วิธีการ ในการ เคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย Ppt

1 CHAPTER 4 ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนย้ายและวิธีราบเรียบ (หน้า 107) 3 2 ขึ้นอยู่กับข้อมูลล่าสุดที่มีอยู่ บางครั้งเรียกว่าไม่มีการคาดการณ์การเปลี่ยนแปลง เหมาะสำหรับชุดข้อมูลขนาดเล็กมาก รุ่นที่ง่ายที่สุดคือ: (4.1) รุ่น NAVE 4 3 รูปแบบวิธีการของ Data Time Horizon ประเภทของแบบข้อมูลความต้องการขั้นต่ำ NonseasonalSeasonal Na ve โมเดล ST, T, SSTS1 ค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายSTSTS30ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ STSTS4-20 Double Moving AveragesSTAT2 linear (Double) exponential smoothing (Holt. s) TSTS3 การจัดแจงแบบทวีคูณแบบค่อยเป็นค่อยไป TSTS4 การทำให้เรียบตามฤดูกาลตามฤดูกาล SSTS2 xs การกรองแบบปรับได้ SSTS5 xs การถดถอยแบบง่ายๆ TIC10 การถดถอยหลายรายการ S, SIC10 x V การทรุดตัวแบบคลาสสิค SSTS5 xs แบบจำลองแนวโน้มการชันพิเศษ, LTS10 S-curve fittingTI, LTS10 Gompertz modelsTI, LTS10 Growth curvesTI, LTS10 X การสำรวจสำมะโนประชากร X -12SSTS6 xs ARIMA (Box-Jenkins) ST, T, C, SSTS243 ดัชนีชี้วัด xs LadingCSC24 โมเดลทางเศรษฐมิติ CSC30 การถดถอยพหุแบบหลายช่วงเวลา, SI, LC 6 xs รูปแบบของข้อมูล: ST, stationary T, แนวโน้ม S, ตามฤดูกาล C, cyclical เส้นขอบเวลา: S, ระยะสั้น (น้อยกว่าสามเดือน) I, ระดับกลาง L, ระยะยาวประเภทของแบบ: TS, ชุดเวลา C, สาเหตุ ฤดูกาล: s ความยาวของฤดูกาล ของ Variable: V, ตัวแปรจำนวน 5 4 (หนา 108) ตัวอยางที่ 4.1 (หนา 108) ตารางที่ 4-1 จําหนายเครื่องเลื่อยสําหรับ บริษัท Acme Tool, 2000 2006 การเริ่มทํางาน (ชิ้นสวน): 2000-2005 การทดสอบ: 2006 6 5 เทคนิคนี้สามารถปรับเปลี่ยนได แนวโน้มในการพิจารณา: (4.2) อัตราการเปลี่ยนแปลงอาจเหมาะสมกว่าการเปลี่ยนแปลงที่แน่นอน: 7 6 สมการพยากรณ์ที่เหมาะสมสำหรับข้อมูลรายไตรมาส: (4.4) ข้อมูลรายเดือน: นักวิเคราะห์สามารถรวมการคาดการณ์ตามฤดูกาลและแนวโน้มโดยใช้ 4.5) 10 9 รูปแบบของข้อมูล: ST, stationary T, แนวโน้ม S, ตามฤดูกาล C, cyclical เส้นขอบเวลา: S, ระยะสั้น (น้อยกว่าสามเดือน) I, ระดับกลาง L, ระยะยาวประเภทของแบบ: TS, ชุดเวลา C, สาเหตุ ฤดูกาล: s ความยาวของฤดูกาล ของ Variable: V, ตัวแปรจำนวน รูปแบบวิธีการของข้อมูลเวลาขอบฟ้าประเภทของแบบความต้องการต่ำสุดของข้อมูล NonseasonalSeasonal Nave ModelsST, T, SSTS1 ค่าเฉลี่ยแบบง่าย STSTS30 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ STSTS4-20 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบคู่ STSTS2 การเพิ่มความลื่นไหลแบบเส้นตรง (Double) (Mounts) TSTS3 การเพิ่มความเรียบเป็นรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าแบบทวีคูณ TSTS4 การปรับความเปรียบชันตามฤดูกาลตามฤดูกาล (ฤดูหนาว) SSTS2 xs Adaptive การกรอง SSTS5 xs การถดถอยแบบง่ายๆ TIC10 การถดถอยหลายรายการ C, SIC10 x V การสลายตัวแบบคลาสสิกSTS5 xs แบบจำลองการชันสูตรพลิกศพแบบจำลอง, LTS10 S-curve fittingTI, LTS10 Gompertz modelsTI, LTS10 Growth curvesTI, LTS10 การสำรวจสำมะโนประชากร X-12SSTS6 xs ARIMA (Box-Jenkins) ST, T, C, SSTS243 xs Lading indicatorsCSC24 โมเดลทางเศรษฐมิติ CSC30 การถดถอยพหุคูณแบบหลายช่วงเวลา, SI, LC 6 xs 11 10 ค่าเฉลี่ยง่ายใช้ค่าเฉลี่ยของข้อสังเกตทางประวัติศาสตร์ที่เกี่ยวข้องทั้งหมดเป็นประมาณการในช่วงต่อไป มีการสังเกตการณ์ใหม่: (4.6) (4.7) (หน้า 111) 12 11 ใช้สำหรับชุดที่มีความเสถียรและสภาพแวดล้อมโดยทั่วไปไม่มีการเปลี่ยนแปลง รูปแบบวิธีการของ Data Time Horizon ประเภทของแบบข้อมูลความต้องการขั้นต่ำ NonseasonalSeasonal Simple averagesSTATS30 รูปแบบของข้อมูล: ST, stationary T, แนวโน้ม S, C ตามฤดูกาล เส้นขอบเวลา: S, ระยะสั้น (น้อยกว่าสามเดือน) I, ระดับกลาง L, ระยะยาวประเภทของแบบ: TS, ชุดเวลา C, สาเหตุ ฤดูกาล: s ความยาวของฤดูกาล ของ Variable: V, ตัวแปรจำนวน 13 12 ตัวอย่าง 4.2 การซื้อในสัปดาห์ที่ผ่านมาการซื้อ tPurchasesWeek 12751130221310 22911228722299 33071329023285 42811431124250 52951527725260 62681624526245 72521728227271 82791827728282 92641929829302 102882030330285 ตารางที่ 4-2 การซื้อน้ำมันสำหรับผู้มีอำนาจในการขนส่ง Spokane สำหรับตัวอย่าง 4.2 14 13 กราฟของแผนภูมิเวลาข้อมูลดูเหมือนจะหยุดนิ่ง รูปที่ 4-3 พล็อตซีรีส์อนุกรมของการซื้อน้ำมันเบนซินรายสัปดาห์สำหรับผู้มีอำนาจในการขนส่งของ Spokane 16 15 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของลำดับ k คือค่าเฉลี่ยของข้อสังเกตล่าสุด k วิธีนี้ไม่สามารถจัดการแนวโน้มหรือฤดูกาลได้ดีแม้ว่าจะทำได้ดีกว่าวิธีเฉลี่ยทั่วไปก็ตาม รูปแบบวิธีการของข้อมูลเวลาขอบฟ้าประเภทของแบบข้อมูลความต้องการขั้นต่ำ NonseasonalSeasonal Moving averagesSTART4-20 K จำนวนคำในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (4.8) รูปแบบของข้อมูล: ST, stationary T, แนวโน้ม S, C ตามฤดูกาล, วัฏจักร เส้นขอบเวลา: S, ระยะสั้น (น้อยกว่าสามเดือน) I, ระดับกลาง L, ระยะยาวประเภทของแบบ: TS, ชุดเวลา C, สาเหตุ ฤดูกาล: s ความยาวของฤดูกาล ของ Variable: V, ตัวแปรจำนวน 17 16 ตัวอย่าง 4.3 (last data) สัปดาห์ tPurchasesWeek tPurchasesWeek tPurchases 12751130221310 22911228722299 33071329023285 42811431124250 52951527725260 62681624526245 72521728227271 82791827728282 92641929829302 102882030330285 18 17 การคำนวณโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ห้าสัปดาห์ (หน้า 114, 115) หน้า: 159-161 Minitab สามารถใช้งานได้ (ดูที่ Minitab Applications สำหรับคำแนะนำหน้า: 159-161) 19 18 ผลลัพธ์ WeekPurchases AVER1 RESI1 1275 2291 3307 4281 5295 289.8 6268 288.4 -21.8 7252 280.6 -36.4 8279 275.0 -1.6 9264 271.6 -11.0 10288 270.2 16.4 11302 277.0 31.8 12287 284.0 10.0 13290 286.2 6.0 14311 295.6 24.8 15277 293.4 -18.6 16245 282.0 -48.4 17282 281.0 0.0 18277 278.4 -4.0 19298 275.8 19.6 20303 281.0 27.2 21310 294.0 29.0 22299 297.4 5.0 23285 299.0 -12.4 24250 289.4 -49.0 25260 280.8 -29.4 26245 267.8 -35.8 27271 262.2 3.2 28282 261.6 19.8 29302 272.0 40.4 30285 277.0 13.0 289.8 288.4 280.6 275.0 271.6 270.2 277.0 284.0 286.2 295.6 293.4 282.0 281.0 278.4 275.8 2 81.0 294.0 297.4 299.0 289.4 280.8 267.8 262.2 261.6 272.0 20 19 ผลลัพธ์ Minitab หมายเหตุ: (MSE เรียกว่า MSD ในการส่งออก Minitab) รูปที่ 4 - 4 (หน้า 115) คำแนะนำ Minitab เวลามาตรฐานของเวลาการย้ายโดยเฉลี่ยซีรีส์การย้ายค่าเฉลี่ยชื่อเรื่อง 19 ผลลัพธ์ Minitab หมายเหตุ: (MSE) MSE เรียกว่า MSD บนเอาท์พุท Minitab) รูปที่ 4 - 4 (Page 115) คำแนะนำ Minitab สถิติเวลาชุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 21 20 ชุดเป็นงานที่ไม่ใช่แบบสุ่ม: ลองใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 9 สัปดาห์จะดีกว่าเนื่องจากการย้ายที่มีขนาดใหญ่ ค่าเฉลี่ยไม่ค่อยให้ความสนใจกับความผันผวนของข้อมูลขนาดใหญ่ในชุดข้อมูล 30 29 289.8-21.8 288.4-36.4 280.6-1.6 275.0-11.0 271.616.4 270.231.8 277.010.0 284.06.0 286.224.8 295.6-18.6 293.4-48.4 282.00 0 281.0-4.0 278.419.6 275.827.2 281.029.0 294.05.0 297.4-12.4 299.0-49.0 289.4-29.4 280.8-35.8 267.83.2 262.219.8 261.640.4 272.013.0 33 32 2.1 วิธีการเรียบง่าย (เดี่ยว) แบบเอ็มโพเทนเชียล รูปแบบของข้อมูลเวลาขอบฟ้าประเภทของแบบข้อมูลความต้องการขั้นต่ำ NonseasonalSeasonal Single Expone ntial smoothing STSTS2 ขึ้นอยู่กับค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ย (การทำให้ราบเรียบ) ของซีรีส์ในลักษณะที่ลดลงเรื่อย ๆ โดยให้น้ำหนักมากขึ้นในการสังเกตล่าสุด การคาดการณ์ใหม่ x (new observation) (1) x (old forecast) smoothing constant (0 34 33 เปรียบเทียบ Smoothing Constants ช่วงเวลา 0.1 0.6 CalculationsWeightCalculationsWeight t0.1 0.6 t-10.1 x 0.90.090.6 x 0.40.24 t-2 0.1 x 0.9 x 0.9 0.0810.6 x 0.4 x 0.40.096 t-3 0.1 x 0.9 x 0.9 x 0.9 0.0730.6 x 0.4 x 0.40.038 t-4 0.1 x 0.9 x 0.9 x 0.9 x 0.9 0.0660.6 x 0.4 x 0.4 x 0.40.015 All other0.590.011 Totals1.0 35 34 การเริ่มต้นอัลกอริทึมต้องตั้งค่าเริ่มต้นสำหรับชุดเรียบแบบเก่า: เพื่อตั้งค่าประมาณแรกให้สังเกตครั้งแรกอีกวิธีหนึ่ง: ใช้ค่าเฉลี่ย 5 หรือ 6 ครั้งแรก ข้อสังเกต 36 35 2000 1500 2350 3250 4400 2001 5450 6350 7200 8300 2002 9350 10200 11150 12400 2003 13550 14350 15250 16550 2004 17550 18400 19350 20600 2005 21750 22500 23400 24650 2006 25 850 ปีไตรมาสยอดขายจริงของ บริษัท สำหรับปี 2000 ถึง 2006 แสดงไว้ในตารางข้อมูลสำหรับไตรมาสแรกของปี 2549 จะใช้เป็นส่วนทดสอบเพื่อช่วยในการตัดสินใจ ne ค่าที่ดีที่สุดของทั้งสองพิจารณา ตัวอย่าง 4.5 37 36 ผล 2000 1 500 2 350 3 250 4 400 ปี (0.1) 500.000 1) 0.000 500.000 -150.000 485.000 2) -235.000 3) 461.500 4) -61.500 1) ค่าเริ่มต้นสำหรับการสังเกตการณ์ชุดแรกอย่างราบรื่น 500 2 ) 250-485 -235 3) 4) 0.1 (250) 0.9 (485) 461.5 38 37 ผลลัพธ์ 500.000 1) 0.000 500.000 -150.000 485.000 2) -235.000 3) 461.500 4) -61.500 455.350 -5.350 454.815 -104.815 444.334 -244.334 419,900 -119,900 407,910 -57,910 402,119 -202,119 381,907 -231,907 358,716 41,284 362,845 187,155 381,560 -31,560 378,404 -128,404 365,564 184,436 384,007 165,993 400,607 -0,607 400,546 -50,546 395,491 204,509 415,942 334,058 449,348 50,652 454,413 -54,413 448,972 201,028 469,075 5) 500,000 0,000 500,000 - 150,000 410,000 -160,000 314,000 86,000 365,600 84,400 416,240 -66,240 376,496 -176,496 270,598 29,402 288,239 61,761 325,296 -125,296 250,118 -100,118 190,047 209,953 316,019 233,981 456,408 -106,408 392,563 -142,563 307,025 242,975 452,810 97,190 511,124 -111,124 444,450 -94,450 387,780 2 12.220 515.112 234.888 656.045 -156.045 562.418 -162.418 464.967 185.033 575.987 5) ป (0.6) (0.1) 5) การคํานวณสําหรับไตรมาสที่หนึ่งของป2550 2000 1500 2350 3250 4400 2001 5450 6350 7200 8300 2002 9350 10200 11150 12400 2003 13550 14350 15250 16550 2004 17550 18400 19350 20600 2005 21750 22500 23400 24650 2006 25 850 42 41 การเพิ่มประสิทธิภาพ MAPE 32.2 MAD 117.5 MSD 19447.0 การเปรียบเทียบ 0.6 MAPE 36.5 MAD 134.5 MSD 22248.4 0.1 MAPE 38.9 MAD 127.0 MSD 24261.7 ค่าเริ่มต้นที่ราบรื่นค่าสังเกตแรกค่า Smoothed เริ่มต้นค่าเฉลี่ย หกข้อสังเกตแรก 0.1 MAPE 32.1 MAD 115.5 MSD 21,091.2 0.6 MAPE 36.7 MAD 137.1 MSD 22,152.8 น้ำหนักจะถูกเลือกกระทำหรือโดยการลดข้อผิดพลาดเช่น MSE 43 42 autocorrelations เหลือขนาดใหญ่ที่ล่าช้า 2 และ 4: การเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาลในข้อมูลคือ ไม่คิดโดยวิธีการอธิบายแบบง่าย ค่าที่มากของ LBQ (33.86): series ไม่ใช่แบบสุ่ม แบบ 44 43 วิธีการข้อมูลเวลาที่ฮอไรซอนประเภทรุ่นที่ต้องการข้อมูลที่น้อยที่สุด NonseasonalSeasonal เชิงเส้น (Double) เรียบชี้แจง (ฮอลต์) TSTS3 Exponential Smoothing ปรับเทรนด์: (วิธีฮอลต์) วิธีการสองพารามิเตอร์โฮลท์ s เรียบระดับและความลาดชัน (แนวโน้ม) โดยใช้ ค่าคงที่ต่างกัน Double Exponential Smoothing 45 44 สมการที่ใช้: 1. ประมาณการระดับปัจจุบัน: 2. การคาดการณ์แนวโน้ม: 3. พยากรณ์ p ช่วงเวลาในอนาคต L t ค่าใหม่เรียบ คงที่สำหรับข้อมูล คงที่สำหรับการประมาณการแนวโน้ม Y t คาจริงของชุดในชวง t T t แนวโน้มการประมาณการ p ที่จะคาดการณ์ในอนาคต การคาดการณ์สำหรับระยะเวลา p ในอนาคต 0 และ 1 46 45 การเริ่มต้นอัลกอริทึมสามารถเลือกน้ำหนักได้เช่นเดียวกับวิธีการเรียบแบบเลขแจงเดียว สามารถพัฒนาตารางค่าต่างๆจากนั้นเลือกกลุ่มที่มีค่า MSE ต่ำสุด เพื่อเริ่มต้นขั้นตอนวิธีการ: วิธีหนึ่งคือการกำหนดค่าประมาณแรกเท่ากับการสังเกตแรกคาดว่าแนวโน้มจะเท่ากับศูนย์ วิธีที่สองคือการใช้ค่าเฉลี่ยของการสังเกตการณ์หกครั้งแรกเทรนด์คือความชันของเส้นพอดีกับข้อสังเกตเหล่านี้ Minitab พัฒนาสมการถดถอยและใช้ค่าคงที่จากสมการเป็นค่าประมาณเบื้องต้นสำหรับระดับและแนวโน้ม 47 46 ตัวอย่าง 4.9 ตัวอย่าง 4.9 (ข้อมูลล่าสุด) 2000 1500 2350 3250 4400 2001 5450 6350 7200 8300 2002 9350 10200 11150 12400 2003 13550 14350 15250 16550 2004 17550 18400 19350 20600 2005 21750 22500 23400 24650 2006 25 850 ปี Quarters แบบ 50 49 วิธีการ ข้อมูลในเวลาฮอไรซอนประเภทรุ่น Minimal ต้องการข้อมูล NonseasonalSeasonal เรียบชี้แจงฤดูกาล (ฤดูหนาว) SSTS2 xs Exponential Smoothing ปรับเทรนด์และการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาล: ฤดูหนาววิธี 51 50 2. ประมาณการแนวโน้ม 3. ประมาณการฤดูกาล 1. ชี้แจงชุดเรียบ: 4. พยากรณ์ความเป็นไปได้ในอนาคต: สมการที่ใช้ L t ค่าใหม่เรียบ เรียบสม่ำเสมอสำหรับระดับ Y t การสังเกตที่เกิดขึ้นจริงในระยะเวลา t คาคงที่ที่ราบรื่นสําหรับคา T t แนวโน้มการประมาณการ ทำให้เรียบตามฤดูกาล S ประมาณการตามฤดูกาล p ที่จะคาดการณ์ในอนาคต ความยาวของฤดูกาล การคาดการณ์สำหรับระยะเวลา p ในอนาคต 52 51 การเลือกเครื่องชั่งน้ำหนักและสามารถเลือกได้ตามความสนใจหรือลดข้อผิดพลาดเช่น MSE วิธีการทั่วไป: อัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพแบบไม่เชิงเส้นเพื่อหาค่าคงที่ที่เหมาะสม 53 52 การเริ่มต้นวิธีการหนึ่งขั้นตอนคือการกำหนดค่าประมาณแรกเท่ากับการสังเกตแรกคาดว่าแนวโน้มนี้จะเท่ากับศูนย์และกำหนดดัชนีตามฤดูกาลเป็น 1 วิธีที่สองคือการใช้ค่าเฉลี่ยของฤดูกาลแรกหรือ s สังเกตแนวโน้มมีความลาดชันของสายพอดีกับข้อสังเกตเหล่านี้และดัชนีตามฤดูกาลคือ: 54 53 Minitab พัฒนาสมการถดถอยและใช้ค่าคงที่จากสมการเป็นประมาณการเบื้องต้นสำหรับระดับและแนวโน้ม ส่วนประกอบตามฤดูกาลได้จากการถดถอยตัวแปรหลอกโดยใช้ข้อมูลที่ถูก detrended 55 54 (ข้อมูลล่าสุด) ตัวอย่าง 4.10 (ข้อมูลล่าสุด) 2000 1500 2350 3250 4400 2001 5450 6350 7200 8300 2002 9350 10200 11150 12400 2003 13550 14350 15250 16550 2004 17550 18400 19350 20600 2005 21750 22500 23400 24650 2006 25 850 26 600 27 450 28 700 ปี 56 56 คำแนะนำของ Minitab STAT TIME SERIES WINTERS METHOD ดีกว่ารุ่นอื่น ๆ 2 แบบในแง่ของการลด MSE วิธีฤดูหนาวแบบฤดูหนาว titleMetter กว่า 2 รูปแบบอื่น ๆ ในแง่ของการลด MSE. 57 56 Autocorrelation Functions for the Residuals ไม่มีค่าสัมประสิทธิ์ใดที่มีขนาดใหญ่กว่าศูนย์อย่างมีนัยสำคัญและค่าเล็กน้อยของ LBQ (5.01) แสดงให้เห็นว่าชุดข้อมูลเป็น random. Slideshare ใช้ คุกกี้เพื่อปรับปรุงฟังก์ชันการทำงานและประสิทธิภาพและเพื่อให้การโฆษณาที่เกี่ยวข้องแก่คุณ หากคุณเรียกดูไซต์ต่อไปคุณยอมรับการใช้คุกกี้ในเว็บไซต์นี้ ดูข้อตกลงสำหรับผู้ใช้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา Slideshare ใช้คุกกี้เพื่อปรับปรุงฟังก์ชันและประสิทธิภาพและเพื่อให้การโฆษณาที่เกี่ยวข้องแก่คุณ หากคุณเรียกดูไซต์ต่อไปคุณยอมรับการใช้คุกกี้ในเว็บไซต์นี้ ดูนโยบายความเป็นส่วนตัวและข้อตกลงสำหรับผู้ใช้เพื่อดูรายละเอียดเพิ่มเติม สำรวจหัวข้อที่คุณโปรดปรานทั้งหมดในแอปพลิเคชัน SlideShare รับแอปพลิเคชัน SlideShare เพื่อบันทึกไว้ในภายหลังแม้ออฟไลน์ดำเนินการต่อไปยังไซต์บนอุปกรณ์เคลื่อนที่อัปโหลดลงทะเบียนเข้าสู่ระบบสมัครสมาชิกแตะสองครั้งเพื่อย่อวิธีย้ายโดยเฉลี่ยแบ่งปันแบ่งปันนี้ SlideShare Corporation LinkedIn 2017Moving Approaches. svg - Moving AVERAGES Moving . ตัวอย่างนี้มีส่วนเบลอโดยเจตนา ลงชื่อสมัครใช้เพื่อดูเวอร์ชันเต็ม การย้ายค่าเฉลี่ยอยู่ในอันดับหนึ่งในเทคนิคที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการทำ preprocessing ของชุดข้อมูลเวลา 61602 Dilakukan dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan, selanjutnya dicari rata-ratanya. Dengan menggunakan rata-rata tersebut sebagai ramalan ไม่ได้ใช้งาน periode berikutnya. ลักษณะของข้อมูล 61607 รูปแบบข้อมูล: เครื่องเขียน 61607 ขอบฟ้าเวลา: ระยะสั้น 61607 ประเภทของแบบจำลอง: แบบเวลา 61607 ความต้องการข้อมูลขั้นต่ำ: 4-30 ข้อมูลตัวอย่างนี้มีส่วนเบลอโดยเจตนา ลงชื่อสมัครใช้เพื่อดูเวอร์ชันเต็ม วิธีการ 61602 ค่าเฉลี่ยง่าย 61602 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เดี่ยว 61602 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองครั้งค่าเฉลี่ยโดยประมาณ 61602 ได้จากการวัดค่าเฉลี่ยสำหรับค่าที่เกี่ยวข้องทั้งหมดแล้วใช้ค่าเฉลี่ยในการพยากรณ์ช่วงต่อไป 61602 บวกมม. t 61523 A t n 61591 บวกดŒวยการใชŒงาน 61591 ถึงตŒนจริง 61591 n Jumlah data dalam moving average ภาพยนตรนี้มีการเบลอบางสวน ลงชื่อสมัครใช้เพื่อดูเวอร์ชันเต็ม ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนย้ายเดี่ยว 61602 ได้จากการ fnding ค่าเฉลี่ยสำหรับค่าที่ตั้งไว้เฉพาะที่กำหนดไว้แล้วใช้ค่าพยากรณ์ในช่วงต่อไป นี่คือจุดสิ้นสุดของการแสดงตัวอย่าง ลงชื่อสมัครใช้เพื่อเข้าถึงเอกสารส่วนที่เหลือ เอกสารนี้ได้รับการอัปโหลดไปที่ 10092016 สำหรับหลักสูตร ECONOMICS 0413112330 ที่ Airlangga University คลิกเพื่อแก้ไขรายละเอียดเอกสารการแชร์ไซต์ใช้คุกกี้เพื่อปรับปรุงฟังก์ชันและประสิทธิภาพและเพื่อให้การโฆษณาที่เกี่ยวข้องแก่คุณ หากคุณเรียกดูไซต์ต่อไปคุณยอมรับการใช้คุกกี้ในเว็บไซต์นี้ ดูข้อตกลงสำหรับผู้ใช้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา Slideshare ใช้คุกกี้เพื่อปรับปรุงฟังก์ชันและประสิทธิภาพและเพื่อให้การโฆษณาที่เกี่ยวข้องแก่คุณ หากคุณเรียกดูไซต์ต่อไปคุณยอมรับการใช้คุกกี้ในเว็บไซต์นี้ ดูนโยบายความเป็นส่วนตัวและข้อตกลงสำหรับผู้ใช้เพื่อดูรายละเอียดเพิ่มเติม สำรวจหัวข้อที่คุณโปรดปรานทั้งหมดในแอปพลิเคชัน SlideShare รับแอปพลิเคชัน SlideShare เพื่อบันทึกในภายหลังแม้ออฟไลน์ดำเนินการต่อไปยังไซต์บนมือถืออัปโหลดลงทะเบียนเข้าสู่ระบบสมัครสมาชิกแตะสองครั้งเพื่อย่อวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ppt แบ่งปันเอกสารนี้ SlideShare LinkedIn Corporation 2017