Moyenne Mobile Centrée Spss

Lors du calcul d'une moyenne mobile courante, placer la moyenne dans la période de temps moyenne a un sens Dans l'exemple précédent, nous avons calculé la moyenne des 3 premières périodes et l'avons placé à côté de la période 3. Nous aurions pu placer la moyenne au milieu de la Intervalle de temps de trois périodes, c'est-à-dire, à côté de période 2. Cela fonctionne bien avec des périodes de temps impaires, mais pas aussi bien pour des périodes de temps même. Alors, où placer la première moyenne mobile lorsque M 4 Techniquement, la moyenne mobile tomberait à t 2,5, 3,5. Pour éviter ce problème, nous lisser les MA en utilisant M 2. Ainsi, nous lisser les valeurs lissées Si nous avons un nombre pair de termes, nous devons lisser les valeurs lissées. Le tableau suivant montre les résultats en utilisant M 4.Nov 26, 2009 Lissage des métodes Merupakan salah satu jenis teknik yang digunakan dalam analyse série chronologique (runtun waktu) untuk memberikan peramalan jangka pendek. Dalam melakukan lissage (penghalusan) données terhadap, nilai masa lalu digunakan untuk mendapatkan nilai yang dihaluskan untuk série chronologique. Nilai yang yiyi dihaluskan ini kemudian diekstrapolasikan untuk meramal nilai masa depan. Tehnik yang kita kenal dalam metode lissage yaitu Moyenne mobile simple dan Lissage exponentiel. Pada halaman ini, saya hanya akan membahas tentang Moyenne mobile simple. Moyenne mobile simple Séries chronologiques de données série de mengandung ketidakteraturan yang akan menyebabkan prediksi yang beragam. Ungué, menghilangkan effeck, yang, tidak, diinginkan dari, ketidak-teraturan ini, metode, simple, mobile, moyen, mengambil, drink, nilai, yang, sedang, diamati, memberikan rataan, menggunakannya, unguk, meme, nilai untuk, periode, waktu, yang, akan, datang. Semakin tinggi jumlah pengamatan yang dilakukan, maka pengaruh metode moyenne mobile akan lebih baik. Meningkatkan jumlah observasi akan menghasilkan nilai peramalan yang lebih baik karena ia cenderung meminimalkan efek-efek pergerakan yang tidak biasa yang muncul pada données. Moyenne mobile Juga mempunyai dua kelemahan yaitu memerlukan données masa lalu dalam jumlah 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 Moyenne dengan logiciel IBM SPSS 23 dapat dilihat pada contoh berikut ini: Berikut kita memiliki data kunjungan ke Bali janv. 2008 hingga Juni 2015 dalam format excel, data diambil dari site web Dinas Pariwisata Provinsi Bali: 1. Langkah pertama adalah memasukkan data ke Dalam feuille de travail SPSS 23 sebagai berikut: Affichage des données. (Bagi yang belum jelas tentang cara données importantes dari excel ke SPSS 23 lihat di étape bahasan ini gtgtgt) 2. Kemudian pada menubar SPSS 23 pilih Transform 8211 Créer des séries chronologiques Seperti Gambar: 3. Setelah itu akan muncul kotak dialogue, pilih Visit dan Klik panah sehingga variabel visite berpindah ke kolom variabel 8211 Nouvelle Variabel di sebelah kanan. 4. Setelah itu pilih pada kotak fonction pilih Moyenne mobile centrée, atau bisa juga Moyenne mobile antérieure. 5. Kemudian isikan span dengan 3, changement dan klik. Span diisi dengan angka 3 artinya mengalami proses 3 kali lissant yang biasa kita kenal juga dengan Moyenne mobile pondérée. Adaptabilité 1 dan 2 kali lissage kita sebut simple moyenne mobile moyenne mobile double. Jangan lupa untuk klik modifier agar var1 visit1 berubah menjadi visi3, kemudian ok. 6. Sortie yang didapat dari metode Moyenne mobile centrée 8211 Moyenne mobile pondérée adalah sebagai berikut: Dari diatas de sortie, dapat diketahui bahwa Kunjungan pada bulan-bulan berikutnya dapat kita lihat dari variable baru yang dihasilkan dari analyse de séries chronologiques metode centré déplacement moyen pondéré moyenne . Demikian juga jika kita memilih moyenne antérieure mobile, keduanya merupakan metode simple moyenne mobile dengan étendue 3, maka hasil peramalannya akan sama (aaaa) Aplikasi Metode Exponentielle Lissage dengan SPSS akan dibahas pada halaman selanjutnya gtgtgt Publié par ariyoso Teori amp Konsep Statistik Konsep Variabel Kualitatif Dan Kuantitatif Tipe Data Statistiques Deskriptif Konsep Parametrik dan Non Parametrik Statistiques Inferensia Penyusunan Hipotesis Teknik Pengukuran Statistiques Teknik Sampling Sebaran Probabilitas Diskret Sebaran Normal Sebaran Binomial Sebaran Poisson Transformasi Données Korelasi Bivariat Pemaparan Données Kualitatif dengan Tabulasi Silang nouvelles IBM SPSS Ver.23Comment calculer une moyenne mobile Dans une variable dans SPSSPASW Statistiques J'utilise SPSS pour Windows. Je voudrais calculer une moyenne mobile avec une portée de 3 pour une variable donnée. Par exemple, je voudrais créer une nouvelle variable qui contient la moyenne des premier, deuxième et troisième cas pour une variable donnée. J'aimerais alors que le cas suivant de la nouvelle variable contienne la moyenne des second, troisième et quatrième cas pour la variable donnée, et ainsi de suite. Comment puis-je le faire Les commandes suivantes devraient vous aider. DATA LIST est utilisé pour créer des données d'échantillon. Les variables, jour et score sont créées. Nous utilisons ensuite la fonction PMA dans la commande CREATE pour calculer la moyenne mobile de la variable, score. Nous avons fixé la portée de la moyenne mobile à 3. Notez que dans la variable résultante, mavg, les premiers cas n (basés sur la valeur de span) manqueront de système. Dans cet exemple, le quatrième cas de la nouvelle variable, mavg, est égal à la moyenne des cas 1, 2 et 3 de la variable, le score et le cinquième cas de la variable, mavg, est égal à la moyenne des cas 2,3, Et 4, et ainsi de suite. Pour plus de détails sur ces calculs de la moyenne mobile, reportez-vous au chapitre CREER, plus précisément, la section Fonction PMA du Guide de référence syntaxique SPSS. DATA LIST jour 1-2 score 4-5. DONNÉES DE BASE 1 98 2 34 3 45 4 67 5 23 6 25 7 89 8 23 9 25 10 23 11 45 12 23 13 34 14 67 15 78 16 45 17 89 18 34 19 45 20 23 DONNEES DE FIN. EXE. CREATE mavg PMA (score, 3). EXE Numéro historique