Temel Tahmin Teknikleri – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

info@akademidelisi.com * 0 (312) 276 75 93 * Her bölümden, Ödev Yazdırma, Proje Yaptırma, Tez Yazdırma, Rapor Yazdırma, Makale Yazdırma, Araştırma Yazdırma, Tez Önerisi Yazdırma talepleriniz için iletişim adreslerini kullanın. Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

Temel Tahmin Teknikleri – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

24 Aralık 2021 Regresyon analizi ile talep tahmini örnekler Tahmin yöntemleri nelerdir Talep tahmin yöntemleri nelerdir 0
Otomatikleştirme – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

Temel Tahmin Teknikleri

Bu oturumda aşağıdakileri yapmayı öğreneceksiniz:

• Bir zaman serisindeki yaygın varyasyon kalıplarını tanımlayın
• Hareketli Ortalamaları kullanarak bir tahmin yapın ve değerlendirin
• Trend Analizini kullanarak bir tahmin yapın ve değerlendirin

Zaman İçinde Kalıpları Tespit Etme

En son oturumlarda, bir bağımlı veya yanıt değişkenindeki varyasyonu hesaba katmaya çalışan modeller oluşturmakla ilgilendik. Bu modeller, sırayla, bağımlı değişkenin gelecekteki veya gözlemlenmemiş değerlerini tahmin etmek veya tahmin etmek için kullanılabilir.

Birçok durumda değişkenler zaman içinde tahmin edilebilir şekilde davranır. Bu gibi durumlarda, bir sonraki adımda ne olacağını tahmin etmek için zaman serisi tahminini kullanabiliriz.

Mevcut birçok zaman serisi tekniği vardır; Bu oturumda onlardan iki tanesi ile çalışacağız. SPSS Base sistemi birkaç zaman serisi aracı içerir. SPSS Trends modülü, kapsamlı ve güçlü yöntemler sunar, ancak bu, bu kitabın kapsamı dışındadır.
Bir zaman serisinin, belirli bir süre boyunca düzenli aralıklarla gözlemlenen tek bir değişkenin tekrarlanan ölçümlerinin bir örneği olduğunu hatırlayın.

Aralıkların uzunluğu saatlik, günlük, aylık olabilir; en önemlisi düzenli olmasıdır. Genellikle bir zaman serisinde, genellikle birbirleriyle kombinasyon halinde bu ortak idealleştirilmiş kalıplardan bir veya daha fazlasını bulmayı bekleriz:

• Trend: Uzun bir süre boyunca, tipik olarak yıllar boyunca genel yukarı veya aşağı yönlü model. Eğilim göstermeyen bir zaman serisine bazen durağan bir zaman serisi denir. Örneğin, adi hisse senedi fiyatları uzun yıllar yükseliş eğilimi göstermiştir.
•Döngüsel varyasyon: Düzenli aralıklarla tepeler ve vadiler meydana gelecek şekilde yukarı ve aşağı dalgaların düzenli modeli. Döngüler uzun yıllar boyunca ortaya çıkar. Sözde “İş Döngüsü” bazı öğrencilere tanıdık gelebilir.
•Mevsimsel değişim: Bir yıl içinde, sonraki yıllarda tekrarlanan iniş ve çıkışlar. Örneğin, çoğu endüstrinin satışlarında bazı mevsimsel farklılıklar vardır.
• Rastgele veya düzensiz varyasyon: Verilerdeki önceki varyasyon türlerinden biri olarak sınıflandırılamayan hareketler, regresyon modellerindeki rastgele bozulmaya çok benzer.

Bu kalıpların bazı gerçek dünya örnekleriyle başlayalım. Yalnızca bir bileşenin “saf” bir durumu olan gerçek bir zaman serisi bulmanın nadir olduğunu unutmayın. US dosyasını açarak başlayacağız.


Tahmin yöntemleri nelerdir
Talep tahmin yöntemleri nelerdir
Talep tahmin Yöntemleri örnek sorular
Sayısal olmayan tahmin yöntemleri
Kantitatif tahmin Yöntemleri nelerdir
Nitel tahmin yöntemleri nelerdir
Regresyon analizi ile talep tahmini örnekleri
Talep tahmini Nedir


Bazı Açıklayıcı Örnekler

Bu dosyadaki tüm değişkenler yıllık olarak ölçülür. Bu nedenle mevsimsel değişimi burada bulamıyoruz.

Tahmin Sıralama Grafiklerini Analiz Edin… Diyalog kutusunda(aşağıya bakın), ABD Nüfusu (000) [pop], Para Arzı (milyar) [m1], Konut başlangıçları (000) [başlangıç]1, İşsizlik oranı ( %) [bozulmamış] ve Yeni Ev ipotek oranı [nhmort]. Değişken başına bir grafik seçin; bu beş grafik oluşturacaktır.

İlk grafik Amerika Birleşik Devletleri’nin nüfusunu gösteriyor ve lineer bir eğilimin daha iyi bir örneğini bulmak zor. Zaman serisinin periyodu boyunca, nüfus her yıl neredeyse sabit sayıda insan tarafından büyümüştür. Bu eğilimi nasıl tahmin edebileceğimizi görmek kolaydır.

Bir sonraki grafikte (m1) ne görüyorsunuz?

Burada da genel bir eğilim var ama doğrusal değil. Doğrusal olmayan modeller hakkındaki oturumu tamamladıysanız, bu eğriyi tanımlayabilecek işlevsel bir form hakkında bazı fikirleriniz olabilir. Aslında, daha sonra göreceğimiz gibi, bu grafik, sabit bir yüzde oranında veya üstel büyümede meydana gelen tipik bir büyüme örneğidir.

Üçüncü grafik (Konut başlangıçları), ılımlı bir negatif eğilimle birlikte döngüsel varyasyonun kaba bir gösterimidir. Başlatma sayısı artıp azalsa da, genel model aşağı doğrudur, tepeler ve vadiler oldukça eşit aralıklarla yerleştirilmiştir. Ayrıca seride hafif bir düşüş eğiliminin belirgin olduğuna dikkat edin. Bileşenlerin bazen birbirleriyle kombinasyon halinde göründüğünü söylediğimizde kastettiğimiz budur.

Dönem içindeki işsizlik oranını gösteren dördüncü grafik, eşit olmayan aralıklı zirvelere sahip ve grafiğin sol tarafında görülen yükseliş eğilimi, sağ tarafta düzleşiyor, hatta azalıyor gibi görünüyor. Buradaki düzensizlikler oldukça büyük bir düzensiz bileşene işaret ediyor. Bu grafik aynı zamanda çeşitli modellerin bir grafikte birleştirilebileceği başka bir yolu da gösterir.

Son olarak, ipotek oranları grafiği neredeyse tamamen düzensiz bir hareket göstermektedir. Model, daha önce belirtilen temel bileşenlerden biri olarak kolayca sınıflandırılmaz.

Mevsimsel değişiklikleri görmek için, New England’dan gelen ev ısıtma verileriyle birlikte Utility dosyasına dönüyoruz. Bu dosyayı şimdi Veri Düzenleyici’de açın. Tahmin Sırası Grafiklerini Analiz Edin…MeanTemp değişkenini seçin ve ardından Zaman Ekseni Etiketleri için Gözlem tarihi’ni seçin.

Verilerdeki mevsimsel değişimi görselleştirmeye yardımcı olmak için her Ocak’ta bazı dikey çizgiler ekledik. Bu grafiğin ne ölçüde mevsimsel değişim kanıtı gösterdiğini yorumlayın. Gördüğünüz deseni ne açıklıyor?

Gelecekteki gözlemlerde ne olacağı hakkında tahminlerde bulunmak için bu gibi kalıplardan yararlanabiliriz. Geleceği tahmin etmeye yönelik herhangi bir girişim, zorunlu olarak kusurlu tahminler verecektir. Tahminlerimizdeki hataları ortadan kaldıramadığımız için, tahmin yapmanın püf noktası hatayı en aza indirmektir.

Hareketli Ortalamaları Kullanarak Tahmin

Keşfedeceğimiz ilk teknik, düzensiz hareketlerin düzensiz sıçramalarını “düzeltmek” için kullanışlıdır. Hareketli Ortalamalar olarak bilinir.

Fayda dosyasındaki tek bir zaman serisini kullanarak tekniği göstereceğiz: günde tüketilen ortalama kilovat saat.
Hareketli Ortalamalar, büyük ölçüde basitliği nedeniyle çekici bir tekniktir. Sadece birkaç son gözlemin ortalamasını bularak bir tahmin oluşturuyoruz. Ana analitik konu, ortalama için uygun sayıda son değer belirlemektir. Genel olarak, geçmişte tahmin hatalarını en aza indirecek bir ortalama dönemi arayarak bu belirlemeyi deneme yanılma yoluyla yaparız.

Bu nedenle, Hareketli Ortalama analizinde, bir aralık veya aralık seçeriz, mevcut bir veri seti için geriye dönük “tahminleri” hesaplarız ve ardından tahmin rakamlarını gerçek rakamlarla karşılaştırırız. Aşağıda açıklanan bazı standart istatistikleri kullanarak tahmin hatalarını özetliyoruz. Daha sonra, geçmişte hangi aralık uzunluğunun en doğru şekilde performans göstereceğini belirlemek için işlemi farklı açıklıklarla birkaç kez daha tekrarlarız.

Herhangi bir tahmin yapmadan önce, bir sonraki yazımızda zaman serilerine bakalım.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir