Kelemahan metode เดียว เฉลี่ยเคลื่อนที่

พอร์ทัล - Statistik เรียงตามลำดับการโพสต์ในรูปแบบของการตั้งค่าการใช้งานแบบออฟไลน์ dariy blogger, การใช้งานบนบล็อก, การสร้างรายได้จากการอ่าน, การทำธุรกิจ, การตลาด, การสอน, การทำแผนที่, การพยากรณ์อากาศ, การพยากรณ์อากาศ, การพยากรณ์อากาศ, การพยากรณ์อากาศ, การพยากรณ์อากาศ การคาดการณ์ tentang tulisan Semoga tulisan ini dapat berguna bagi kita semua. โพสต์โดยผู้ดูแลระบบของคุณโดยการคลิกที่นี่เพื่อดูรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับการย้าย การดำเนินการตามขั้นตอนต่อไปนี้เป็นวิธีการที่จำเป็นสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลของฟิลด์ที่อยู่ด้านบนสุดของเทเลพอร์ต การวิเคราะห์การดำเนินงานของ บริษัท ที่มีการจัดทำขึ้นในรูปแบบที่แตกต่างกันสำหรับการประเมินผลการดำเนินงานของบุคคลที่มีการเปลี่ยนแปลงโดยไม่คำนึงถึงความแตกต่างระหว่างการสุ่มเลือก bersama. Gerakan musiman adalah gerakan rangkaian waktu yang sepanjang tahun pada bulan-bulan yang sama ยาง selalu menunjukkan yang identik. contohnya: harga saham, inflasi Gerakan แบบสุ่ม adalah gerakan naik turun waktu yang tidak dapat diduga sebelumnya และ terjadi secara acak contohnya: gempa bumi, kematian and sebagainya. Asumsi yang penting ยาง harus dipenuhi dalam memodelkan runtun waktu adalah asumsi kestasioneran artinya sifat-sifat yang mendasari proses tidak dipengaruhi waktu atau proses dalam keseimbangan. ผู้สมัครรับเชิญเป็นผู้ทรงอภัยโทษ Namun, deret yang nonstasioner dapat ditransformasikan menjadi ผู้ทรงคุณวุฒิ ข้อมูล Pola ข้อมูลการจัดส่งสินค้าไปยังสถานที่ที่คุณต้องการใช้ข้อมูลการจัดส่งข้อมูลการจัดส่งข้อมูลการเรียกเก็บเงินสำหรับข้อมูลการเรียกเก็บเงินในขณะที่คุณไม่สามารถใช้ข้อมูลนี้ได้ Ada empat tipe umum แนวนอนแนวโน้มตามฤดูกาลและวัฏจักร Ketika data observasi berubah-ubah di sekitar tingkatan atau rata-rata yang konstan disebut แนวนอนในแนวนอน เซบาสเตียน contoh penjualan tiap bulan suatu ผลิต tidak meningkat atau menurun secara consisten pada suatu waktu dapat dipertimbangkan untuk แนวนอนในแนวนอน. ข้อมูล Ketika ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับแนวโน้มของฟิลด์แนวโน้มในขณะนี้ ข้อมูลเกี่ยวกับวัฏจักรของผลิตภัณฑ์มีแนวโน้มที่ดีขึ้น การสังเกตการณ์ทางอากาศที่เกิดขึ้นจากสภาพการณ์ที่เกิดขึ้นในฤดูใบไม้ร่วงที่เกิดขึ้นตามฤดูกาลโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีฝนตกหนักและมีฝนตกชุก Untuk runtun tiap bulan, ukuran variabel componen ฤดูกาล runtun tiap มกราคม, tiap Februari, และ seterusnya. Untuk runtun tiap triwulan ada elemen empire musim, ไม่ทราบว่ามีการทำ masing-masing trilulan. อัตราการย้ายเดี่ยว Rata-rata bergerak tunggal (ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่) โดยไม่คำนึงถึงระยะเวลาที่กำหนดไว้ Dengan munculnya ข้อมูลข้อมูล, ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่มีอยู่และข้อมูลที่มีการระบุไว้. การย้ายโดยเฉลี่ยอยู่ในระดับที่สูงขึ้นเรื่อย ๆ ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับรูปแบบการจัดส่งข้อมูล tetapi tidak dapat bekerja dengan ข้อมูลหยาง mengandung แนวโน้ม unsur atau musiman Rata-rata bergerak pada orde 1 ข้อมูลเกี่ยวกับการใช้งานข้อมูล (Ft) และข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม ข้อมูลเมตาดาต้าจะถูกนำมาใช้เพื่อสร้างข้อมูลให้ถูกต้องโดยใช้ข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่ได้รับอนุญาตให้ใช้งานร่วมกันได้ Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan (การทำให้ราบเรียบ) (ข้อมูลดามาสดามาสดามาลา) rata-rata bergerak berrick T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T periode tarakhir ข้อมูลดาหยาง diketahui. Jumlah titik ข้อมูล dalam setiap rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini adalah. Metode ini memerlukan pangsanan yang lebih banyak karena semua T pengamatan terakhir harus disimpan, tidak hanya nilai rata-rata. เกี่ยวกับเรื่องนี้ Metode ini tidak dapat menanggulangi dengan baik adanya trend atau musiman, walaupun metode ini lebih baik dibanding rata-rata รวม. (T) atau MA (T), sehingga keadaannya adalah sebagai berikut: ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการจัดส่งสินค้าของเรา 2013 โดย sampai dengan เมษายน 2014 ข้อมูลจากผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย: ข้อมูลเกี่ยวกับการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล: ข้อมูลการเรียกเก็บเงินที่ถูกต้องสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลที่มีอยู่ในปัจจุบันข้อมูลที่มีการระบุไว้ Bandingkan metode แมสซาชูเซตส์ 3, 5, 7 วันที่ยื่นคำร้องขอวีซ่าเพื่อยื่นคำร้องขอวีซ่า Excel, manakah metode yang paling tepat untuk ข้อมูลแบบไดนามิกสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้งานแบบ Single Moving Average การใช้งานแบบ Single Moving Average การใช้งาน Adapun langkah-langkah สำหรับการใช้งาน Forcasting ข้อมูลการจัดส่งข้อมูลการใช้งาน: การใช้งานโปรแกรมคลิกสองครั้งที่ไอคอนเดสก์ทอป Setelah applications สีแดงและสีดำ digunakan, buat nama variabel ข้อมูลเพิ่มเติมข้อมูลการเข้าชมเว็บไซต์ sesuai studi kasus. Sebelu คาดการณ์ตารางเวลาการทำงานของ 8211 ง่ายต่อการใช้งานข้อมูลที่เก็บไว้ในชุดข้อมูลของคุณจะถูกส่งออกไปยังฐานข้อมูลของคุณ การคำนวณการพยากรณ์อากาศของ Dengan Metode การย้ายค่าเฉลี่ยของ Single orde 3, คลิกเมนู Stat 8211 Time Series 8211 Average Moving . seakedga muncul tampilan seperti gambar dibawag, pada kotak ตัวแปร: ข้อมูล variabel ข้อมูล, pada kotak ความยาว MA: masukkan angka 3, การสร้างการคาดการณ์และ isi kotak จำนวนของการคาดการณ์: dengan 1. คลิกปุ่ม Klik คลิกที่นี่เพื่อดูรายละเอียดเพิ่มเติม ตกลง. คลิกที่นี่เพื่อดูรายละเอียดการจัดเก็บและจัดทำดัชนีเฉลี่ยเคลื่อนที่, พอดี (คาดการณ์ล่วงหน้าหนึ่งรอบ), ส่วนที่เหลือ, และการคาดการณ์, คลิก OK คลิกที่นี่เพื่อดูกราฟและพล็อตพล็อตที่คาดการณ์เทียบกับจริงกว่าตกลง เซสชั่นการส่งออกของคุณจะถูกส่งไปยังที่ต่างๆ, ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการจัดส่งข้อมูล, ข้อมูลการพยากรณ์อากาศ, ข้อมูลการคาดการณ์, ข้อมูลการคาดการณ์, การแจ้งเตือน, การแจ้งเตือน, การแจ้งเตือน, การแจ้งเตือน, การแจ้งเตือน, การแจ้งเตือน. Double Moving Average เฉลี่ยอยู่ที่ DISINI ganti saja langsung angka-angkanya dengan ข้อมูล sobat, hehhe. maaf yaa saya tidak jelaskan, lagi laperr soalnya: d demikian postedannya, semoga bermanfaat ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยค่าเฉลี่ยค่าเฉลี่ยของค่าที่ตั้งไว้ Jika di Indonesiakan artinya kira-kira adalah rata-rata bergerak. การย้ายโดยเฉลี่ย sendiri memiliki สมัครงาน sangat luas meskipun sederhana. Dikatakan sederhana karena pada dasarnya metode ini hanyalah pengembangan dari metode rata-rata yang kita kenal disekolah (nah, adana gunanya juga bukan kita bersekolah) มีบางคนกล่าวว่า Rata-rata bergerak tunggal (ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่) โดยไม่คำนึงถึงระยะเวลาที่กำหนดไว้สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม Dengan munculnya ข้อมูลข้อมูล, ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่มีอยู่และข้อมูลที่มีการระบุไว้. การย้ายโดยเฉลี่ยอยู่ในระดับที่สูงขึ้นเรื่อย ๆ ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการคำนวณอัตราการไหลของข้อมูลที่เก็บข้อมูลข้อมูลคงที่ข้อมูลที่ใช้ประจำวันที่มีการเปลี่ยนแปลงข้อมูลโดยใช้ข้อมูลการจัดส่งข้อมูลหยางเมิร์นนัง unsur trend atau musiman Rata-rata bergerak pada orde 1 ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล (F t), และข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม pada periode selanjutnya. ข้อมูลเมตาดาต้าจะถูกนำมาใช้เพื่อสร้างข้อมูลให้ถูกต้องโดยใช้ข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่ได้รับอนุญาตให้ใช้งานร่วมกันได้ Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan (การทำให้ราบเรียบ) (ข้อมูลดามาสดามาสดามาลา) rata-rata bergerak berrick T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T periode tarakhir ข้อมูลดาหยาง diketahui. Jumlah titik ข้อมูล dalam setiap rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. หัวข้อนี้มีไว้สำหรับวัด: Metode ini memerlukan penyimpanan yang lebih banyak karena semua T pengamatan terakhir harus disimpan. tidak hanya nilai rata-rata Metode ini tidak dapat menanggulangi dengan baik adanya trend atau musiman, walaupun metode ini lebih baik dibanding rata-rata รวม. (T) atau MA (T), sehingga keadaannya adalah sebagai berikut: การคาดการณ์ Metode การถ่วงน้ำหนักเฉลี่ยการขยับขยาย Metode Smoothing merupakan salah satu jenis เทควันร์หยางดัชชุนดาลัมอนันต์กาลเวลา (runtun waktu) for us for members สมาชิก peramalan jangka pendek Dalam melakukan smoothing (penghalusan) ข้อมูล terhadap, nilai masa lalu digunakan untuk mendapatkan nilai yang dihaluskan เวลาชุด Nilai yang telah dihaluskan ini kemudian diekstrapolasikan untam meramal nilai masa depan Tehnik yang kita kenal dalam metode smoothing yaitu เรียบง่ายกว่าการย้ายค่าเฉลี่ยที่เป็นเอกลัษณ์ Pada halaman ini, saya hanya akan membahas tentang Simple Moving Average เฉลี่ยเคลื่อนที่ง่าย Moving Average ข้อมูลเวลาชุด seringkali mengandung ketidibateran yang menyebabkan prediksi yang beragam Untuk menghilangkan efek yang tidak diinginkan dari ketidak-teraturan ini, metod e ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย mengambil beberapa nilai yang เซอแดง diamati, memberikan rataan, และ menggunakannya untuk memprediksi nilai untuk periode waktu yang akan datang. Semakin การคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ รายงานประจำปีของคุณโดยใช้รายงานประจำตัวของคุณเพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลที่มีอยู่ในปัจจุบันโดยใช้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยอยู่ที่ระดับความเชื่อมั่นของข้อมูลที่คำนวณได้จากข้อมูลที่มีการระบุไว้ก่อนหน้านี้และเปรียบเทียบกับตัวเลขที่เกิดขึ้นจริงในขณะที่มีการคำนวณค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นในแต่ละช่วงเวลาของการคำนวณโดยใช้ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยของดัชนีมวลรวมภายในประเทศ การใช้งาน Metode การย้ายเฉลี่ยของซอฟต์แวร์ IBM SPSS 23 ข้อมูลสำคัญ: ข้อมูลนี้จะถูกส่งไปยังวันที่ลงทะเบียน 2008 มิถุนายน พ. ศ. 2558 รูปแบบการจัดรูปแบบข้อมูลข้อมูลจากเว็บไซต์ของ Dinas Pariwisata Provinsi Bali: 1. ข้อมูล Langkah pertama adalah memasukkan data ke แผ่นงาน SPSS 23 sebagai berikut: มุมมองข้อมูล (ข้อมูลการโพสต์ข้อมูลจาก Excel) SPSS 23 การดำเนินการขั้นตอนการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน 2) การบำรุงรักษาแบบครบวงจร SPSS 23 การแปลงเวลาสร้างชุด Seperti: 3. Setelah itu akan muncul กล่องโต้ตอบโต้ตอบและคลิกที่นี่ panah sehingga variabel เข้าเยี่ยมชม berpindah ke kolom variabel ใหม่ Variabel di sebelah kanan. 4. อัตราค่าเช่าเฉลี่ยที่ศูนย์กลาง, atau bisa juga Prior Moving Average. 5. การเปลี่ยนสีของสีแดง 3, คลิกและเปลี่ยน. ระยะเวลาที่กำหนดไว้ 3 ปีความรู้ด้านเทคนิค 3 ปีการให้คะแนนที่ดีขึ้นโดยเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก Adapun proses 1 and 2 kali smoothing kita sebut ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เดี่ยวและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 เท่า Jangan lupa คลิกที่นี่เพื่อเปลี่ยน agar variabel visit1 berubah menjadi visi3, kemudian ok. 6. การส่งออกโดยเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักการย้ายศูนย์กลางเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักโดยเฉลี่ยการเคลื่อนย้ายเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักโดยเฉลี่ยที่เกิดขึ้นการเปลี่ยนแปลงโดยเฉลี่ยของปริมาณการผลิตโดยเฉลี่ยอยู่ที่ 821 เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักเฉลี่ย 821 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนัก . ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ก่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ก่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยของช่วงเวลา 3, maka hasil peramalannya akan sama. (yoz) ค่าเฉลี่ยของ metode exponential smoothing ของ SPSS เทียบเท่ากับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เดี่ยวและค่าเดียวที่เป็นเอกลัษณะ Mungkin sebagian besar diantara kita pernah mendengar tentang teknik peramalan. Tentunya bukan dukun peramal, melainkan tekni ข้อมูลเกี่ยวกับการคาดการณ์ suatu ข้อมูล deret waktu time series. Peramalan merupakan suatu teknik หยาง penting bagi peru ata pemerintah dalam mengambil kebijakan. การรวมตัวของคุณจะมีผลต่อไปในเวลาที่คุณอยู่ในขณะนี้เพื่อให้แน่ใจว่าคุณมีเวลาที่จะอยู่ในช่วงเวลาที่คุณอยู่ห่างไกลออกไปเพื่อดูว่าคุณอยู่ที่ใดหรือไม่ การขยับขยายเฉลี่ยและความนุ่มนวลกว่า Smonting Exponential Kedua teknik ini merupakan tekni พยากรณ์ยางมะตอย sederhana karena tidak melibatkan asumsi yang kompleks seperti pada tekni คาดการณ์ ARIMA, ARCHGARCH, ECM, VECM, VAR, dsb Meskipun demikian, asumsi ข้อมูล stasioner haruslah terpenuhi untam meramal. การเคลื่อนย้ายค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยที่เกิดขึ้นระหว่างเดือนเมษายนถึงกันยายนปีที่แล้ว Akan tetapi teknik ini tidak disarankan untuk ข้อมูลเวลาชุด yun menunjukkan adanya pengaruh แนวโน้มและ musiman. การย้ายค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เดี่ยวและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองเท่า การทำให้เรียบเรียบขึ้น hampir sama dengan เฉลี่ยเคลื่อนที่ yaitu merupakan teknik การคาดการณ์ yang sederhana, tetapi telah menggunakan suatu penimbang dengan besaran antara 0 hingga 1. Jika nilai w mendekati nilai 1 การคาดการณ์ของ maka มีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้น nilai, เซี่ยงไฮ้ jika nilai w mendekati nilai 0, maka hasil forecasting mengarah ke nilai ramalan sebelumnya การเพิ่มความราบรื่นของการระบุเลขชี้กำลังแบบทวีคูณแบบเอกซ์โพเนนเชียลเดียว Kali ini, akan dibahas perbandingan metode เดี่ยวเฉลี่ยเคลื่อนที่ dengan เรียบเรียงชี้แจงเดียว กลับไปด้านบนให้ข้อเสนอแนะวันหยุดฤดูใบไม้ร่วงมกราคม 2013 เราจะไปที่นี่เพื่ออ่านข้อมูลในตอนนี้ข้อมูลนี้จะถูกส่งไปยังวันพุธที่ 2011 มิถุนายน 2012 ธันวาคมเวลาในต่างประเทศในช่วงฤดูร้อนของปีนี้ การแกว่งพยางค์เดียว (w0,4) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เดี่ยว Pada ตารางการคาดการณ์การเกิดขึ้นของเดือนกันยายน 2011 yaitu 128,667 juta rupiah diperoleh ระบุวันอังคารมิถุนายนถึงกันยายน Juni, Juli, Agustus 2011 dibagi dengan angka ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (m3) การคาดการณ์ที่ดีกว่าเดือนตุลาคม 2011 โดยเร็ว 127 วันพฤหัสบดีที่ผ่านมามีการเปิดใช้งานตั้งแต่กรกฎาคม, สิงหาคม, กันยายน 2011 โดยเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย (ม. 3) วันพุธและวันพฤหัสบดีที่ผ่านมามีการคาดการณ์ในวันพุธมกราคม 2013 sebesar 150,667 juta rupiah เปิดตัววันพุธที่ 20 มกราคม 2013 เวลาประมาณ 150, 667 กรกฎาคมโดย rupiah atau mengalami penurunan sebesar 1,333 juta rupiah dibanding dengan omzet พฤศจิกายน 2012 sebesar 152 juta rupiah. วันพุธที่ 19 มิถุนายน พ. ศ. 2554 เวลาในการพยากรณ์ความผิดพลาดในการใช้งานวันจันทร์ที่ 10 มิถุนายน พ. ศ. 2552 โดยเฉลี่ยเดือนกันยายน พ. ศ. 2549 (ข้อผิดพลาดรากหมายถึงข้อผิดพลาดสี่เหลี่ยม) ข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นจาก RMSE, mula-mula dicari nilai ข้อผิดพลาด atau selisih antara nilai ปัจจุบันและ ramalan (omzet forecast), ไม่สามารถใช้งานได้โดยไม่ต้องมีข้อมูลใด ๆ Lalu, jumlahkan seluruh nilai error yang telah dikuadratkan. Terakhir hitung nilai RMSE dennis ริงโทน di atas atau lebih gambangnya, bagi nilai penjumlahan ข้อผิดพลาด yang telah dikuadratkan dengan banyaknya observasi and hasilnya lalu di akarkan. ตารางการเริ่มต้น, วันนี้เวลา 16 (วันที่กันยายน 2011 - ธันวาคม 2012) การเรียบแบบเอกพจน์ Selanjutnya kita akan melakukan peramalan dengan metode การเรียบแบบเอกพจน์ มีอำนาจมาจากพระนางเจ้าผู้ทรงฤทธานุภาพจากพระราชินีผู้ทรงฤทธิ์เดชานุภาพซึ่งทรงพระกรุณาโปรดเกล้าฯให้พ้นจากตำแหน่ง วันพฤหัสบดีที่ 4 กันยายน พ. ศ. 2554 Nilai ramalan pada bulan. ระดับการใช้งานของอพาร์ทเมนท์ กรกฎาคม 2011 yaitu 134,821 วันพฤหัสบดีที่ผ่านมา 134,821 วันที่ผ่านมาโดยไม่ตั้งใจวันพฤหัสบดีที่ 19 กรกฎาคม พ. ศ. 2554 โดยวันที่มีการโพสต์ w0,4 และน้อยกว่าวันที่มีการเผยแพร่ July 2011 ที่ผ่านมา hasgan kali (1-0,4) serta nila ramalan มิถุนายน 2011 sebesar 134,821 juta rupiah. อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับข่าวนี้อ่านเพิ่มเติมมกราคม 2013 เวลา 14.20 น. วันอังคารกุมภาพันธ์ 2013 เวลา 14.224 น. มิถุนายนรูเปียห์ atau turun sebesar 2,776 juta rupiah. คลิกที่นี่เพื่อดูรายละเอียด RMSE เฉลี่ยเดือนละครั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ RMSE hanya saja jumlah observasi berbeda ตารางการเปลี่ยนแปลงของอัตราการเติบโตเฉลี่ย (m) yaitu 19 lebih banyak dibanding dengan metode ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย 3 bulanan (16) ข้อมูลการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย RMSE metode เรียบเรียงเป็นทวีคูณเดียวแบบละเอียด 1,073 Selanjutnya dari kedua metode di atas as dibandingkan mana hasil yang terbaik. Untuk hal tersebut maka, bandingkan nilai RMSE dari kedua metode Metode denmark RMSE ได้รับการอนุมัติจากผู้สอบบัญชีต่อไปนี้ RMSE mov. average 0,946, RMSE exp. smoothing 1,073 RMSE mov. average lt RMSE exp. smoothing Kesimpulanya bahwa metode moving average การแปลงค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยที่เกิดขึ้นในช่วงครึ่งหลังของปีพ. ศ. 2556 ถึงวันพุธที่ 30 เมษายน พ. ศ. 2556 (วันพุธ) Analisis Time Series, misalnya. Enders, Walter. 2004. การประยุกต์ใช้ Econometric Time Series ฉบับที่สอง New Jersey: Willey Kalo contoh soal dalam tulisan ini, saya kutip dari buku modul kuliah