content:
Bagaimana-adalah-kompensasi-biaya-untuk-stok-pilihan-ditentukan Momentum-trading-strategy-in-forex Option-trading-success-rate Trading-system-su-opzioni Moving-average-shift Mfi-trading-system
Pengantar ARIMA: model nonseasonal Persamaan peramalan ARIMA (p, d, q): Model ARIMA secara teori adalah kelas model paling umum untuk meramalkan deret waktu yang dapat dibuat dengan cara membedakan (jika perlu), mungkin Dalam hubungannya dengan transformasi nonlinier seperti logging atau deflating (jika perlu). Variabel acak yang merupakan deret waktu adalah 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 sinyal dan noise, dan sinyal (jika ada) dapat menjadi pola reversi rata-rata yang 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 smoothing 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 perbedaan pertama. Yang merupakan analog diskrit dari derivatif kedua, yaitu percepatan lokal dari seri daripada tren lokalnya. Dalam hal y. Persamaan peramalan umum adalah: Di sini 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 dibedakan konstan, Anda hanya memiliki model berjalan acak atau acak acak. Namun, rangkaian stationarized masih memiliki kesalahan autokorelasi, menunjukkan bahwa beberapa jumlah istilah AR (p 8805 1) dan beberapa persyaratan MA (q 8805 1) juga diperlukan dalam persamaan peramalan. Proses penentuan nilai p, d, dan q yang terbaik untuk seri waktu tertentu akan dibahas di bagian catatan selanjutnya (yang tautannya ada di bagian atas halaman ini), namun pratinjau beberapa jenis Model ARIMA nonseasonal yang biasa ditemui 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 ke 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 rangkaian 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 pemulusan 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, usia rata-rata 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 model 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 perbedaan. (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 menyertakan 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 hanyalah 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 baris-kolom sebelumnya dari kolom A dan C, dikalikan dengan koefisien AR atau MA yang sesuai yang tersimpan dalam sel di tempat lain pada spreadsheet. Model rata-rata dan eksponensial pemulusan eksponensial Sebagai langkah pertama dalam bergerak melampaui model mean, model jalan acak , Dan model tren linier, pola dan tren nonseasonal dapat diekstrapolasikan dengan menggunakan model rata-rata bergerak atau merapikan. Asumsi dasar di balik model rata-rata dan perataan adalah bahwa deret waktu secara lokal bersifat stasioner dengan mean yang bervariasi secara perlahan. Oleh karena itu, kita mengambil rata-rata bergerak (lokal) untuk memperkirakan nilai rata-rata saat ini dan kemudian menggunakannya sebagai perkiraan untuk waktu dekat. Hal ini dapat dianggap sebagai kompromi antara model rata-rata dan model random-walk-without-drift-model. Strategi yang sama dapat digunakan untuk memperkirakan dan mengekstrapolasikan tren lokal. Rata-rata bergerak sering disebut versi quotsmoothedquot dari rangkaian aslinya karena rata-rata jangka pendek memiliki efek menghaluskan benjolan pada rangkaian aslinya. Dengan menyesuaikan tingkat perataan (lebar rata-rata bergerak), kita dapat berharap untuk mencapai keseimbangan optimal antara kinerja model jalan rata-rata dan acak. Jenis model rata-rata yang paling sederhana adalah. Rata-rata Bergerak Sederhana (rata-rata tertimbang): Prakiraan untuk nilai Y pada waktu t1 yang dilakukan pada waktu t sama dengan rata-rata sederhana dari pengamatan m terakhir: (Disini dan di tempat lain saya akan menggunakan simbol 8220Y-hat8221 untuk berdiri Untuk ramalan dari deret waktu yang dibuat Y pada tanggal sedini mungkin dengan model yang diberikan.) Rata-rata ini dipusatkan pada periode t- (m1) 2, yang menyiratkan bahwa perkiraan mean lokal cenderung tertinggal dari yang sebenarnya. Nilai mean lokal sekitar (m1) 2 periode. Jadi, kita katakan bahwa rata-rata usia data dalam rata-rata pergerakan sederhana adalah (m1) 2 relatif terhadap periode dimana ramalan dihitung: ini adalah jumlah waktu dimana perkiraan akan cenderung tertinggal dari titik balik data. . Misalnya, jika Anda rata-rata mendapatkan 5 nilai terakhir, prakiraan akan sekitar 3 periode terlambat dalam menanggapi titik balik. Perhatikan bahwa jika m1, model rata-rata bergerak sederhana (SMA) sama dengan model jalan acak (tanpa pertumbuhan). Jika m sangat besar (sebanding dengan panjang periode estimasi), model SMA setara dengan model rata-rata. Seperti parameter model peramalan lainnya, biasanya menyesuaikan nilai k untuk mendapatkan kuotil kuotil terbaik ke data, yaitu kesalahan perkiraan terkecil rata-rata. Berikut adalah contoh rangkaian yang tampaknya menunjukkan fluktuasi acak di sekitar rata-rata yang bervariasi secara perlahan. Pertama, mari mencoba menyesuaikannya dengan model jalan acak, yang setara dengan rata-rata bergerak sederhana dari 1 istilah: Model jalan acak merespons dengan sangat cepat terhadap perubahan dalam rangkaian, namun dengan begitu, ia memilih sebagian besar quot quotisequot di Data (fluktuasi acak) serta quotsignalquot (mean lokal). Jika kita mencoba rata-rata bergerak sederhana dari 5 istilah, kita mendapatkan perkiraan perkiraan yang lebih halus: Rata-rata pergerakan sederhana 5-langkah menghasilkan kesalahan yang jauh lebih kecil daripada model jalan acak dalam kasus ini. Usia rata-rata data dalam ramalan ini adalah 3 ((51) 2), sehingga cenderung tertinggal beberapa titik balik sekitar tiga periode. (Misalnya, penurunan tampaknya terjadi pada periode 21, namun prakiraan tidak berbalik sampai beberapa periode kemudian.) Perhatikan bahwa perkiraan jangka panjang dari model SMA adalah garis lurus horizontal, seperti pada pergerakan acak. model. Dengan demikian, model SMA mengasumsikan bahwa tidak ada kecenderungan dalam data. Namun, sedangkan prakiraan dari model jalan acak sama dengan nilai yang terakhir diamati, prakiraan dari model SMA sama dengan rata-rata tertimbang nilai terakhir. Batas kepercayaan yang dihitung oleh Statgraf untuk perkiraan jangka panjang rata-rata bergerak sederhana tidak semakin luas seiring dengan meningkatnya horizon peramalan. Ini jelas tidak benar Sayangnya, tidak ada teori statistik yang mendasari yang memberi tahu kita bagaimana interval kepercayaan harus melebar untuk model ini. Namun, tidak terlalu sulit untuk menghitung perkiraan empiris batas kepercayaan untuk perkiraan horizon yang lebih panjang. Misalnya, Anda bisa membuat spreadsheet di mana model SMA akan digunakan untuk meramalkan 2 langkah di depan, 3 langkah di depan, dan lain-lain dalam sampel data historis. Anda kemudian dapat menghitung penyimpangan standar sampel dari kesalahan pada setiap horison perkiraan, dan kemudian membangun interval kepercayaan untuk perkiraan jangka panjang dengan menambahkan dan mengurangkan kelipatan dari deviasi standar yang sesuai. Jika kita mencoba rata-rata pergerakan sederhana 9-term, kita mendapatkan perkiraan yang lebih halus dan lebih banyak efek lagging: Usia rata-rata sekarang adalah 5 periode ((91) 2). Jika kita mengambil moving average 19-term, usia rata-rata meningkat menjadi 10: Perhatikan bahwa, memang, ramalannya sekarang tertinggal dari titik balik sekitar 10 periode. Jumlah smoothing yang terbaik untuk seri ini Berikut adalah tabel yang membandingkan statistik kesalahan mereka, juga termasuk rata-rata 3-rata: Model C, rata-rata bergerak 5-term, menghasilkan nilai RMSE terendah dengan margin kecil di atas 3 -term dan rata-rata 9-istilah, dan statistik lainnya hampir sama. Jadi, di antara model dengan statistik kesalahan yang sangat mirip, kita bisa memilih apakah kita lebih memilih sedikit responsif atau sedikit lebih kehalusan dalam ramalan. (Lihat ke atas halaman.) Browns Simple Exponential Smoothing (rata-rata bergerak rata-rata tertimbang) Model rata-rata bergerak sederhana yang dijelaskan di atas memiliki properti yang tidak diinginkan sehingga memperlakukan pengamatan terakhir secara sama dan sama sekali mengabaikan semua pengamatan sebelumnya. Secara intuitif, data masa lalu harus didiskontokan secara lebih bertahap - misalnya, pengamatan terbaru harus mendapat bobot sedikit lebih besar dari yang terakhir, dan yang ke-2 terakhir harus mendapatkan bobot sedikit lebih banyak dari yang ke-3 terakhir, dan Begitu seterusnya Model pemulusan eksponensial sederhana (SES) menyelesaikan hal ini. Misalkan 945 menunjukkan kuototmothing constantquot (angka antara 0 dan 1). Salah satu cara untuk menulis model adalah dengan menentukan rangkaian L yang mewakili tingkat saat ini (yaitu nilai rata-rata lokal) dari seri yang diperkirakan dari data sampai saat ini. Nilai L pada waktu t dihitung secara rekursif dari nilai sebelumnya seperti ini: Dengan demikian, nilai smoothed saat ini adalah interpolasi antara nilai smoothed sebelumnya dan pengamatan saat ini, di mana 945 mengendalikan kedekatan nilai interpolasi dengan yang paling baru. pengamatan. Perkiraan untuk periode berikutnya hanyalah nilai merapikan saat ini: Secara ekivalen, kita dapat mengekspresikan perkiraan berikutnya secara langsung dalam perkiraan sebelumnya dan pengamatan sebelumnya, dengan versi setara berikut. Pada versi pertama, ramalan tersebut merupakan interpolasi antara perkiraan sebelumnya dan pengamatan sebelumnya: Pada versi kedua, perkiraan berikutnya diperoleh dengan menyesuaikan perkiraan sebelumnya ke arah kesalahan sebelumnya dengan jumlah pecahan 945. adalah kesalahan yang dilakukan pada Waktu t. Pada versi ketiga, perkiraan tersebut adalah rata-rata bergerak tertimbang secara eksponensial (yaitu diskon) dengan faktor diskonto 1- 945: Versi perumusan rumus peramalan adalah yang paling mudah digunakan jika Anda menerapkan model pada spreadsheet: sesuai dengan Sel tunggal dan berisi referensi sel yang mengarah ke perkiraan sebelumnya, pengamatan sebelumnya, dan sel dimana nilai 945 disimpan. Perhatikan bahwa jika 945 1, model SES setara dengan model jalan acak (tanpa pertumbuhan). Jika 945 0, model SES setara dengan model rata-rata, dengan asumsi bahwa nilai smoothing pertama ditetapkan sama dengan mean. (Kembali ke atas halaman.) Usia rata-rata data dalam ramalan eksponensial sederhana adalah 1 945 relatif terhadap periode dimana ramalan dihitung. (Ini tidak seharusnya jelas, namun dengan mudah dapat ditunjukkan dengan mengevaluasi rangkaian tak terbatas.) Oleh karena itu, perkiraan rata-rata bergerak sederhana cenderung tertinggal dari titik balik sekitar 1 945 periode. Misalnya, bila 945 0,5 lag adalah 2 periode ketika 945 0,2 lag adalah 5 periode ketika 945 0,1 lag adalah 10 periode, dan seterusnya. Untuk usia rata-rata tertentu (yaitu jumlah lag), ramalan eksponensial eksponensial sederhana (SES) agak lebih unggul daripada perkiraan rata-rata bergerak sederhana (SMA) karena menempatkan bobot yang relatif lebih tinggi pada pengamatan terakhir - i. Ini sedikit lebih responsif terhadap perubahan yang terjadi di masa lalu. Sebagai contoh, model SMA dengan 9 istilah dan model SES dengan 945 0,2 keduanya memiliki usia rata-rata 5 untuk data dalam perkiraan mereka, namun model SES memberi bobot lebih besar pada 3 nilai terakhir daripada model SMA dan pada tingkat Pada saat yang sama, hal itu sama sekali tidak sesuai dengan nilai lebih dari 9 periode, seperti yang ditunjukkan pada tabel ini: Keuntungan penting lain dari model SES dibandingkan model SMA adalah model SES menggunakan parameter pemulusan yang terus menerus bervariasi, sehingga mudah dioptimalkan. Dengan menggunakan algoritma quotsolverquot untuk meminimalkan kesalahan kuadrat rata-rata. Nilai optimal 945 dalam model SES untuk seri ini ternyata adalah 0,2961, seperti yang ditunjukkan di sini: Usia rata-rata data dalam ramalan ini adalah 10.2961 3,4 periode, yang serupa dengan rata-rata pergerakan sederhana 6-istilah. Perkiraan jangka panjang dari model SES adalah garis lurus horisontal. Seperti pada model SMA dan model jalan acak tanpa pertumbuhan. Namun, perhatikan bahwa interval kepercayaan yang dihitung oleh Statgraphics sekarang berbeda dengan mode yang masuk akal, dan secara substansial lebih sempit daripada interval kepercayaan untuk model perjalanan acak. Model SES mengasumsikan bahwa seri ini agak dapat diprediksi daripada model jalan acak. Model SES sebenarnya adalah kasus khusus model ARIMA. Sehingga teori statistik model ARIMA memberikan dasar yang kuat untuk menghitung interval kepercayaan untuk model SES. Secara khusus, model SES adalah model ARIMA dengan satu perbedaan nonseasonal, MA (1), dan tidak ada istilah konstan. Atau dikenal sebagai model quotARIMA (0,1,1) tanpa constantquot. Koefisien MA (1) pada model ARIMA sesuai dengan kuantitas 1- 945 pada model SES. Misalnya, jika Anda memasukkan model ARIMA (0,1,1) tanpa konstan pada rangkaian yang dianalisis di sini, koefisien MA (0) diperkirakan berubah menjadi 0,7029, yang hampir persis satu minus 0,2961. Hal ini dimungkinkan untuk menambahkan asumsi tren linier konstan non-nol ke model SES. Untuk melakukan ini, cukup tentukan model ARIMA dengan satu perbedaan nonseasonal dan MA (1) dengan konstan, yaitu model ARIMA (0,1,1) dengan konstan. Perkiraan jangka panjang kemudian akan memiliki tren yang sama dengan tren rata-rata yang diamati selama periode estimasi keseluruhan. Anda tidak dapat melakukan ini bersamaan dengan penyesuaian musiman, karena opsi penyesuaian musiman dinonaktifkan saat jenis model diatur ke ARIMA. Namun, Anda dapat menambahkan tren eksponensial jangka panjang yang konstan ke model pemulusan eksponensial sederhana (dengan atau tanpa penyesuaian musiman) dengan menggunakan opsi penyesuaian inflasi dalam prosedur Peramalan. Kecepatan quotinflationquot (persentase pertumbuhan) yang tepat per periode dapat diperkirakan sebagai koefisien kemiringan dalam model tren linier yang sesuai dengan data yang terkait dengan transformasi logaritma alami, atau dapat didasarkan pada informasi independen lain mengenai prospek pertumbuhan jangka panjang. . (Kembali ke atas halaman.) Browns Linear (yaitu ganda) Exponential Smoothing Model SMA dan model SES mengasumsikan bahwa tidak ada kecenderungan jenis apapun dalam data (yang biasanya OK atau paling tidak tidak terlalu buruk untuk 1- Prakiraan ke depan saat data relatif bising), dan mereka dapat dimodifikasi untuk menggabungkan tren linier konstan seperti yang ditunjukkan di atas. Bagaimana dengan tren jangka pendek Jika suatu seri menampilkan tingkat pertumbuhan atau pola siklus yang berbeda yang menonjol dengan jelas terhadap kebisingan, dan jika ada kebutuhan untuk meramalkan lebih dari 1 periode di depan, maka perkiraan kecenderungan lokal mungkin juga terjadi. sebuah isu. Model pemulusan eksponensial sederhana dapat digeneralisasi untuk mendapatkan model pemulusan eksponensial linear (LES) yang menghitung perkiraan lokal tingkat dan kecenderungan. Model tren waktu yang paling sederhana adalah model pemulusan eksponensial Browns linier, yang menggunakan dua seri penghalusan berbeda yang berpusat pada titik waktu yang berbeda. Rumus peramalan didasarkan pada ekstrapolasi garis melalui dua pusat. (Versi yang lebih canggih dari model ini, Holt8217s, dibahas di bawah ini.) Bentuk aljabar model pemulusan eksponensial linier Brown8217, seperti model pemulusan eksponensial sederhana, dapat dinyatakan dalam sejumlah bentuk yang berbeda namun setara. Bentuk quotstandardquot dari model ini biasanya dinyatakan sebagai berikut: Misalkan S menunjukkan deretan sumbu tunggal yang diperoleh dengan menerapkan smoothing eksponensial sederhana ke rangkaian Y. Artinya, nilai S pada periode t diberikan oleh: (Ingat lagi, di bawah sederhana Eksponensial smoothing, ini akan menjadi ramalan untuk Y pada periode t1.) Kemudian, biarkan Squot menunjukkan seri merapikan ganda yang diperoleh dengan menerapkan perataan eksponensial sederhana (menggunakan yang sama 945) ke seri S: Akhirnya, perkiraan untuk Y tk. Untuk setiap kgt1, diberikan oleh: Ini menghasilkan e 1 0 (yaitu menipu sedikit, dan membiarkan perkiraan pertama sama dengan pengamatan pertama yang sebenarnya), dan e 2 Y 2 8211 Y 1. Setelah itu prakiraan dihasilkan dengan menggunakan persamaan di atas. Ini menghasilkan nilai pas yang sama seperti rumus berdasarkan S dan S jika yang terakhir dimulai dengan menggunakan S 1 S 1 Y 1. Versi model ini digunakan pada halaman berikutnya yang menggambarkan kombinasi pemulusan eksponensial dengan penyesuaian musiman. Model LES Linear Exponential Smoothing Brown8217s Lens menghitung perkiraan tingkat dan kecenderungan lokal dengan menghaluskan data terbaru, namun kenyataan bahwa hal itu terjadi dengan parameter pemulusan tunggal menempatkan batasan pada pola data yang dapat disesuaikan: tingkat dan tren Tidak diizinkan untuk bervariasi pada tingkat independen. Model LES Holt8217s membahas masalah ini dengan memasukkan dua konstanta pemulusan, satu untuk level dan satu untuk tren. Setiap saat t, seperti pada model Brown8217s, ada perkiraan L t tingkat lokal dan perkiraan T t dari tren lokal. Di sini mereka dihitung secara rekursif dari nilai Y yang diamati pada waktu t dan perkiraan tingkat dan kecenderungan sebelumnya oleh dua persamaan yang menerapkan pemulusan eksponensial kepada mereka secara terpisah. Jika perkiraan tingkat dan tren pada waktu t-1 adalah L t82091 dan T t-1. Masing, maka perkiraan untuk Y tshy yang akan dilakukan pada waktu t-1 sama dengan L t-1 T t-1. Bila nilai aktual diamati, perkiraan tingkat yang diperbarui dihitung secara rekursif dengan menginterpolasi antara Y tshy dan ramalannya, L t-1 T t-1, dengan menggunakan bobot 945 dan 1- 945. Perubahan pada tingkat perkiraan, Yaitu L t 8209 L t82091. Dapat diartikan sebagai pengukuran yang bising pada tren pada waktu t. Perkiraan tren yang diperbarui kemudian dihitung secara rekursif dengan menginterpolasi antara L t 8209 L t82091 dan perkiraan sebelumnya dari tren, T t-1. Menggunakan bobot 946 dan 1-946: Interpretasi konstanta perataan tren 946 sama dengan konstanta pemulusan tingkat 945. Model dengan nilai kecil 946 beranggapan bahwa tren hanya berubah sangat lambat seiring berjalannya waktu, sementara model dengan Lebih besar 946 berasumsi bahwa itu berubah lebih cepat. Sebuah model dengan besar 946 percaya bahwa masa depan yang jauh sangat tidak pasti, karena kesalahan dalam estimasi tren menjadi sangat penting saat meramalkan lebih dari satu periode di masa depan. (Kembali ke atas halaman.) Konstanta pemulusan 945 dan 946 dapat diperkirakan dengan cara biasa dengan meminimalkan kesalahan kuadrat rata-rata dari perkiraan satu langkah ke depan. Bila ini dilakukan di Stategaf, perkiraannya adalah 945 0,3048 dan 946 0,008. Nilai yang sangat kecil dari 946 berarti bahwa model tersebut mengasumsikan perubahan sangat sedikit dalam tren dari satu periode ke periode berikutnya, jadi pada dasarnya model ini mencoba memperkirakan tren jangka panjang. Dengan analogi dengan pengertian rata-rata umur data yang digunakan dalam memperkirakan tingkat lokal seri, usia rata-rata data yang digunakan dalam memperkirakan tren lokal sebanding dengan 1 946, meskipun tidak sama persis dengan itu. . Dalam hal ini ternyata pukul 10.006 125. Ini adalah angka yang sangat tepat karena keakuratan perkiraan 946 bukan benar-benar 3 angka desimal, namun memiliki tatanan umum yang sama besarnya dengan ukuran sampel 100, jadi Model ini rata-rata memiliki cukup banyak sejarah dalam memperkirakan tren. Plot perkiraan di bawah ini menunjukkan bahwa model LES memperkirakan tren lokal yang sedikit lebih besar di akhir seri daripada tren konstan yang diperkirakan dalam model SEStrend. Juga, nilai estimasi 945 hampir sama dengan yang diperoleh dengan memasang model SES dengan atau tanpa tren, jadi model ini hampir sama. Sekarang, apakah ini terlihat seperti ramalan yang wajar untuk model yang seharusnya memperkirakan tren lokal Jika Anda memilih plot ini, sepertinya tren lokal telah berubah ke bawah pada akhir seri Apa yang telah terjadi Parameter model ini Telah diperkirakan dengan meminimalkan kesalahan kuadrat dari perkiraan satu langkah ke depan, bukan perkiraan jangka panjang, dalam hal ini tren tidak menghasilkan banyak perbedaan. Jika semua yang Anda lihat adalah kesalahan 1 langkah maju, Anda tidak melihat gambaran tren yang lebih besar mengenai (katakanlah) 10 atau 20 periode. Agar model ini lebih selaras dengan ekstrapolasi data bola mata kami, kami dapat menyesuaikan konstanta pemulusan tren secara manual sehingga menggunakan garis dasar yang lebih pendek untuk estimasi tren. Misalnya, jika kita memilih menetapkan 946 0,1, maka usia rata-rata data yang digunakan dalam memperkirakan tren lokal adalah 10 periode, yang berarti bahwa kita rata-rata mengalami trend selama 20 periode terakhir. Berikut ini perkiraan plot perkiraan jika kita menetapkan 946 0,1 sambil mempertahankan 945 0,3. Ini terlihat sangat masuk akal untuk seri ini, meskipun mungkin berbahaya untuk memperkirakan tren ini lebih dari 10 periode di masa depan. Bagaimana dengan statistik kesalahan Berikut adalah perbandingan model untuk kedua model yang ditunjukkan di atas dan juga tiga model SES. Nilai optimal 945. Untuk model SES adalah sekitar 0,3, namun hasil yang serupa (dengan sedikit atau kurang responsif, masing-masing) diperoleh dengan 0,5 dan 0,2. (A) Holts linear exp. Smoothing dengan alpha 0.3048 dan beta 0.008 (B) Holts linear exp. Smoothing dengan alpha 0.3 dan beta 0,1 (C) Smoothing eksponensial sederhana dengan alpha 0.5 (D) Smoothing eksponensial sederhana dengan alpha 0.3 (E) Smoothing eksponensial sederhana dengan alpha 0.2 Statistik mereka hampir identik, jadi kita benar-benar tidak dapat membuat pilihan berdasarkan dasar Kesalahan perkiraan 1 langkah di depan sampel data. Kita harus kembali pada pertimbangan lain. Jika kita sangat percaya bahwa masuk akal untuk mendasarkan perkiraan tren saat ini pada apa yang telah terjadi selama 20 periode terakhir, kita dapat membuat kasus untuk model LES dengan 945 0,3 dan 946 0,1. Jika kita ingin bersikap agnostik tentang apakah ada tren lokal, maka salah satu model SES mungkin akan lebih mudah dijelaskan dan juga akan memberikan prakiraan tengah jalan untuk periode 5 atau 10 berikutnya. (Apa yang dimaksud dengan tren-ekstrapolasi terbaik: Bukti empiris horizontal atau linier menunjukkan bahwa, jika data telah disesuaikan (jika perlu) untuk inflasi, maka mungkin tidak bijaksana untuk melakukan ekstrapolasi linier jangka pendek Tren sangat jauh ke depan. Tren yang terbukti hari ini dapat mengendur di masa depan karena beragam penyebabnya seperti keusangan produk, persaingan yang meningkat, dan kemerosotan siklis atau kenaikan di industri. Untuk alasan ini, smoothing eksponensial sederhana sering kali melakukan out-of-sample yang lebih baik daripada yang mungkin diharapkan, terlepas dari ekstrapolasi horisontal kuotometer. Modifikasi tren yang teredam dari model pemulusan eksponensial linier juga sering digunakan dalam praktik untuk memperkenalkan catatan konservatisme ke dalam proyeksi trennya. Model LES teredam-tren dapat diimplementasikan sebagai kasus khusus model ARIMA, khususnya model ARIMA (1,1,2). Ada kemungkinan untuk menghitung interval kepercayaan di sekitar perkiraan jangka panjang yang dihasilkan oleh model penghalusan eksponensial, dengan menganggapnya sebagai kasus khusus model ARIMA. (Hati-hati: tidak semua perangkat lunak menghitung interval kepercayaan untuk model ini dengan benar.) Lebar interval kepercayaan bergantung pada (i) kesalahan RMS pada model, (ii) jenis smoothing (sederhana atau linier) (iii) nilai (S) dari konstanta pemulusan (s) dan (iv) jumlah periode di depan yang Anda peramalkan. Secara umum, interval menyebar lebih cepat saat 945 semakin besar dalam model SES dan menyebar jauh lebih cepat saat perangkat lunak daripada smoothing sederhana digunakan. Topik ini dibahas lebih lanjut di bagian model ARIMA dari catatan. (Return to top of page.) FORECASTING Seasonal Factor - persentase permintaan kuartalan rata-rata yang terjadi di setiap kuartal. Prakiraan tahunan untuk tahun ke 4 diprediksi akan mencapai 400 unit. Perkiraan rata-rata per kuartal adalah 4004 100 unit. Prakiraan Triwulanan rata-rata Ramalan faktor musiman METODE PERAMALAN PENYEBAB Metode peramalan kausal didasarkan pada hubungan yang diketahui atau dirasakan antara faktor yang akan diprediksi dan faktor eksternal atau internal lainnya. 1. regresi: persamaan matematis menghubungkan variabel dependen dengan satu atau lebih variabel independen yang diyakini mempengaruhi variabel dependen. 2. Model ekonometrik: sistem persamaan regresi interdependen yang menggambarkan beberapa sektor kegiatan ekonomi 3. Model input-output: menggambarkan arus dari satu sektor ekonomi ke sektor lainnya, dan memprediksi input yang diperlukan untuk menghasilkan output di sektor lain 4. Pemodelan simulasi MENGUKUR KESALAHAN PERAMALAN Ada dua aspek kesalahan peramalan yang harus diperhatikan - Bias dan Akurasi Bias - Ramalan diperkirakan bias jika terjadi lebih banyak dalam satu arah daripada di sisi lain - Metode cenderung di bawah perkiraan atau perkiraan terlalu tinggi. Akurasi - Ramalan perkiraan mengacu pada jarak prakiraan dari permintaan aktual yang mengabaikan arah kesalahan itu. Contoh: Untuk enam periode perkiraan dan permintaan aktual telah dilacak Tabel berikut memberikan permintaan aktual D t dan perkiraan permintaan F t selama enam periode: jumlah kumulatif perkiraan kesalahan (CFE) -20 berarti deviasi absolut (MAD) 170 6 28,33 mean kuadrat Kesalahan standar kesalahan perkiraan 5150 6 29.30 berarti kesalahan persentase absolut (MAPE) 83.4 6 13.9 Informasi apa yang masing masing memberi perkiraan memiliki kecenderungan untuk memperkirakan perkiraan kesalahan rata-rata per perkiraan adalah 28,33 unit atau 13,9 Distribusi sampling permintaan aktual dari kesalahan perkiraan memiliki deviasi standar 29,3 unit. KRITERIA UNTUK MEMILIH METODE PERAMALAN Tujuan: 1. Maksimalkan Akurasi dan 2. Minimalkan Bias Potensi Aturan untuk memilih metode peramalan deret waktu. Pilih metode yang memberikan bias terkecil, yang diukur dengan perkiraan error kumulatif (CFE) atau berikan mean absolute deviation (MAD) terkecil atau memberi sinyal pelacakan terkecil atau mendukung keyakinan manajemen tentang pola permintaan yang mendasarinya atau yang lainnya. Tampak jelas bahwa beberapa ukuran akurasi dan bias harus digunakan bersamaan. Bagaimana dengan jumlah periode yang akan dijadikan sampel jika permintaan secara inheren stabil, nilai yang rendah dan dan nilai N yang lebih tinggi disarankan jika permintaan secara inheren tidak stabil, nilai tinggi dan dan nilai N yang lebih rendah disarankan agar FOCUS FORECASTING quotfocus forecastingquot mengacu pada Sebuah pendekatan terhadap peramalan yang mengembangkan prakiraan dengan berbagai teknik, kemudian memilih ramalan yang dihasilkan oleh kuotest kuot dari teknik ini, di mana tanda kutip dihitung dengan beberapa ukuran kesalahan perkiraan. FOCUS FORECASTING: CONTOH Untuk enam bulan pertama tahun ini, permintaan barang ritel adalah 15, 14, 15, 17, 19, dan 18 unit. Peritel menggunakan sistem peramalan fokus berdasarkan dua teknik peramalan: rata-rata pergerakan dua periode, dan model pemulusan eksponensial yang disesuaikan dengan tren dengan 0,1 dan 0,1. Dengan model eksponensial, perkiraan untuk bulan Januari adalah 15 dan tren rata-rata pada akhir Desember adalah 1. Pengecer menggunakan mean absolute deviation (MAD) selama tiga bulan terakhir karena kriteria untuk memilih model mana yang akan digunakan untuk meramalkan Untuk bulan berikutnya Sebuah. Apa yang akan menjadi ramalan untuk bulan Juli dan model mana yang akan digunakan b. Maukah Anda menjawab Bagian a. Jadilah berbeda jika permintaan Mei 14 bukan 19


content:
Live Draw HK Togel Hari Ini Live SGP Live Draw Singapore Live Result Singapore Live Draw SGP Tercepat Live SGP Tercepat
Hubungi Kami
Sample Page
ANGKA KELUARAN SINGAPORE TERBARU
admin
May 24, 2020
Uncategorized
Comments
Keluaran Sgp – Keberadaan permainan judi togel saat ini memang semakin pesat dan semakin maju apalagi semenjak hadirnya agen judi online yang menyediakan permainan judi togel online yang membuat peminatnya semakin bertambah dari waktu ke waktu.
Dengan bermain judi togel secara online tentu saja akan semakin memudahkan para bettor judi karena mereka sudah tidak perlu lagi repot mengunjungi tempat bermain judi yang mana saat ini akan sangat jarang kita temukan. Dengan bermodalkan Hp atau PC yang tersambung dengan internet semua pemain judi bisa duduk manis memainkan permainan judi togel online tanpa takut ketahuan.
Minat bermain judi togel semakin bertambah dan banyak saat hadirnya berragam pasaran judi yang bisa dipilih dan dimainkan oleh para bettor judi, pasaran tersebut seperti pasaran togel Singapore atau Sgp, pasaran togel Hongkong, China dan masih banyak lagi. Dari semua pasaran judi togel yang tersedia, pasaran judi togel Singapore atau Sgp memang banyak sekali dipilih karena dinilai memiliki peluang kemenangan lebih besar dibandingkan dengan pasaran judi togel lainnya.
Sekilas Tentang Pasaran Judi Togel Sgp
Togel Sgp atau Singapore merupakan salah satu jenis permainan judi togel yang berasal dari Negara Singapura. Jenis pasaran togel yang satu ini memiliki pusat atau markas cukup besar di Singapura sehingga tidak heran jika banyak sekali pemain judi Indonesia ataupun luar negeri sering pergi ke Singapura hanya untuk bermain judi. Namun pastinya selain bisa dimainkan secara langsung dengan mengunjungi tempatnya di Singapura, sekarang anda juga bisa memainkan permainan judi togel secara online melalui HP atau PC.
Namun sayang, jika anda ingin bermain judi togel Singapore secara online anda tidak bisa memainkannya setiap hari karena agen judi online memiliki aturan khusus kapan waktu yang bisa digunakan untuk memulai permainan yang satu ini. Nah, untuk aturan khusus waktu bermain judi yaitu setiap tiga hari dalam satu minggu yaitu setiap hari rabu, sabtu dan minggu. Dalam waktu 3 hari ini tentu saja agen judi online akan mempersilahkan anda untuk memasang angka keluaran sgp hari ini.
Walaupun tidak bisa bermain setiap hari, namun anda jangan khawatir karena anda bisa meraih kemenangan dengan lebih cepat dikarenakan biasanya jika anda bergabung dengan situs terpercaya anda akan diberikan sebuah informasi mengenai trik menang ataupun cara bermain dan menariknya tak hanya itu saja, dengan bergabung bersama situs terpercaya juga anda akan menemukan informasi terupdate tentang angka keluaran sgp dimana angka ini pastinya bisa anda jadikan sebagai patokan untuk memasang taruhan berikutnya.
Keuntungan Mengetahui Angka Keluaran Sgp
Saat bermain judi online mau apapun jenis permainannya, tentu semua bettor judi sangat menginginkan kemenangan apalagi jika bermain yang notabennya permainan yang popular seperti togel sgp. Untuk bisa menang tentu saja para pemain harus memiliki strategi khusus dimana strategi setiap pemain tentu berbeda-beda.
Namun dalam bermain togel strategi saja tentu tidak cukup, anda juga harus mengetahui tentang angka keluaran Sgp yang mana dengan angka keluaran ini tentu bisa menjadi patokan anda bermain judi. Anda bisa menggunakan angka keluaran Sgp untuk menghitung prediksi angka yang akan anda pasang pada pertandingan togel berikutnya. Dengan mengetahui angka keluaran juga tentu memberikan peluang kemenangan untuk anda dibandingkan harus bermain curang yang selalu diterapkan oleh beberapa pemain judi saat ini.
Berikut Trik Jitu Pasang Judi Togel Keluaran HK
Menang saat bermain judi togel HK tentu menjadi salah satu impian semua pemain judi, untuk bisa menang tentu selain harus selalu update tentang angka keluaran HK, anda juga harus memiliki trik memainkannya. Berikut ini kami akan memberikan informasi mengenai trik jitu pasang judi togel keluaran HK:
Pasang Jenis Taruhan 2D
Trik jitu pasang judi togel keluaran HK yang pertama yaitu pasang jenis taruhan 2D, taruhan yang satu ini memang dianggap paling mudah dan cocok untuk anda para pemain judi pemula. Dalam taruhan ini anda hanya memilih 2 angka saja, terdapat angka 100 dimana dimulai dengan angka 00 sampai dengan angka 99. Untuk menghitung permainannya tentu mudah anda hanya tinggal mengetahui angka keluaran HK sebelumnya.
Lalukan Taruhan Angka 75 Dalam 1x Putaran
Sedangkan trik kedua yaitu pasang taruhan pada satu putaran dengan melakukan taruhan angka 75 kemudia masukkan juga angka 25 untuk dimatikan. Bagi anda yang masih belum paham trik yang satu ini kami akan memberik contoh yaitu misalkan anda membeli dengan angka 00 – 75 dan kemudian anda mematikan angka 76 – 99.
Mengetahui Jam Buka Togel
Trik berikutnya yaitu mengetahui jam buka misalnya jika anda memilih untuk memainkan togel HK maka anda perlu mengetahui jam buka dari togel tersebut. Dengan mengetahui jam bukanya tentu anda akan lebih bisa memantau dan menganalisa segala hal yang diperlukan agar nanti anda bisa melakukan perhitungan lebih cepat sehingga peluang menang juga tentunya akan semakin besar.
Gunakan Angka Keluaran HK Sebelumnya
Trik berikutnya yaitu anda bisa menggunakan angka keluaran HK sebelumnya hal ini tentu bertujuan untuk menjadi patokan. Anda harus mengamati setiap angka yang keluar seperti angka yang sering muncul dan angka yang tak pernah muncul.
Itulah trik jitu pasang togel angka keluaran HK yang perlu anda ketahui. Dengan mengetahui trik diatas besar kemungkinan anda akan mendapatkan kemenangan. Selamat bermain di website kami.
Keberadaan Togel Singapore Diakui WLA
Fakta menarik keempat seputar permainan togel Singapore yaitu keberadaannya telah diakui oleh badan WLA. Apa itu badan WLA? Iya, WLA sendiri kepanjangan dari World Loterry Association. Yang mana badan WLA merupakan badan seluruh dunia yang menaungi permainan judi togel. Keberadaan badan WLA ini telah resmi. Artinya jika togel sgp dinaungi oleh WLA, otomatis keberadaannya sangat aman dan tidak akan ada pihak berwajib maupun hacker yang menganggu permainan anda. Jikapun situs agen Singapore terkena internet positif, anda tetap bisa mengaksesnya. Karena link alternative telah disediakan untuk anda.
Bagi anda yang sudah mulai tertarik bermain judi togel Singapore dan menjemput angka keluaran togel Singapore hari ini, maka segeralah mendaftar menjadi member agen dengan naungan badan WLA. Lantas bagaimana cara mendapatkan agen terbaik dan resmi itu? Bagi yang anda sudah pernah bermain judi sistem online tentu sudah paham ciri-ciri agen terbaik. Namun bagi anda yang belum mengetahuinya sama sekali, langsung saja simak beberapa ciri seorang agen resmi naungan badan WLA berikut ini.
Agen Togel Singapore Resmi
Agen Singapore dikatakan resmi ketika agen telah mengantongi lisensi resmi pembuatan situsnya. Artinya jika agen belum memiliki sertifikat yang ditandatangani oleh seluruh bandar judi dunia, maka agen belum bisa dikatakan resmi. Untuk bisa mengecek sertifikat pembuatan situs website agen incaan, anda bisa melihatnya lewat halaman websitenya. Dengan membuka alamat link agen incaran lewat salah satu browser, maka anda bisa melihat apakah sebuah sertifikat terpampang atau tidak.
Selain sertifikat bisa dijadikan acuan bahwa agen incaran resmi, anda juga bisa mengecek link alternative yang disediakan. Pasalnya keberadaan link alternative ini sangat penting. Jika sewaktu-waktu link utama mengalami masalah atau terkena internet positif, maka link alternative bisa dimanfaatkan. Artinya anda tetap bisa akses permainan dan bisa melakukan withdraw terhadap kemenangan atas angka keluaran togel Singapore hari ini yang sudah anda dapatkan.
Itulah lima fakta yang wajib anda tahu seputar permainan judi togel Singapore. Bagi anda yang baru saja mencoba permainan togel Singapore, kami sarankan untuk menyimak detail ulasan yang kami berikan diatas. Apalagi jika anda pengincar kemenangan atas angka keluaran togel singapore hari ini, maka wajib membaca ulasan diatas secara detail dan teliti. Jikapun beberapa point tersebut sudah dipahami, tanpa harus menunggu lama lagi langsung saja kunjungi halaman website agen incaran dan mulailah melakukan pendaftaran dengannya. Jangan lupa pilih jenis pasaran togel Singapore yang benar-benar anda kuasai. Selamat mencoba iya!

warc-type: conversion

content-type: text/plain

warc-identified-content-language: ind,eng

label: id

label: en


content:
Arti Mimpi Sholat Menurut Buku Tafsir Mimpi 2d 3d 4d - Buku Tafsir Mimpi 2D, 3D, 4D Abjad Bergambar Erek-Erek Togel Terlengkap
Buku Tafsir Mimpi 2D, 3D, 4D Abjad Bergambar Erek-Erek Togel Terlengkap
Buku Tafsir Mimpi dan Erek Erek Togel Terlengkap.
Buku Mimpi
Tafsir Mimpi
Erek Erek Togel
Result Togel Online
Hasil Keluaran Togel Lengkap
Hasil Keluaran Togel Hongkong
Hasil Keluaran Togel Sidney
Hasil Keluaran Togel Singapore
Hasil Keluaran Togel Saigon Lotto
Hasil Keluaran Togel TEXAS DAY
Hasil Keluaran Togel CAROLINA DAY
Hasil Keluaran Togel KENTUCKY EVENING
Hasil Keluaran Togel Cambodia
Hasil Keluaran Togel Bull Eye Nz
Hasil Keluaran Togel Hanoi Toto
Hasil Lengkap Togel Nevada
Hasil Keluaran Togel Seoul 4D
Hasil Keluaran Togel Sichuan
Hasil Lengkap Togel Magnum 4D
BBFS GENERATOR
JADWAL TOGEL
BUKU MIMPI
BUKU MIMPI 2D
BUKU MIMPI 3D
BUKU MIMPI 4D
Paito Warna
Paito Warna Texas Day
Paito Warna Taiwan
Paito Warna Sydney
Paito Warna Singapore
Paito Warna Saigon Lotto
Paito Warna Nevada
Paito Warna Magnum 4D
Paito Warna Macau
Paito Warna Kentucky Evening
Paito Warna Hongkong
Paito Warna China 4D
Paito Warna Carolina Day
Paito Warna Cambodia
Paito Warna Bullseye
Arti Mimpi Sholat Menurut Buku Tafsir Mimpi 2d 3d 4d
Dipasang pada 23/07/2020 oleh outmin di Buku Mimpi | 0 Comments
Arti Mimpi Sholat Menurut Buku Tafsir Mimpi 2d 3d 4d, Tafsir Mimpi Sholat, kode Alam Sholat Togel, Buku Mimpi 2d, Nomor mimpi Sholat, prediksi jitu shio togel, kumpulan tafsir mimpi togel online. Angka Main mimpi Tentang Sholat, nomor togel mimpi Tentang Sholat. Semua Tafsir Mimpi Tentang Sholat Akan Kita Kupas Secara Tajam dan Akurat Di bawah Ini.
Erek Erek Sholat – Bicara Tentang Mimpi pasti semua orang Mengalami dan sempat merasakannya, Begitu Juga anak kecil, konon mimpi yang dirasakan oleh orang dewasa, sama dengan primbon mimpi, mimpi oleh orang awam Kadang hanya dipandang seperti bunga tidur saja oleh orang orang awam, seperti yang pernah disebutkan oleh kakek nenek kita waktu kita masih kecil mereka mencoba menceritakan atau tak jarang juga menafsirkan tentang mimpi yang kita alami waktu kita sedang tidur.
Tetapi percayakah kamu bahwa, bila rupanya mimpi ini bisa juga dapat dipandang seperti suatu pertanda akan hadirnya suatu kejadian baik atau buruk yang akan terjadi dimasa mendatang atau bahkan dalam waktu dekat ini, bisa juga akan hadirnya rezeki yang datang tak disangka dari arah tidak dapat kita diduga, sama seperti dengan yang akan kita bahas kali ini yaitu mimpi Tentang Sholat yang tentunya akan kita ulas secara detail pada kesempatan kali ini.
Orang jaman dahulu berkata mimpi Tentang Sholat ini dapat dijadikan suatu pertanda atau tanda-tanda akan hadirnya suatu hal di masa mendatang, buat beberapa orang sih, mimpi Tentang Sholat dapat menjadi suatu pertanda yang bisa dikatakan benar-benar mengejutkan bagi yang mengalami mimpi ini. Khususnya buat mereka yang belum mengerti apasih arti dari mimpi Tentang Sholat ini, nah oleh karenanya pada kesempatan kali ini, saya Selaku admin fantasi4d.com yang merupakan salah satunya admin yang paham juga tentang tafsir mimpi dan saya juga akan mencoba mengupasnya satu-satu tentang mimpi Tentang Sholat kali ini.
Untuk penambahan ilmu dan pengetahuan bagi anda yang belum tau, bahwa bila rupanya kamu pernah mengalami mimpi tentang Tentang Sholat ini dapat juga di olah menjadi nomor jitu untuk anda pasangkan nomor togel di bandar kepercayaan anda, jadikanlan mimpi ini sebagai alat untuk bermain judi online togel, sekedar bercerita tentang kawan saya yang sudah pernah mendapatkan jackpot besar dalam memasang angka taruhan, ada rekan saya yang namanya Riki sukses memperoleh hadiah jackpot total mencapai angka fantastis yaitu 100jta rupiah saat ia mendefinisikan mimpi yang dia alami dan ditafsirkan ke beberapa angka togel 2D, 3D Dan 4D yang kebetulah kami yang menafsirkan arti dari mimpi tersebut.
Nah bagaimana? Apa anda juga tertarik untuk ikuti jejak Riki bisa menang banyak itu? bila kamu tertarik maka silakan anda baca penjelasan dari saya berikut ini tentang Erek Erek Tafsir Mimpi Tentang Sholat Menurut Togel 4D, 3D Serta 2D yang sudah saya siapkan di artikel kali ini dan dapat dipastikan keakuratannya ya sobb, tetapi jangan bilang-bilang bandar togel ya sob, bilang saja sama temen-temen kamu agar sama-sama hokky, sebab buku tafsir mimpi togel yang akan kami ulas kali ini adalah salah satunya bocoran dari master prediksi togel yang dibenci oleh bandar togel, karena bisa kebobolan bandarnya kalo banyak member yang menang.
Berikut penjelasannya tentang Tafsir Mimpi Tentang Sholat Menurut Togel 4D, 3D Serta 2D.
Tafsir Mimpi Tentang Sholat Menurut Ahli Tafsir Mimpi Islam – bila diambil dari rujukan agama islam, mimpi Tentang Sholat ini Dapat dipastikan adalah suatu pertanda bila keluargamu akan memperoleh rezeki dari arah yang tidak diduga atau dapat dipastikan kamu akan memperoleh turunan (bila anda belum mempunyai turunan). Ditambah lagi bila kamu mengalami mimpi ini kisaran pada jam 2 malam, karena itu pada waktu itu mimpi dapat menjadi suatu tanda-tanda akan terjadi sesuatu pada diri anda atau pada keluarga anda.
angka togel Mimpi Tentang Sholat Menurut Ahli Tafsir Mimpi Islam yaitu = angka 4D (5361-2839) angka 3D (291-046) angka 2D (80-35)
Tafsir Mimpi Tentang Sholat Menurut Ahli Tafsir Primbon jawa – Menurut ahli mimpi primbon jawa mimpi Tentang Sholat ini memiliki kandungan makna jika kamu sedang merindukan istri atau suami anda yang sedang berada di perantauan atau anda kangen dengan suami atau istri anda yang dahulu saat masih pacaran, di lain sisi mimpi Tentang Sholat ini dapat disimpulkan untuk kamu akan dibiarkan oleh seorang wanita atau lelaki yang benar-benar kamu sayangi atau orang yang penting dalam kehidupan kamu sekarang ini.
angka togel untuk Mimpi Tentang Sholat Menurut primbon jawa ialah = angka 4D (5271-3951) angka 3D (839-503) angka 2D (63-82)
Tafsir Mimpi Tentang Sholat Menurut erek-erek mimpi – menurut erek-erek mimpi, Tafsir mimpi Tentang Sholat bisa diterjemahkan atau ditafsirkan dimana disetiap ada kemauan yang Anda sudah idam-idamkan selama ini akan segera tercapai atau apa yang anda nantikan selama ini akan segera terwujud serta Anda akan mendapatkan penambahan entah itu dari segi keuangan dari kerja hasil yang Anda kerjakan selama ini, alias jika anda memiliki usaha anda akan laris manis.
angka togel untuk Mimpi Tentang Sholat Menurut erek-erek mimpi ialah = angka 4D (5362-8404) angka 3D (375-932) angka 2D (26-48)
Cukup Demikian pembahasan mengenai Erek erek tafsir Mimpi Tentang Sholat dalam angka Togel 2D, 3D serta 4D yang bisa kami berikan untuk Anda, serta teruntuk anda semua yang telah sudi singgah ke web fantasi4d.com ini. Mudah-mudahan saja tafsiran Mimpi Tentang Sholat ini bisa menjawab rasa ingin tahu Anda, bahkan bisa membantu anda untuk mendapatkan jackpot, berkat membaca tafsiran mimpi serta arti mimpi dari mimpi yang Anda rasakan tadi malam. Selamat melakukan aktifitas anda serta janganlah lupa untuk selalu semangat dalam jalani hidup, Saran dari kami untuk menjadikan tafsiran dari kami ini sebagai acuan anda dalam mencari angka untuk anda pasangkan nanti, selalu utamakan prediksi anda sendiri dahulu ya bossquw, salam jackpot.


content:
Tips dan Trik Slot Deposit Pulsa – Sebuah hal yang sangat langka sekarang ini adalah bagaimana cara menghasilkan uang tanpa harus bersusah payah dan sekaligus mendapatkan unsur hiburan. Hal ini bisa Anda dapatkan dari permainan judi slot deposit pulsa. Sebuah permainan yang sangat digemari di berbagai belahan dunia ini dan terbukti telah banyak orang-orang yang jadi kaya karenanya.
Aturan permainan tidak dibantah kan lagi sangat mudah. Tujuan utamanya adalah bagaimana menghasilkan kombinasi tabel pembayaran yang tepat. Caranya adalah dengan menekan tombol spin dan kemudian golongan di mesin akan berputar. Saat Anda berhasil membuat kombinasi bagus dari mesin tersebut maka hadiahnya adalah kelipatan dari modal.
Permainan slot deposit pulsa meskipun mudah dilakukan tetapi tetap saja memerlukan strategi jitu. Analisa baik itu teknikal maupun fundamental harus diterapkan dalam permainan. Selain itu, kemampuan individu masing-masing untuk memprediksi secara tepat harus dilatih secara berkala agar putaran yang dihasilkan bisa menghasilkan garis pembayaran sesuai yang diharapkan. Dalam artikel kali ini kita akan membahas mengenai tips dan trik pada slot ini.
Panduan Tips Dan Trik Memenangkan Slot Online
Di internet, banyak sekali para ahli membagikan bagaimana tips dan trik pada slot deposit pulsa ini supaya menghasilkan kemenangan dengan mudah. Tips pertama, adalah bermain dengan modal taruhan yang tidak terlalu besar dahulu. Anda bertaruh dengan angka kecil dulu untuk melihat sejauh mana hoki di hari ini. Cobalah 5 sampai 10 kali putaran dan semoga hasilnya positif.
Cara berikutnya, dapat juga dilakukan dengan menerapkan teknik martingale. Strategi ini dikenal dengan melipatgandakan taruhan. Saat kalah beberapa kali misalnya di angka Rp10.000 dalam 5 kali putaran, maka pada permainan selanjutnya cobalah untuk mengganti mesin dan naikkan nilai taruhan misalnya menjadi Rp20.000. Tujuannya selain membalikan modal secara cepat, keuntungan juga langsung bisa dihasilkan.
Cara selanjutnya yaitu dengan bermain pada mesin sederhana dengan volatilitas rendah sampai sedang. Jenis mesin ini umumnya dijumpai pada mesin setor klasik atau tiga gulungan, dan dimainkan oleh para pemula. Contoh jenis mesin ini adalah Aztec gems atau 888 dragons. Bermain pada kedua jenis mesin tersebut dan hasilkan keuntungan dengan lebih mudah.
Hal Penting yang Harus Dihindari Pada Saat Bermain Slot
Selain beberapa tips dan trik cara memenangkan slot deposit pulsa seperti di atas, Anda juga harus paham bagaimana hal-hal yang dihindari di permainan. Pertama, hindari taruhan di mesin dengan jumlah yang terlalu besar. Contohnya, Anda punya modal Rp 100.000 dan di mesin 5 gulungan. Maka, jangan taruhan di angka Rp 10.000 karena berarti terlalu besar dan hanya bisa 10 kali putaran mesin.
Kedua, cobalah untuk bermain dengan pikiran yang tenang. Selain berusaha mendapatkan hadiah, tentunya salah satu keinginan Anda juga mendapat hiburan. Kedua hal ini tidak akan bisa diperoleh jika dalam kondisi pikiran yang kelelahan atau emosi tidak stabil. Jadi, tunggulah dahulu sampai suasana mereda dan Anda siap memutar mesin dengan peruntungan lebih baik lagi kedepannya.
Kesimpulannya pemain dalam bermain judi slot deposit pulsa online perlu juga diketahui tips dan triknya dalam usaha memperbesar peluang kemenangan. Permainan slot sudah menjadi ide brilian dalam menghasilkan uang tambahan, terutama di masa sulit pandemi covid 19 ini. Kami berharap Anda bisa segera menemukan akhir yang tepat untuk bermain dan segera memperoleh hadiah fantastis jenis mesin yang terbaik juga.
Post navigation
Search for:
Slot Pulsa Menguntungkan
Slot pulsa menguntungkan, kami berikan tips pemilihan situs slot pulsa. Pilih situs slot deposit pulsa tanpa potongan yang punya profesionalitas yang sudah diakui pemain. Untuk itu mega288 adalah calon situs slot pulsa terbaik dengan promo deposit pulsa tanpa potongan.
KONTAK KAMI
Email : info@lifeswitch.org
HOTLINE : +6281365767158
Recent Posts
Cashback 100% Bermain dengan Situs Qq333bet Terbesar
Ulasan Slot Online Games 2D dan Jenis Permainan Terbarunya
Cara Ketahui RTP Situs Online Slot yang Resmi
Kenali Beberapa Jenis Mesin Slot Pragmatic Judi Online
Trik yang Hanya Mitos dalam Slot Deposit Pulsa Online
Mesin Slot Deposit Pulsa yang Hanya Merugikan Petarung
Mudahnya Mengakses Provider Slot Online Dunia Terbaik Situs Lokal
Situs Judi Deposit Pulsa Terpercaya
situs judi deposit pulsa terpercaya menyediakan permainan slot online dengan transaksi yang sangat terpercaya dan profesional. pemain bisa bermain judi online yang aman serta bersih dari kecurangan bila berada di tangan situs judi deposit pulsa terpercaya.


content:
Swaraguna - Para Siswa SD dan SMP saat ini telah mengetahui nilai hasil Unas yang mereka laksanakan pada bulan lalu dan hasilnya siswa SMP Kota Surabaya lulus 100%. Hasil ujian kali ini bisa menjadi acuan kalau tingkat pendidikan di Kota Pahlawan ini semakin merata. Hal ini bisa di lihat dari masuknya sekolah SMPN di Surabaya Barat yang di kenal dengan daerah pinggiran Surabaya ke 10 besar nilai rerata Unas tertinggi , yaitu SMPN 20, SMPN 14 dan SMPN 34.
Baca : Latihan PPDB Bisa Dari Rumah
Langkah selanjunya tentunya siswa SD dan SMP ini akan melakoni proses Pendaftaran Peserta Didik Baru (PPDB). Proses pendaftaran sekolah ini akan melalui proses PPDB Online. Selama ini para siswa SD dan SMP telah seringkali melaksanakan latihan untuk proses PPDB Online ini, baik di sekolah maupun di rumah. Untuk mempermudah latihan PPDB dan membuat siswa lebih familier lagi, Dinas Pendidikan Kota Surabaya telah membagikan PIN ke semua SD dan SMP. "Bila selama ini siswa pada waktu latihan masih menggunakan tanggal, bulan dan tahun lahir sebagai nomor registrasi, maka sekarang bisa menggunakan PIN yang telah kita distribusikan kesekolah-sekolah" jelas Yusuf masruh, Ketua PPDB Surabaya. "Biar siswa bisa lebih terbiasa lagi, karena waktu pendaftaran yang sesungguhnya, nanti akan menggunakan PIN" tambahnya.
Beberapa sekolah yang telah memperoleh PIN langsung membegikannya kepada siswanya. Kepala Sekolah SMPN 1 Kota Surabaya mengatakan bahwa PIN langsung di serahkan ke siswa. Hal ini akan melatih kemandirian siswa dalam menjalani proses PPDB. "Selama ini tidak ada masalah, siswa bisa latihan sendiri di sekolah maupun di rumah, untuk pengawasannya siswa wajib menyerahkan bukti print out" jelasnya. (Yanuar Yudha)