Moyenne Absolu Écart 2 Jours Moyenne Mobile

Voir la solution étape par étape à: Les températures quotidiennes hautes à Saint-Louis pour la semaine dernière étaient comme suit: 93, 94, 93, 95, 96, 88 et 90 (hier). A) Prévoir la température élevée. Cette question a été répondu le 04 nov 2011. Voir la réponse Les températures quotidiennes hautes à Saint-Louis pour la semaine dernière étaient comme suit: 93, 94, 93, 95, 96, 88 et 90 (hier). A) Prévoir la température élevée aujourd'hui, en utilisant une moyenne mobile de 3 jours. 91.3 b) Prévoir la température élevée aujourd'hui, en utilisant une moyenne mobile de 2 jours. 89 c) Calculez l'écart absolu moyen sur la base d'une moyenne mobile de 2 jours. MAD2.7 d) Calculer l'erreur quadratique moyenne pour la moyenne mobile de 2 jours. MSE13.35 e) Calculer l'erreur moyenne absolue en pourcentage pour la moyenne mobile de 2 jours. MAPE 2.99 PREVIEW DE L'ATTACHEMENT Télécharger l'annexe Les températures quotidiennes hautes à St. Louis pour la dernière semaine étaient les suivantes: 93, 94, 93, 95, 96, 88 et 90 (hier). A) Prévoir la température élevée aujourd'hui, en utilisant une moyenne mobile de 3 jours. 91.3 b) Prévoir la température élevée aujourd'hui, en utilisant une moyenne mobile de 2 jours. 89 c) Calculez l'écart absolu moyen sur la base d'une moyenne mobile de 2 jours. MAD2.7 d) Calculer l'erreur quadratique moyenne pour la moyenne mobile de 2 jours. MSE13.35 e) Calculer l'erreur moyenne absolue en pourcentage pour la moyenne mobile de 2 jours. MAPE 2.99 ChancellorBraveryDeer3159 posté une question middot Nov 03, 2011 à 7:44 pmThread: Mean Absolute Deviation Je comprends MAD, mais je ne peux pas comprendre cette question. Voici l'information. Les températures quotidiennes élevées à St. Louis pour la dernière semaine étaient comme suit: 92, 91, 94, 95, 96, 88,90. L'écart absolu moyen basé sur une moyenne mobile de 2 jours 3.20 Comment dans le monde est-ce 3.20 J'ai essayé des centaines de combinaisons pour essayer de répéter cette réponse, mais je ne peux pas le faire. Im 100 sûr que c'est la bonne réponse. Quelqu'un peut-il s'il vous plaît me montrer une marche étape par étape à travers ce problème Ive passé toute la journée sur ce point. Quelle est la question exactement. Faire Les valeurs de la semaine dernière (7 jours) ont quelque chose à voir avec MAD de ces deux jours Ou 3,20 ont été obtenus à partir de 2 nouvelles températures 21 janvier 2011, 12:49 4 Ive a quelque chose, mais je ne suis pas sûr. Ils peuvent parler d'une moyenne mobile de 2 jours des prévisions et de mesurer ces prévisions à l'aide MAD. Ensuite, la situation est la suivante. La moyenne de la dernière ligne est de 3,2. Yep c'est pour la prévision. Ohhh wow. Je suppose que je n'ai pas compris la moyenne mobile de 2 jours. J'essayais tout ce que je pouvais avec les deux derniers chiffres. J'essayais même de les diviser par 5. Maintenant, je vois pourquoi il s'agit de 5 observations. Je suppose que le mot clé est quotmovingquot. (TCO 2) En utilisant le tableau ldquoGasoline Sales Time Seriesrdquo, calculez la prévision des ventes d'essence (en milliers) pour la semaine 13 en utilisant une Moyenne mobile de trois jours. (TCO 2) En utilisant le tableau ldquoPaint Sales Time Seriesrdquo, calculez l'écart moyen absolu pour une moyenne mobile de trois jours. (TCO 2) À l'aide du tableau ldquoGasoline Sales Time Seriesrdquo, calculez la prévision des ventes d'essence (en milliers) pour la semaine 13 en utilisant une moyenne mobile pondérée de trois jours. Utilisez un poids de .60 pour l'observation la plus récente. 30 pour la deuxième plus récente, et .10 pour la troisième plus récente. (TCO 2) En utilisant le tableau ldquoGasoline Sales Time Seriesrdquo, calculez la prévision des ventes d'essence (en milliers) pour la semaine 13 en utilisant le lissage exponentiel et une constante de lissage de 0,10.