Difference Between Linear Regression And Moving Average

Mike, primeiro instale o R (se você ainda não tiver), execute R e instale o pacote TeachingDemos (exatamente como depende do seu sistema), carregue o pacote com a biblioteca (TeachingDemos) e digite loess. demo para abrir a página de ajuda para ver Como executá-lo, você pode rolar para a parte inferior onde o exemplo é e copiar e colar esse código para R39s linha de comando para ver os exemplos, em seguida, executar com seus próprios dados para explorar mais. Ndash Greg Snow Mar 23 12 às 17:15 Aqui está uma resposta simples, mas detalhada. Um modelo linear ajusta uma relação através de todos os pontos de dados. Este modelo pode ser de primeira ordem (outro significado de linear) ou polinomial para explicar a curvatura, ou com splines para considerar diferentes regiões com um modelo de governo diferente. Um ajuste LOESS é uma regressão ponderada localmente com base nos pontos de dados originais. O que significa que um LOESS ajuste insere os valores X e Y originais, mais um conjunto de valores X de saída para os quais calcular novos valores Y (usualmente os mesmos valores X são usados ​​para ambos, mas freqüentemente são usados ​​menos X para pares XY ajustados Devido ao aumento da computação necessária). Para cada valor X de saída, uma porção dos dados de entrada é usada para computar um ajuste. A porção dos dados, geralmente 25 a 100, mas tipicamente 33 ou 50, é local, o que significa que é a parte dos dados originais mais próxima de cada valor X de saída particular. É um ajuste em movimento, porque cada valor de saída X requer um subconjunto diferente dos dados originais, com pesos diferentes (veja o próximo parágrafo). Este subconjunto de pontos de dados de entrada é usado para realizar uma regressão ponderada, com pontos mais próximos do valor de saída X dado maior peso. Esta regressão é geralmente de primeira ordem de segunda ordem ou superior é possível, mas requerem maior poder de computação. O valor Y desta regressão ponderada calculada na saída X é usado como o valor de Y dos modelos para este valor de X. A regressão é recalculada em cada valor X de saída para produzir um conjunto completo de valores Y de saída. Respondeu 21 de fevereiro às 21: 08Que são relação e diferença entre séries de tempo e regressão Para modelos e suposições. É correto que os modelos de regressão assumem a independência entre as variáveis ​​de saída para diferentes valores da variável de entrada, enquanto o modelo de série de tempo doesnt Quais são algumas outras diferenças Existem várias abordagens para a análise de séries temporais, mas as duas mais conhecidas são a Regressão e o método Box-Jenkins (1976) ou ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average). Este documento introduz o método de regressão. Eu considero o método de regressão muito superior ao ARIMA por três razões principais que eu não entendo muito bem o que o método de regressão para a série de tempo está no site, e como ele é diferente do método Box-Jenkins ou ARIMA. Eu aprecio se alguém pode dar algumas idéias sobre essas perguntas. Obrigado e considera que eu realmente acho que esta é uma boa pergunta e merece uma resposta. O link fornecido é escrito por um psicólogo que está afirmando que algum home-brew método é uma maneira melhor de fazer análise de séries temporais do que Box-Jenkins. Espero que minha tentativa de resposta encoraje outros, que tenham mais conhecimento sobre séries temporais, a contribuir. De sua introdução, parece que Darlington está defendendo a abordagem de apenas ajustar um modelo de AR por mínimos quadrados. Ou seja, se você quiser ajustar o modelo zt alpha1 z cdots alphak z varepsilont para a série de tempo zt, você pode apenas regredir a série zt na série com lag 1, lag 2, e assim por diante até lag k, usando um Regressão múltipla ordinária. Isso é certamente permitido em R, sua até mesmo uma opção na função ar. Eu testei-o para fora, e ele tende a dar respostas semelhantes ao método padrão para montagem de um modelo de AR em R. Ele também defende a regressão zt em coisas como t ou poderes de t para encontrar tendências. Mais uma vez, isso é absolutamente bom. Lotes dos livros da série de tempo discutem este, por exemplo Shumway-Stoffer e Cowpertwait-Metcalfe. Normalmente, uma análise de séries temporais pode prosseguir nas seguintes linhas: você encontra uma tendência, remova-a e, em seguida, ajuste um modelo aos resíduos. Mas parece que ele também está defendendo over-fitting e, em seguida, usando a redução do erro quadrático médio entre a série equipada e os dados como prova de que seu método é melhor. Por exemplo: Eu sinto correlogramms são agora obsolescentes. Seu objetivo principal era permitir que os trabalhadores adivinhassem quais modelos caberiam melhor aos dados, mas a velocidade dos computadores modernos (pelo menos em regressão, se não na montagem de modelos de séries temporais) permite que um trabalhador simplesmente encaixe vários modelos e veja exatamente como Cada um se encaixa conforme medido pelo erro quadrático médio. A questão da capitalização sobre o acaso não é relevante para esta escolha, uma vez que os dois métodos são igualmente suscetíveis a esse problema. Esta não é uma boa idéia, porque o teste de um modelo é suposto ser o quão bem ele pode prever, não quão bem ele se encaixa os dados existentes. Em seus três exemplos, ele usa o erro raiz ajustado de média quadrática como seu critério para a qualidade do ajuste. É claro que o ajuste exagerado de um modelo vai fazer uma estimativa de erro menor na amostra, de modo que sua afirmação de que seus modelos são melhores porque têm RMSE menor está errada. Em suma, uma vez que ele está usando o critério errado para avaliar o quão bom é um modelo, ele chega a conclusões erradas sobre regressão vs ARIMA. Eu aposto que, se ele tivesse testado a capacidade de previsão dos modelos em vez disso, ARIMA teria saído no topo. Talvez alguém possa experimentá-lo se tiver acesso aos livros que ele menciona aqui. Suplementar: para obter mais informações sobre a regressão idéia, você pode querer verificar mais velhos séries de livros que foram escritos antes ARIMA tornou-se o mais popular. Por exemplo, Kendall, Time-Series. 1973, capítulo 11 tem um capítulo inteiro sobre este método e comparações com ARIMA. Tanto quanto posso dizer, o autor nunca descreveu seu método home-brew em uma publicação revisada por pares e referências para e da literatura estatística parecem mínimas e suas principais publicações sobre temas metodológicos remontam aos anos 70. Estritamente falando, nada disso prova nada, mas sem tempo suficiente ou experiência para avaliar as reivindicações de mim mesmo, eu seria extremamente relutante em usar qualquer um. Ndash Gala Jul 18 13 at 11: 31Qual é a diferença entre uma média móvel simples e uma média móvel exponencial A única diferença entre estes dois tipos de média móvel é a sensibilidade cada um mostra a mudanças nos dados utilizados em seu cálculo. Mais especificamente, a média móvel exponencial (EMA) dá uma maior ponderação a preços recentes do que a média móvel simples (SMA), enquanto a SMA atribui igual ponderação a todos os valores. As duas médias são similares porque são interpretadas da mesma maneira e são usadas geralmente por comerciantes técnicos para alisar para fora flutuações do preço. A SMA é o tipo mais comum de média utilizada pelos analistas técnicos e é calculada dividindo a soma de um conjunto de preços pelo número total de preços encontrados na série. Por exemplo, uma média móvel de sete períodos pode ser calculada adicionando os seguintes sete preços juntos e depois dividindo o resultado por sete (o resultado também é conhecido como média aritmética média). Exemplo Tendo em conta as seguintes séries de preços: 10, 11, 12, 16, 17, 19, 20 O cálculo da SMA seria o seguinte: 10111216171920 105 SMA 105/7 de 7 períodos 15 Uma vez que as EMAs colocam uma ponderação mais elevada em dados recentes do que em Mais velhos, eles são mais reativos às últimas mudanças de preços do que SMAs, o que torna os resultados dos EMAs mais oportunos e explica por que a EMA é a média preferida entre muitos comerciantes. Como você pode ver a partir do gráfico abaixo, os comerciantes com uma perspectiva de curto prazo pode não se preocupam com qual média é utilizada, uma vez que a diferença entre as duas médias é geralmente uma questão de centavos simples. Por outro lado, os comerciantes com uma perspectiva de longo prazo devem dar mais consideração à média que eles usam porque os valores podem variar em alguns dólares, o que é suficiente de uma diferença de preço para provar ser influente nos retornos realizados - especialmente quando você está Negociando uma grande quantidade de estoque. Como com todos os indicadores técnicos. Não há um tipo de média que um comerciante pode usar para garantir o sucesso, mas usando julgamento e erro, você pode, sem dúvida, melhorar o seu nível de conforto com todos os tipos de indicadores e, como resultado, aumentar suas chances de fazer sábias decisões comerciais. Para saber mais sobre médias móveis, consulte Noções básicas sobre médias móveis e princípios básicos de médias móveis ponderadas. Uma classificação de ações negociadas quando um dividendo declarado pertence ao vendedor e não ao comprador. Um estoque será. Uma unidade que é igual a 1 / 100th de 1, e é usada para denotar a mudança em um instrumento financeiro. O ponto de base é comumente. O regulamento do Conselho da Reserva Federal que governa contas de dinheiro do cliente eo montante de crédito que as empresas de corretagem e. Uma política monetária não convencional em que um banco central compra ativos financeiros do setor privado para diminuir os juros. A taxa de juros em que uma instituição depositária empresta fundos mantidos no Federal Reserve para outra instituição depositária.