Media Móvil Fuera Edad

¿Es legal que mudarse a los 17 Como llegar isn8217t emancipado sólo algo que los adolescentes rebeldes quieren saber. Los padres y tutores también tienen a menudo preguntas sobre la emancipación de los menores y cómo afecta a sus obligaciones legales. Dicho esto, muchos un adolescente estadounidense probablemente ha pedido 8220Is legal para mover a los 17 años (o 16 o incluso 15) 8221 Aquí hay algunas pautas generales sobre cómo emancipado. lo que significa, y no se considera what8217s la emancipación de un menor de edad: la edad legal. Cada estado tiene una ley que dicta la edad de un niño debe ser el fin de ser emancipado. Para la mayoría de los estados, la edad legal es de 16, pero podría ser tan jóvenes como de nivel 14. La madurez. Para que sea legal para salir a los 17 (o 16 para el caso), la emancipación de un menor de edad, un tribunal debe confirmar lo general el niño tiene la suficiente madurez como un adulto para estar en su propio. Independencia financiera. En general, los niños deben demostrar que pueden mantenerse a sí mismos con el fin de conseguir emancipado. That8217s razón por la emancipación de los menores de edad se asocia a menudo con los niños famosos que desean mantener a sus parientes codiciosos fuera de su dinero. Notificación a los padres / tutores. A los representantes legales child8217s deben tener la oportunidad de responder a la solicitud de la emancipación, y tal vez incluso oponerse a ella. emancipación automática. En algunos estados, la emancipación de un menor de edad es automática en el matrimonio legal child8217s o al incorporarse a las fuerzas armadas. La capacidad de consentir. Una vez se emancipa un menor de edad, él o ella puede entrar en contratos y dictar sus propias decisiones de atención de la salud, entre otras responsabilidades de adultos. Algunas actividades de los adultos sigue siendo prohibidos. Conseguir emancipado significa un niño todavía no puede votar ni beber alcohol. El matrimonio también puede estar fuera de la cuestión, en función de sus leyes state8217s. No What8217s Emancipación Un niño que se mueve hacia fuera. Puede que no sea legal para salir a los 17, pero eso significa que doesn8217t doesn8217t sucede todo el tiempo. El hecho de que un niño se movió hacia fuera y vive bajo techo alguien else8217s, doesn8217t necesariamente significa que él o ella está emancipado. En general, los padres y tutores están siendo legalmente responsable de un child8217s los gastos necesarios tales, incluso si otro adulto verbalmente se compromete a hacerse cargo del menor. El proceso de cómo emancipado puede ser complicado, y puede requerir un abogado de la familia con experiencia para ayudar a ponerse de pie por unos derechos child8217s, o por los derechos de los padres child8217s. Dirigirse a FindLaw8217s Emancipación de la sección de Menores para obtener más información. Obtener el mejor de nuestros blogs de su bandeja de entrada: suscribirse a boletines de noticias FindLaw. Disfrutar de este post les resulta útil, avísenos a través de compartirlo con sus friends. This es la primera parte de una serie por el escritor Stephen Caruso personal acerca de cómo las empresas Oaklands y la comunidad han cambiado desde la década de 1990 para mejor o peor. Manténgase en sintonía para la próxima entrega, que será sobre las iniciativas de mejora de la comunidad Oaklands. En 10 a. m. cada mañana a finales de los años 90, Jay Yander podría encontrar en Gus Miller Prensa en la Avenida Forbes. El graduado de la escritura Inglés 2000 fue un escritor de deportes para las noticias de Pitt, y que aún no ha perder la oportunidad de dar la vuelta a través de la competencia. La tienda fue atendido por un joven amable que recordaba Yanders orden habitual. Solía ​​ir a Gus Millers cada día y obtener un Post-Gazette, dijo Yander. Nunca pensé dos veces. Gus Miller fue una de muchas de las pequeñas tiendas Yander recuerda que dominan las calles Oaklands en los años 90. A partir de la colmena una cafetería que ya se ha trasladado a lado sur de Kunst Panadería y Jerrys Records, Forbes Avenue, desde McKee lugar para Bigelow Boulevard, fueron cubiertos en las tiendas de mamá y pop. Pitt estudiantes frecuentan estas tiendas para las primeras fechas, los dulces o el archivo más nuevo de Pearl Jam. Pero a medida que las décadas progresaron y Pitt crecieron, estos puntos de referencia se desvaneció lentamente. Oakland empujado a través de un baño de la población al igual que Pitt y llegó a ser abrumado por los universitys límites cada vez que invaden. Después de un descenso después de la década de 1970, la matrícula Pitts creció de 26.328 en 1995 a 28.649 en 2016. Mientras tanto, las tiendas que salpican la Avenida Forbes se transformó de manera constante en cadenas como Chipotle y Dunkin Donuts. Adiós mamá, adiós pop en el corazón de todos los cambios Oaklands permanecieron Groceria Merante sus acciones cultivados localmente de pimientos, tomates y calabazas se vierta al exterior en las aceras de la calle Bates. Filomena Merante propietaria de la tienda de 37 años de edad, de gestión familiar con su hermana Julie. El Merantes utiliza para vender a granel a las familias Oaklands, pero a medida que los estudiantes reemplazados familias y residentes, las órdenes de salami y queso provolone pasó de varias libras a un cuarto de libra. Aún así, el negocio sobrevivió debido a la gran cantidad de clientes. Más gente significa más negocios, dijo Merante como repartidor pasaba con un cajón de productos frescos. En cuanto a la disminución de las empresas de propiedad local, el residente permanente de Oakland cree que los propietarios simplemente caducan. Todos los viejos se han ido, dijo. Elizabeth Mather, un graduado de 99 psicología y ahora residente de Boston, pensó muchas de Oaklands pequeñas tiendas eran parte de lo que separa el barrio del resto de la ciudad. Un estudiante podría fácilmente pasar todo su tiempo y satisfacer todas sus necesidades sin alejarse demasiado del campus. La torre, la arquitectura medieval al estilo de la colmena, donde la tienda de T-Mobile es ahora, era lo abrió Mathers los más importa. Tenía una muy buena escena alternativa que dio la bienvenida a cualquier persona en sus puertas. Fue en las tiendas Volver teatro que tuvo su primer beso en la universidad, mientras ve Trainspotting en una cita con su pronto-a-ser primer novio universitario. Mientras que algunas pequeñas empresas venden café como parte de su pan de cada día, Starbucks y loco Mocha han sustituido a los cafés de propiedad independiente. No es una mala cosa ahora que trajeron cadenas, creo que eso es lo que la generación del milenio se utiliza para, dijo Yander. Con el tiempo, Mather salió de la ciudad para encontrar oportunidades en otros lugares. El residente de Boston dijo que podría haber quedado si algunos de sus amigos habían pegado alrededor también. Evan Stoddard, de 71 años, un ex funcionario de Pittsburgh el desarrollo de la ciudad y recientemente retirado decano asociado de artes liberales en la Universidad de Duquesne, dijo que la elección Mather hizo fue exactamente lo que la ciudad había estado luchando con. La ciudad fue perdiendo población, dijo Stoddard, sobre todo por la falta de empleo industrial. Mucha gente se mueve fuera de Pittsburgh. Según la oficina de censo de EE. UU.. Pittsburghs población se redujo de 423.938 en 1980 a 305.704 en 2010. En sólo cuatro años, a partir de 1980, la ciudad perdió 46.000 puestos de trabajo de acero más de la mitad de las posiciones existentes. Los problemas interrumpía limitan a la ciudad. La Crónica Pitt llamó a la Universidad de lograr la deriva y no todo su potencial en el año 1995. Y en cuanto a Oakland, si las calles estaban flanqueadas por tiendas de mamá y pop de vuelta en el día, sino que también estaban llenas de basura. Yander siempre se hace la misma broma con sus amigos de la universidad acerca de ver a una calle de Oakland después de una noche de fin de semana. Bromeamos alrededor de ese Oakland era un poco sucia, pero era nuestra suciedad, dijo Yander. John Wilds, un empleado de Pitt durante los últimos 30 años y Pitts actual asistente vicerrector de relaciones con la comunidad, recuerda el tiempo bien. Comparó Pitt a un contenedor de basura en los años 90, especialmente en un lunes por la mañana. Esta imagen de un manchado Oakland difería de la visión Pitt vio por sí mismo, y para Oakland. La Universidad quiere un muy vibrante barrio, que los estudiantes se sientan cómodos y seguros en, dijo Wilds. Se complementa el progreso de la Universidad. Una vecindad cambiante Esquivando latas de cerveza y cajas de pizza a lo largo de la arteria principal neighborhood8217s aún no ha funden con la visión Pitts, pero no nos molestó Jerry Weber. El nativo de Oakland estaba haciendo buen dinero con la venta de discos compactos, casetes y discos fuera de su tienda de dos pisos por encima de McDonalds a Forbes. Mientras que los estudiantes jugaron en su plan de negocios, la Universidad de los alrededores y UPMC también ofrecen una sorprendente cantidad de oportunidades. Las escuelas son grandes, pero las personas que trabajan en las escuelas son una parte importante de mi negocio, así, dijo Weber. Continuó diciendo que después del trabajo, profesor sónicamente curiosidad o el médico de UPMC podrían vagar por, o podrían dejar a un pariente para un día de compras. Pero Weber decidió abandonar el negocio de CD y se centran en los registros, lo que requiere más espacio. Esto le obligó a salir de sus antiguos lugares, así como la ubicación asequible. Yo no dejo de Oakland porque Yo tampoco hacer dinero, me fui porque necesito más espacio, dijo Weber. Usted no puede alquilar todo en Oakland de 13.000 pies cuadrados a menos que usted está UPMC. Sin ninguna otra opción, Weber se trasladó a Squirrel Hill en 1993. Stoddard, que entonces trabajaba para la ciudad, sabía desplazando a los locales fue un problema burbujeando bajo Oaklands viejas casas de la fila y calles arboladas. La Universidad estaba comprando una propiedad mucho en la comunidad, dijo Stoddard, especialmente en los años 70 y principios de los 80. Esas acciones estaban siempre allí, y que tipo de cosas de colores. Con el tiempo, Gus Miller y Kunsts panadería fueron reemplazados por cadenas, incluyendo Starbucks y Rite Aid. Yander ha notado el cambio en los viajes de regreso a Oakland, pero dijo que él no necesariamente se encuentra ninguna falta en los barrios nueva mirada. Tal vez Oakland perdió un poco de su encanto en la otra cara de su un barrio más limpio, dijo Yander. Si Pitt fue en parte la culpa de una caída en el encanto, sino que también tiene una participación en la conformación de un elegante, moderno Oakland. La Universidad se unió con la ciudad y la gente de Oakland para formar grupos de la comunidad, como la Planificación y el Desarrollo y de la Corporación de Oakland Distrito de Mejoramiento de Oakland para ayudar a catalizar el cambio y el comercio. Stoddard citó estos programas como los intentos de la Universidad para tratar de arreglar las cosas después de una relación a cuadros en décadas anteriores con Oakland. Jonathan Winkler, OBIDs marketing y comunicación coordinador, dijo que su objetivo es mantener las organizaciones de la zona limpia y vibrante. OBID siempre está buscando nuevas formas de innovar, dijo Winkler. El grupo cuenta con un equipo de limpieza 24 horas y organiza el desarrollo de la Forbes Digital Plaza como parte de una visión ampliada de 25 años de Oakland. Este nuevo entorno nítido impulsó Oakland en el tercer mayor distrito comercial en Pennsylvania, después de Filadelfia y el centro de Pittsburgh una estadística que ha sido citado por funcionarios de la ciudad en el pasado y fue corroborado por Wilds y Winkler. John Elavsky, propietario de Oakland pilar Hemingway Cafe, dijo hes definitivamente sintieron el éxito de un producto de limpieza, de forma más económica impulsado Oakland. Se compró Hems a mediados de la década de 1990, y su duró de uno de Clinton en la Casa Blanca a otro candidato a la Casa Blanca. Un graduado de Pitt que se especializó en biología, Elavsky dijo que ve un estudiante diferente ahora de lo que vio en los años 80 y 90. Pitts más duras para entrar y más caro de lo que era hace años, y estos niños enviaban aquí cinco, seis años más, theyre fuera de aquí en cuatro, dijo Elavsky. De acuerdo con el Pitt Fact Book, el promedio del SAT de nuevas panteras aumentaron de 1110 a 1280 1995 a 2016, mientras que el tamaño de las clases de primer año también aumentó constantemente durante esos años, de 2.424 a 4.094. El enfoque en lo académico ha cortado en el mercado Elavskys. En los años 90, hed encontrar los mismos estudiantes en su bar cada noche. Ahora, espera que las caras conocidas sólo tres o cuatro veces a la semana. Añadir en la competencia de las barras del Norte lado y lado del Sur, y Oakland, recientemente renovadas han encontrado márgenes más pequeños y más delgados. Este fue el lugar para estar, pero como todo lo demás, los tiempos cambian y las cosas cambian y se adaptan mejor, dijo Elavsky. A medida que los paquetes de distancia 45 registros en su tienda en la parte inferior de Murray Avenue, Weber isnt tan seguro de que la tendencia de un cambio de Oakland ha sido siempre hacia arriba. Oakland no es peor, pero yo no creo que es mejor, dijo. Deja un comment. Moving modelos de promedio y suavizado exponencial Como primer paso para avanzar más allá de los modelos de medias, modelos de paseo aleatorio, y los modelos lineales de tendencia, patrones y tendencias no estacionales se puede extrapolar el uso de un modelo de media móvil o alisado. El supuesto básico detrás de promediado y modelos de suavizado es que la serie de tiempo es estacionaria localmente con una media de variación lenta. Por lo tanto, tomamos una media móvil (local) para estimar el valor actual de la media y luego usar eso como el pronóstico para el futuro próximo. Esto puede ser considerado como un compromiso entre el modelo de la media y la deriva en el modelo del paseo aleatorio, sin. La misma estrategia se puede utilizar para estimar y extrapolar una tendencia local. Un promedio móvil a menudo se llama una versión quotsmoothedquot de la serie original porque los promedios de corto plazo tiene el efecto de suavizar los baches en la serie original. Al ajustar el grado de suavizado (el ancho de la media móvil), que podemos esperar para golpear algún tipo de equilibrio óptimo entre el rendimiento de los modelos de medias y caminar al azar. El tipo más simple de promedio de modelos es el. Sencilla (igualmente ponderados) Media Móvil: El pronóstico para el valor de Y en el tiempo t1 que se hace en el tiempo t es igual a la media aritmética de las observaciones más recientes M: (Aquí y en otros lugares que va a utilizar el símbolo 8220Y-hat8221 reposar para obtener la previsión de las series temporales Y hecha en la fecha previa temprano posible de un modelo dado.) Este promedio se centra en el periodo t (m1) / 2, lo que implica que la estimación de la media local tenderá a la zaga del verdadero valor de la media local por cerca de (m1) / 2 períodos. Por lo tanto, decimos que la edad promedio de los datos de la media móvil simple (m1) / 2 con respecto al período para el que se calcula el pronóstico: esta es la cantidad de tiempo en que las previsiones tienden a la zaga de los puntos de inflexión en el datos. Por ejemplo, si son un promedio de los últimos 5 valores, las previsiones será de unos 3 periodos tarde en la respuesta a los puntos de inflexión. Tenga en cuenta que si m1, el modelo de media móvil simple (SMA) es equivalente al modelo de paseo aleatorio (sin crecimiento). Si m es muy grande (comparable a la longitud del período de estimación), el modelo de SMA es equivalente al modelo de la media. Como con cualquier parámetro de un modelo de predicción, es costumbre para ajustar el valor de k con el fin de obtener el mejor quotfitquot a los datos, es decir, los errores de pronóstico más pequeños en promedio. Aquí está un ejemplo de una serie que parece mostrar fluctuaciones aleatorias alrededor de una media que varía lentamente. En primer lugar, permite tratar de encajar con un modelo de paseo aleatorio, lo que equivale a una media móvil simple de 1 plazo: El modelo de paseo aleatorio responde muy rápidamente a los cambios en la serie, pero al hacerlo se recoge gran parte de la quotnoisequot en el datos (las fluctuaciones aleatorias), así como la quotsignalquot (la media local). Si en lugar de probar una media móvil simple de 5 términos, obtenemos una puesta a punto más suave en busca de los pronósticos: El 5 plazo promedio móvil simple rendimientos significativamente más pequeños que los errores del modelo de paseo aleatorio en este caso. La edad promedio de los datos de esta previsión es de 3 ((51) / 2), de modo que tiende a la zaga de los puntos de inflexión en aproximadamente tres períodos. (Por ejemplo, una recesión parece haber ocurrido en el período de 21 años, pero las previsiones no dar la vuelta hasta varios períodos más tarde.) Tenga en cuenta que las previsiones a largo plazo del modelo de SMA son una línea recta horizontal, al igual que en el paseo aleatorio modelo. Por lo tanto, el modelo de SMA asume que no hay una tendencia en los datos. Sin embargo, mientras que las previsiones del modelo de paseo aleatorio son simplemente igual al último valor observado, las predicciones del modelo de SMA son iguales a una media ponderada de los valores recientes. Los límites de confianza calculados por Statgraphics para las previsiones a largo plazo de la media móvil simple no se ensanchan a medida que aumenta la previsión horizonte. Esto obviamente no es correcta Desafortunadamente, no existe una teoría estadística subyacente que nos dice cómo los intervalos de confianza debe ampliar para este modelo. Sin embargo, no es demasiado difícil de calcular estimaciones empíricas de los límites de confianza para los pronósticos a más largo horizonte. Por ejemplo, podría configurar una hoja de cálculo en la que el modelo de SMA sería utilizado para pronosticar 2 pasos por delante, 3 pasos por delante, etc., dentro de la muestra de datos históricos. A continuación, podría calcular las desviaciones estándar de la muestra de los errores en cada horizonte de pronóstico, y luego construir intervalos de confianza para los pronósticos a más largo plazo sumando y restando múltiplos de la desviación estándar correspondiente. Si tratamos una media móvil simple de 9 plazo, obtenemos previsiones aún más suaves y más de un efecto rezagado: La edad media es ahora de 5 puntos ((91) / 2). Si tomamos una media móvil de 19 plazo, el promedio de edad aumenta a 10: Tenga en cuenta que, de hecho, las previsiones están quedando atrás los puntos de inflexión en alrededor de 10 periodos. ¿Qué cantidad de suavizado que es mejor para esta serie Aquí se presenta una tabla que compara sus estadísticas de errores, incluyendo también una 3-plazo promedio: Modelo C, la media móvil de 5 plazo, se obtiene el valor más bajo de RMSE por un pequeño margen sobre el 3 - term y 9 plazo promedios, y sus otras estadísticas son casi idénticos. Así, entre los modelos con las estadísticas de errores muy similares, podemos elegir si preferimos un poco más la capacidad de respuesta o un poco más de suavidad en los pronósticos. (Volver al comienzo de la página.) Browns suavizado exponencial simple (promedio móvil ponderado exponencialmente) El modelo de media móvil simple descrito anteriormente tiene la propiedad indeseable que trata los últimos k observaciones por igual y completamente ignora todas las observaciones precedentes. Intuitivamente, los datos del pasado deben ser descontados de forma más gradual - por ejemplo, la observación más reciente debería ser un poco más de peso que 2 más reciente, y el segundo más reciente debería ser un poco más peso que la 3 más reciente, y pronto. El modelo de suavizamiento exponencial simple (SES) logra esto. Vamos a 945 denotan un constantquot quotsmoothing (un número entre 0 y 1). Una forma de escribir el modelo es definir una serie L que representa el nivel actual (es decir, valor medio local) de la serie como se estima a partir de datos hasta el presente. El valor de L en el tiempo t se calcula de forma recursiva a partir de su propio valor anterior así: Por lo tanto, el valor suavizado actual es una interpolación entre el valor suavizado anterior y la observación actual, donde los 945 controles de la proximidad entre el valor interpolado a la más reciente observación. La previsión para el próximo período es simplemente el valor suavizado actual: De manera equivalente, podemos expresar el pronóstico siguiente directamente en función de las previsiones anteriores y observaciones anteriores, en cualquiera de las siguientes versiones equivalentes. En la primera versión, la previsión es una interpolación entre pronóstico anterior y observación anterior: En la segunda versión, el siguiente pronóstico se obtiene mediante el ajuste de la previsión anterior en la dirección del error anterior por una cantidad fraccionaria 945. está el error cometido en el tiempo t. En la tercera versión, el pronóstico es un ponderado exponencialmente (es decir, descontado) de media móvil con el factor de descuento 1- 945: La versión de interpolación de la fórmula de predicción es el más simple de usar si está implementando el modelo en una hoja de cálculo: se ajusta en una sola célula y contiene referencias a celdas que apuntan a la previsión anterior, la observación anterior, y la célula donde se almacena el valor de 945. Tenga en cuenta que si 945 1, el modelo SES es equivalente a un modelo de paseo aleatorio (sin crecimiento). Si 945 0, el modelo SES es equivalente al modelo de la media, suponiendo que el primer valor de suavizado se establece igual a la media. (Volver al comienzo de la página.) La edad promedio de los datos en el pronóstico a simple alisado exponencial es 1/945 con respecto al período para el que se calcula el pronóstico. (Esto no se supone que es obvio, pero se puede demostrar fácilmente mediante la evaluación de una serie infinita.) Por lo tanto, el simple previsión de media móvil tiende a la zaga de los puntos de inflexión en alrededor de 1/945 períodos. Por ejemplo, cuando 945 0.5 el retraso es de 2 945 periodos en los que el retraso es 0,2 5 0,1 945 periodos en los que el retraso es de 10 períodos, y así sucesivamente. Para una edad media determinada (es decir, cantidad de lag), el suavizamiento exponencial simple (SES) Pronóstico es algo superior a la previsión media móvil simple (SMA) porque pone relativamente más peso en la más reciente --i. e observación. es ligeramente más quotresponsivequot a los cambios que ocurren en el pasado reciente. Por ejemplo, un modelo de SMA con 9 términos y un modelo de SES con 945 0.2 ambos tienen una edad promedio de 5 para los datos en sus previsiones, pero el modelo SES pone más peso en los últimos 3 valores que lo hace el modelo de SMA y en el mismo tiempo doesn8217t totalmente 8220forget8221 sobre los valores de más de 9 períodos de edad, como se muestra en esta tabla: Otra ventaja importante del modelo SES sobre el modelo SMA es que el modelo SES utiliza un parámetro de suavizado que es continuamente variable, por lo que puede fácilmente optimizada mediante el uso de un algoritmo de quotsolverquot para minimizar el error cuadrático medio. El valor óptimo de 945 en el modelo SES para esta serie resulta ser 0.2961, como se muestra aquí: La edad promedio de los datos de esta previsión es de 1 / 0,2961 3,4 periodos, que es similar a la de un móvil simple 6 plazo promedio. Las previsiones a largo plazo del modelo de SES son una línea recta horizontal. como en el modelo de SMA y el modelo de paseo aleatorio sin crecimiento. Sin embargo, tenga en cuenta que los intervalos de confianza calculados por Statgraphics ahora divergen de un modo de aspecto razonable, y que son sustancialmente más estrecha que los intervalos de confianza para el modelo de paseo aleatorio. El modelo SES asume que la serie es un poco predictablequot quotmore que lo hace el modelo de paseo aleatorio. Un modelo SES es en realidad un caso especial de un modelo ARIMA. por lo que la teoría estadística de los modelos ARIMA proporciona una buena base para el cálculo de los intervalos de confianza para el modelo SES. En particular, un modelo SES es un modelo ARIMA con una diferencia no estacional, un MA (1) plazo, y sin término constante. también conocido como un modelo quotARIMA (0,1,1) sin constantquot. El MA (1) coeficiente en el modelo ARIMA corresponde a la cantidad 1- 945 en el modelo de SES. Por ejemplo, si encaja en un modelo ARIMA (0,1,1) sin el temor constante a la serie analizada aquí, el MA estimado (1) coeficiente resulta ser 0.7029, que es casi exactamente uno menos 0,2961. Es posible añadir el supuesto de un no-cero tendencia constante lineal a un modelo de SES. Para ello, sólo tiene que especificar un modelo ARIMA con una diferencia no estacional y un (1) término MA con una constante, es decir, un modelo ARIMA (0,1,1) con constante. Las previsiones a largo plazo tendrán entonces una tendencia que es igual a la tendencia promedio observado durante todo el período de estimación. No se puede hacer esto en conjunto con ajuste estacional, ya que las opciones de ajuste estacional se desactivan cuando el tipo de modelo se establece en ARIMA. Sin embargo, se puede añadir una tendencia exponencial constante a largo plazo a un simple modelo de suavizado exponencial (con o sin ajuste estacional) mediante el uso de la opción de ajuste de la inflación en el procedimiento de pronóstico. La tasa de quotinflationquot apropiado (porcentaje de crecimiento) por período se puede calcular como el coeficiente de la pendiente en un modelo de tendencia lineal ajustada a los datos en conjunción con una transformación logaritmo natural, o puede basarse en otra información, independiente sobre las perspectivas de crecimiento a largo plazo . (Volver a la parte superior de la página.) Browns lineales (es decir, dobles) modelos de suavizado exponencial de la media móvil y modelos SES asumen que no hay una tendencia de cualquier tipo en los datos (que es por lo general OK o al menos no muy malo para 1- previsiones paso por delante cuando los datos son relativamente ruidoso), y que pueden ser modificados para incorporar una tendencia lineal constante como se muestra arriba. ¿Qué hay de tendencias a corto plazo Si una serie muestra una tasa variable de crecimiento o un patrón cíclico que se destaca claramente contra el ruido, y si hay una necesidad de pronosticar más de 1 periodo por delante, a continuación, la estimación de una tendencia local también puede ser un problema. El modelo simple de suavizado exponencial se puede generalizar para obtener un modelo lineal de suavizado exponencial (LES) que calcula las estimaciones locales de tanto nivel y la tendencia. El modelo de tendencia variable en el tiempo más simple es Browns lineales exponencial modelo de suavizado, que utiliza dos series diferentes alisado que se centran en diferentes puntos en el tiempo. La fórmula de predicción se basa en una extrapolación de una línea a través de los dos centros. (Una versión más sofisticada de este modelo, Holt8217s, se discute a continuación.) La forma algebraica de Brown8217s lineal modelo de suavizado exponencial, al igual que la del modelo simple de suavizado exponencial, se puede expresar en un número de formas diferentes pero equivalentes. La forma quotstandardquot de este modelo se suele expresar como sigue: Sea S la serie suavizada por enlaces sencillos, obtenido mediante la aplicación de suavizado exponencial simple de la serie Y. Es decir, el valor de S en el período t viene dada por: (Hay que recordar que, en virtud de simples suavizado exponencial, esto sería el pronóstico para Y en el periodo t1), entonces Squot denotan la serie suavizada doblemente obtenido mediante la aplicación de suavizado exponencial simple (utilizando la misma 945) de la serie S:. por último, el pronóstico para tk Y. para cualquier kgt1, viene dada por: Esto produce e 1 0 (es decir, engañar un poco, y dejar que el primer pronóstico es igual a la primera observación real), y e 2 Y2 Y1 8211. después de lo cual las previsiones se generan utilizando la ecuación anterior. Esto produce los mismos valores ajustados según la fórmula basada en S y S si éstas se puso en marcha el uso de S 1 S 1 Y 1. Esta versión del modelo se utiliza en la siguiente página que ilustra una combinación de suavizado exponencial con ajuste estacional. modelo Holt8217s lineal de suavizado exponencial Brown8217s LES calcula estimaciones locales de nivel y la tendencia al suavizar los datos recientes, pero el hecho de que lo hace con un único parámetro de suavizado un factor limitante para los patrones de datos que es capaz de encajar: el nivel y la tendencia no se les permite variar a frecuencias independientes. modelo Holt8217s LES resuelve este problema mediante la inclusión de dos constantes de suavizado, una para el nivel y uno para la tendencia. En cualquier momento t, como en el modelo Brown8217s, el no es una estimación L t del nivel local y una estimación T t de la tendencia local. Aquí se computan de forma recursiva a partir del valor de Y observó en el tiempo t, y las estimaciones anteriores del nivel y la tendencia por dos ecuaciones que se aplican suavizado exponencial a ellos por separado. Si el nivel estimado y la tendencia en el tiempo t-1 son L y T t82091 t-1. respectivamente, entonces el pronóstico para Y tshy que se habrían hecho en el momento t-1 es igual a L-1 t t t-1. Cuando se observa el valor real, la estimación actualizada del nivel se calcula de forma recursiva mediante la interpolación entre Y tshy y su pronóstico, L-1 t t t-1, usando pesos de 945 y 945. 1- El cambio en el nivel estimado, es decir, L t L 8209 t82091. puede interpretarse como una medición de ruido de la tendencia en el tiempo t. La estimación actualizada de la tendencia se calcula entonces de forma recursiva mediante la interpolación entre L T 8209 L t82091 y la estimación anterior de la tendencia, T t-1. usando pesos de 946 y 1-946: La interpretación de la tendencia constante de alisamiento 946 es análoga a la de los de nivel constante de alisamiento 945. Los modelos con valores pequeños de 946 asume que la tendencia cambia sólo muy lentamente con el tiempo, mientras que los modelos con 946 más grande asumen que está cambiando más rápidamente. Un modelo con un gran 946 cree que el futuro lejano es muy incierto, ya que los errores en la estimación de la tendencia-llegar a ser bastante importante cuando la previsión de más de un período que se avecina. (Volver al principio de la página.) El suavizado constantes de 945 y 946 se puede estimar de la forma habitual mediante la minimización del error cuadrático medio de las previsiones 1-paso-a continuación. Cuando esto se haga en Statgraphics, las estimaciones resultan ser 945 0,3048 y 946 0.008. El valor muy pequeño de 946 significa que el modelo supone muy poco cambio en la tendencia de un período a otro, por lo que, básicamente, este modelo está tratando de estimar una tendencia a largo plazo. Por analogía con la noción de que la edad promedio de los datos que se utiliza para estimar el nivel local de la serie, la edad media de los datos que se utiliza para estimar la tendencia local es proporcional a 1/946, aunque no exactamente igual a eso. En este caso que resulta ser 1 / 0.006 125. Esta isn8217t un número muy preciso ya que la precisión de la estimación de 946 isn8217t realmente 3 cifras decimales, pero es del mismo orden general de magnitud que el tamaño de muestra de 100 , por lo que este modelo tiene un promedio de más de un buen montón de historia para estimar la tendencia. La trama de previsión a continuación muestra que el modelo de LES estima una tendencia local de un poco más grande en el extremo de la serie de la tendencia constante estimado en el modelo SEStrend. Además, el valor estimado de 945 es casi idéntica a la obtenida ajustando el modelo SES con o sin tendencia, por lo que este es casi el mismo modelo. Ahora, hacen éstos se parecen a las previsiones razonables para un modelo que se supone que es la estimación de la tendencia local Si 8220eyeball8221 esta trama, parece que la tendencia local se ha convertido a la baja al final de la serie Lo que ha sucedido Los parámetros de este modelo se han estimado mediante la minimización del error al cuadrado de las previsiones de 1-paso adelante, no pronósticos a más largo plazo, en cuyo caso la tendencia doesn8217t hacen una gran diferencia. Si todo lo que está viendo son los errores 1-paso-a continuación, usted no está viendo el panorama general de las tendencias en (digamos) 10 o 20 períodos. Con el fin de conseguir este modelo más acorde con nuestra extrapolación de los datos de globo ocular, podemos ajustar manualmente la tendencia constante de alisamiento para que utilice una línea de base más corta para la estimación de tendencia. Por ejemplo, si elegimos para establecer 946 0.1, a continuación, la edad media de los datos utilizados en la estimación de la tendencia local es de 10 períodos, lo que significa que estamos promediando la tendencia de que los últimos 20 períodos más o menos. Here8217s lo que la trama de previsión parece si ponemos 946 0,1 945 0,3 mientras se mantiene. Esto parece intuitivamente razonable para esta serie, aunque es probable que sea peligroso extrapolar esta tendencia alguna más de 10 periodos en el futuro. ¿Qué pasa con las estadísticas de error Aquí está una comparación de modelos para los dos modelos que se muestran arriba, así como tres modelos SES. El valor óptimo de 945.para el modelo SES es de aproximadamente 0,3, pero resultados similares (con poco más o menos capacidad de respuesta, respectivamente) se obtienen con 0,5 y 0,2. exp lineal (A) Holt. suavizado con alfa y beta 0,3048 0,008 (B) Holts exp lineal. suavizado con alfa 0,3 y beta 0.1 (C) de suavizado exponencial simple con alfa 0,5 (D) de suavizado exponencial simple con alfa 0,3 (E) de suavizado exponencial simple con alfa 0,2 Sus estadísticas son casi idénticos, por lo que realmente can8217t tomar la decisión sobre la base de los errores de pronóstico 1 paso por delante dentro de la muestra de datos. Tenemos que recurrir a otras consideraciones. Si estamos convencidos de que tiene sentido basar la estimación actual tendencia en lo que ha ocurrido en los últimos 20 períodos más o menos, podemos hacer un caso para el modelo con LES y 945 0,3 946 0,1. Si queremos ser agnóstico sobre si existe una tendencia local, entonces uno de los modelos SLS podría ser más fácil de explicar y también daría más pronósticos media-of-the-road para los próximos 5 o 10 períodos. (Volver al principio de la página.) ¿Qué tipo de tendencia-extrapolación es mejor: La evidencia empírica horizontal o lineal sugiere que, si ya se han ajustado los datos (si es necesario) para la inflación, entonces puede ser imprudente extrapolar lineal a corto plazo tendencias muy lejos en el futuro. Tendencias hoy evidentes podrían crecer más en el futuro debido a causas variadas como la obsolescencia de los productos, el aumento de la competencia, y las depresiones cíclicas o repuntes en una industria. Por esta razón, suavizamiento exponencial simple menudo funciona mejor fuera de la muestra de lo que se podría esperar de otro modo, a pesar de su quotnaivequot horizontal extrapolación de tendencias. Amortiguadas modificaciones tendencia del modelo de suavizado exponencial lineal también se utilizan a menudo en la práctica de introducir una nota de cautela en sus proyecciones de tendencias. El modelo LES-tendencia amortiguada puede ser implementado como un caso especial de un modelo ARIMA, en particular, una (1,1,2) modelo ARIMA. Es posible calcular intervalos de confianza alrededor de las predicciones a largo plazo producidos por los modelos de suavizado exponencial, al considerarlos como casos especiales de los modelos ARIMA. (Cuidado: no todo el software calcula correctamente los intervalos de confianza para estos modelos.) La anchura de los intervalos de confianza depende de (i) el error RMS del modelo, (ii) el tipo de suavizado (simple o lineal) (iii) el valor (s) de la constante (s) de suavizado y (iv) el número de períodos por delante que se pronostica. En general, los intervalos se extienden más rápido a medida 945 se hace más grande en el modelo SES y se extienden mucho más rápido cuando se utiliza en lugar de lineal de suavizado simple. En este tema se tratará más adelante en la sección de modelos ARIMA de las notas. (Volver al principio de la página.) ¿Cuál es el promedio de edad de salir de su casa de los padres de mis hijos quieren vivir conmigo y me dijeron que a la edad de 13 que tienen el derecho a elegir a quién quieren vivir con, ahora si el padre que vive quiere fi hellip GHT se puede acudir a los tribunales sobre ella, pero se puede parar a menos que ya fue ordenada por la corte que usted reside con el padre que ahora tienes, o el padre que ahora tienes muestra el corte que el otro padre que desea mover con no está en condiciones. al igual que en las drogas, sin hogar estable, sin trabajo estable, ese tipo de cosas. aparte de eso puede ser que también dejará ir, porque va a ser una pérdida de tiempo y dinero que va a los tribunales si el otherparent quieres vivir con es excepcional (MAS) 3 personas encontraron este artículo útil Answer: The Making WikiAnswers reg Comunidad el mundo mejor, una respuesta a una time. How para que sus hijos adultos que se mueven hacia fuera la edad media de los niños que salen de sus padres hogares es cada vez más y más viejo para el año y actualmente se encuentra su sorprendentemente en torno a la edad de 30 años. la escalera de la propiedad es cada vez más difícil de pasar a, y el clima económico en el momento sólo ha hecho esto más de un problema. Al mismo tiempo que las personas están viviendo más tiempo, hay menos oportunidades en el lugar de trabajo y educación / formación dura mucho más tiempo. La opinión de muchos adultos jóvenes es que no hay necesidad de salir de sus padres viviendas cuando sólo podían vivir con la misma facilidad cómodamente en casa mientras se hace el mismo trabajo y dejar a un lado una gran cantidad de dinero cada mes porque theyre no pagar impuestos municipales , la cantidad de alquiler en absoluto, facturas o cualquier otra cosa. Eso hace que muchos de los padres por su parte en una posición difícil. ¿Por qué necesitan sus hijos para salir Cuando su hijo le dice que quiere seguir viviendo en su casa, ya que les va a ahorrar cientos de dólares al mes, puede ser un caso difícil argumentar en contra. ¿Por qué dar una patada a sus hijos a vivir por su cuenta cuando se podría ayudarles a erigirse financieramente por el resto de su vida antes de poder obtener sus hijos a salir a continuación, es necesario entender por qué es tan importante. La primera razón es, por supuesto, que le dará más de una vida a sí mismo. Si usted ha pasado toda su vida para pagar sus niños a vivir en casa, entonces esto va a haber costado una gran cantidad de dinero a medida que tiene más bocas que alimentar, facturas más altas que pagar y por lo general mucho más altos costos de vida. A medida que los niños crecen a continuación, es probable que contribuya a este mediante el pago de alquiler, pero que todavía serán perder dinero al final del día. Más importante, sin embargo, van a perder su libertad. Harsh aunque suene, cuando se tienen niños que comprometer una gran cantidad de su libertad y su propia juventud. Atrás han quedado los días en que se puede albergar partidos de la casa, salir toda la noche bebiendo, tus vacaciones en la caída de un sombrero o trasladarse a otro país por un tiempo. Por supuesto, la experiencia de tener hijos y convertirse en uno de los padres es más que vale la pena los sacrificios que hacen, pero la idea es que con el tiempo usted será capaz de empezar a vivir por sí mismo de nuevo. Si los niños viven en su casa durante 35 años, entonces es probable que estaría cerca del retiro, si no es retirado por el momento en que salen y usted tiene los dolores y molestias que le dejará incapaz de disfrutar de la vida de la misma manera. Es necesario vivir para usted otra vez en algún momento y hacer la mayor parte de lo que queda de su propia juventud. Pero lo más importante que sus hijos también tienen que ser capaces de hacer todas esas cosas y por liberal y relajado que está a punto de ellos viviendo en su casa se le sofocando ellos. Cuando traen parejas sentimentales volver theyll tienen que andar de puntillas a su alrededor, cuando quedarse hasta tarde theyll tienen que venir en silencio, y cuando tienen amigos en torno a permanecer theyll que planificar con antelación. Theyll se espera que hagan las tareas de la casa y esas tareas tendrá que encajar con lo que estás haciendo y cuando usted está comiendo, etc. Pueden sentirse contento con esto si no saben nada diferente, pero no es realmente lo mismo que la libertad que viene de vivir en casa. Si se quedan en casa hasta que cumplan con su pareja romántica a continuación, se mueven en conjunto, se han perdido en un gran momento en su juventud cuando deberían haber tenido la libertad de hacer lo que quieren y experimentar muchas cosas diferentes que viven con el amigos, que viven en áreas nuevas, y siendo solo y libre. Si ellos no, entonces es probable que mirar hacia atrás más adelante en la vida y no se arrepiente de hacer la mayor parte de su juventud. Y, por último que necesitan la experiencia con el fin de ayudarles a tomar la mayor parte del resto de su vida para que cuando lo hacen a vivir con otra persona theyll saber sobre el presupuesto, sobre la configuración de cuentas y la reparación de su techo, y theyll ser más maduro, independiente y segura como resultado. De lo contrario sus amigos que se han mudado a cabo ya es probable que se habla de ellos detrás de su espalda y diciendo lo que no tienen la experiencia de la vida, e incluso los empleadores podrían verlo como un signo de inmadurez o falta de ambición y podrían impedir que realicen ciertos trabajos como un resultado. Cómo convencerlos de lo que ahora saben lo importante que es que sus hijos se mueven de lado la parte difícil, por desgracia, es conseguir que reconocen esto también. Lo primero que debe hacer es, por supuesto, para explicar todas estas cosas y por qué cree que es el momento para que se muevan a cabo explique que usted no está expulsarlos y que son siempre bienvenidos a visitar y que siempre estará allí para ofrecer ayuda financiera o un cuarto de repuesto en caso de que lo necesite, pero que es mejor para ellos y su experiencia de vida si se van. Desafortunadamente ellos carecen de la visión que usted tiene en parte por el hecho de que ellos no tienen esa experiencia la vida aún. Como tal puede que tenga que empujar un poco en la dirección correcta por lo que las limitaciones y los inconvenientes de la vida en el hogar más evidente. Por supuesto, usted puede hacer esto por caminar alrededor en su ropa interior cuando tienen amigos ronda de canto, o pasar la aspiradora por delante de ellos mientras ven sus programas favoritos de televisión, pero también hay algunos métodos un poco más sutiles. Aumentar el alquiler a algo similar a lo que podrían pagar en el mundo real (si se siente culpable por esto, entonces usted puede poner ese dinero en una cuenta de ahorros para ellos y darle a ellos cuando alquilan / compran su primer lugar). Restringir el número de personas que pueden tener todo el año y las veces que pueden aparecer y desaparecer. Señalan la forma en que son ahora más como compañeros de casa y tienen que hacer su parte de las tareas. Hacer cumplir este punto. Hablar de la diversión que tenía cuando había salido en su juventud. Establecer las reglas en las habitaciones principales de la casa, tales como la televisión lo que se observó en la sala de estar. Les dan los recordatorios que se mueve a cabo es por su propio bien. Moverlos a una habitación más pequeña / quitan la cama de matrimonio. Enviarlos a la universidad cuando son jóvenes, o en días festivos con amigos donde pueden ver las ventajas de vivir de distancia. Ayudarles a buscar lugares agradables y llevarlos allí sólo para mostrarlos. Ayudarles a presupuesto y darles la ayuda financiera si es necesario. ellos comprar un bonito mobiliario, etc para su futuro hogar.