Regresión Vs Media Móvil

El suavizado de datos elimina la variación aleatoria y muestra las tendencias y los componentes cíclicos Inherente a la recopilación de datos tomados en el tiempo es una forma de variación al azar. Existen métodos para reducir la cancelación del efecto debido a la variación aleatoria. Una técnica de uso frecuente en la industria es suavizar. Esta técnica, cuando se aplica correctamente, revela más claramente la tendencia subyacente, los componentes estacionales y cíclicos. Existen dos grupos distintos de métodos de suavizado Métodos de promedio Métodos exponenciales de suavizado Tomar promedios es la forma más sencilla de suavizar los datos Primero investigaremos algunos métodos de promediación, como el promedio simple de todos los datos anteriores. Un gerente de un almacén quiere saber cuánto un proveedor típico ofrece en unidades de 1000 dólares. Se toma una muestra de 12 proveedores, al azar, obteniendo los siguientes resultados: La media o media calculada de los datos 10. El gestor decide usar esto como la estimación para el gasto de un proveedor típico. ¿Es esto una buena o mala estimación? El error cuadrático medio es una forma de juzgar qué tan bueno es un modelo Vamos a calcular el error cuadrático medio. La cantidad verdadera del error gastada menos la cantidad estimada. El error al cuadrado es el error anterior, al cuadrado. El SSE es la suma de los errores al cuadrado. El MSE es la media de los errores al cuadrado. Resultados de MSE por ejemplo Los resultados son: Errores y errores cuadrados La estimación 10 La pregunta surge: ¿podemos usar la media para pronosticar ingresos si sospechamos una tendencia? Un vistazo a la gráfica abajo muestra claramente que no debemos hacer esto. El promedio pesa todas las observaciones pasadas igualmente En resumen, declaramos que El promedio simple o la media de todas las observaciones pasadas es sólo una estimación útil para pronosticar cuando no hay tendencias. Si hay tendencias, utilice estimaciones diferentes que tengan en cuenta la tendencia. El promedio pesa todas las observaciones pasadas igualmente. Por ejemplo, el promedio de los valores 3, 4, 5 es 4. Sabemos, por supuesto, que un promedio se calcula sumando todos los valores y dividiendo la suma por el número de valores. Otra forma de calcular el promedio es añadiendo cada valor dividido por el número de valores, o 3/3 4/3 5/3 1 1.3333 1.6667 4. El multiplicador 1/3 se llama el peso. En general: barra frac fracción izquierda (frac derecha) x1 izquierda (frac derecha) x2,. ,, Izquierda (frac derecha) xn. El (izquierda (frac derecha)) son los pesos y, por supuesto, suman a 1. Indicador de regresión lineal El indicador de regresión lineal se utiliza para la identificación de tendencias y la tendencia siguiente de una manera similar a los promedios móviles. El indicador no debe confundirse con líneas de regresión lineal que son líneas rectas ajustadas a una serie de puntos de datos. El indicador de regresión lineal representa los puntos finales de toda una serie de líneas de regresión lineal dibujadas en días consecutivos. La ventaja del indicador de regresión lineal sobre una media móvil normal es que tiene menos retraso que el promedio móvil, respondiendo más rápido a los cambios de dirección. La desventaja es que es más propenso a whipsaws. El Indicador de regresión lineal sólo es adecuado para negociar fuertes tendencias. Las señales se toman de manera similar a los promedios móviles. Utilice la dirección del indicador de regresión lineal para ingresar y salir de operaciones con un indicador de largo plazo como filtro. Ir largo si el indicador de regresión lineal aparece o salir de un comercio corto. Ir corto (o salir de un comercio largo) si el indicador de regresión lineal gira hacia abajo. Una variación de lo anterior es entrar en operaciones cuando el precio cruza el Indicador de Regresión Lineal, pero todavía sale cuando el Indicador de Regresión Lineal se vuelve hacia abajo. Ejemplo Pase el mouse sobre los subtítulos de los gráficos para mostrar las señales comerciales. Go largo L cuando el precio cruza por encima del indicador de regresión lineal de 100 días mientras el 300 días está subiendo Salida X cuando el indicador de regresión lineal de 100 días se vuelve hacia abajo Vaya largo nuevamente a L cuando el precio cruce por encima del indicador de regresión lineal de 100 días X cuando el indicador de regresión lineal de 100 días se vuelve hacia abajo Go largo L cuando el precio cruza por encima de 100 días de regresión lineal Salga de X cuando el indicador de 100 días se vuelve hacia abajo Largo L cuando el indicador de regresión lineal de 300 días aparece después del precio cruzado arriba El Indicador de 100 Días Salida X cuando se apaga el Indicador de Regresión Lineal de 300 días. La divergencia bajista en el indicador advierte de una reversión importante de la tendencia. La función Diferencia de Promedio Móvil (Serie de Tiempo) calcula la diferencia entre un valor y su promedio móvil de serie temporal. Parámetros ------------------ Datos Los datos a analizar. Esto es típicamente un campo en una serie de datos o un valor calculado. Período El número de barras de datos a incluir en el promedio, incluyendo el valor actual. Por ejemplo, un período de 3 incluye el valor actual y los dos valores previos. Función Valor -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- El valor actual para esa línea. Una línea de regresión lineal es una línea recta que está tan cerca de todos los valores dados como sea posible. El promedio móvil de series temporales al principio de una serie de datos no se define hasta que haya suficientes valores para llenar el período dado. Tenga en cuenta que un promedio móvil de series de tiempo difiere mucho de otros tipos de promedios móviles en que el valor actual sigue la tendencia reciente de los datos, no un promedio real de los datos. Debido a esto, el valor de esta función puede ser mayor o menor que todos los valores que se usan si la tendencia de los datos está generalmente aumentando o disminuyendo. La diferencia con el promedio móvil es el promedio móvil restado del valor actual. Uso ----------- Las medias móviles son útiles para suavizar los datos brutos, como los precios diarios. Los datos de precios pueden variar mucho de día a día, oscureciendo si el precio sube o disminuye con el tiempo. Al observar la media móvil del precio, se puede ver un cuadro más general de las tendencias subyacentes. Dado que los promedios móviles pueden usarse para ver las tendencias, también pueden usarse para ver si los datos están obstaculizando la tendencia. Esto hace que la diferencia de la media móvil útil para resaltar donde los datos se está rompiendo con la tendencia.