ميتود المتوسط المتحرك مع الاتجاه الخطي

إضافة اتجاه أو متوسط ​​خط متحرك إلى رسم بياني ينطبق على: إكسيل 2016 ورد 2016 بويربوانت 2016 إكسيل 2013 ورد 2013 أوتلوك 2013 بويربوانت 2013 أكثر. أقل لعرض اتجاهات البيانات أو التحرك المتوسطات في مخطط قمت بإنشائه. يمكنك إضافة خط الاتجاه. يمكنك أيضا تمديد خط اتجاه يتجاوز البيانات الفعلية للمساعدة في التنبؤ القيم المستقبلية. على سبيل المثال، يتنبأ خط الاتجاه الخطي التالي بربعين قبل ذلك ويظهر بوضوح اتجاها تصاعديا يبدو واعدا للمبيعات المستقبلية. يمكنك إضافة خط الاتجاه إلى مخطط 2-D التي ليست مكدسة، بما في ذلك المنطقة، شريط، العمود، الخط، الأسهم، مبعثر، و فقاعة. لا يمكنك إضافة خط الاتجاه إلى مكدسة، 3-D، الرادار، فطيرة، سطح، أو الرسم البياني دونات. إضافة خط الاتجاه في المخطط، انقر على سلسلة البيانات التي تريد إضافة خط اتجاه أو متوسط ​​متحرك لها. سيبدأ خط الاتجاه على نقطة البيانات الأولى لسلسلة البيانات التي تختارها. حدد المربع تريندلين. لاختيار نوع مختلف من خط الاتجاه، انقر على السهم بجوار تريندلين. ثم انقر فوق الأسي. توقعات خطية. أو اثنين من فترة الانتقال المتوسط. بالنسبة لخطوط الاتجاه الإضافية، انقر على المزيد من الخيارات. إذا اخترت المزيد من الخيارات. انقر فوق الخيار الذي تريده في جزء "تنسيق الاتجاه" ضمن خيارات تريندلاين. إذا قمت بتحديد الحدودي. أدخل أعلى قوة للمتغير المستقل في المربع أمر. إذا حددت متوسط ​​النقل. أدخل عدد الفترات لاستخدامها لحساب المتوسط ​​المتحرك في المربع الفترة. نصيحة: خط الاتجاه هو الأكثر دقة عندما تكون قيمة R-سكارد (عدد من 0 إلى 1 تكشف عن مدى دقة القيم المقدرة لخط الاتجاه تتوافق مع بياناتك الفعلية) عند أو بالقرب من 1. عند إضافة خط اتجاه إلى بياناتك ، يقوم إكسيل تلقائيا بحساب قيمة R-سكارد. يمكنك عرض هذه القيمة على المخطط الخاص بك عن طريق التحقق من قيمة العرض R-سكارد في مربع الرسم البياني (تنسيق جزء الاتجاه، خيارات تريندلاين). يمكنك معرفة المزيد عن جميع خيارات خط الاتجاه في الأقسام أدناه. خط الاتجاه الخطي استخدم هذا النوع من خط الاتجاه لإنشاء خط مستقيم أفضل تناسب لمجموعات البيانات الخطية البسيطة. البيانات الخاصة بك خطية إذا كان النمط في نقاط البيانات الخاصة به يشبه خط. خط الاتجاه الخطي عادة ما يظهر أن شيئا ما يتزايد أو ينخفض ​​بمعدل ثابت. يستخدم خط الاتجاه الخطي هذه المعادلة لحساب المربعات الصغرى تناسب لخط: حيث m هو المنحدر و b هو اعتراض. ويبين الخط الاتجاهي التالي أن مبيعات الثلاجات زادت باستمرار على مدى 8 سنوات. لاحظ أن قيمة R-سكارد (عدد من 0 إلى 1 الذي يكشف عن مدى دقة القيم المقدرة لخط الاتجاه تتوافق مع البيانات الفعلية الخاصة بك) هو 0.9792، وهو مناسب تماما للخط إلى البيانات. عرض خط منحني أفضل تناسب، وهذا الاتجاه هو مفيد عندما معدل التغير في البيانات يزيد أو ينخفض ​​بسرعة ثم مستويات خارج. خط الاتجاه اللوغاريتمي يمكن أن يستخدم القيم السلبية والإيجابية. يستخدم خط الاتجاه اللوغاريتمي هذه المعادلة لحساب المربعات الصغرى تناسب من خلال النقاط: حيث c و b هي الثوابت و لن هي وظيفة اللوغاريتم الطبيعي. ويظهر خط الاتجاه اللوغاريتمي التالي النمو السكاني المتوقع للحيوانات في منطقة ذات مساحة ثابتة، حيث انخفض عدد السكان المستخرج كمساحة للحيوانات. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.933، وهو مناسب نسبيا من الخط إلى البيانات. يعد هذا الاتجاه مفيدا عندما تتقلب بياناتك. على سبيل المثال، عند تحليل المكاسب والخسائر على مجموعة بيانات كبيرة. ترتيب الحدودي يمكن تحديدها من قبل عدد من التقلبات في البيانات أو عدد الانحناءات (التلال والوديان) تظهر في المنحنى. عادة، يوجد خط اتجاه متعدد الحدود من أجل 2 يحتوي على تلة أو وادي واحد فقط، ويشتمل الأمر 3 على واحد أو اثنين من التلال أو الوديان، ويوجد في الأمر 4 ما يصل إلى ثلاثة تلال أو وديان. خط الاتجاه متعدد الحدود أو المنحني يستخدم هذه المعادلة لحساب المربعات الصغرى تناسب من خلال النقاط: حيث b والثوابت. ويظهر خط الاتجاه 2 متعدد الحدود التالي (تلة واحدة) العلاقة بين سرعة القيادة واستهلاك الوقود. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.979، التي هي قريبة من 1 حتى الخطوط تناسب البيانات. عرض خط المنحني، هذا الاتجاه هو مفيد لمجموعات البيانات التي تقارن القياسات التي تزداد بمعدل معين. على سبيل المثال، تسارع سيارة سباق في فترات 1 ثانية. لا يمكنك إنشاء خط اتجاه طاقة إذا كانت بياناتك تحتوي على قيم صفر أو سلبية. يستخدم خط الاتجاه الطاقة هذه المعادلة لحساب المربعات الصغرى تناسب من خلال نقاط: حيث c و b هي الثوابت. ملاحظة: لا يتوفر هذا الخيار عندما تتضمن البيانات قيما سلبية أو صفرية. يظهر مخطط قياس المسافة التالي المسافة بالأمتار بالثواني. يوضح خط التيار الكهربائي بوضوح تسارع متزايد. لاحظ أن قيمة R-سكارد هو 0.986، وهو مثاليا تقريبا من الخط إلى البيانات. عرض خط المنحني، وهذا الاتجاه هو مفيد عندما ترتفع قيم البيانات أو تنخفض بمعدل متزايد باستمرار. لا يمكنك إنشاء خط اتجاه أسي إذا كانت بياناتك تحتوي على قيم صفر أو سلبية. يستخدم خط الاتجاه الأسي هذه المعادلة لحساب المربعات الصغرى التي تناسب من خلال النقاط: حيث c و b هي الثوابت و e هو قاعدة اللوغاريتم الطبيعي. ويظهر خط الاتجاه الأسي التالي تناقص كمية الكربون 14 في جسم ما عند عمره. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.990، مما يعني أن الخط يناسب البيانات تقريبا تقريبا. موفينغ ترافيك ترندلين هذا الاتجاه يدل على تقلبات في البيانات لإظهار نمط أو اتجاه أكثر وضوحا. يستخدم المتوسط ​​المتحرك عددا محددا من نقاط البيانات (يحددها خيار الفترة)، ويتوسطها، ويستخدم متوسط ​​القيمة كنقطة في السطر. على سبيل المثال، إذا تم تعيين الفترة إلى 2، يتم استخدام متوسط ​​أول نقطتي بيانات كنقطة أولى في خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك. ويستخدم متوسط ​​نقاط البيانات الثانية والثالثة كنقطة ثانية في خط الاتجاه، وما إلى ذلك. ويستخدم خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك هذه المعادلة: عدد النقاط في خط اتجاه متوسط ​​متحرك يساوي العدد الإجمالي للنقاط في السلسلة، مطروحا منه الرقم الذي تحدده للفترة. في المخطط المبعثر، يقوم خط الاتجاه بناء على ترتيب القيم x في المخطط. للحصول على نتيجة أفضل، صنف القيم x قبل إضافة متوسط ​​متحرك. ويبين خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك التالي نمطا في عدد المنازل المباعة على مدى 26 أسبوعا. طرق السلسلة الزمنية أساليب التسلسل الزمني هي تقنيات إحصائية تستخدم البيانات التاريخية المتراكمة على مدى فترة من الزمن. تفترض طرق السلاسل الزمنية أن ما حدث في الماضي سيستمر في المستقبل. وكما توحي السلسلة الزمنية للاسم، فإن هذه الأساليب تربط التنبؤ بعامل واحد فقط - الوقت. وهي تشمل المتوسط ​​المتحرك، والتجانس الأسي، وخط الاتجاه الخطي، وهي من بين الأساليب الأكثر شعبية للتنبؤ قصير المدى بين شركات الخدمات والتصنيع. وتفترض هذه الأساليب أن أنماط أو اتجاهات تاريخية يمكن التعرف عليها مع مرور الوقت ستكرر نفسها. المتوسط ​​المتحرك يمكن أن تكون توقعات السلاسل الزمنية بسيطة مثل استخدام الطلب في الفترة الحالية للتنبؤ بالطلب في الفترة المقبلة. ويسمى هذا أحيانا توقعات ساذجة أو بديهية. 4 على سبيل المثال، إذا كان الطلب هو 100 وحدة هذا الأسبوع، والتوقعات لأسابيع الطلب المقبل هو 100 وحدة إذا كان الطلب تبين أن 90 وحدة بدلا من ذلك، ثم الطلب أسابيع التالية هو 90 وحدة، وهلم جرا. هذا النوع من طريقة التنبؤ لا يأخذ في الاعتبار سلوك الطلب التاريخي فإنه يعتمد فقط على الطلب في الفترة الحالية. وهو يتفاعل مباشرة مع حركة عادية، عشوائية في الطلب. وتستخدم طريقة المتوسط ​​المتحرك البسيط عدة قيم للطلب خلال الماضي القريب لوضع توقعات. وهذا يميل إلى إبطاء أو إبطال الزيادات العشوائية والنقصان في التوقعات التي تستخدم فترة واحدة فقط. إن المتوسط ​​المتحرك البسيط مفيد للتنبؤ بالطلب المستقر ولا يظهر أي سلوك واضح في الطلب، مثل الاتجاه أو النمط الموسمي. يتم حساب المتوسطات المتحركة لفترات محددة، مثل ثلاثة أشهر أو خمسة أشهر، وهذا يتوقف على مدى رغبة المتنبأ في تسهيل بيانات الطلب. وكلما طالت فترة المتوسط ​​المتحرك، كلما كان الأمر أكثر سلاسة. صيغة حساب المتوسط ​​المتحرك البسيط هي حساب متوسط ​​متحرك بسيط تقوم شركة توريد الورق الفوري بتزويد وتوريد اللوازم المكتبية إلى الشركات والمدارس والوكالات داخل دائرة نصف قطرها 50 ميلا من مستودعها. إن أعمال توريد المكاتب تنافسية، والقدرة على تقديم الطلبات فورا هي عامل في الحصول على عملاء جدد والحفاظ على العملاء القدامى. (عادة ما تطلب المكاتب عدم تشغيلها عند انخفاض الإمدادات، ولكن عندما تنفد تماما، ونتيجة لذلك، فإنها تحتاج إلى أوامرها على الفور.) مدير الشركة يريد أن يكون بعض السائقين كافية والمركبات المتاحة لتسليم أوامر على الفور و لديهم مخزون كاف في المخزون. ولذلك، فإن المدير يريد أن يكون قادرا على التنبؤ بعدد الطلبات التي ستحدث خلال الشهر المقبل (أي للتنبؤ الطلب على الولادات). من سجلات أوامر التسليم، تراكمت الإدارة البيانات التالية خلال الأشهر ال 10 الماضية، والتي تريد حساب المتوسطات المتحركة 3 و 5 أشهر. دعونا نفترض أن هذا هو نهاية تشرين الأول / أكتوبر. والتنبؤ الناتج عن المتوسط ​​المتحرك لمدة 3 أشهر أو 5 أشهر هو عادة للشهر التالي بالتسلسل، وهو في هذه الحالة هو نوفمبر. ويحسب المتوسط ​​المتحرك من الطلب على الأوامر خلال الأشهر الثلاثة السابقة بالتسلسل وفقا للمعادلة التالية: يحسب المتوسط ​​المتحرك لمدة 5 أشهر من بيانات 5 أشهر السابقة من بيانات الطلب على النحو التالي: الشهران 3 و 5 أشهر يبين الجدول التالي توقعات المتوسط ​​المتحرك لجميع أشهر بيانات الطلب. في الواقع، فإن توقعات نوفمبر فقط على أساس الطلب الشهري الأخير سيتم استخدامها من قبل المدير. ومع ذلك، فإن التوقعات السابقة للأشهر السابقة تسمح لنا بمقارنة التوقعات مع الطلب الفعلي لمعرفة مدى دقة طريقة التنبؤ - أي مدى نجاحها. المتوسطات الثلاثة والخمسة أشهر يميل كل من التنبؤات المتحركة المتوسطة في الجدول أعلاه إلى إبطاء التباين الذي يحدث في البيانات الفعلية. ويمكن ملاحظة تأثير التمهيد هذا في الشكل التالي الذي تم فيه فرض متوسطات لمدة 3 أشهر و 5 أشهر على رسم بياني للبيانات الأصلية: إن المتوسط ​​المتحرك لمدة 5 أشهر في الشكل السابق يزيل التقلبات إلى حد أكبر من المتوسط ​​المتحرك لمدة 3 أشهر. غير أن متوسط ​​الأشهر الثلاثة يعكس بصورة أوثق أحدث البيانات المتاحة لمدير الإمدادات المكتبية. وبصفة عامة، فإن التنبؤات باستخدام المتوسط ​​المتحرك لفترة أطول أبطأ من أجل الاستجابة للتغيرات الأخيرة في الطلب مقارنة بتلك التي أجريت باستخدام متوسطات متحركة أقصر. فالفترات الإضافية للبيانات تضعف السرعة التي تستجيب بها التوقعات. وكثيرا ما يتطلب تحديد العدد المناسب من الفترات لاستخدامها في توقعات المتوسط ​​المتحرك قدرا من التجارب التجريبية والخطأ. أما عيب أسلوب المتوسط ​​المتحرك فهو أنه لا يتفاعل مع التغيرات التي تحدث لسبب ما، مثل الدورات والتأثيرات الموسمية. وعادة ما يتم تجاهل العوامل التي تسبب التغيرات. وهي في الأساس طريقة ميكانيكية، تعكس البيانات التاريخية بطريقة متسقة. ومع ذلك، فإن طريقة المتوسط ​​المتحرك تتميز بكونها سهلة الاستخدام وسريعة وغير مكلفة نسبيا. وبصفة عامة، يمكن لهذه الطريقة أن توفر توقعات جيدة على المدى القصير، ولكن لا ينبغي دفعها بعيدا جدا في المستقبل. المتوسط ​​المتحرك المرجح يمكن تعديل طريقة المتوسط ​​المتحرك لتعكس تقلبات البيانات بشكل أوثق. في طريقة المتوسط ​​المتحرك المرجح، يتم تعيين الأوزان إلى أحدث البيانات وفقا للمعادلة التالية: يبدو أن بيانات الطلب لخدمات الكمبيوتر بيإم (المبينة في الجدول الخاص بالمثال 10.3) تتبع اتجاها خطييا متزايدا. وتريد الشركة حساب خط اتجاه خطي لمعرفة ما إذا كان أكثر دقة من التجانس الأسي وتوقعات التمهيد الأسي المعدلة التي تم تطويرها في المثالين 10.3 و 10.4. وفيما يلي القيم المطلوبة لحسابات المربعات الصغرى: باستخدام هذه القيم، تحسب معلمات خط الاتجاه الخطي على النحو التالي: ولذلك، فإن معادلة خط الاتجاه الخطي هي لحساب التنبؤات للفترة 13، والسماح x 13 في الخطية خط الاتجاه: يظهر الرسم البياني التالي خط الاتجاه الخطي مقارنة مع البيانات الفعلية. ويبدو أن خط الاتجاه يعكس بشكل وثيق البيانات الفعلية - أي أن يكون مناسبا - ومن ثم سيكون نموذجا جيدا للتنبؤ بهذه المشكلة. ومع ذلك، فإن عيب خط الاتجاه الخطي هو أنه لن يتكيف مع تغيير في الاتجاه، حيث أن الأساليب التنبؤ الأسي التنبؤات وهذا هو، فمن المفترض أن جميع التوقعات المستقبلية سوف تتبع خط مستقيم. هذا يحد من استخدام هذه الطريقة إلى إطار زمني أقصر الذي يمكن أن تكون مؤكدة نسبيا أن الاتجاه لن يتغير. التسويات الموسمية نمط موسمي هو زيادة متكررة وانخفاض في الطلب. العديد من العناصر الطلب تظهر السلوك الموسمية. وتتبع مبيعات الملابس أنماطا موسمية سنوية، حيث يزداد الطلب على الملابس الدافئة في الخريف والشتاء ويتراجع في الربيع والصيف مع زيادة الطلب على الملابس الباردة. الطلب على العديد من البنود التجزئة، بما في ذلك اللعب والمعدات الرياضية والملابس والأجهزة الإلكترونية، والهامب، والديك الرومي، والنبيذ، والفاكهة، وزيادة خلال موسم الأعياد. زيادة الطلب بطاقة معايدة جنبا إلى جنب مع أيام خاصة مثل عيد الحب وعيد الأم. ويمكن أيضا أن تحدث الأنماط الموسمية على أساس شهري أو أسبوعي أو حتى يومي. بعض المطاعم لديها ارتفاع الطلب في المساء مما كان عليه في الغداء أو في عطلة نهاية الأسبوع بدلا من أيام الأسبوع. حركة المرور - وبالتالي المبيعات - في مراكز التسوق تلتقط يومي الجمعة والسبت. هناك عدة طرق لتعكس الأنماط الموسمية في توقعات سلسلة زمنية. سنصف إحدى الطرق البسيطة باستخدام عامل موسمي. والعامل الموسمي هو قيمة رقمية تضرب في التوقعات العادية للحصول على توقعات معدلة موسميا. طريقة واحدة لتطوير الطلب على العوامل الموسمية هي تقسيم الطلب على كل فترة موسمية حسب الطلب السنوي الإجمالي، وفقا للمعادلة التالية: العوامل الموسمية الناتجة بين 0 و 1.0 هي في الواقع نسبة من إجمالي الطلب السنوي المخصص ل في كل موسم. وتضاعف هذه العوامل الموسمية في الطلب المتوقع سنويا لإعطاء التنبؤات المعدلة لكل موسم. حساب توقعات مع التعديلات الموسمية تنمو مزارع عظام الترقب من بيع الديك الرومي إلى شركة لتجهيز اللحوم على مدار السنة. ومع ذلك، من الواضح موسم الذروة خلال الربع الرابع من العام، من أكتوبر إلى ديسمبر. وقد شهدت مزارع عظمون الطلب على الديوك الرومي على مدى السنوات الثلاث الماضية المبينة في الجدول التالي: ولأن لدينا ثلاث سنوات من بيانات الطلب، يمكننا حساب العوامل الموسمية عن طريق قسمة الطلب الفصلي الكلي على مدى ثلاث سنوات من الطلب الكلي على مدى السنوات الثلاث : بعد ذلك، نريد مضاعفة الطلب المتوقع للعام القادم، 2000، من خلال كل من العوامل الموسمية للحصول على الطلب المتوقع لكل ربع سنة. ولتحقيق ذلك، نحتاج إلى توقعات الطلب لعام 2000. وفي هذه الحالة، وبما أن بيانات الطلب الواردة في الجدول يبدو أنها تظهر اتجاها متزايدا بشكل عام، فإننا نحسب خط اتجاه خطي لثلاث سنوات من البيانات الواردة في الجدول للحصول على الخام تقديرات التوقعات: وهكذا، فإن التوقعات لعام 2000 هي 58.17، أو 58.170 الديك الرومي. وباستخدام هذه التوقعات السنوية للطلب، فإن التنبؤات المعدلة موسميا، سف i، لعام 2000 هي مقارنة هذه التوقعات الفصلية بقيم الطلب الفعلية في الجدول، ويبدو أنها تقديرات توقعات جيدة نسبيا، مما يعكس كلا من التغيرات الموسمية في البيانات و الاتجاه التصاعدي العام. 10-12. كيف تكون طريقة المتوسط ​​المتحرك مشابهة للتجانس الأسي 10-13. ما تأثير على نموذج تمهيد الأسي وزيادة ثابت تمهيد لديها 10-14. كيف يختلف تعديل الأسي تعديل تختلف عن الأسي تمهيد 10-15. ما يحدد اختيار ثابت تمهيد للاتجاه في تعديل نموذج الأسي تعديل 10-16. وفي أمثلة الفصل لأساليب السلاسل الزمنية، كان من المفترض دائما أن تكون توقعات البداية هي نفس الطلب الفعلي في الفترة الأولى. اقتراح طرق أخرى يمكن أن تكون مشتقة التنبؤ البداية في الاستخدام الفعلي. 10-17. كيف يختلف نموذج التنبؤ بالخط الاتجاهي الخطي عن نموذج الانحدار الخطي للتنبؤ 10-18. من نماذج السلاسل الزمنية المعروضة في هذا الفصل، بما في ذلك المتوسط ​​المتحرك والمتوسط ​​المتحرك المرجح، والتجانس الأسي وتعديل الأسي المعدل، وخط الاتجاه الخطي، أي واحد تعتبره الأفضل لماذا 10-19. ما هي المزايا التي عدلت التجانس الأسي على خط الاتجاه الخطي للطلب المتوقع الذي يظهر اتجاها 4 K. B. كاهن وجيه ت. منتزر، التنبؤ في المستهلك والأسواق الصناعية، مجلة توقعات الأعمال 14، لا. 2 (صيف 1995): 21-28.Metode بيرامالان (فوريكاستينغ) تيرديري داري ميتود كواليتاتيف دان كوانتيتاتيف. ميتود كواليتاتيف أدالا ميتود يانغ مينغاناليسيس كونديسي أوبيكتيف دنغان أبا أدانيا أتاو بيرامالان يانغ ديداساركان أتاس داتا كواليتاتيف بادا ماسا لالو. هاسيل بيرامالان يانغ ديبوات سانغات بيرغانتونغ بادا أورانغ يانغ مينيوسونيا. بيرامالان كواليتاتيف ميمانفاتكان فاكتور بينتينغ سيبيرتي إنتييسي، بيندابات، بينغالامان بريبادي، دان سيستيم نيلاي بينغامبيلان كيبوتوسان. ميتود إيني ميليبوتي ميتودي ديلفي، ميتود نومينال غروب، سورفي باسار دان أناليسيس هيستوريكال تشانجيال أند ليف سيكل. ميتود كوانتيتاتيف أدالا بيرامالان يانغ ديداساركان أتاس داتا كوانتيتاتيف أتاو موديل ماتيماتيس يانغ بيراغام دينغان داتا ماسا لالو. هاسيل بيرامالان يانغ ديبوات سانغات بيرغانتونغ بادا ميتود يانغ ديبيرغوناكان دلام بيرامالان تيرسيبوت. بايك تيداكنيا ميتود يانغ ديغوناكان تيرغانتونغ دنغان بيربيدان أتاو بينيمبانغان أنتارا هاسيل رمالان دنغان كينياتان يانغ تيرجادي. سيماكين كيسيل بينيمبانغان أنتارا هاسيل رمالان دنغان كينياتان يانغ أكان ترجادي ماكا سيماكين بيك بولا ميتود يانغ ديغوناكان. ميتود كوانتيتاتيف دابات ديتيرابكان أبابيلا. ا. ترسيديا داتا إنفورماسي ماسا لالو b. داتا دان إنفورماسي تيرسيبوت دابات ديكوانتيتاتيفكان دلام بنتوك نومك c. دياسومزيكان بيبيرابا أسبيك ماسا لالو أكان تيروس بيرلنجوت دي ماسا داتانغ. ميتودي إين ميليبوتي ميتود كوسال دان سلسلة الوقت. A. ميتود الوقت سلسلة ميتود سلسلة زمنية (ديريت واكتو) ديداساركان أتاس بينغونان أناليسا بولا هوبونغان أنتارا فاريابيل يانغ ديبركيراكان دنغان فاريابيل واكتو. ميتود سلسلة زمنية تيرديري داري ميتود نايف، ميتودي راتا-راتا بيرجيراك (المتوسط ​​المتحرك)، ميتود إكسبوننتيال تمهيد دان ميتود الاتجاه الإسقاط. كارا سيديرهانا ونتوك بيراماران إيني منغاسومزيكان باهوا بيرمينتان دلام بيريود بيريكوتنيا أدالا سما دنغان بيرامالان دلام بيريود سيبلومنيا. بيندكاتان نايف إيني ميروباكان موديل بيرامالان أوبجكتيف يانغ بالينغ إفكتيف دان إفيسيان داري سيجي بيايا. بالينغ تيداك بين-ديكاتان نايف ميموريكان تيتيك أوال ونتوك بيرباندينغان دينغان موديل لين يانغ ليبيه كانغيه. كونتوه. جيكا بينجوالان سيبواه برودوك (ميس: تيليبون جينغام موتورولا) أدالا 68 أونيت بادا بولان جانوري، كيتا دابات ميرامالكان بينجوالان بادان بولان فيبرواري أكان سما، يايتو سيبانياك 68 وحدة جوغا. ميتود راتا-راتا بيرجيراك (موفينغ أفيراج) راتا-راتا بيرجيراك أدالا سواتو ميتود بيرامالان يانغ منغوناكان راتا-راتا بيريود تيراخير داتا أونتوك ميرامالكان بيريود بيريكوتنيا. ميتود إكسبوننتيال تمهيد ميروباكان بينجمبانغان داري ميتود المتوسطات المتحركة. دالم ميتود إيني بيرامالان ديلاكوكان دنغان منغولانغ بيرهيتونغان سيكارا تيروس مينيروس دنغان منغوناكان داتا تيربارو. سيتياب داتا ديبيري بوبوت، داتا يانغ ليبيه بارو ديبيري بوبوت يانغ ليبيه بيزار. روموس ميتود إكسبوننتيال تمهيد. dimana. F t بيرامالان بارو F t-1 بيرامالان سيبيلومنيا كونستانتا بينغالوسان (08804 88051) A t-1 بيرمينتان أكتوال بيريود لالو منغيتونغ كيسلاهان بيرامالان أدا بيبيرابا بيرهيتونغان يانغ بياسا ديغوناكان ونتوغ منغيتونغ كيسلان دلام بيرامالان. تيغا داري بيرهيتونغان يانغ بالينغ تيركينال أدالا ديفياسي موتلاك راتا-راتا (مين أبسولوت ديفياتيون ماد) ماد أدالا نيلاي يانغ ديهيتونغ دنغان منغامبيل جوملا نيلاي أبسولوت داري سيتياب كيسلاهان بيرامالان ديباجي دنغان جوملا بيريود داتا (n). B. ميتود كوسال ميتود بيرامالان كوسال منجمبانغكان سواتو موديل سيباب-أكيبات أنتارا بيرمينتان يانغ ديرامالكان دينغان فاريابل-فاريابيل لين يانغ ديانغاب بيربنغاروه. سيباجاي كونتوه، بيرمينتان أكان باجو بارو مونغكين بيرهوبونغان دنغان بانياكن بوبولاسي، بيندابات ماسياراكات، جينيس كيلامين، باديا ديرة، دان بولان-بولان خوسوس (هاري راية، ناتال، تاهون بارو). داري داري فاريابل-فاريابيل تيرسيبوت ديكومبولكان دان دياناليسا ونتوك مينينتوكان كيفاليديتاسان داري موديل بيرامالان يانغ ديوسولكان. ميتود إيني ديباكاي ونتوك كونديسي ديمانا فاريابل بينيباب تريجادينيا إيتم يانغ أكان ديرامالكان سوداه ديكيتاهوي. دينغان أدانيا هوبونغان ترسيبوت، إخراج دابات ديكيتاهوي جيكا الإدخال ديكيتاهوي. ميتودا ريجريسي دان كوريلاسي بادا بينيتبان سواتو بيرسمان إستيماسي منغوناكان تكنيك 8220last squares8221. هوبونغان يانغ أدا بيرتاما-تاما دياناليسيس سيكارا ستاتيستيك. كيتيباتان بيرامالان دنغوناكان ميتودي إني سانغات جنس أونكوك بيرامالان جانغكا بيندك، سيدانغكان ونشوك بيرامالان جانغكا بانجانغ ترنياتا كيتيباتانيا سخيف بيجيتو بيك. ميتودا إيني بانياك ديغوناكان ونتوك بيرامالان بينجوالان، بيرنكانان كيونتونغان، بيرامالان بيرمنتان دان بيرمالان كيدان إكونومي. داتا يانغ ديبوتوهكان ونتوك بينغونان ميتودا إيني أدالا داتا كوارتالان داري بيبيرابا تاهون لالو. كونتوه: بيريكوت بيركوت بيرهوبونغان دنغان نيلاي بينجوالان بادا بار بادا بيبيرابا بيكان دي بينجينابان مارثي أند بولي ستار دي ماراثون، فلوريدا. جيكا بيرامالان مينونجوكان باهوا أكان يرجع تاريخها 20 تامو بيكان ديبان، بيراباكاه بينجوالان يانغ ديهارابكان. ميتودا إيني ديداساركان أتاس بيراماران سيستم بيرسمان ريجريسي يانغ ديستيماسيكان سيكارا سيمولتان. بايك أونتوك بيرامالان جانغكا بيندك موبون بيرامالان جانغكا بانجانغ، كيتيباتان بيرامالان دنغان ميتودا إيني سانغات بيك. ميتودا بيرامالان إيني سيلالو ديبيرغوناكان ونتوك بيرامالان بينجوالان مينوروت كيلاس برودوك، أتاو بيرامالان كيدان إيكونومي ماسيرااكات، سيبيرتي بيرمينتان، هرغا دان بيناواران. داتا يانغ ديبوتوهكان ونتوك بينغونان ميتودا بيرامالان إيني أدالا داتا كوارتالان بيبيرابا تاهون. إمبات تاهابان يانغ تيرماسوك دي دلام ميمفورمولاسي توقعات نموذج إكونوميتريكا إين أنتارا لين ميمبانغون سواتو نموذج تيوري، بيانات منغومبولكان، ميميليه بينتوك بيرسمان فونجسي يانغ ديستيماسي، دان منغستيماسي دان منجينتربريتاسي هاسيل. Contoh. s إيباجاي كونتوه ديسيني ميسالنيا كيتا منغينكانكان أونتوك ميمبراكيراكان بيرمنتان، ماكا هوبونغان أنتار هارجا دان كوانتيتاس دابات منجادي دازار توري يانغ لوجيس باجي سواتو نموذج. فاكتور هارجا يانغ ميمبنغاروهي فولوم بيرمينتان ترسيبوت سيبينارنيا تيداكلا ميروباكان ساتو-ساتونيا فاكتور يانغ ميمبنغارو بيرمينتان، تيتابي بانياك فاكتور لين يانغ جوغا إكوت ميمبنغاروهي بيرمنتان. ماكا سيكارا سبيسيفيك هوبونغان كوساليستيك برمينتان إيتو ديبنغاروهي أوله سيلين هارجا، تيتابي جوغا ديبنغاروهي ميسالنيا أوله إنكوم كابيتا (I)، هارجا بارانغ لاين (بو)، دان أدفرنسنسي (A)، دان لين-لين. كارينا إيتو نموذج فونغسي يانغ ديكيمبانغكان دلام بيرسمان إكونوميتري سيباغايمانا ديتونجوكان بادا بيمباسان إستيماسي بيرمينتان يانغ ديبنغاروهي أوله سيجوملا فاكتور أتاو فاريابيل أنتارا لين سيبيرتي يانغ دينياتاكان سيباغاي: ق ف (P، I، بو، دان A) يانغ سيكارا إكونومي تيربوكتي سيكارا إمبيريك باهوا فونجسي بيرمنتان ديبنغاروهي P، I، بو، دان a إيتو ديروموسكان سيباغاي فونجسي: ق a 8211 بب سي دبو إي ديمانا ق ميروباكان فولوم بيرمينتان، a ميروباكان كوفيسيانسي كونستانتا، b، c، d، دان e ميروباكان كوفيسيينسي فاكتور هرغا، إنكوم، هارجا بارانغ لين ، دان أدفرنسي. ميتودا إيني ديبيرغوناكان أونتوك منيوسون برويكسي الاتجاه إكونومي جانغكا بانجانغ. نموذج إيني كورانغ بيك كيتيباتانيا أونتوك بيرامالانا جانغكا بانجانغ. موديل إيني بانياك ديبيرغوناكان ونتوك بيرامالان بينجوالان بيروسهان، بينجوالان سيكتور إندستري دان سوب سيكتور إندوستري، برودوكسي داري سيكتور دان سوب سيكتور إندوستري. داتا يانغ ديبوتوهكان ونتوك بينغونان ميتودا أتاو موديل إيني أدالا داتا تاهونان سيلاما سيكيتار سيبولوه سامباي ليما بيلاس تاهون. بيركنالكان، ساي داري تيم كومبولباجي. سايا إنجين تاو، أباكاه كيرانيا أندرا بيرينكانا ونتوك منغولكسي ملفات منغوناكان استضافة يانغ بارو جيكا يا، سيلهكان كونجونجي معلومات عن الموقع معلومات عن سيلنغكابنيا. دي سانا أند بيزا دينغا بيباس شير دان مندولود فوتو-فوتو كيلورغا دان رحلة، والموسيقى والفيديو، فيليم دل دلام جوملا دان واكتو يانغ تيداك تيرباتاس، سيتيلا ريجيستراسي ترليبيه داهولو. مجانا :)