Mse Na Média Móvel

Questão

1. Use um peso de 1/2 para a observação mais recente, 1/3 para o segundo mais recente e 1/6 para o terceiro mais recente para calcular uma média móvel ponderada de 3 semanas para a série de tempo.

2. Calcule o MSE para a média móvel ponderada na parte (a). Agora, calcule a média móvel não ponderada e a MSE correspondente. Qual método você prefere: o não ponderado ou ponderado da parte a) e por quê?

3. Suponha que você está autorizado a escolher qualquer peso, desde que eles somam a 1. Você poderia sempre encontrar um conjunto de pesos que faria o MSE menor para uma média móvel ponderada do que para uma média móvel não ponderada? Por que ou por que não?

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Como calcular MSE

O erro quadrático médio é a média dos erros quadráticos entre as leituras real e estimada em uma amostra de dados. Esquadrar a diferença remove a possibilidade de lidar com números negativos. Também dá maiores diferenças mais peso do que menores diferenças no resultado. O erro quadrático médio é amplamente utilizado em aplicações de processamento de sinal, como avaliar a qualidade do sinal, comparar métodos de processamento de sinais concorrentes e otimizar algoritmos de processamento de sinal.

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Calcule a soma do quadrado dos erros. Primeiro, quadrado as diferenças, e depois adicioná-los. Continuando com o exemplo, a soma do quadrado dos erros é 13 (1 + 4 + 4 + 4 + 0).

Divida a soma do quadrado dos erros pelo número de pontos de dados para calcular o erro quadrático médio. Para concluir o exemplo, o erro quadrático médio é igual a 2,6 (13/5).

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A. Alisamento duplo b. Delphi c. Erro quadrático médio

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Texto sem formatação de pré-visualização: A. dupla suavização B. Delphi C. Média de erro quadrado (MSE) D. média centrada centrada E. suavização exponencial A média móvel centrada serve como ponto de base para a computação parentes sazonais. AACSB: Pensamento Reflexivo Bloom: Lembre-se Dificuldade: Médio Objetivo de Aprendizagem: 03-05 Descrever técnicas de média; Tendência e técnicas sazonais; E análise de regressão; E resolver problemas típicos. Área de Tópico: Previsões Baseadas em Dados da Série Temporal 85. Uma tendência persistente para que as previsões sejam maiores ou menores do que os valores reais é chamada: A. viés B. rastreio C. controle gráfico D. correlação positiva E. regressão linear Bias é Uma tendência para uma previsão estar acima (ou abaixo) do valor real. AACSB: Pensamento Reflexivo Bloom's: Lembre-se Dificuldade: Médio Objectivo de Aprendizagem: 03-07 Compare duas formas de avaliar e controlar as previsões. Área de Tópico: Precisão da Previsão 3-34 Capítulo 03 - Previsão 86. Qual das seguintes opções pode ser usada para indicar o componente cíclico de uma previsão? A. variável principal B. Erro quadrático médio (MSE) C. Técnica de Delphi D. suavização exponencial E. Desvio absoluto médio (MAD) As variáveis ​​principais, como os nascimentos de um determinado ano, podem se correlacionar fortemente com fenômenos de longo prazo como ciclos . AACSB: Reflexivo Pensamento Bloom: Lembre-se Dificuldade: Médio Objetivo de Aprendizagem: 03-06 Explique três medidas de precisão de previsão. Área de Tópico: Previsões Baseadas em Dados da Série Temporal 87. O método principal para a previsão associativa é: A. Análise de sensibilidade B. Análise de regressão C. Médias móveis simples D. Médias móveis centradas E. Suavização exponencial A análise de regressão é uma técnica de previsão associativa. AACSB: Pensamento Reflexivo Bloom: Lembre-se Dificuldade: Médio Objetivo de Aprendizagem: 03-05 Descrever técnicas de média; Tendência e técnicas sazonais; E análise de regressão; E resolver problemas típicos. Área de Tópico: Técnicas de Previsão Associativa 3-35 Capítulo 03 - Previsão 88. Qual termo se relaciona mais estreitamente com técnicas de previsão associativa? A. dados de séries temporais B. opiniões de peritos C. Técnica de Delphi D. inquérito ao consumidor E. variáveis ​​preditoras As técnicas associadas utilizam variáveis ​​preditoras. AACSB: Pensamento Reflexivo Bloom: Lembre-se Dificuldade: Médio Objetivo de Aprendizagem: 03-05 Descrever técnicas de média; Tendência e técnicas sazonais; E análise de regressão; E resolver problemas típicos. Área de Tópico: Técnicas de Previsão Associativa 89. Qual das seguintes opções corresponde à variável preditora em regressão linear simples? A. coeficiente de regressão B. variável dependente C. variável independente D. variável predita E. coeficiente de demanda A demanda é a variável dependente típica na previsão com regressão linear simples. AACSB: Pensamento Reflexivo Bloom: Lembre-se Dificuldade: Médio Objetivo de Aprendizagem: 03-05 Descrever técnicas de média; Tendência e técnicas sazonais; E análise de regressão; E resolver problemas típicos. Visualizar documento completo

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