Fórmula Del Promedio Móvil Jmp

La lista emergente Intervalos de confianza le permite establecer el nivel de confianza para las bandas de confianza previstas. Los cuadros de diálogo de los modelos de suavizado estacional incluyen un cuadro Períodos por temporada para establecer el número de períodos en una temporada. La lista emergente Constraints le permite especificar qué tipo de restricción desea aplicar en los pesos de suavizado durante el ajuste. Las restricciones son: expande el diálogo para permitirle establecer restricciones sobre pesos individuales de suavizado. Cada peso de suavizado puede ser Bounded. Fijo. O Sin restricciones según lo determinado por el ajuste del menú emergente junto al nombre de las ponderaciones. Al introducir valores para pesos fijos o acotados, los valores pueden ser números reales positivos o negativos. El ejemplo mostrado aquí tiene el peso de nivel () fijado en un valor de 0.3 y el peso de tendencia () limitado por 0.1 y 0.8. En este caso, se permite que el valor del peso de tendencia se mueva dentro del intervalo de 0,1 a 0,8 mientras que el peso de nivel se mantiene en 0,3. Tenga en cuenta que puede especificar todos los pesos de suavizado con antelación utilizando estas restricciones personalizadas. En ese caso, ninguna de las ponderaciones se calcularía a partir de los datos, aunque se calcularían todavía los pronósticos y los residuos. Al hacer clic en Estimar. Los resultados del ajuste aparecen en lugar del diálogo. La ecuación de suavizado, L t y t (1) L t -1. Se define en términos de un único peso de suavizado. Este modelo es equivalente a un modelo ARIMA (0, 1, 1) dondeThe Mean. STD Dev. Número. Suma. Cuantile Máximo. Mínimo. Y N funciones perdidas. Estas funciones se evalúan entre columnas o argumentos. La estadística se calcula para cada fila a través de la serie de argumentos. Puede utilizar la tecla de inserción () del teclado en pantalla o escribir una coma para añadir argumentos a las funciones que aceptan varios argumentos. Cuando hay varios argumentos contiguos, seleccione la función y el primer argumento y, a continuación, haga clic en Mayús y haga clic en el último argumento del grupo. Estas funciones se muestran automáticamente con la lista completa. Consulte la Referencia de sintaxis de JSL para obtener detalles sobre la sintaxis. Toma el mínimo de sus argumentos numéricos. Col Minimum ignora los valores faltantes. Col Maximum toma el máximo de un argumento numérico de columna e ignora los valores faltantes. El cuantil cuantitativo cuantitativo representa el porcentaje de cuantil dividido por 100. El cuantil de 25, también llamado el cuartil inferior, corresponde a p 0.25, y el cuantil de 75, llamado el cuartil superior, corresponde a p 0.75. El Editor de Fórmulas calcula un cuantil para una columna de n valores no perdidos ordenando los valores en orden ascendente. Los subíndices de los valores de columna ordenados, y 1. y 2. y n. Representan las filas en orden ascendente. El quinto valor cuantitativo se calcula utilizando la fórmula p (n 1), donde p es el valor porcentual yn es el número total de valores no perdidos. Si p (n 1) es un entero, entonces el valor cuantil es y p (n 1). Si p (n 1) no es un entero, entonces el valor se interpola asignando la parte entera del resultado a i. Asignando la parte fraccional a f. Y aplicando la fórmula (1 f) y i (f) y i1. Evalúa un rango explícito de valores en una columna, dado por los índices de suma. Este comportamiento es diferente de todas las demás funciones estadísticas (excepto Producto), que siempre se evalúan en cada fila. La función Summation utiliza la notación de suma que se muestra en Ejemplo de la función Summation. Para calcular una suma, reemplace el término corporal faltante por una expresión que contenga la variable de índice i. O una variable de índice que asigne. La sumación evalúa repetidamente la expresión para i 1, i 2, a través de i NRow () y luego agrega los resultados no perdidos juntos para determinar el resultado final. Puede reemplazar NRow (). El número de filas en la hoja de cálculo activa y la constante de índice, i. Con cualquier expresión apropiada para su fórmula. Por ejemplo, la fórmula de suma en Ejemplo de la función de suma calcula el total de cada fila de todos los ingresos de las filas 1 a través del número de fila actual, rellenando la columna calculada con los totales acumulativos de la columna de ingresos. Evalúa un rango explícito de valores en una columna, dado por los índices de suma, en oposición a todas las demás funciones estadísticas (excepto Summation), que siempre se evalúan en cada fila. El producto utiliza la notación que se muestra en las fórmulas de la derecha en Ejemplos de la función de producto. Para calcular un producto, reemplace el término corporal faltante por una expresión que contenga la variable de índice j. El producto evalúa repetidamente la expresión para i 1, i 2, a través de i n y multiplica los resultados no perdidos juntos para determinar el resultado final. Puede reemplazar NRow (). El número de filas en la hoja de cálculo activa y la constante de índice, i. Con cualquier expresión apropiada para su fórmula. Puedo ofrecer un par de estrategias aquí. Creo que ambos son más eficientes que el operador Summation () que está usando actualmente. No puedo decir que son los más eficientes posibles sin embargo. 1) Utilice la función Sum () de una matriz. Esto aprovecha la velocidad de la operación de la matriz. El subíndice de la columna Corriente en esta fórmula es una matriz de los números de fila desde el inicio de la ventana del promedio móvil hasta el número de fila actual. Mi subscripting de la columna de esta manera JMP devuelve una matriz y la función Sum es relativamente eficiente sobre una matriz. Una manera aún más rápida sin embargo es calcular esta media móvil sobre dos columnas. La primera columna simplemente mantiene una suma móvil sumando el valor de Corriente en una fila al valor de la suma de balance en la fila anterior y restando el valor de Corriente de la fila al principio de la ventana. Aquí está la fórmula para Moving Sum. Entonces es fácil tener una columna que divide Moving Sum por la ventana Moving Avg. Estoy adjuntando una tabla de datos que muestra ambos métodos. En la tabla de datos, la ventana Moving Avg es una variable de tabla de datos. Para ver la eficiencia del segundo método en esta tabla de datos es posible que desee suprimir primero la evaluación de la columna Moving Avg (x). Puedo ofrecer un par de estrategias aquí. Creo que ambos son más eficientes que el operador Summation () que está usando actualmente. No puedo decir que son los más eficientes posibles sin embargo. 1) Utilice la función Sum () en una matriz. Esto aprovecha la velocidad de la operación de la matriz. El subíndice de la columna Corriente en esta fórmula es una matriz de los números de fila desde el inicio de la ventana del promedio móvil hasta el número de fila actual. Mi subscripting de la columna de esta manera JMP devuelve una matriz y la función Sum es relativamente eficiente sobre una matriz. Una manera aún más rápida sin embargo es calcular esta media móvil sobre dos columnas. La primera columna simplemente mantiene una suma móvil añadiendo el valor de Corriente en una fila al valor de la suma de balance en la fila anterior y restando el valor de Corriente de la fila al principio de la ventana. Aquí está la fórmula para Moving Sum. Entonces es fácil tener una columna que divide Moving Sum por la ventana Moving Avg. Im adjuntar una tabla de datos que muestra ambos de estos métodos. En la tabla de datos, la ventana Moving Avg es una variable de tabla de datos. Para ver la eficiencia del segundo método en esta tabla de datos es posible que desee suprimir primero la evaluación de la columna Moving Avg (x).