Time Series Analysis - Forecast_การพยากรณ์ | สมการพยากรณ์

Contents

Time Series Analysis – Forecast_การพยากรณ์

นอกจากการดูบทความนี้แล้ว คุณยังสามารถดูข้อมูลที่เป็นประโยชน์อื่นๆ อีกมากมายที่เราให้ไว้ที่นี่: ดูความรู้เพิ่มเติมที่นี่

Time Series Analysis_วิเคราะห์อนุกรมเวลา_forecast_การพยากรณ์
โดย ดร.ฐณัฐ วงศ์สายเชื้อ (Thanut Wongsaichue, Ph.D.)
เนื้อหาที่ upload แล้ว สถิติ งานวิจัย ความแตกต่าง สมการกำลังสอง โปรแกรม SPSS การถดถอยอย่างง่าย ตัวแปรกลุ่ม ตัวแปรอันดับ ข้อมูลอ่อน Soft Data ตัวแปรกวน Confounding factor การทำความสะอาดข้อมูล Data Cleaning การวิเคราะห์ข้อมูล Data Analysis งานวิจัย Research ทดสอบตัวอย่างอคติ Sample selection bias การสร้างแฟ้มข้อมูล การแก้ไขแฟ้มข้อมูล การถ่วงน้ำหนัก การยุบกลุ่ม ความแตกต่าง สถิติเปรียบเทียบ ค่าเฉลี่ย Mean ถดถอยพหุคูณ ถดถอยพหุ Multiple Regression ถดถอย Simple Regression สหสัมพันธ์ Correlation ไคสแควร์ Chisquare สถิติที ttest การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ย ANOVA, ftest ทดสอบความแปรปรวน การวิเคราะห์แบบจำลองสมการโครงสร้าง SEM Structural Equation Modeling ใน AMOS โมเดลสมการโครงสร้าง CFA การวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยัน การจำแนกองค์ประกอบ EFA การวิเคราะห์ถดถอยโลจิสติกส์ Logistic Regression, Logit Analysis, Multicollinearity, Collinearity, Z score, Mediator variable, Square root, Log transform, Log 10, Log N, Natural Log, Power transform, square, cube, quadratic, creating variable, สมการถดถอยพหุ, ค่าสมบูรณ์ Absolute value, ตัวแปรกลุ่ม Categorical variable, Dichotomous, Autocorrelation, กลุ่มอ้างอิง reference category, ถดถอยปัวซอง, ถดถอยพัวซอง, Poisson regression, Factor analysis, การวิเคราะห์องค์ประกอบ

Time Series Analysis - Forecast_การพยากรณ์

บทที่9 ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการวิเคราะห์การถดถอย,สร้างสมการถดถอยอย่างง่าย

สมาชิก sec11
นางสาว รินดา บุญเลิศ รหัสนักศึกษา 1160105072632 เลขที่7
นางสาว ภัครินทร์ บุญปกครอง รหัสนักศึกษา 1160105072640 เลขที่8
นาย ศุภชัย ยุทธิวัฒน์ รหัสนักศึกษา 1160105072665 เลขที่10
นางสาว อมรรัตน์ เพ็ญศรีชล รหัสนักศึกษา 1160105072756 เลขที่16
ชื่อวิชาหลักสถิติ รหัสวิชา09121015
เสนออาจารย์ สุภาพร นนทนำ

บทที่9 ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการวิเคราะห์การถดถอย,สร้างสมการถดถอยอย่างง่าย

ทำนายดวงราศีมีน เดือนตุลาคม 2564

การทำนายดวงของครูอ้อนั้นเป็นการทำนายโดยใช้ Tarot Cards เป็นเครื่องมือหลักโดยรูปแบบการนำเสนอจะมีการเชื่อมโยงการพัฒนาจิตวิญญาณ การทำนายเพื่อหาแนวทางแก้ไขปัญหามากกว่าที่จะบอกแค่เรื่องราวของผู้รับคำทำนายอย่างเดียวรวมไปถึงการสร้างแรงบันดาลใจร่วมด้วย อ้อหวังเป็นอย่างยิ่งว่าผลงานที่สร้างขึ้นนี้จะเป็นส่วนหนึ่งในกำลังใจของคุณได้นะคะ …อย่างไรก็แล้วแต่ขอให้เชื่อว่าเราทุกคนมี freewill ของตัวเอง ฉะนั้นคุณคือผู้ลิขิตดวงชะตาชีวิตตัวเองไม่ใช่ดวงชะตากำหนดชีวิตคุณค่ะ 😊
💃🏻——————————————————————💃🏻
☎️ ติดต่อดูดวงส่วนตัวไพ่ทาโรต์/ติดต่องานทั่วไป/สมัครเรียนดูดวง
FB : https://www.facebook.com/tarotaugur1/
Line@ : http://line.me/R/ti/p/%40apr0834c
📱ติดตามข้อมูลข่าวสาร
FB: https://www.facebook.com/tarotaugur1/
IG:https://www.instagram.com/augur_aor/
Tiktok : https://vt.tiktok.com/DCxj7W/
แบ่งราศีตามหลัก Sidereal Zodiac (นับวันในแต่ละราศีตามสุริยปฏิทิน)
ราศีเมษ : 13 เม.ย.14 พ.ค.
ราศีพฤษภ : 15 พ.ค.14 มิ.ย.
ราศีเมถุน: 15 มิ.ย. 14 ก.ค.
ราศีกรกฏ : 15 ก.ค. 15 ส.ค.
ราศีสิงห์ : 16 ส.ค. 16 ก.ย.
ราศีกันย์ : 17 ก.ย. 16 ต.ค.
ราศีตุลย์ : 17 ต.ค. 15 พ.ย.
ราศีพิจิก : 16 พ.ย. 15 ธ.ค.
ราศีธนู : 16 ธ.ค. 14 ม.ค.
ราศีมังกร : 15 ม.ค. 12 ก.พ.
ราศีกุมภ์ : 13 ก.พ. 14 มี.ค.
ราศีมีน : 15 มี.ค. 12 เม.ย.
ดูดวงไพ่ยิปซี tarologist ครูอ้อ tarotaugur การงาน การเงิน ความรัก ความสุข ความสำเร็จ เนื้อคู่ แรงบันดาลใจ

ทำนายดวงราศีมีน เดือนตุลาคม 2564

ทำนายดวงราศีเมษ เดือนตุลาคม 2564

พยากรณ์เชิงปริมาณ (Quantitative Forecasting) : ค่าปรับเรียบเอ็กโปเนนเซียล (Exponential Smoothing)

การพยากรณ์เชิงปริมาณ (Quantitative Forecasting)
เป็นการนำจำนวนตัวเลขในอดีตมาพยากรณ์จำนวนที่จะเกิดขึ้นในอนาคตของสิ่งใดสิ่งหนึ่ง เช่น การขาย การบริโภค การกิด การดับ ในที่นี้จะยกตัวอย่างการนำมาใช้พยากรณ์การขายมี 6 วิธี ดังนี้
1. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่าย (Simple Moving Average)
2. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนัก (Weighted Moving Average)
3. ค่าปรับเรียบเอ็กโปเนนเซียล (Exponential Smoothing)
4. ค่าแนวโน้ม (Trend Projection)
5. ค่าดัชนีฤดูกาล (Seasonal Index)
6. การเปรียบเทียบค่าพยากรณ์วิธีต่าง ๆ อย่างง่ายเพื่อการตัดสินใจ
3. การพยากรณ์การขายด้วยวิธีค่าปรับเรียบเอ็กซ์โปเนนเชียล (Exponential Smoothing)
วิธีนี้ถูกพัฒนาขึ้นโดยมีหลักคล้ายวิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนัก แต่ให้ความสำคัญแก่ข้อมูลทุกข้อมูลไล่เรียงจากอดีตตัวต่อตัว
ในทางปฏิบัติ จะมีการทดลองใช้ สัมประสิทธิ์ปรับเรียบ (α) ค่าต่าง ๆ กัน แทนไปในสมการ
Y(t) = Y(t1) + α {y(t1)Y(t1)} เพื่อดูว่า ค่า α ตัวใดให้ค่าพยากรณ์ใกล้เคียงกับข้อมูลในอดีตมากที่สุด ก็เลือกตัวนั้นไว้ใช้แทนค่าในสูตร
การพยากรณ์ในอนาคต ใช้เพียงเฉพาะยอดขายปัจจุบันและค่า α ที่เลือกไว้มาแทนค่าในสูตร Y(t) = Y(t1) + α {y(t1)Y(t1)} ก็จะได้ค่าพยากรณ์ที่ใกล้เคียงความเป็นจริง
α = ค่าคงที่ ที่มีค่าตั้งแต่ 0.00 ถึง 1.00 (ปรกติใช้ 0.1 ถึง 0.3)
ค่า α = 0.3 คือ การให้ความสำคัญกับข้อมูลปัจจุบัน 30% ความสำคัญแก่ข้อมูลในอดีต 70 %

สูตร สมการการพยากรณ์มีดังนี้
Y(t) = Y(t1) + α {y(t1)Y(t1)}
Y = ค่าพยากรณ์
y = ยอดขาย
ti = ลำดับคาบเวลาที่ i ใด ๆ
ถ้าให้ i = 1 ยอดขาย y(t1) คือ ค่ายอดขายในอดีตถัดไป 1 ช่วงเวลา
ตัวอย่างในคลิป
ค่าพยากรณ์ Y(t) ตัวแรกคือ ปีที่ 1 ไตรมาสที่ 1 ค่าพยากรณ์ คือ Y(1) = 50 เพราะไม่ยอดขายในอดีตไป 1 ช่วงเวลา จึงใช้ยอดขายจริงคือ 50
ค่าพยากรณ์ Y(t) ตัวที่ 2 คือ ปีที่ 1 ไตรมาสที่ 2
Y(2) = Y(21) + α {y(21)Y(21)}
Y(2) = Y(1) + α {y(1)Y(1)} = 50 +0.2(5050) =50
ค่าพยากรณ์ Y(t) ตัวที่ 3 คือ ปีที่ 1 ไตรมาสที่ 3
Y(3) = Y(31) + α {y(31)Y(31)}
Y(3) = Y(2) + α {y(2)Y(2)} = 50 +0.2(5650) =51.2
ค่าพยากรณ์ Y(t) ตัวที่ 4 คือ ปีที่ 1 ไตรมาสที่ 3 Y(4) = Y(41) + α {y(41)Y(41)}
Y(4) = Y(3) + α {y(3)Y(3)} = 51.2 +0.2(6051.2) =52.96

พยากรณ์เชิงปริมาณ (Quantitative Forecasting) : ค่าปรับเรียบเอ็กโปเนนเซียล (Exponential Smoothing)

นอกจากการดูหัวข้อนี้แล้ว คุณยังสามารถเข้าถึงบทวิจารณ์ดีๆ อื่นๆ อีกมากมายได้ที่นี่: ดูบทความเพิ่มเติมในหมวดหมู่TECHNOLOGY

Time Series Analysis – Forecast_การพยากรณ์ | สมการพยากรณ์

Time Series Analysis – Forecast_การพยากรณ์

บทที่9 ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการวิเคราะห์การถดถอย,สร้างสมการถดถอยอย่างง่าย

ทำนายดวงราศีมีน เดือนตุลาคม 2564

ทำนายดวงราศีเมษ เดือนตุลาคม 2564

พยากรณ์เชิงปริมาณ (Quantitative Forecasting) : ค่าปรับเรียบเอ็กโปเนนเซียล (Exponential Smoothing)

Leave a Comment Cancel reply