Use Uma Média Móvel De Quatro Períodos Para Prever O Comparecimento Em Jogos De Beisebol

Responda ao tópico falso as médias móveis capítulo 6 Esta pré-visualização tem seções intencionalmente desfocadas. Inscreva-se para ver a versão completa. Capítulo 6 Previsão 5 10. As técnicas de previsão qualitativa devem ser aplicadas em situações em que os dados das séries temporais existem, mas onde as condições devem mudar. RESPOSTA: TÓPICO VERDADEIRO: abordagens qualitativas 11. Para um modelo multiplicativo de séries temporais, a soma dos índices sazonais deve ser igual ao número de estações. RESPOSTA: TÓPICO VERDADEIRO: modelo multiplicativo 12. Um modelo de séries temporais com um componente sazonal sempre envolverá dados trimestrais. RESPOSTA: FALSO TÓPICO: Componente sazonal 13. Qualquer sequência recorrente de pontos acima e abaixo da linha de tendência com duração inferior a um ano pode ser atribuída ao componente cíclico da série temporal. RESPOSTA: FALSO TÓPICO: Componente cíclico 14. Os métodos de suavização são mais apropriados para uma série de tempo estável do que quando há tendência significativa ou variação sazonal. RESPOSTA: TEMA VERDADEIRO: Usando métodos de suavização na previsão 15. A previsão de suavização exponencial para qualquer período é uma média ponderada de todos os valores reais anteriores para as séries temporais. RESPOSTA: TÓPICO VERDADEIRO: Suavização exponencial 16. O erro quadrático médio é influenciado muito mais por grandes erros de previsão do que por pequenos erros. RESPOSTA: VERDADE TÓPICO: Previsão de precisão 17. Se uma série de tempo tiver um componente de tendência significativo, então não se deve usar uma média móvel para prever. RESPOSTA: TÓPICO VERDADEIRO: Usando métodos de suavização na previsão 18. Se a variabilidade aleatória em uma série de tempo for ótima e o alisamento exponencial estiver sendo usado para prever, então um valor alfa alto (61537) deve ser usado. RESPOSTA: FALSO TÓPICO: suavização exponencial 19. Um valor alfa () de .2 fará com que uma previsão de suavização exponencial reaja mais rapidamente a uma queda súbita da demanda do que igual a 0,4. RESPOSTA: FALSO TÓPICO: Suavização exponencial 20. Suavização exponencial com 614726150161472 .2 e uma média móvel com n 5 coloca o mesmo peso no valor real para o período atual. RESPOSTA: TÓPICO VERDADEIRO: Usando métodos de suavização na previsão 6 Capítulo 6 Previsão BREVE RESPOSTA 1. Explique quais condições tornam apropriados métodos de previsão quantitativos. TÓPICO: Introdução 2. O que é uma série de tempo estável e quais métodos de previsão são apropriados para um TEMA: Métodos de suavização 3. Como as medidas de erro podem ser usadas para determinar o número de períodos a serem usados ​​em uma média móvel. O que você está assumindo sobre o Futuro quando você faz essa escolha TÓPICO: médias móveis 4. Explique como usar os valores de índice sazonal para criar uma previsão. TÓPICO: métodos de suavização 5. Explique como os métodos qualitativos freqüentemente incorporam as opiniões de vários analistas. TÓPICO: Introdução PROBLEMAS 1. O número de latas de refrigerantes vendidas em uma máquina a cada semana é registrado abaixo. Desenvolva previsões usando uma média móvel de três períodos. 338, 219, 278, 265, 314, 323, 299, 259, 287, 302 TEMA: médias móveis 2. Use uma média móvel de quatro períodos para prever o comparecimento em jogos de baseball. Os registros históricos mostram 5346, 7812, 6513, 5783, 5982, 6519, 6283, 5577, 6712, 7345 TÓPICO: Médias móveis 3. Um hospital registra o número de partos florais que seus pacientes recebem a cada dia. Por um período de duas semanas, os registros mostram Esta prévia tem seções intencionalmente borradas. Inscreva-se para ver a versão completa. As médias móveis móveis 4 explicam como usar ténus sazonal: médias móveis 4. Explicar como usar os valores sazonais do índice para criar uma previsão. TÓPICO: métodos de suavização 5. Explique como os métodos qualitativos freqüentemente incorporam as opiniões de vários analistas. TÓPICO: Introdução PROBLEMAS 1. O número de latas de refrigerantes vendidas em uma máquina a cada semana é registrado abaixo. Desenvolva previsões usando uma média móvel de três períodos. 338, 219, 278, 265, 314, 323, 299, 259, 287, 302 TEMA: médias móveis 2. Use uma média móvel de quatro períodos para prever o comparecimento em jogos de baseball. Os registros históricos mostram 5346, 7812, 6513, 5783, 5982, 6519, 6283, 5577, 6712, 7345 TÓPICO: Médias móveis 3. Um hospital registra o número de partos florais que seus pacientes recebem a cada dia. Por um período de duas semanas, os registros mostram 15, 27, 26, 24, 18, 21, 26, 19, 15, 28, 25, 26, 17, 23. Esta prévia introduziu secções intencionalmente desfocadas. Inscreva-se para ver a versão completa. 8 Capítulo 6 Previsão Use o alisamento exponencial com uma constante de suavização de .4 para prever o número de entregas. TÓPICO: suavização exponencial 4. O número de meninas que frequentam um campo de basquete de verão foi registrado nos sete anos em que o campo foi oferecido. Use o alisamento exponencial com uma constante de suavização de 0,8 para prever o atendimento para o oitavo ano. 47, 68, 65, 92, 98, 121, 146 TEMA: Suavização exponencial 5. O número de pizzas encomendadas nas noites de sexta-feira entre 5:30 e 6:30 em um local de entrega de pizza nas últimas 10 semanas é mostrado abaixo. Use um alisamento exponencial com constantes de suavização de .2 e .8 para prever um valor para a semana 11. Compare suas previsões usando MSE. Qual suavidade constante você prefere 58, 46, 55, 39, 42, 63, 54, 55, 61, 52 TÓPICO: Suavização exponencial 6. Uma linha de tendência para o comparecimento em um restauração de domingo restaurantrsquos é dada pelo número 264 .72 ( T) Quantos convidados você esperaria na semana 20 TÓPICO: Progresso da tendência 7. O número de novos contribuidores para uma estação de rádio pública. O giro anual do fundo nos últimos dez anos é 63, 58, 61, 72, 98, 103, 121, 147, 163, 198 Desenvolva uma equação de tendência para esta informação e use-a para prever o próximo ano, número de novos contribuidores. TÓPICO: Componente Tendência 8. A nota verbal SAT média para estudantes de um ensino médio nos últimos dez exames é 508, 490, 502, 505, 493, 506, 492, 490, 503, 501. As pontuações suportam um aumento ou um aumento Tendência decrescente TÓPICO: componente Tendência 9. Use o seguinte para prever um valor para o período 14, um segundo trimestre. T 16.32 - .18 (t) C 2 .91 S 2 .75 TEMA: séries temporais 10. O número de imóveis recém-listados com uma agência imobiliária em cada trimestre nos últimos quatro anos é dado. Calcule os valores do índice sazonal. Ano Quarteiro r 1 2 3 4 1 73 81 76 77 Capítulo 6 Previsão 9 2 89 87 85 92 3 123 115 108 131 4 92 93 87 101 TEMA: Componente sazonal 11. O faturamento trimestral para uso de água é mostrado abaixo. Médias YearMoving: o que são entre os indicadores técnicos mais populares, as médias móveis são usadas para avaliar a direção da tendência atual. Todo tipo de média móvel (comumente escrito neste tutorial como MA) é um resultado matemático que é calculado pela média de um número de pontos de dados passados. Uma vez determinado, a média resultante é então plotada em um gráfico para permitir que os comerciantes vejam dados suavizados em vez de se concentrar nas flutuações de preços do dia-a-dia inerentes a todos os mercados financeiros. A forma mais simples de uma média móvel, apropriadamente conhecida como média móvel simples (SMA), é calculada tomando a média aritmética de um determinado conjunto de valores. Por exemplo, para calcular uma média móvel básica de 10 dias, você adicionaria os preços de fechamento dos últimos 10 dias e depois dividiria o resultado em 10. Na Figura 1, a soma dos preços nos últimos 10 dias (110) é Dividido pelo número de dias (10) para chegar à média de 10 dias. Se um comerciante deseja ver uma média de 50 dias, o mesmo tipo de cálculo seria feito, mas incluiria os preços nos últimos 50 dias. A média resultante abaixo (11) leva em conta os últimos 10 pontos de dados para dar aos comerciantes uma idéia de como um recurso tem um preço relativo aos últimos 10 dias. Talvez você esteja se perguntando por que os comerciantes técnicos chamam essa ferramenta de uma média móvel e não apenas um meio regular. A resposta é que, à medida que novos valores se tornam disponíveis, os pontos de dados mais antigos devem ser descartados do conjunto e novos pontos de dados devem vir para substituí-los. Assim, o conjunto de dados está constantemente em movimento para contabilizar os novos dados à medida que ele se torna disponível. Este método de cálculo garante que apenas as informações atuais estão sendo contabilizadas. Na Figura 2, uma vez que o novo valor de 5 é adicionado ao conjunto, a caixa vermelha (representando os últimos 10 pontos de dados) se move para a direita e o último valor de 15 é descartado do cálculo. Como o valor relativamente pequeno de 5 substitui o valor alto de 15, você esperaria ver a redução da média do conjunto de dados, o que faz, neste caso de 11 a 10. O que as médias móveis parecem Uma vez que os valores da MA foram calculados, eles são plotados em um gráfico e depois conectados para criar uma linha média móvel. Essas linhas curvas são comuns nos gráficos dos comerciantes técnicos, mas como eles são usados ​​podem variar drasticamente (mais sobre isso mais tarde). Como você pode ver na Figura 3, é possível adicionar mais de uma média móvel a qualquer gráfico ajustando o número de períodos de tempo usados ​​no cálculo. Essas linhas curvas podem parecer distrativas ou confusas no início, mas você se acostumará a elas com o passar do tempo. A linha vermelha é simplesmente o preço médio nos últimos 50 dias, enquanto a linha azul é o preço médio nos últimos 100 dias. Agora que você entende o que é uma média móvel e o que parece, bem, introduza um tipo diferente de média móvel e examine como isso difere da média móvel simples mencionada anteriormente. A média móvel simples é extremamente popular entre os comerciantes, mas, como todos os indicadores técnicos, tem seus críticos. Muitos indivíduos argumentam que a utilidade do SMA é limitada porque cada ponto na série de dados é ponderado o mesmo, independentemente de onde ocorre na sequência. Os críticos argumentam que os dados mais recentes são mais significativos do que os dados mais antigos e devem ter uma maior influência no resultado final. Em resposta a esta crítica, os comerciantes começaram a dar mais peso aos dados recentes, que desde então levaram à invenção de vários tipos de novas médias, sendo a mais popular a média móvel exponencial (EMA). (Para leitura adicional, veja Noções básicas de médias móveis ponderadas e qual a diferença entre uma SMA e uma EMA) Média móvel exponencial A média móvel exponencial é um tipo de média móvel que dá mais peso aos preços recentes na tentativa de torná-lo mais responsivo Para novas informações. Aprender a equação um tanto complicada para calcular um EMA pode ser desnecessário para muitos comerciantes, já que quase todos os pacotes de gráficos fazem os cálculos para você. No entanto, para você geeks de matemática lá fora, aqui está a equação EMA: Ao usar a fórmula para calcular o primeiro ponto da EMA, você pode notar que não há nenhum valor disponível para usar como EMA anterior. Este pequeno problema pode ser resolvido iniciando o cálculo com uma média móvel simples e continuando com a fórmula acima a partir daí. Nós fornecemos uma amostra de planilha que inclui exemplos da vida real de como calcular uma média móvel simples e uma média móvel exponencial. A Diferença entre o EMA e o SMA Agora que você tem uma melhor compreensão de como o SMA e o EMA são calculados, dê uma olhada em como essas médias diferem. Ao analisar o cálculo da EMA, você notará que é dada mais ênfase aos pontos de dados recentes, tornando-se um tipo de média ponderada. Na Figura 5, o número de períodos de tempo utilizados em cada média é idêntico (15), mas a EMA responde mais rapidamente aos preços em mudança. Observe como o EMA tem um valor maior quando o preço está subindo e cai mais rápido que o SMA quando o preço está em declínio. Essa capacidade de resposta é a principal razão pela qual muitos comerciantes preferem usar o EMA sobre o SMA. O que os dias diferentes significam As médias em movimento são um indicador totalmente personalizável, o que significa que o usuário pode escolher livremente o período de tempo que deseja ao criar a média. Os períodos de tempo mais comuns usados ​​em médias móveis são 15, 20, 30, 50, 100 e 200 dias. Quanto menor o intervalo de tempo usado para criar a média, mais sensível será para as mudanças de preços. Quanto maior o período de tempo, menos sensível ou mais suavizado, a média será. Não há um marco de tempo certo para usar ao configurar suas médias móveis. A melhor maneira de descobrir qual é o melhor para você é experimentar vários períodos de tempo diferentes até encontrar um que se encaixa na sua estratégia. Médias móveis: como usá-las