Mittelwert Absolut Abweichung 2 Tage Gleitender Durchschnitt

Sehen Sie sich die Schritt-für-Schritt-Lösung an: Die täglichen hohen Temperaturen in St. Louis für die letzte Woche waren wie folgt: 93, 94, 93, 95, 96, 88 und 90 (gestern). A) Prognose der hohen Temperatur. Diese Frage wurde am 4. November 2011 beantwortet. Antwort ansehen Tägliche Hochtemperaturen in St. Louis für die letzte Woche waren wie folgt: 93, 94, 93, 95, 96, 88 und 90 (gestern). A) Prognose der Hochtemperatur heute, mit einem 3-Tage gleitenden Durchschnitt. 91.3 b) Prognose der Hochtemperatur heute, mit einem 2-Tage gleitenden Durchschnitt. 89 c) Berechnen Sie die mittlere absolute Abweichung auf der Basis eines gleitenden 2-Tage-Durchschnitts. MAD2.7 d) Berechnen Sie den mittleren quadratischen Fehler für den gleitenden 2-Tage-Durchschnitt. MSE13.35 e) Berechnen Sie den durchschnittlichen absoluten Prozentfehler für den gleitenden 2-Tage-Durchschnitt. MAPE 2.99 ATTACHMENT PREVIEW Anlage herunterladen Tägliche Hochtemperaturen in St. Louis für die letzte Woche waren wie folgt: 93, 94, 93, 95, 96, 88 und 90 (gestern). A) Prognose der Hochtemperatur heute, mit einem 3-Tage gleitenden Durchschnitt. 91.3 b) Prognose der Hochtemperatur heute, mit einem 2-Tage gleitenden Durchschnitt. 89 c) Berechnen Sie die mittlere absolute Abweichung auf der Basis eines gleitenden 2-Tage-Durchschnitts. MAD2.7 d) Berechnen Sie den mittleren quadratischen Fehler für den gleitenden 2-Tage-Durchschnitt. MSE13.35 e) Berechnen Sie den durchschnittlichen absoluten Prozentfehler für den gleitenden 2-Tage-Durchschnitt. MAPE 2.99 ChancellorBraveryDeer3159 hat eine Frage geschrieben middot Nov 03, 2011 at 7:44 pmThread: Mean Absolute Deviation Ich verstehe MAD, aber ich kann nicht herausfinden, diese Frage. Heres die Informationen. Tägliche hohe Temperaturen in St. Louis für die letzte Woche waren wie folgt: 92, 91, 94, 95, 96, 88,90. Die mittlere absolute Abweichung basiert auf einem 2 Tage gleitenden Durchschnitt 3.20 Wie auf der Welt ist es 3.20 Ive versucht 100s von Kombinationen zu versuchen, diese Antwort zu wiederholen, aber ich kann es nicht tun. Im 100 sicher, dass dies die richtige Antwort ist. Kann mir jemand bitte zeigen Sie mir einen Schritt für Schritt zu Fuß durch dieses Problem Ive verbrachte den ganzen Tag auf diesem. Was genau ist die Frage. Do Die Werte der letzten Woche (7 Tage) haben etwas mit MAD von diesen zwei Tagen zu tun oder 3,20 wurden aus 2 neuen Temperaturen gewonnen 21.01.2011, 12:49 4 Ich habe etwas, aber bin nicht 100 sicher. Sie können über eine 2-Tage gleitende durchschnittliche Prognosen und die Messung dieser Prognosen mit MAD sprechen. Dann ist die Situation wie folgt. Der Durchschnitt der letzten Zeile ist 3.2. Yep ist dies für die Prognose. Ohhh wow. Ich vermute, ich didnt verstehen, 2-Tage gleitenden Durchschnitt. Ich versuchte alles, was ich konnte mit den letzten beiden Zahlen. Ich versuchte sogar, sie durch 5 zu teilen. Jetzt sehe ich, warum seine 5 Beobachtungen. Ich denke, das Schlüsselwort ist quotmovingquot. (TCO 2) Mit Hilfe der Tabelle ldquoGasoline Sales Time Seriesrdquo berechnen Sie die Prognose für Benzinverkäufe (in Tausend) für die Woche 13 mit a. (TCO 1) Die Art des Budgets, die Anpassungen an unvorhersehbare Änderungen erlaubt, Drei Tage gleitenden Durchschnitt. (TCO 2) Mit der Tabelle ldquoPaint Sales Time Seriesrdquo berechnen Sie die mittlere absolute Abweichung für einen dreitägigen gleitenden Durchschnitt. (TCO 2) Mit der Tabelle ldquoGasoline Sales Time Seriesrdquo berechnen Sie die Prognose für Benzinverkäufe (in Tausend) für Woche 13 mit einem dreitägigen gewichteten gleitenden Durchschnitt. Verwenden Sie ein Gewicht von 0,60 für die neueste Beobachtung. 30 für die zweitletzte, und 0,10 für die dritte zuletzt. (TCO 2) Mit Hilfe der Tabelle ldquoGasoline Sales Time Seriesrdquo berechnen Sie die Prognose für Benzinverkäufe (in Tausend) für Woche 13 mit exponentieller Glättung und einer Glättungskonstante von 0,10.