Lager Transaksjonskostnader 1- 8 Stock Splits 1-9 Dividend Income. Candlestick-diagram Brøker, decimaler og percents Linjær ekvation Bokstavelig ligning Gjennomsnittlig aritmetisk gjennomsnitt Prosent økning og reduksjon Forhold og andel Les, tolk og lag bar - og linjediagrammer Enkelt glidende gjennomsnitt Regneark og formler.2- 1 Tolk scatterplots 2-2 Lineær regresjon 2-3 Forespørsel og etterspørsel 2-4 Fast og variabel utgift 2-5 Grafer av kostnader og inntektsfunksjoner 2-6 Uavhengig analyse 2-7 Profittlikningen 2-8 Matematisk modellering av en virksomhet. Kausjon forhold Funksjoner - domener og rekkevidde Linjær likning helling-avskjæringsform Linjær regresjon Parabola vertex og symmetriakse Kvadratisk formel Sprengplater og korrelasjon Regneark og formler Transitiv egenskap av avhengighet.3-1 Chec Kongekontoer 3-2 Avstemme en bankerklæring 3-3 Sparekontoer 3-4 Utforsk sammensatte renter 3-5 Forbindelsesrenter Formel 3-6 Kontinuerlig sammensetning 3-7 Fremtidig investeringsverdi 3-8 Nåværende verdi av investeringer. Eksponentielle funksjoner Eksponentiell base e Eksponensiell vekst og forfall Formler Lineære ligninger og ulikheter Begrensninger Operasjonsorden Rekursive og iterative tenkningsmønstre, vekst, tilbakegang, sammensatt interesse.4-1 Introduksjon til forbrukerkreditt 4-2 Lån 4-3 Lånekalkulasjoner og regresjon 4-4 Kredittkort 4-5 Kredittkorterklæring 4-6 Gjennomsnittlig dagligbalanse. Kubisk regresjon Eksponentiell vekst og forsinkelse Lineære ligninger og ulikheter Linjær regresjon Sentrale tendenser Målinger av naturlig logaritme, basis e Prosent Kvadratisk regresjon Regneark og formler.5-1 Klassifiserte annonser 5-2 Kjøp eller selg en bil 5-3 Graffrekvensfordeling 5-4 Bilforsikring 5-5 Linjær bilavskrivning 5-6 Historisk og eksponentiell avskrivning 5-7 Kjøredata 5-8 Dri ving Sikkerhetsdata 5-9 Ulykkesundersøkelsesdata. Cirkelradius, diameter, akkord Avstand Formel Eksponentiell vekst og forfall Linjære ligninger og ulikheter Linjære og eksponentielle funksjoner Målinger av sentral tendens Metrisk system Naturlig logaritme Percents and Proportions Piece-funksjoner Område Les og tolk datafrekvens tabeller , stempel-og-blad-plott, boksplott Quartiles Rette linjekvoteringer avskrivninger Helling, skråstripsform Kvadratrotsligninger Regneark og formler Systemer av lineære ligninger og ulikheter i to variabler.6-1 Se etter sysselsetting 6-2 Betalingsperioder og per time Priser 6-3 Kommisjoner, Royalties og Piecework Betal 6-4 Ansattes fordeler 6-5 Sosial sikkerhet og Medicare. Cusps Piecewise funksjoner Eksponentielle funksjoner Grafer Lineære funksjoner Letterlike uttrykk Målinger av sentral tendens Prosentrabatt Regneark og formler.7-1 Skatt tabeller, Regneark og tidsplaner 7-2 Modelleringsskatteplaner 7-3 Inntektsfortegnelser 7-4 skjemaer 1040EZ og 10 40A 7-5 Form 1040 og Schemaer A og B. Cusps Domener Lineære ligninger og ulikheter Bokstavelige uttrykk Prosent Stykkefunksjoner.8-1 Finn et sted å bo 8-2 Les en gulvplan 8-3 Låneprosessprosess 8-4 Kjøp en Hjem 8-5 Utleie, Condominiums og Cooperatives. Area og skalafaktor Område med uregelmessige regioner Bargrafer Eksponentiell regresjon Største heltallfunksjon Bokstavelige uttrykk Monte Carlo-metode Sannsynlighet Rasjonelle og eksponensielle ligninger Skalte tegninger Scatterplots og lineær regresjon Regneark og formler Systemer av lineære ligninger og formler. ulikheter i to variabler.9-1 Pensjonsinntekter fra besparelser 9-2 Trygdeordninger 9-3 Pensjoner 9-4 Livsforsikring. Samle, organisere og tolke data Domener Forventet verdi Eksponentielle ligninger Største heltallfunksjoner Histogram Ulikheter Bokstavelige uttrykk Sentralmål tendens Prosent økning Sannsynlighet Rasjonelle ligninger Regneark og formler Slope-intercept forms.10-1 Utility Ex penses 10-2 Elektroniske hjelpemidler 10-3 Kartlegging av budsjett 10-4 Kontantstrøm og budsjettering. Sirkelsektorer, sentral vinkel Cusp Domenesfraksjon, decimaler og forhold Største heltallsfunksjon Lineære ligninger og ulikheter Bokstavelige uttrykk Matriser Stykkefunksjoner Prosentjoner Rasjonelle og eksponensielle ligninger Les og tolk datalinjediagrammer, linjediagrammer, sirkeldiagrammer Helling og grafer lineære funksjoner Regneark og formler Systemer av ligninger Volum. Jeg har i hovedsak en rekke verdier som dette. Ovenstående matrise er forenklet, jeg samler 1 verdi per millisekund i min ekte kode og jeg må behandle utdataene på en algoritme skrev jeg for å finne nærmeste topp før et tidspunkt. Min logikk feiler fordi i mitt eksempel over er 0 36 den virkelige toppen, men min algoritme vil se bakover og se veldig siste nummer 0 25 som topp, da det er en reduksjon til 0 24 før det. Målet er å ta disse verdiene og bruke en algoritme til dem som vil glatte dem ut litt slik at jeg har mer lineære verdier, det vil si at resultatene mine skal være svingete, ikke ekgedy. Jeg har blitt fortalt å bruke et eksponentielt glidende gjennomsnittsfilter til mine verdier. Hvordan kan jeg gjøre dette? Det er veldig vanskelig for meg å lese matematiske ligninger, Jeg behandler mye bedre med kode. Hvordan behandler jeg verdier i mitt utvalg, og bruker en eksponentiell glidende gjennomsnittlig beregning for å utelukke dem. Skrevet 8. februar 12 kl 20 27. For å beregne et eksponentielt glidende gjennomsnitt må du holde noen tilstand rundt og du trenger en stemmeparameter Dette krever en liten klasse forutsatt at du bruker Java 5 eller nyere. Installer med desay-parameteren du vil ha, må ta tuning skal være mellom 0 og 1 og bruk deretter gjennomsnittlig for å filtrere. Når du leser en side om noen matematisk tilbakevending , alt du virkelig trenger å vite når du setter det i kode er at matematikere liker å skrive indekser i arrays og sekvenser med abonnementer. De har også noen andre notasjoner, men det hjelper ikke. EMA er ganske enkelt, da du bare trenger å husk en gammel verdi ingen kompliserte statlige arrays required. answered 8 februar 12 på 20 42. TKKocheran Ganske mye Er det ikke fint når ting kan være enkelt Hvis du starter med en ny sekvens, får du en ny gjennomsnittlig bemerker at de første få uttrykkene i gjennomsnittssekvensen vil hoppe rundt litt på grunn av grenseeffekter, men du får de med andre bevegelige gjennomsnitt også. En god fordel er imidlertid at du kan pakke den bevegelige gjennomsnittlige logikken inn i gjennomsnittsmåleren og eksperimentere uten å forstyrre resten av programmet for mye. Donal Fellows 9. februar 12 på 0 06. Jeg har det vanskelig å forstå dine spørsmål, men jeg vil prøve å svare uansett.1 Hvis algoritmen din fant 0 25 i stedet for 0 36, så er det feil Det er feil fordi det antar en monotonisk økning eller reduksjon det går alltid opp eller går alltid ned Med mindre du gjennomsnittlig ALLE dataene dine, er datapunktene dine --- som du presenterer dem --- ikke-lineære Hvis du virkelig vil finne den maksimale verdien mellom to punkter i tide, så skar du rekkevidden fra tmin til tmax og fi nd det maksimale av det subarray.2 Nå er begrepet bevegelige gjennomsnitt veldig enkle å forestille at jeg har følgende liste 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 Jeg kan glatte det ut ved å ta gjennomsnittet av to tall 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 Legg merke til at det første nummeret er gjennomsnittet av 1 5 og 1 4 sekund og første nummer den andre nye listen er gjennomsnittet av 1 4 og 1 5 tredje og andre gamle liste den tredje ny liste gjennomsnittet av 1 5 og 1 4 fjerde og tredje og så videre kunne jeg ha gjort det tre eller fire år, eller n Legg merke til hvordan dataene er mye jevnere En god måte å se glidende gjennomsnitt på jobben er å gå til Google Finans, velg en aksje prøve Tesla Motors ganske flyktig TSLA og klikk på technicals nederst i diagrammet Velg Moving Average med en gitt periode, og eksponentielt glidende gjennomsnitt for å sammenligne forskjellene. Eksponentielt glidende gjennomsnitt er bare en annen utarbeidelse av dette, men vekt de eldre dataene mindre enn de nye dataene, dette er en måte å forspenne utjevningen mot baksiden. Vennligst les Wikipedia-oppføringen. Så dette er mer en kommentar enn et svar, men den lille kommentaren boksen var bare for liten Lykke til. Hvis du har problemer med matematikken, kan du gå med et enkelt glidende gjennomsnitt i stedet for eksponentiell. Så utgangen du får, ville være de siste x-vilkårene delt med x Ikke-testet pseudokode. Merk at du må håndtere start - og slutten av dataene siden du tydeligvis ikke kan gjennomsnitts de siste 5 vilkårene når du er på ditt andre datapunkt. Også der er mer effektive måter å beregne denne bevegelige gjennomsnittlige summen på - eldste nyeste, men dette er for å få konseptet om hva som skjer over. Besvart 8. februar 12 på 20 41. fra tidligere test. Notat Det riktige svaret følges av Koden jeg - j referere til hvilken del av teksten spørsmålet er utformet for å adressere.1 Hvilke faktorer har de fem datautjevningsteknikkene som er presentert i kapittel tre til felles. De bruker bare kun tidligere observasjoner av dataene. De svikter ikke å prognose sykliske reverseringer i dataene. C De alle sm Det er kortvarig støy ved gjennomsnittlig data. De alle produkt serielt korrelerte prognoser. EE Alt ovenfor er riktig.2 Et enkelt-sentrert 3-punkts glidende gjennomsnitt av tidsserievariabelen Xt er gitt av A. Xt-1 Xt -2 Xt-3 3.B Xt Xt-1 Xt-1 3.C Xt 1 Xt Xt-1 3.D Ingen av de ovennevnte er korrekte.3 Flytende gjennomsnittlig utjevning kan føre til misvisende avferd når det blir brukt på en stationær data. B forecasting trend reversering i aksjemarkedet. C små og begrensede datasett. D store og rikelig datasett. En av de ovennevnte er riktige.4 Hvilken av følgende er ikke korrekt med hensyn til å velge riktig størrelse på utjevningskonstanten a i den enkle eksponensielle utjevningsmodellen. A Velg verdier nær null hvis serien har en stor tilfeldig variasjon. B Velg verdier nær en hvis du ønsker prognosverdiene, avhenger sterkt av de siste endringene i de aktuelle verdiene. C Velg en verdi som minimerer RMSE. D Velg en verdi som maksimerer gjennomsnittlig kvadratfeil. E Alle ovennevnte er korrekte.5 Den sms oothing konstant a av den enkle eksponensielle utjevningsmodellen. En bør ha en verdi nær en hvis de underliggende dataene er relativt uberegnelige. B bør ha en verdi nær null hvis de underliggende dataene er relativt glatte. C er nærmere null, desto større er revisjonen i den nåværende prognosen gitt dagens prognosefeil. D er nærmere den ene, jo større er revisjonen i den nåværende prognosen gitt den nåværende prognosefeil.6 Minst kvadratprosedyren minimerer A summen av residualene. B. Kvadrat av maksimal feil. C sum av absolutte feil. D sum av kvadrerte residualer. E Ingen av de ovennevnte er korrekte.7 En rest er. A forskjellen mellom gjennomsnittet av Y betinget av X og ubetinget gjennomsnitt. B differansen mellom middelverdien av Y og dens faktiske verdi. C forskjellen mellom regresjonsforutsigelsen av Y og dens faktiske verdi. D forskjellen mellom summen av kvadratfeil før og etter X brukes til å forutsi YE Ingen av de ovennevnte er korrekte.8 Regresjonsmodellforstyrrelser fo omarbeide feil. A antas å følge en normal sannsynlighetsfordeling. B antas å være uavhengig over tid. C antas å være gjennomsnittlig til null. D kan estimeres av OLS residuals. E Alle de ovennevnte er riktige.9 Sesongindekser av salg for Black Lab Ski Resort er for 1. januar og desember 80. Hvis desember-salget for 1998 var 5.000, er et rimelig estimat for salget for januar 1999.E Ingen av de ovennevnte er riktige.10 Hvilke av følgende teknikker er ikke brukt å løse problemet med autocorrelation. A Autoregressive models. B Forbedre modellspesifikasjonen. C Flytte gjennomsnittlig utjevning. D Først avviker data. E Regresjon ved hjelp av prosentvise endringer.11 Hvilket av følgende er ikke en konsekvens av seriell korrelasjon. A OLS Helling estimatene er nå objektive. B OLS prediksjon intervaller er partisk. C R-kvadratet er mindre enn 5.D Point estimater er unbiased. E Ingen av de ovennevnte er korrekte.12 Autokorrelasjon fører til eller forårsaker. B Seriell korrelasjon. C Spurious regress ion. Ikke-lineær regresjon. E Alle de ovennevnte er korrekte.13 Nøyaktige prediksjonsintervaller for den avhengige variabelen. A er bueformet rundt den estimerte regresjonslinjen. B Er lineær rundt den estimerte regresjonslinjen. C tar ikke variabiliteten til Y rundt prøven regresjonen i betraktning. D ikke ta hensyn til tilfeldigheten av prøven. E Ingen av de ovennevnte er korrekte. Kort problemeksempel.14 En bivariatisk lineær regresjonsmodell knyttet til innenlands reiseutgifter DTE som en funksjon av inntekt per innbygger IPC ble estimert som. DTE -9589 67 953538 IPC. Forecast DTE under antagelsen om at IPC vil være 14.750 Lag det rette punktet og omtrentlige 95 prosent intervall estimater, forutsatt at den estimerte regresjonsfeilvariancen var 2.077.230 38. Poengestimatet for DTE er. DTE -9589 67 953538 14,750 4,475 02. Standardfeilen for regresjonen er 1441 26, og det omtrentlige 95 konfidensintervallet er.4.475 02 2 1441 26.4.475 02 2882 52.P 1592 50 DTE 7357 54 95.b Gitt at faktisk DTE viste seg å være 7.754 millioner, beregne prosentandelen feil i din prognose. Hvis den faktiske verdien av DTE er 7,754, er prosentandelen feil i prognosen, basert på punkt estimatet på 4475 02, 42 3. 7754 - 4475 02 7754 423.15 Hvis det er funnet at prognosefeilene fra en ARIMA-type modell utviser seriell korrelasjon, er en slik modell A ikke en tilstrekkelig prognosemodell. B er en kandidat for å legge til en annen forklarende variabel. C inneholder nesten sikkert sesongmessig. D er en kandidat til Cochrane-Orcutt-regresjon. E Alle de ovennevnte er korrekte.16 Flytende gjennomsnittlige modeller beskrives best som. A enkle gjennomsnitt. B.vektede gjennomsnitt. C vektede gjennomsnitt av hvite støyserier. Dvektede gjennomsnitt av ikke-normale tilfeldige variabler. E Ingen av de ovennevnte er korrekte.17 Hvilket av følgende mønstre av det delvise autokorrelasjonsfunksjonskorrelogrammet er inkonsekvent med en underliggende autoregressiv dataprosess. A eksponentielt faller til null. B Syklisk synker til null. C Positiv ved først, da negativ og økende til null. D Negativ først, deretter positiv og synkende til null. E Alle de ovennevnte er korrekte.18 Autokorrelasjonsfunksjonen i en tidsserie viser koeffisienter som er vesentlig forskjellig fra null ved lags 1 til 4 Den delvise autokorrelasjonsfunksjonen viser en spike og øker monotont til null, ettersom lags lengde øker. En slik serie kan modelleres som en modell. E Ingen av de ovennevnte er korrekte.19 Hvilke av følgende er ikke et første trinn i ARIMA-modellvalgsprosessen. A Undersøk autokorrelasjonsfunksjonen til den raske serien. Undersøk den delvise autokorrelasjonsfunksjonen til den raske serien. C Teste dataene for stasjonar. Estimere en ARIMA 1,1,1-modell for referanseformål. E Alt ovenfor er riktig. 20 Hva er nullhypotesen som blir testet ved hjelp av Box-Pierce-statistikken. Et sett av autokorrelasjoner er i likhet med null. Settet av autokorrelasjoner er i fellesskap ikke lik null. C Settet av autokorrelasjoner er i fellesskap eq ual til one. D Settet av autocorrelations er i fellesskap ikke lik one. E Alle de ovennevnte er feil.21 Hovedformålet med å kombinere prognoser er å redusere. B mener prognostiserende bias. C mean squared prognose feil. D betyr absolutt prognoser error. E Alle de ovennevnte er korrekte.22 Hvilket av følgende er en fordel ved å bruke den adaptive tilnærmingen til å estimere de optimale vektene i prognose kombinasjonsprosessen. A Vektene endres fra periode til periode. BA-test av den kombinerte prognosemodellen kan utføres. C Kovariansen mellom feilvarianter benyttes. Vektene er valgt for å maksimere regresjonsfeilvariancen. E Alle de ovennevnte er korrekte.