Skripsi Gleitender Durchschnitt

Dwonload Skripsi Gratis Matematika: Analyse der Autokorrelation am Modell von ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Eine der Methoden, die bei der Prognose verwendet wird, ist das Modell von ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Modell ARIMA in dieser Forschung ist Modell der ARIMA (1,1,1) repräsentiert Aliance des Modells von Autoregressive AR (1) und Modell der Moving Average MA (1), die vorübergehende Prozess der ersten Differenzierung, um stasioner werden. Der Weg kann verwendet werden, um zu analysieren Modell von ARIMA (1,1,1) ist durch das Studium der Autokorrelation des Modells. Prognosemodell in dieser Forschung ist das Modell von ARIMA (1,1,1) als das beste Modell oder geeignete Modell, wenn Besitz von Fehlern sumpfigen Wald, die frei von Autokorrelation. Bei dieser Untersuchung wurden die Stadien zum Nachweis der Existenz der Autokorrelation bei Fehlern, begleitet mit Beispieldaten des Modells von ARIMA (1,1,1) mit Autokorrelation und keine Autokorrelation erhalten, so daß aus beiden Beispieldaten verglichen und eine gewisse Angabe erhalten werden kann Existenz der Autokorrelation bei Fehlern Modell ARIMA. Für die Angabe der erhaltenen Autokorrelation wird, wenn von einem Modell mit Autokorrelation bei Fehlern bewiesen wird, folglich für die Eskade, die durch Transformation am Modell durchgeführt wird, um Fehler zu besitzen, die frei von Autokorrelation sind. Diese Transformation kann unter der Annahme erfolgen, dass Fehler des Modells von ARIMA (1,1,1) mit Autokorrelation das Modell der autoregressiven (AR) Ordnung 1 bilden und die Annahme von OLS erfüllen. Wenn die gegebene Annahme nicht erfüllt, sondern die Autokorrelation erfüllt, dann muss das modifizierte Modell mit einem Modell modelliert werden, das von einer Autokorrelation befreit ist. Abstrak-Inggris. pdf Abstrak-Inggris. psForecasting Metode Weighted Moving Average Metode Glättung merupakan salah satu jenis Teknik Yang digunakan dalam analisis Zeitreihe (Runtun Waktu) untuk memberikan peramalan jangka pendek. Dalam melakukan Glättung (penghalusan) terhadap Daten, nilai masa lalu digunakan untuk mendapatkan nilai yang dihaluskan untuk Zeitreihen. Nilai yang telah dihaluskan ini kemudian diekstrapolasikan untuk meramal nilai masa depan. Tehnik yang kita kenal dalam metode smoothing yaitu Einfacher Bewegender Durchschnitt Dan Exponentielle Glättung. Pada halaman ini, sagena hanya akan membahas tentang Einfache Moving Average. Simple Moving Average Daten Zeitreihe seringkali mengandung ketidakteraturan yang akan menyebabkan prediksi yang beragam. Untuk menghilangkan efek Yang tidak diinginkan Dari ketidak-teraturan ini, metode einfachen gleitenden Durchschnitt mengambil beberapa nilai Yang Sedang diamati, memberikan Rataan, dan menggunakannya untuk memprediksi nilai untuk periode Waktu yang akan datang. Semakin tinggi jumlah pengamatan yang dilakukan, maka pengaruh metode gleitender Durchschnitt akan lebih baik. Meningkatkan Anzahl der Beiträge observasi Akan menghasilkan nilai peramalan Yang Lebih baik karena ia cenderung meminimalkan efek-efek pergerakan Yang tidak biasa Yang Muncul Pada Daten. Gleitender Durchschnitt juga mempunyai dua kelemahan yaitu memerlukan Daten masa lalu dalam Anzahl der Beiträge besar untuk ketepatan prediksi, dan Masing-Masing observasi diberikan bobot Yang Sama, ini melanggar Bukti Empiris bahwa Semakin observasi terbaru seharusnya Lebih dekat dengan nilai masa depan maka kepentingan bobotnya Akan meningkat pula. Aplikasi Metode Moving Average dengan Software IBM SPSS 23 dapat dilihat Pada contoh berikut ini: Berikut kita memiliki Daten kunjungan ke Bali Dari Januari 2008 hingga Juni 2015 dalam Format Excel, Daten diambil Dari Website Dinas Pariwisata Provinsi Bali: 1. Langkah pertama adalah memasukkan Daten ke Dalam Arbeitsblatt SPSS 23 sebagai berikut: Datenansicht. (Bagi Yang belum jelas tentang cara Bedeu Daten Dari excel ke SPSS 23 lihat di Schritt bahasan ini ampgtampgtampgt) 2. Kemudian Pada menubar SPSS 23 pilih Trans Time Series Seperti Gambar erstellen: 3. Setelah itu Akan Muncul kotak Dialog berikut, pilih Besuchen Sie dan klik Panah sehingga variabel besuchen berpindah ke kolom variabel Neu Variabel di sebelah kanan. 4. Setelah itu pilih pada kotak Funktion pilih Zentriert Bewegender Durchschnitt, atau bisa juga Prior Moving Average. 5. Kemudian isikan Span dengan 3, dan klik Änderung. Span diisi dengan angka 3 artinya mengalami proses 3 kali glättung yang biasa kita kenal juga dengan Gewichteter gleitender Durchschnitt. Adapun proses 1 dan 2 kali glättung kita sebut Einzelner beweglicher Durchschnitt Dan Doppelter beweglicher Durchschnitt. ändern Jangan lupa untuk klik Agar Variabel visit1 berubah Menjadi visi3, kemudian ok. 6. Ausgangs Yang didapat Dari metode Durchschnittliche gewichtete gleitende Durchschnitt adalah sebagai berikut zentrierten gleitenden: Dari Ausgang diatas, dapat diketahui bahwa Kunjungan Pada bulan-bulan berikutnya dapat kita lihat Dari Variabel Baru Yang Dari Zeitreihenanalyse metode dihasilkan durchschnittlich 8211 gewichtete gleitende Durchschnitt zentrierter gleitender . Demikian juga jika kita memilih vor gleitenden Durchschnitt, keduanya merupakan metode einfacher Durchschnitt dengan Spanne bewegen 3, maka hasil peramalannya Akan Sama. (Yoz) Aplikasi Metode exponentielle Glättung dengan SPSS Akan dibahas Pada bahasan selanjutnya