Memihak kayu tradisional untuk rumah Anda akan selalu menjadi pilihan pilihan dalam pemasangan papan. Namun, Anda memerlukan kontraktor berpihak tepat untuk membantu Anda memilih tampilan kayu terbaik dengan perawatan berpihak paling sedikit. Ada banyak jenis papan kayu yang dibuat dengan menggunakan bahan kayu sub-par. Jangan biarkan nexthellip Anda Baca lebih lanjut Layanan atap profesional dan perbaikan atap dengan harga terjangkau Jika Anda mengalami masalah kebocoran di atap, jangan menunggu untuk menghubungi kontraktor atap. Kebocoran atap yang berkepanjangan nampaknya tidak berbahaya pada awalnya, namun bisa berubah menjadi masalah serius dengan cepat. Setelah kebocoran atap yang terus-menerus dapat menyebabkan pertumbuhan jamur, langit-langit yang rusak, perabotan. Hubungi kami hari ini jika Anda membutuhkan lonceng Read More Saat mencoba mengurangi tagihan pemanas rumah Anda, tidak ada cara yang lebih baik untuk menghemat uang daripada memasang jendela vinyl atau penggantian kayu baru. Yang terpenting, dengan potongan pajak federal baru sampai 1.500 tidak ada alasan untuk tidak melakukannya. Memiliki dek yang indah akan selalu memiliki hasil positif pada nilai properti Anda. Menambahkan dek adalah cara murah untuk memperluas ruang hidup Anda. Biaya rata-rata untuk membangun sebuah dek kira-kira 7.000 dan menghasilkan pengembalian sekitar 15.000 saat menjual rumah Anda tidak terlalu buruk. Jadi pertimbangkan untuk memiliki yang lebih baik. Baca lebih lanjut Memilih kontraktor berpihak benar sangat penting dalam pemasangan papan. Entah itu memasang vinyl berpihak pada berpihak atau benar-benar menyingkirkan berpihak Anda saat ini untuk berpihak baru. Memiliki kontraktor berpihak profesional yang bisa memberi Anda solusi terbaik untuk pemasangan papan paling halus akan menghemat banyak sakit kepala, waktu dan tenaga kerja Read More Apa yang Pelanggan Kami Katakan Sangat senang Saya hanya ingin mengungkapkan betapa senangnya dengan atap baru kami dan Selokan mulus Mike dan pekerjanya sangat menyenangkan dan santun berada di sekitar. Aku tidak percaya seberapa cepat mereka menyelesaikan atap rumah dan garasi kita. Mereka meninggalkan tempat itu lebih bersih daripada saat mereka memulai dan melindungi semak-semak kami, tanaman seperti yang dijanjikan. Yang sangat senang dengan instalasi atap, kami ingin mereka kembali untuk penggantian jendela. Terima kasih Mike Lihat rumah mereka: atap Melrose MA mdash Robert Patricia Quinn, Melrose, MA MBM Construction diberi peringkat 5 5 berdasarkan 3 ulasan. Menemukan Kontraktor Tepat Seharusnya Menyakitkan Melakukan perbaikan rumah yang tepat atau proyek renovasi dapat menambahkan nilai sebenarnya ke jenis rumah apa pun, jika dilakukan dengan benar dan efisien oleh profesional yang diberi lisensi dan Tertanggung. Menggunakan bahan berkualitas tinggi yang hemat energi, menarik dan yang terpenting, bisa diandalkan seperti low vinyl vinyl berpihak. Penggantian jendela Atap sirap dan geladak khusus akan menambah nilai nyata. Dalam kebanyakan kasus, Anda dapat mengharapkan dan segera mengembalikan investasi Anda setelah perbaikan rumah dilakukan. Pilih kontraktor yang akan menyelesaikan pekerjaan, memandu Anda melewati setiap langkah proyek dari awal sampai akhir tanpa tambahan tersembunyi. Layanan perbaikan rumah kami telah memberi kami keunggulan di atas perusahaan remodeling rumah lainnya. Menjadi salah satu daerah penyedia layanan papan atas di sisi, atap, jendela pengganti, dan penambahan ruangan. Memberi kita daya beli yang besar melalui pemasok kita dan sebagai gantinya, bisa meneruskan simpanannya kepada Anda. Jadi mengapa memilih kita sebagai kontraktor renovasi rumah Anda Kami mendengarkan kebutuhan Anda. Kami tidak menggunakan penjualan dengan tekanan tinggi, atau mencoba menjual sesuatu yang tidak Anda inginkan atau inginkan. Komunikasi adalah kunci untuk semua jenis proyek remodeling dan kami ingin proyek Anda mendapatkan hasil terbaik. Anda akan mendapatkan perkiraan perkiraan waktu penyelesaian - tanpa sakit kepala Anda juga akan mendapatkan salah satu jaminan terbaik dalam bisnis perbaikan rumah, jika Anda perlu menggunakannya. Apa Jenis Layanan Perbaikan Rumah yang Anda Cari Memilih kontraktor atap yang akan bekerja untuk kepentingan terbaik Anda dan bukan pada berapa banyak keuntungan yang dapat dia hasilkan dengan memotong sudut. Sebagai kontraktor atap, kami percaya dengan menggunakan atap dan atap bawah atap terbaik untuk memberi ketenangan pada klien kami. Untuk info lebih lanjut tentang layanan atap, kunjungi: atap datar komersial atau atap rumah Tidak semua vinil dan papan kayu sama. Pilihlah kontraktor berpihak profesional yang akan membantu Anda memahami jenis pemutaran vinyl apa yang harus dihindari, dan apa yang akan memberi Anda kemenangan terbaik untuk uang Anda dalam jangka panjang. Dari dek bertekanan standar, dek mahoni, atau dek komposit - membuat Anda tertutup. Baca lebih lanjut tentang Deck and Porches Deck buildersEducator Preparation Candidate Assessment of Performance (CAP) CAP menilai kesiapan kandidat guru dalam kaitannya dengan Standar Profesional untuk Guru (PST). CAP sejajar dengan sistem Evaluasi Pendidik Massachusetts untuk lebih mempersiapkan calon guru dan memastikan mereka siap untuk menjadi efektif pada hari pertama. Ini mengukur kandidat guru berlatih di berbagai indikator utama seperti yang digariskan dalam Panduan untuk Standar Profesional untuk Guru 160160 dan mendukung mereka dalam memperbaiki praktik mereka berdasarkan hasil. Penyelesaian CAP yang berhasil diperlukan untuk menyelesaikan semua program persiapan guru. Organisasi Sponsor harus dikirim ke ESE semua penilaian formatif dan sumatif untuk semua peserta CAP dengan mengunggah datanya ke Platform Online CAP. Pelajari Lebih Banyak Pertanyaan Setiap organisasi sponsor memiliki Manajer CAP yang terlatih dengan ESE. Untuk pertanyaan mengenai penyampaian data CAP atau platform online, silakan hubungi Pengelola CAP Anda. Untuk pertanyaan lainnya, silahkan email edprepdoe. mass. edu. Terakhir Diperbaharui: 6 Desember 2016Pendahuluan untuk ARIMA: model nonseasonal Persamaan peramalan ARIMA (p, d, q): Model ARIMA secara teori merupakan kelas model paling umum untuk meramalkan rangkaian waktu yang dapat dibuat menjadi 8220stationary8221 dengan membedakan (Jika perlu), mungkin bersamaan dengan transformasi nonlinier seperti penebangan atau pengosongan (jika perlu). Variabel acak yang merupakan deret waktu bersifat stasioner jika sifat statistiknya konstan sepanjang waktu. Seri stasioner tidak memiliki tren, variasinya berkisar rata-rata memiliki amplitudo konstan, dan bergoyang secara konsisten. Yaitu pola waktu acak jangka pendeknya selalu terlihat sama dalam arti statistik. Kondisi terakhir ini berarti autokorelasinya (korelasi dengan penyimpangannya sendiri dari mean) tetap konstan dari waktu ke waktu, atau ekuivalen, bahwa spektrum kekuatannya tetap konstan seiring berjalannya waktu. Variabel acak dari bentuk ini dapat dilihat (seperti biasa) sebagai kombinasi antara sinyal dan noise, dan sinyal (jika ada) dapat menjadi pola pengembalian cepat atau lambat, atau osilasi sinusoidal, atau alternasi cepat pada tanda , Dan itu juga bisa memiliki komponen musiman. Model ARIMA dapat dilihat sebagai filter 8220filter8221 yang mencoba memisahkan sinyal dari noise, dan sinyal tersebut kemudian diekstrapolasikan ke masa depan untuk mendapatkan perkiraan. Persamaan peramalan ARIMA untuk rangkaian waktu stasioner adalah persamaan linier (yaitu regresi-tipe) dimana prediktor terdiri dari kelambatan variabel dependen dan atau lag dari kesalahan perkiraan. Yaitu: Prediksi nilai Y adalah konstanta dan atau jumlah tertimbang dari satu atau lebih nilai Y dan satu angka tertimbang dari satu atau lebih nilai kesalahan terkini. Jika prediktor hanya terdiri dari nilai Y yang tertinggal, itu adalah model autoregresif murni (8220 self-regressed8221), yang hanyalah kasus khusus dari model regresi dan yang dapat dilengkapi dengan perangkat lunak regresi standar. Sebagai contoh, model autoregresif orde pertama (8220AR (1) 8221) untuk Y adalah model regresi sederhana dimana variabel independennya hanya Y yang tertinggal satu periode (LAG (Y, 1) dalam Statgrafik atau YLAG1 dalam RegresIt). Jika beberapa prediktor tertinggal dari kesalahan, model ARIMA TIDAK merupakan model regresi linier, karena tidak ada cara untuk menentukan error8221 8220last period8417s sebagai variabel independen: kesalahan harus dihitung berdasarkan periode-ke-periode Saat model dipasang pada data. Dari sudut pandang teknis, masalah dengan menggunakan kesalahan tertinggal sebagai prediktor adalah bahwa prediksi model8217 bukanlah fungsi linear dari koefisien. Meskipun mereka adalah fungsi linier dari data masa lalu. Jadi, koefisien pada model ARIMA yang mencakup kesalahan tertinggal harus diestimasi dengan metode optimasi nonlinier (8220 climb-climbing8221) daripada hanya dengan memecahkan sistem persamaan. Akronim ARIMA adalah singkatan Auto-Regressive Integrated Moving Average. Lags dari rangkaian stasioner dalam persamaan peramalan disebut istilah quotautoregressivequot, kelambatan kesalahan perkiraan disebut istilah kuotasi rata-rata quotmoving, dan deret waktu yang perlu dibedakan untuk dijadikan stasioner disebut versi seri integimental dari seri stasioner. Model random-walk dan random-trend, model autoregresif, dan model pemulusan eksponensial adalah kasus khusus model ARIMA. Model ARIMA nonseasonal diklasifikasikan sebagai model quotARIMA (p, d, q) quot, di mana: p adalah jumlah istilah autoregresif, d adalah jumlah perbedaan nonseason yang diperlukan untuk stasioneritas, dan q adalah jumlah kesalahan perkiraan yang tertinggal dalam Persamaan prediksi Persamaan peramalan dibangun sebagai berikut. Pertama, izinkan y menunjukkan perbedaan D dari Y. yang berarti: Perhatikan bahwa perbedaan kedua Y (kasus d2) bukanlah selisih 2 periode yang lalu. Sebaliknya, ini adalah perbedaan pertama-perbedaan-dari-pertama. Yang merupakan analog diskrit turunan kedua, yaitu akselerasi lokal dari seri daripada tren lokalnya. Dalam hal y. Persamaan peramalan umum adalah: Disini parameter rata-rata bergerak (9528217s) didefinisikan sehingga tanda-tanda mereka negatif dalam persamaan, mengikuti konvensi yang diperkenalkan oleh Box dan Jenkins. Beberapa penulis dan perangkat lunak (termasuk bahasa pemrograman R) mendefinisikannya sehingga mereka memiliki tanda plus. Bila nomor aktual dicolokkan ke dalam persamaan, tidak ada ambiguitas, tapi penting untuk mengetahui konvensi mana yang digunakan perangkat lunak Anda saat Anda membaca hasilnya. Seringkali parameter dilambangkan dengan AR (1), AR (2), 8230, dan MA (1), MA (2), 8230 dll. Untuk mengidentifikasi model ARIMA yang sesuai untuk Y. Anda memulai dengan menentukan urutan differencing (D) perlu membuat stasioner seri dan menghilangkan fitur musiman musiman, mungkin bersamaan dengan transformasi yang menstabilkan varians seperti penebangan atau pengapuran. Jika Anda berhenti pada titik ini dan meramalkan bahwa rangkaian yang berbeda adalah konstan, Anda hanya memiliki model acak berjalan atau acak acak. Namun, rangkaian stationarized masih memiliki kesalahan autokorelasi, menunjukkan bahwa beberapa jumlah istilah AR (p 8805 1) dan beberapa istilah MA (q 8805 1) juga diperlukan dalam persamaan peramalan. Proses penentuan nilai p, d, dan q yang terbaik untuk rangkaian waktu tertentu akan dibahas di bagian catatan selanjutnya (yang tautannya berada di bagian atas halaman ini), namun pratinjau beberapa jenis Model ARIMA nonseasonal yang biasa dijumpai diberikan di bawah ini. ARIMA (1,0,0) model autoregresif orde pertama: jika seri stasioner dan autokorelasi, mungkin dapat diprediksi sebagai kelipatan dari nilai sebelumnya, ditambah konstanta. Persamaan peramalan dalam kasus ini adalah 8230 yang Y regresi pada dirinya sendiri tertinggal oleh satu periode. Ini adalah model konstanta 8220ARIMA (1,0,0) constant8221. Jika mean Y adalah nol, maka istilah konstan tidak akan disertakan. Jika koefisien kemiringan 981 1 positif dan kurang dari 1 besarnya (harus kurang dari 1 jika Y adalah stasioner), model tersebut menggambarkan perilaku rata-rata pada nilai periode berikutnya yang diperkirakan akan menjadi 981 1 kali sebagai Jauh dari mean sebagai nilai periode ini. Jika 981 1 negatif, ia memprediksi perilaku rata-rata dengan bergantian tanda, yaitu juga memprediksi bahwa Y akan berada di bawah rata-rata periode berikutnya jika berada di atas rata-rata periode ini. Dalam model autoregresif orde kedua (ARIMA (2,0,0)), akan ada istilah Y t-2 di sebelah kanan juga, dan seterusnya. Bergantung pada tanda dan besaran koefisien, model ARIMA (2,0,0) bisa menggambarkan sistem yang pembalikan rata-rata terjadi dengan mode sinusoidal oscillating, seperti gerak massa pada pegas yang mengalami guncangan acak. . ARIMA (0,1,0) berjalan acak: Jika seri Y tidak stasioner, model yang paling sederhana untuk model ini adalah model jalan acak, yang dapat dianggap sebagai kasus pembatas model AR (1) dimana autoregresif Koefisien sama dengan 1, yaitu deret dengan reversi mean yang jauh lebih lambat. Persamaan prediksi untuk model ini dapat ditulis sebagai: di mana istilah konstan adalah perubahan periode-ke-periode rata-rata (yaitu drift jangka panjang) di Y. Model ini dapat dipasang sebagai model regresi yang tidak mencegat dimana Perbedaan pertama Y adalah variabel dependen. Karena hanya mencakup perbedaan nonseasonal dan istilah konstan, model ini diklasifikasikan sebagai model quotARIMA (0,1,0) dengan konstan. Model acak-berjalan-tanpa-undian akan menjadi ARIMA (0,1, 0) model tanpa ARIMA konstan (1,1,0) membedakan model autoregresif orde pertama: Jika kesalahan model jalan acak autokorelasi, mungkin masalahnya dapat diperbaiki dengan menambahkan satu lag variabel dependen ke persamaan prediksi - - yaitu Dengan mengundurkan diri dari perbedaan pertama Y pada dirinya sendiri yang tertinggal satu periode. Ini akan menghasilkan persamaan prediksi berikut: yang dapat diatur ulang menjadi Ini adalah model autoregresif orde pertama dengan satu urutan perbedaan nonseasonal dan istilah konstan - yaitu. Sebuah model ARIMA (1,1,0). ARIMA (0,1,1) tanpa perataan eksponensial sederhana: Strategi lain untuk memperbaiki kesalahan autokorelasi dalam model jalan acak disarankan oleh model pemulusan eksponensial sederhana. Ingatlah bahwa untuk beberapa seri waktu nonstasioner (misalnya yang menunjukkan fluktuasi yang bising di sekitar rata-rata yang bervariasi secara perlahan), model jalan acak tidak berjalan sebaik rata-rata pergerakan nilai masa lalu. Dengan kata lain, daripada mengambil pengamatan terbaru sebagai perkiraan pengamatan berikutnya, lebih baik menggunakan rata-rata beberapa pengamatan terakhir untuk menyaring kebisingan dan memperkirakan secara lebih akurat mean lokal. Model pemulusan eksponensial sederhana menggunakan rata-rata pergerakan rata-rata tertimbang eksponensial untuk mencapai efek ini. Persamaan prediksi untuk model smoothing eksponensial sederhana dapat ditulis dalam sejumlah bentuk ekuivalen matematis. Salah satunya adalah bentuk koreksi yang disebut 8220error correction8221, dimana ramalan sebelumnya disesuaikan dengan kesalahan yang dibuatnya: Karena e t-1 Y t-1 - 374 t-1 menurut definisinya, ini dapat ditulis ulang sebagai : Yang merupakan persamaan peramalan ARIMA (0,1,1) - tanpa perkiraan konstan dengan 952 1 1 - 945. Ini berarti bahwa Anda dapat menyesuaikan smoothing eksponensial sederhana dengan menentukannya sebagai model ARIMA (0,1,1) tanpa Konstan, dan perkiraan koefisien MA (1) sesuai dengan 1-minus-alpha dalam formula SES. Ingatlah bahwa dalam model SES, rata-rata usia data dalam prakiraan 1 periode adalah 1 945. yang berarti bahwa mereka cenderung tertinggal dari tren atau titik balik sekitar 1 945 periode. Dengan demikian, rata-rata usia data dalam prakiraan 1-periode-depan model ARIMA (0,1,1) - tanpa konstan adalah 1 (1 - 952 1). Jadi, misalnya, jika 952 1 0,8, usia rata-rata adalah 5. Karena 952 1 mendekati 1, model ARIMA (0,1,1) - tanpa-konstan menjadi rata-rata bergerak jangka-panjang, dan sebagai 952 1 Pendekatan 0 menjadi model random-walk-without-drift. Apa cara terbaik untuk memperbaiki autokorelasi: menambahkan istilah AR atau menambahkan istilah MA Dalam dua model sebelumnya yang dibahas di atas, masalah kesalahan autokorelasi dalam model jalan acak diperbaiki dengan dua cara yang berbeda: dengan menambahkan nilai lag dari seri yang berbeda Ke persamaan atau menambahkan nilai tertinggal dari kesalahan perkiraan. Pendekatan mana yang terbaik Aturan praktis untuk situasi ini, yang akan dibahas lebih rinci nanti, adalah bahwa autokorelasi positif biasanya paling baik ditangani dengan menambahkan istilah AR pada model dan autokorelasi negatif biasanya paling baik ditangani dengan menambahkan MA istilah. Dalam deret waktu bisnis dan ekonomi, autokorelasi negatif sering muncul sebagai artefak differencing. (Secara umum, differencing mengurangi autokorelasi positif dan bahkan dapat menyebabkan perubahan dari autokorelasi positif ke negatif.) Jadi, model ARIMA (0,1,1), di mana perbedaannya disertai dengan istilah MA, lebih sering digunakan daripada Model ARIMA (1,1,0). ARIMA (0,1,1) dengan perataan eksponensial sederhana konstan dengan pertumbuhan: Dengan menerapkan model SES sebagai model ARIMA, Anda benar-benar mendapatkan fleksibilitas. Pertama-tama, perkiraan koefisien MA (1) dibiarkan negatif. Ini sesuai dengan faktor pemulusan yang lebih besar dari 1 dalam model SES, yang biasanya tidak diizinkan oleh prosedur pemasangan model SES. Kedua, Anda memiliki pilihan untuk memasukkan istilah konstan dalam model ARIMA jika Anda mau, untuk memperkirakan tren nol rata-rata. Model ARIMA (0,1,1) dengan konstanta memiliki persamaan prediksi: Prakiraan satu periode dari model ini secara kualitatif serupa dengan model SES, kecuali bahwa lintasan perkiraan jangka panjang biasanya adalah Garis miring (kemiringannya sama dengan mu) dan bukan garis horizontal. ARIMA (0,2,1) atau (0,2,2) tanpa pemulusan eksponensial linier konstan: Model pemulusan eksponensial linier adalah model ARIMA yang menggunakan dua perbedaan nonseasonal dalam hubungannya dengan persyaratan MA. Perbedaan kedua dari seri Y bukan hanya perbedaan antara Y dan dirinya tertinggal dua periode, namun ini adalah perbedaan pertama dari perbedaan pertama - i. Perubahan perubahan Y pada periode t. Jadi, perbedaan kedua Y pada periode t sama dengan (Y t - Y t-1) - (Y t-1 - Y t-2) Y t - 2Y t-1 Y t-2. Perbedaan kedua dari fungsi diskrit sama dengan turunan kedua dari fungsi kontinu: ia mengukur kuotasi kuadrat atau quotcurvaturequot dalam fungsi pada suatu titik waktu tertentu. Model ARIMA (0,2,2) tanpa konstan memprediksi bahwa perbedaan kedua dari rangkaian sama dengan fungsi linier dari dua kesalahan perkiraan terakhir: yang dapat disusun ulang sebagai: di mana 952 1 dan 952 2 adalah MA (1) dan MA (2) koefisien. Ini adalah model pemulusan eksponensial linear umum. Dasarnya sama dengan model Holt8217s, dan model Brown8217s adalah kasus khusus. Ini menggunakan rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial untuk memperkirakan tingkat lokal dan tren lokal dalam rangkaian. Perkiraan jangka panjang dari model ini menyatu dengan garis lurus yang kemiringannya bergantung pada tren rata-rata yang diamati menjelang akhir rangkaian. ARIMA (1,1,2) tanpa perataan eksponensial eksponensial yang terfragmentasi. Model ini diilustrasikan dalam slide yang menyertainya pada model ARIMA. Ini mengekstrapolasikan tren lokal di akhir seri namun meratakannya pada cakrawala perkiraan yang lebih panjang untuk memperkenalkan catatan konservatisme, sebuah praktik yang memiliki dukungan empiris. Lihat artikel di quotWhy the Damped Trend karyaquot oleh Gardner dan McKenzie dan artikel quotGolden Rulequot oleh Armstrong dkk. Untuk rinciannya Umumnya dianjurkan untuk berpegang pada model di mana setidaknya satu dari p dan q tidak lebih besar dari 1, yaitu jangan mencoba menyesuaikan model seperti ARIMA (2,1,2), karena hal ini cenderung menyebabkan overfitting. Dan isu-isu kuotom-faktorquot yang dibahas secara lebih rinci dalam catatan tentang struktur matematis model ARIMA. Implementasi Spreadsheet: Model ARIMA seperti yang dijelaskan di atas mudah diterapkan pada spreadsheet. Persamaan prediksi adalah persamaan linier yang mengacu pada nilai-nilai masa lalu dari rangkaian waktu asli dan nilai kesalahan masa lalu. Dengan demikian, Anda dapat membuat spreadsheet peramalan ARIMA dengan menyimpan data di kolom A, rumus peramalan pada kolom B, dan kesalahan (data minus prakiraan) di kolom C. Rumus peramalan pada sel biasa di kolom B hanya akan menjadi Sebuah ekspresi linier yang mengacu pada nilai-nilai pada deretan kolom A dan C sebelumnya, dikalikan dengan koefisien AR atau MA yang sesuai yang disimpan di sel di tempat lain pada spreadsheet.
No comments:
Post a Comment