Mittel Absolut Abweichung Basiert Auf 2 Tage Gleit Durchschnitt

Ich brauche Hilfe Verständnis (MAD) bedeutet absolute Abweichung Hier ist ein Problem, dass ich weiß, die Antwort ist 2.7 aber kann jemand bitte erklären, wie die Antwort ist 2.7. Tägliche Hochtemperaturen in Denver für die letzte Woche waren 93, 94, 93, 95, 96, 88, 90 (gestern) Frage - basierend auf einem 2 Tage gleitenden Durchschnitt berechnen die mittlere absolute Abweichung. Ich weiß, die Antwort ist 2.7. Zeige mehr Hier ist ein Problem, dass ich weiß, die Antwort ist 2.7 aber kann jemand bitte erklären, wie die Antwort ist 2.7. Tägliche Hochtemperaturen in Denver für die letzte Woche waren 93, 94, 93, 95, 96, 88, 90 (gestern) Frage - basierend auf einem 2 Tage gleitenden Durchschnitt berechnen die mittlere absolute Abweichung. Ich weiß, die Antwort ist 2.7 aber ich habe keine Ahnung, wie bitte helfen. Update: dieses Problem kam direkt aus einem Buch mit der Antwort aber kein Detail ist genau wie angegeben und die Antwort ist 2.7Question. Tägliche Hochtemperaturen in St. Louis für den letzten. Tägliche Hochtemperaturen in St. Louis für die letzte Woche waren wie folgt: 92, 91, 93, 94, 96, 90 und 90 (gestern). A) Berechnen Sie die mittlere absolute Abweichung auf der Grundlage eines 2-tägigen gleitenden Durchschnitts (r ound Antwort auf eine Dezimalstelle) B) Berechnen Sie den mittleren quadratischen Fehler auf der Grundlage eines 2-tägigen gleitenden durchschnittlichen Grades quadriert (r ound Antwort auf eine Dezimalstelle Ort) C) Berechnen Sie den mittleren absoluten Fehler (MAPE) auf Basis eines 2-tägigen gleitenden Durchschnitts (r ound Antwort auf eine Dezimalstelle) Bitte zeigen Sie die ErläuterungDie Schritt-für-Schritt-Lösung für: Tägliche Hochtemperaturen 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 04. November 2011 beantwortet. View the Answer 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-tägigen gleitenden Durchschnitt. 89 c) Berechnen Sie die mittlere absolute Abweichung auf der Grundlage eines 2-tägigen gleitenden Durchschnitts. MAD2.7 d) Berechnen Sie den mittleren quadratischen Fehler für den 2-tägigen gleitenden Durchschnitt. MSE13.35 e) Berechnen Sie den mittleren absoluten Prozentfehler für den 2-tägigen gleitenden Durchschnitt. MAPE 2.99 ANLAGE VORSCHAU Download Anhang 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-tägigen gleitenden Durchschnitt. 89 c) Berechnen Sie die mittlere absolute Abweichung auf der Grundlage eines 2-tägigen gleitenden Durchschnitts. MAD2.7 d) Berechnen Sie den mittleren quadratischen Fehler für den 2-tägigen gleitenden Durchschnitt. MSE13.35 e) Berechnen Sie den mittleren absoluten Prozentfehler für den 2-tägigen gleitenden Durchschnitt. MAPE 2.99 ChancellorBraveryDeer3159 posted a question middot Nov 03, 2011 at 7:44 pmA Prognose der Hochtemperatur heute mit einem 2 Tag (a) Prognose der Hochtemperatur heute, mit einem 2-Tage gleitenden Durchschnitt. (B) Berechnen Sie die mittlere absolute Abweichung auf der Grundlage eines 2-tägigen gleitenden Durchschnitts. (C) Berechnen Sie den mittleren quadratischen Fehler für den 2-tägigen gleitenden Durchschnitt. (D) Berechnen Sie den mittleren absoluten Prozentfehler für den 2-tägigen gleitenden Durchschnitt. Lösung: (a) (8890) 289 (b) MAD13.552.7 (c) MSE66.75416.69 (d) MAPE14.9452.99 Periodentemperaturen Ft e 61629 e 61629 e 2 1 93 - 2 94 - 3 93 93,5 ndash0,5 0,5 0,25 4 95 93,5 1,5 1,5 2,25 5 96 94 2 2 4 6 88 95,5 -7,5 7,5 56,25 7 90 92 -2 2 4 13,5 66,75 61629 e 61629 Tatsächlich 0,54 1,58 2,08 8,52 2,22 14,94 Diese Vorschau hat absichtlich verschwommene Abschnitte. Melden Sie sich an, um die Vollversion anzuzeigen. Formel: Name Formel Definition n-Periode gleitender Durchschnitt n AF niitt 61669 61501 61485 61501 1 n Anzahl der Perioden Gewichteter beweglicher Durchschnitt ntnttt A w A w A w F 61485 61485 61485 61483 61483 61483 61501. 2 2 1 1 iw Gewicht für Periode ti Exponentialglättung) (1 1 1 61485 61485 61485 61485 61483 61501 tttt FAFF 61537 Glättungskonstante MAD neni 61669 61501 61501 1 i MAD MAD Mean Absolute Abweichung iii FA e 61485 61501 MSE 1 MSE 1 i 2 61485 61501 61669 61501 neni MSE Mean Squared Error MAPE n 1 iii 100 A e MAPE n 61669 61501 61501 MAPE Mittlerer Absoluter Prozentfehler Dies ist das Ende der Vorschau. Melden Sie sich an, um auf den Rest des Dokuments zuzugreifen.