1 4 Simple Moving Averages Answers

Budidaya Honor Serve. Algoritma Keuangan.1-1 Organisasi Bisnis 1-2 Data Pasar Saham 1-3 Grafik Data Pasar Saham 1-4 Rata-rata Bergerak Sederhana 1-5 Stock Market Ticker 1-6 Transaksi Saham 1-7 Biaya Transaksi Saham 1- 8 Stock Splits 1-9 Dividen Penghasilan. Candlestick chart Pecahan, desimal, dan persen Persamaan linear Persamaan literal Rata-rata rata-rata aritmatika Persen meningkat dan menurun Rasio dan proporsional Baca, interpretasikan, dan buat grafik batang dan garis Rata-rata bergerak sederhana Spreadsheet dan formula.2- 1 Menginterpretasikan Scatterplots 2-2 Regresi Linier 2-3 Permintaan dan Permintaan 2-4 Biaya Tetap dan Variabel 2-5 Grafik Fungsi Beban dan Pendapatan 2-6 Analisis Breakeven 2-7 Persamaan Laba 2-8 Pemodelan secara matematis sebuah bisnis. Fungsi hubungan - domain dan range Persamaan linier kemiringan-intersep bentuk Regresi linier Sudut dan sumbu simetris Rumus kuadrat Scatterplots dan korelasi Spreadsheets dan formula Sifat ketergantungan transitif.3-1 Chec Raja Akun 3-2 Rekonsiliasi Pernyataan Bank 3-3 Rekening Tabungan 3-4 Jelajahi Senyawa Senyawa 3-5 Formula Bunga Senyawa 3-6 Senyawa Kontinyu 3-7 Nilai Investasi Masa Depan 3-8 Nilai Investasi Sekarang. Fungsi Eksperimental Basis eksponensial E Pertumbuhan eksponensial dan pembusukan Rumus Persamaan dan ketidaksetaraan linier Batasan Orde operasi Pola pikir rekursif dan berulang, pertumbuhan, penurunan, minat majemuk.4-1 Pengantar Kredit Konsumsi 4-2 Pinjaman 4-3 Perhitungan Pinjaman dan Regresi 4-4 Kartu Kredit 4-5 Pernyataan Kartu Kredit 4-6 Rata-rata Saldo Harian. Regresi polos Pertumbuhan dan tundaan eksponensial Persamaan dan ketidaksetaraan linier Regresi linier Ukuran tendensi sentral Logaritma alami, basis e Percents Regresi kuadrat Spreadsheet dan formula.5-1 Iklan Baris 5-2 Buy Atau Jual Mobil 5-3 Distribusi Frekuensi Grafik 5-4 Asuransi Mobil 5-5 Penyusutan Linear Automobile 5-6 Penyusutan Historis dan Eksponensial 5-7 Mengemudi Data 5-8 Dri Ving Data Keselamatan 5-9 Data Investigasi Kecelakaan. Lingkaran radius, diameter, akord Jarak Rumus Pertumbuhan eksponensial dan pembusukan Persamaan dan ketidaksetaraan linier Fungsi linier dan eksponensial Ukuran tendensi sentral Metrik Sistem Logaritma alami Persepsi dan Proporsi Fungsi Piecewise Rentang Baca dan tafsirkan tabel frekuensi data , Plot batang dan daun, petak kotak Kuartil Persamaan garis lurus depresiasi Kemiringan, kemiringan mencegat bentuk Persamaan akar kuadrat Spreadsheet dan formula Sistem persamaan linier dan ketidaksetaraan dalam dua variabel.6-1 Carilah Pekerjaan 6-2 Periode Pembayaran dan Per Jam Harga 6-3 Komisi, Royalti, dan Piecework Membayar 6-4 Imbalan Kerja 6-5 Jaminan Sosial dan Medicare. Cusps Fungsi Piecewise Fungsi eksponensial Grafik Fungsi linear Ungkapan harfiah Ukuran tendensi sentral Diskon Persen Lembar kerja dan formula.7-1 Tabel Pajak, Lembar kerja, dan Jadwal 7-2 Pemodelan Jadwal Perpajakan 7-3 Laporan Laba Rugi 7-4 Bentuk 1040EZ dan 10 40A 7-5 Form 1040 dan Jadwal A dan B. Cusps Domains Persamaan dan ketidaksetaraan linear Ungkapan harfiah Persen Fungsi Piecewise.8-1 Temukan Tempat untuk Tinggal 8-2 Baca Denah Lantai 8-3 Proses Permohonan KPR 8-4 Beli sebuah Rumah 8-5 Persewaan, Kondominium, dan Koperasi. Area dan faktor skala Wilayah daerah tidak beraturan Grafik batang Regresi eksponensial Fungsi bilangan bulat terbesar Simbol literal Metode Monte Carlo Probabilitas Persamaan rasional dan eksponensial Gambar skala Scatterplots dan regresi linier Spreadsheet dan formula Sistem persamaan linier dan Ketidaksetaraan dalam dua variabel.9-1 Pendapatan Pensiun dari Tabungan 9-2 Manfaat Jaminan Sosial 9-3 Pensiun 9-4 Asuransi Jiwa. Collect, organize, dan interpretasikan data Domain Nilai yang diharapkan Persamaan eksponensial Fungsi integer terbesar Histogram Ketidaksetaraan Ungkapan harfiah Ukuran dari pusat Kecenderungan Persen meningkat Probabilitas Persamaan rasional Spreadsheets dan formula Bentuk melengkung mencegat.10-1 Utility Ex Persses 10-2 Utilitas Elektronik 10-3 Memetakan Anggaran 10-4 Arus Kas dan Penganggaran. Sektor lingkaran, sudut tengah Cusp Fraksi Domain, desimal, dan rasio Fungsi bilangan bulat Terbesar Persamaan dan ketidaksetaraan linear Ungkapan harfiah Matriks Fungsi Piecewise Proporsi Persamaan rasional dan eksponensial Membaca dan menginterpretasikan grafik garis data, grafik batang, grafik lingkaran Fungsi linier lereng dan grafik Spreadsheet dan formula Sistem persamaan Volume. I pada dasarnya memiliki nilai array seperti ini. Array di atas disederhanakan, saya mengumpulkan 1 nilai per milidetik dalam Kode nyata dan saya perlu mengolah output pada algoritma yang saya tulis untuk menemukan puncak terdekat sebelum sebuah titik dalam waktu Logika saya gagal karena dalam contoh saya di atas, 0 36 adalah puncak sebenarnya, tapi algoritme saya akan melihat ke belakang dan melihat yang sangat Nomor terakhir 0 25 sebagai puncak, karena ada penurunan ke 0 24 sebelum itu. Tujuannya adalah untuk mengambil nilai-nilai ini dan menerapkan algoritma kepada mereka yang akan memperlancar mereka sedikit Sehingga saya memiliki lebih banyak nilai linier yaitu saya ingin hasil saya melengkung, tidak bergerigi. Saya telah diberitahu untuk menerapkan filter rata-rata bergerak eksponensial untuk nilai-nilai saya Bagaimana saya melakukan ini? Sangat sulit bagi saya untuk membaca persamaan matematika, Saya jauh lebih baik dengan kode. Bagaimana cara memproses nilai dalam array saya, menerapkan perhitungan rata-rata bergerak eksponensial bahkan sampai mereka keluar. Ikuti 8 Februari 12 di 20 27. Untuk menghitung rata-rata bergerak eksponensial, Anda perlu menyimpan beberapa keadaan dan Anda Memerlukan parameter tuning Ini memerlukan kelas kecil dengan asumsi Anda menggunakan Java 5 atau yang lebih baru. Mengkonfirmasi dengan parameter peluruhan yang Anda inginkan mungkin melakukan tuning harus antara 0 dan 1 dan kemudian gunakan rata-rata untuk disaring. Saat membaca halaman pada beberapa kekambuhan mathmatical , Semua Anda benar-benar perlu tahu ketika mengubahnya menjadi kode adalah bahwa matematikawan suka menulis indeks menjadi array dan urutan dengan subskrip Mereka memiliki beberapa notasi lainnya juga, yang tidak membantu Namun, EMA cukup sederhana karena Anda hanya perlu Ingat satu Nilai lama tidak ada susunan negara yang rumit yang diperlukan. Dijawab pada 8 Februari 12 di 20 42. TKKocheran Cukup banyak Tidak baik bila semuanya bisa sederhana Jika dimulai dengan urutan baru, dapatkan rata-rata baru Perhatikan bahwa beberapa istilah pertama dalam urutan rata-rata akan Melompat sedikit karena efek batas, tapi Anda juga bisa mendapatkan rata-rata bergerak lainnya. Namun, keuntungan yang bagus adalah Anda dapat membungkus logika rata-rata bergerak ke rata-rata dan bereksperimen tanpa mengganggu sisa program Anda terlalu banyak. Donal Fellows 9 Feb 12 pada 0 06.Saya mengalami kesulitan untuk memahami pertanyaan Anda, tapi saya akan mencoba untuk menjawab pula.1 Jika algoritme Anda menemukan 0 25 bukan 0 36, maka salah Salah karena mengasumsikan peningkatan atau penurunan monotonik. Itu selalu naik atau selalu turun Kecuali Anda rata-rata SEMUA data Anda, poin data Anda --- seperti yang Anda sampaikan - tidak linier Jika Anda benar-benar ingin menemukan nilai maksimum antara dua titik dalam waktu, maka irasikan array Anda Dari tmin ke tmax dan fi Nd max dari subarray itu.2 Sekarang, konsep moving averages sangat sederhana, bayangkan bahwa saya memiliki daftar berikut ini 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 Saya dapat memperlancarnya dengan mengambil rata-rata dua Angka 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 Perhatikan bahwa angka pertama adalah rata-rata 1 5 dan 1 4 detik dan angka pertama daftar kedua yang kedua adalah rata-rata 1 4 dan 1 5 daftar ketiga dan kedua yang ketiga Daftar baru rata-rata 1 5 dan 1 4 keempat dan ketiga, dan seterusnya saya bisa membuatnya berjangka waktu tiga atau empat, atau n Perhatikan bagaimana datanya jauh lebih mulus Cara yang baik untuk melihat rata-rata bergerak di tempat kerja adalah pergi ke Google Keuangan, pilih saham mencoba Tesla Motors cukup mudah menguap TSLA dan klik pada teknikal di bagian bawah grafik Select Moving Average dengan periode tertentu, dan moving average eksponensial untuk membandingkan perbedaan mereka. Estimasi moving average hanyalah elaborasi lain dari ini, tapi bobot Data yang lebih tua kurang dari data baru ini adalah cara untuk bias menghaluskan ke arah belakang. Silahkan baca Entri Wikipedia. Jadi, ini lebih merupakan komentar daripada sebuah jawaban, tapi kotak komentar kecil itu hanya untuk keberuntungan kecil. Jika Anda mengalami masalah dengan matematika, Anda bisa pergi dengan rata-rata bergerak sederhana daripada eksponensial Jadi hasilnya Anda akan mendapatkan istilah x terakhir yang dibagi dengan x Pseudocode yang tidak teruji. Perhatikan bahwa Anda perlu menangani bagian awal dan akhir data karena dengan jelas Anda tidak dapat menilai rata-rata 5 hal terakhir saat berada di data 2 Anda. Juga, di sana Adalah cara yang lebih efisien untuk menghitung jumlah penjumlahan rata-rata bergerak ini - yang terbaru terlama, tapi ini untuk mendapatkan konsep tentang apa yang terjadi di seluruh kota. Terjawab 8 Februari 12 di 20 41. dari Tes sebelumnya. Catatan Jawaban yang benar diikuti oleh kode i - j merujuk pada bagian teks mana yang pertanyaannya dirancang untuk diatasi.1 Faktor-faktor apa yang ada dalam lima teknik penghalusan data yang disajikan di Bab Tiga memiliki kesamaan. Mereka semua hanya menggunakan observasi data terdahulu. B Mereka semua gagal meramalkan Pembalikan siklus di data. C Mereka semua sm Ada noise jangka pendek dengan data rata-rata. D Mereka semua perkiraan produk berkorelasi sama. Semua di atas benar.2 Rata-rata bergerak terpusat 3 titik dari variabel deret waktu Xt diberikan oleh Xt-1 Xt -2 Xt-3 3.B Xt Xt-1 Xt-1 3.C Xt 1 Xt Xt-1 3.D Tidak satu pun dari yang disebutkan di atas benar.3 Perataan rata-rata bergerak dapat menyebabkan kesimpulan yang menyesatkan saat diterapkan pada A. alat tulis Data. B peramalan tren pembalikan di pasar saham. C set data kecil dan terbatas. Data besar dan banyak sets. E Tidak satupun dari hal di atas adalah benar.4 Manakah dari berikut ini yang tidak benar mengenai pemilihan ukuran yang tepat dari konstanta pemulusan A dalam model pemulusan eksponensial sederhana. Pilih nilai mendekati nol jika rangkaian memiliki variasi acak yang banyak. B Pilih nilai yang mendekati satu jika Anda menginginkan perkiraan nilai bergantung sangat pada perubahan terkini pada nilai sebenarnya. C Pilih Nilai yang meminimalkan RMSE. D Pilih nilai yang memaksimalkan kesalahan kuadrat-ku. E Semua hal di atas benar.5 sm Oothing konstan dari model pemulusan eksponensial sederhana. Harus memiliki nilai yang mendekati satu jika data dasarnya relatif tidak menentu. B harus memiliki nilai mendekati nol jika data dasarnya relatif mulus. Mendekati nol, semakin besar. Revisi dalam ramalan saat ini mengingat perkiraan kesalahan saat ini. Mendekat lebih mendekati satu, semakin besar revisi dalam perkiraan saat ini karena perkiraan kesalahan saat ini.6 Prosedur kuadrat terkecil meminimalkan jumlah tersebut. Jumlah residu. B persegi dari Kesalahan maksimum. C jumlah kesalahan absolut. Dumlah residu kuadrat. E Tidak satu pun dari hal di atas yang benar.7 Sebuah residu adalah. Perbedaan antara mean Y tergantung pada X dan mean tidak bersyarat. Perbedaan antara mean Dari Y dan nilai aktualnya. Perbedaan antara prediksi regresi Y dan nilai sebenarnya. Perbedaan antara jumlah kesalahan kuadrat sebelum dan sesudah X digunakan untuk memprediksi YE Tidak satu pun dari hal di atas yang benar.8 Gangguan model regresi Untuk Kesalahan rekurstitusi. Diasumsikan mengikuti distribusi probabilitas normal. B diasumsikan independen dari waktu ke waktu. C diasumsikan rata-rata sampai zero. D dapat diperkirakan oleh residu OLS. E Semua hal di atas benar.9 Indeks musiman dari Penjualan untuk Black Lab Ski Resort adalah untuk 1 Januari 20 dan Desember 80 Jika penjualan Desember untuk tahun 1998 adalah 5.000, perkiraan penjualan yang wajar untuk bulan Januari 1999. Tidak ada yang di atas benar.10 Manakah dari teknik berikut yang tidak digunakan Untuk memecahkan masalah autokorelasi. Model autoregresif. B Memperbaiki spesifikasi model. Memindahkan rata-rata smoothing. D Pertama membedakan data. E Regresi menggunakan perubahan persentase.11 Manakah dari berikut ini yang bukan konsekuensi dari korelasi serial. OLS Perkiraan kemiringan sekarang tidak bias. B Rentang prediksi OLS bias. R-kuadrat kurang dari perkiraan 5.D Point tidak bias. Tidak ada yang di atas yang benar.12 Autokorelasi menyebabkan atau menyebabkan. B Serial correlation. C Anggun mundur Ion. D regresi nonlinier. E Semua hal di atas benar.13 Interval prediksi yang tepat untuk variabel dependen. A berbentuk busur di sekitar garis regresi yang diperkirakan. B Apakah linier di sekitar garis regresi yang diperkirakan. C jangan mengambil variabilitas Y Sekitar contoh regresi yang diperhitungkan. Jangan mengambil keacakan dari sampel yang diperhitungkan. Tidak ada yang di atas benar. Contoh Soal 1.14 Model regresi linier bivariat yang menghubungkan pengeluaran perjalanan domestik DTE sebagai fungsi pendapatan per kapita IPC Diperkirakan sebagai DTE -9589 67 953538 IPC. Forecast DTE dengan asumsi IPC akan menjadi 14.750 Buatlah titik yang sesuai dan perkiraan perkiraan interval 95 persen, dengan asumsi bahwa varians regresi yang diperkirakan adalah 2.077.230 38. Estimasi titik DTE adalah. DTE -9589 67 953538 14,750 4,475 02. Kesalahan standar regresi adalah 1441 26, dan perkiraan interval kepercayaan adalah 4,475 02 2 1441 26,4,475 02 2882 52.P 1592 50 DTE 7357 54 95.b Mengingat bahwa DTE sebenarnya berubah menjadi 7.754 juta, hitunglah persentase kesalahan dalam perkiraan Anda. Jika nilai aktual DTE adalah 7.754, persentase kesalahan dalam perkiraan, berdasarkan estimasi titik 4475 02, adalah 42 3. 7754 - 4475 02 7754 423.15 Jika ditemukan bahwa kesalahan perkiraan dari model tipe ARIMA menunjukkan korelasi serial, model semacam itu. Bukan model peramalan yang memadai. B adalah kandidat untuk menambahkan variabel penjelas lainnya. Hampir pasti mengandung seasonality. D adalah Kandidat untuk regresi Cochrane-Orcutt. E Semua hal di atas benar.16 Model rata-rata bergerak paling baik digambarkan sebagai. Rata-rata rata-rata tertimbang. Rata-rata tertimbang. Rata-rata tertimbang dari seri noise putih. Rata-rata tertimbang non-normal Variates acak. Tidak satu pun dari yang disebutkan di atas benar.17 Pola korelogram fungsi autokorelasi parsial berikut tidak konsisten dengan proses data autoregresif yang mendasarinya. Turun secara eksponensial ke zero. B Siklis menurun ke zero. C Positif pada Pertama, kemudian negatif dan meningkat menjadi negatif. Negatif pada awalnya, kemudian positif dan menurun menjadi zero. E Semua hal di atas benar.18 Fungsi autokorelasi dari deret waktu menunjukkan koefisien yang berbeda secara signifikan dari nol pada tingkat kelambatan 1 sampai 4 Sebagian Fungsi autokorelasi menunjukkan satu lonjakan dan monoton meningkat menjadi nol seiring dengan peningkatan panjang lag. Seri semacam itu dapat dimodelkan sebagai model. E Tidak satu pun dari hal di atas yang benar.19 Manakah dari berikut ini yang bukan merupakan langkah pertama dalam proses pemilihan model ARIMA. A Memeriksa fungsi autokorelasi dari seri mentah. B Periksalah fungsi autokorelasi parsial dari seri mentah. Uji data untuk stationarity. D Perkiraan model ARIMA 1,1,1 untuk tujuan referensi. E Semua hal di atas benar. 20 Apa hipotesis nol yang diuji dengan menggunakan statistik Box-Pierce. Set autokorelasi sama-sama sama dengan zero. B Set autokorelasi secara bersama-sama tidak sama dengan zero. C Set autokorelasi secara bersama-sama dilakukan. Ual untuk satu. Di set autokorelasi secara bersama-sama tidak sama dengan satu. E Semua hal di atas salah.21 Tujuan utama penggabungan prakiraan adalah untuk mengurangi. B berarti prakiraan bias. C berarti kesalahan peramalan kuadrat. D berarti peramalan absolut Kesalahan. E Semua hal di atas benar.22 Manakah dari berikut ini yang menjadi keuntungan menggunakan pendekatan adaptif untuk memperkirakan bobot optimal dalam proses kombinasi perkiraan. Bobot berubah dari periode ke periode. BA uji bias model perkiraan gabungan Dapat dilakukan. Kovariansi antara varians kesalahan digunakan. Bobot dipilih sehingga memaksimalkan varians error regresi. Semua di atas benar.