Average moving out age

É legal mover-se para fora em 17 Como obter emancipated isn8217t apenas algo que os adolescentes rebeldes querem saber. Os pais e os guardiões também têm muitas vezes dúvidas sobre a emancipação de menores e como isso afeta suas obrigações legais. Dito isto, muitos adolescentes americanos provavelmente pediram 8220Is legal para sair em 17 (ou 16 ou mesmo 15) 8221 Aqui estão algumas orientações gerais sobre como obter emancipado. O que significa, e o que não é considerado a emancipação de um menor: Idade estatutária. Cada estado tem um estatuto que dita a idade de uma criança deve ser, a fim de obter emancipado. Para a maioria dos estados, a idade legal é 16, mas pode ser tão jovem quanto 14. Nível de maturidade. Para que seja legal mover-se para fora em 17 (ou 16 para essa matéria), emancipation de um menor, uma corte deve geralmente confirmar que a criança tem bastante maturidade do adulto-como para estar em seu próprio. Independência financeira. Em geral, as crianças devem provar que podem se sustentar para se emancipar. Essa é a razão pela qual a emancipação de menores é freqüentemente associada a celebridades infantis que desejam manter parentes gananciosos longe de seu dinheiro. Aviso aos pais / responsáveis. Os guardiões legais de uma criança devem ter a oportunidade de responder ao pedido de emancipação e talvez até mesmo se opor a ele. Emancipação automática. Em alguns estados, a emancipação de um menor é automática sobre o casamento legal da criança ou ao ingressar nas forças armadas. Capacidade de consentimento. Uma vez que um menor é emancipado, ele ou ela pode entrar em contratos e ditar suas próprias escolhas de saúde, entre outras responsabilidades de adultos. Algumas atividades para adultos ainda são proibidas. Ficar emancipado significa que uma criança ainda não pode votar ou beber álcool. Casamento também pode estar fora de questão, dependendo de suas leis state8217s. Emancipação Uma criança que sai. Pode não ser legal mover-se para fora em 17, mas aquele doesn8217t significa que doesn8217t acontece toda a hora. Só porque uma criança se mudou para fora e está vivendo sob o teto de outra pessoa, doesn8217t necessariamente significa que ele ou ela é emancipada. Em geral, os pais e responsáveis ​​ainda são legalmente responsáveis ​​por tais despesas necessárias, mesmo que outro adulto concorda verbalmente em cuidar do menor. O processo de como se emancipar pode ser complicado, e pode exigir um advogado de família experiente para ajudar a defender os direitos de uma criança, ou para os direitos dos pais da criança. Chefe para FindLaw8217s Emancipação da seção Menores para mais informações. Obtenha o melhor de nossos blogs entregues na sua caixa de entrada: inscreva-se no FindLaw Newsletters. Este artigo é parte de uma série do escritor Stephen Caruso sobre como as empresas de Oaklands e a comunidade mudaram desde a década de 1990 para melhor ou pior. Fique atento para a próxima parcela, que será sobre as iniciativas de melhoria da comunidade Oaklands. Às 10 da manhã todas as manhãs no final dos anos 90, Jay Yander poderia ser encontrado no Gus Millers News Stand na Forbes Avenue. O graduado de inglês de 2000 foi um escritor de esportes para The Pitt News, e ele não perdeu uma chance de folhear a competição. A loja era composta por um jovem simpático que lembrou Yanders ordem habitual. Eu costumava entrar em Gus Millers todos os dias e obter um Post-Gazette, Yander disse. Eu nunca pensei duas vezes. Gus Millers era uma de muitas das pequenas lojas que Yander lembra dominando ruas de Oaklands nos anos 90. Da Beehive, uma loja de café que desde então se mudou para South Side para Kunst Bakery e Jerrys Records, Forbes Avenue, do McKee Place para Bigelow Boulevard, foram cobertas em lojas de mom-and-pop. Estudantes de Pitt freqüentaram essas lojas para as primeiras datas, doces ou o recorde mais recente de Pearl Jam. Mas à medida que as décadas avançavam e Pitt crescia, esses marcos desapareceram lentamente. Oakland empurrou através de um mergulho de população como fez Pitt e tornou-se oprimido pelas fronteiras sempre-invadindo da Universidade. Depois de um declínio após a década de 1970, a matrícula de Pitts cresceu de 26.328 em 1995 para 28.649 em 2016. Enquanto isso, as lojas salpicando Forbes Avenue transformou-se cada vez mais em cadeias como Chipotle e Dunkin Donuts. Bye mom, bye pop No coração de todos Oaklands mudança manteve-se Groceria Merante seu estoque cultivado localmente de pimentas, tomates e abóbora derramando para fora nas calçadas de Bates Street. Filomena Merante é proprietária da loja familiar de 37 anos, com sua irmã Julie. Os Merantes costumavam vender a granel a famílias de Oaklands, mas como os estudantes substituíam famílias e moradores, as ordens de salame e provolone passaram de vários quilos para um quarto de libra. Ainda assim, o negócio sobreviveu devido à grande quantidade de clientes. Mais pessoas significam mais negócios, Merante disse como um homem de entrega passou por com uma caixa de produtos frescos. Quanto ao declínio em empresas de propriedade local, o morador de Oakland de longa data pensa que os proprietários apenas envelheceram. Todos os veteranos foram embora, ela disse. Elizabeth Mather, graduada em Psicologia e agora residente em Boston, achou que muitas das pequenas lojas de Oaklands faziam parte do que separava o bairro do resto da cidade. Um estudante poderia fàcilmente gastar todo seu tempo e encontrar-se com todas suas necessidades sem straying longe do campus. A arquitetura imponente, medieval e esque da Beehive, onde a loja T-Mobile está agora, foi o que abriu Mathers mente mais. Teve uma cena alternativa realmente boa que deu boas-vindas a qualquer um em suas portas. Foi no teatro de lojas de volta que ela teve seu primeiro beijo na faculdade, enquanto assistia Trainspotting em um encontro com seu namorado colegial em breve-a-ser primeiro. Enquanto algumas pequenas empresas vendem café como parte de sua tarifa diária, Starbucks e Crazy Mocha substituíram cafés independentes. Não é uma coisa ruim agora que eles trouxeram cadeias, eu acho que é o que a geração milenar está acostumada, Yander disse. Eventualmente, Mather deixou a cidade para encontrar oportunidades em outro lugar. O residente de Boston disse que ela poderia ter ficado se alguns de seus amigos tinham preso ao redor também. Evan Stoddard, 71, um ex-funcionário de desenvolvimento da cidade de Pittsburgh e recentemente decano associado das artes liberais na Universidade Duquesne, disse que a escolha que Mather fez foi exatamente o que a cidade tinha estado lutando. A cidade estava perdendo população, disse Stoddard, especialmente a partir da falta de emprego industrial. Muita gente estava saindo de Pittsburgh. De acordo com o U. S. Census Bureau. A população de Pittsburgh caiu de 423.938 em 1980 para 305.704 em 2010. Em apenas quatro anos, a partir de 1980, a cidade perdeu 46.000 empregos de aço mais da metade das posições existentes. Os problemas não eram limitados à cidade. O Pitt Chronicle chamou a Universidade à deriva e não atingiu todo o seu potencial em 1995. E quanto a Oakland, se as ruas eram flanqueadas por lojas de mamãe e pop no mesmo dia, elas também estavam cobertas de lixo. Yander sempre fazia a mesma piada com seus colegas de faculdade sobre ver uma rua de Oakland depois de uma noite de fim de semana. Nós brincamos em torno de que Oakland era um pouco sujo, mas era nossa sujeira, Yander disse. John Wilds, funcionário da Pitt nos últimos 30 anos e atual vice-chanceler assistente para relações com a comunidade, lembra bem o tempo. Ele comparou Pitt com um lixo nos anos 90, especialmente na segunda-feira de manhã. Esta imagem de um Oakland manchado diferiu da visão que Pitt viu para si, e para Oakland. A Universidade quer um bairro muito vibrante, que os alunos se sintam confortáveis ​​e seguros, disse Wilds. Complementa o progresso da Universidade. Um bairro em mudança Evitando latas de cerveja e caixas de pizza ao longo da artéria principal do bairro8217s não se fundem com a visão de Pitts, mas não incomodou Jerry Weber. O nativo de Oakland estava ganhando dinheiro vendendo CDs, cassetes e discos de sua loja de dois andares acima do McDonalds na Forbes. Enquanto os alunos jogaram em seu plano de negócios, a Universidade ao redor e UPMC também ofereceu uma quantidade surpreendente de oportunidade. As escolas são grandes, mas as pessoas que trabalham nas escolas são uma grande parte do meu negócio também, disse Weber. Ele continuou que depois do trabalho, um professor curioso sonicamente curioso ou um médico da UPMC pode entrar, ou eles podem deixar um parente para um dia de compras. Mas Weber decidiu abandonar o negócio de CD e se concentrar em registros, o que requer mais espaço. Isso forçou-o a sair de seus antigos pisar motivos, bem como a localização acessível. Eu não deixei Oakland porque eu não estava ganhando dinheiro, eu saí porque eu preciso de mais espaço, Weber disse. Você não pode alugar nada em Oakland para 13.000 metros quadrados, a menos que você é UPMC. Sem outras opções, Weber mudou-se para Squirrel Hill em 1993. Stoddard, então trabalhando para a cidade, sabia que a população local era uma questão que borbulhava sob as antigas ruas de Oaklands e ruas arborizadas. A Universidade estava comprando uma propriedade muito na comunidade, disse Stoddard, especialmente nos anos 70 e início dos anos 80. Essas ações foram sempre lá, e ele tipo de coisas coloridas. Eventualmente, Gus Millers e Kunsts Bakery foram substituídos por cadeias, incluindo Starbucks e Rite Aid. Yander notou a mudança em viagens de retorno para Oakland, mas disse que ele não necessariamente encontrar qualquer falha com o novo olhar bairros. Talvez Oakland perdeu um pouco de seu charme no outro lado é um bairro mais limpo, Yander disse. Se Pitt foi parcialmente culpado por um declínio no charme, ele também tem uma participação na formação de um elegante e moderno Oakland. A universidade juntou-se com a cidade e os locals de Oakland para dar forma a grupos da comunidade como a corporação do planeamento e do desenvolvimento de Oakland eo distrito da melhoria do negócio de Oakland para ajudar catalisar a mudança eo comércio. Stoddard citou esses programas como tentativas da Universidade para tentar definir as coisas logo após um relacionamento checkered em décadas anteriores com Oakland. Jonathan Winkler, coordenador de marketing e comunicações do OBID, disse que seu objetivo de organização é manter o bairro limpo e vibrante. A OBID está sempre procurando novas maneiras de inovar, disse Winkler. O grupo tem uma equipe de limpeza de 24 horas e organizou o desenvolvimento do Forbes Digital Plaza como parte de uma visão estendida de 25 anos para Oakland. Este novo ambiente fresco impulsionou Oakland no terceiro maior distrito comercial da Pensilvânia, depois de Filadélfia e Downtown Pittsburgh uma estatística que foi citada por autoridades da cidade no passado e foi corroborado por Wilds e Winkler. John Elavsky, dono do centro principal de Oakland Hemingways Cafe, disse que definitivamente sentiu o sucesso de um Oakland mais limpo e economicamente mais impulsionado. Ele comprou Hems em meados da década de 1990, e durou de um Clinton na Casa Branca para outro funcionando para o Oval Office. Um graduado de Pitt que se especializou em biologia, Elavsky disse que vê um aluno diferente agora do que viu nos anos 80 e 90. Pitts mais difícil de entrar e mais caro do que era há anos, e essas crianças não estão aqui cinco, seis anos mais, theyre fora de aqui em quatro, Elavsky disse. De acordo com o Pitt Fact Book, os escores médios SAT dos novos Panthers aumentaram de 1110 para cerca de 1280 de 1995 para 2016, enquanto o tamanho do primeiro ano de classe também aumentou consistentemente durante esses anos, de 2.424 para 4.094. O foco em acadêmicos cortou no mercado de Elavskys. Nos anos 90, ele encontrava os mesmos estudantes em seu bar todas as noites. Agora, ele espera rostos conhecidos apenas três ou quatro vezes por semana. Adicionar em concorrência a partir do recém-revitalizado North Side e South Side, Oakland bares e encontraram mais magros e magros margens. Este era o lugar a ser, mas como tudo mais, os tempos mudam e as coisas mudam e você se adapta melhor, Elavsky disse. Enquanto embala 45 registros em sua loja no fundo da avenida de Murray, Weber não é tão certo que a tendência de um Oakland em mudança foi sempre ascendente. Oakland não é pior, mas eu não acho que é melhor, ele disse. Modelos de média móvel e de suavização exponencial Como um primeiro passo para se ultrapassar os modelos de média, os modelos de caminhada aleatória e os modelos de tendência linear, padrões e tendências não sazonais podem ser extrapolados usando um modelo de média móvel ou suavização. A suposição básica por trás dos modelos de média e suavização é que a série temporal é localmente estacionária com uma média lentamente variável. Assim, tomamos uma média móvel (local) para estimar o valor atual da média e então usamos isso como a previsão para o futuro próximo. Isto pode ser considerado como um compromisso entre o modelo médio e o modelo aleatório-andar-sem-deriva. A mesma estratégia pode ser usada para estimar e extrapolar uma tendência local. Uma média móvel é muitas vezes chamado de uma versão quotsmoothedquot da série original, porque a média de curto prazo tem o efeito de suavizar os solavancos na série original. Ajustando o grau de suavização (a largura da média móvel), podemos esperar encontrar algum tipo de equilíbrio ótimo entre o desempenho dos modelos de caminhada média e aleatória. O tipo mais simples de modelo de média é o. Média Móvel Simples (igualmente ponderada): A previsão para o valor de Y no tempo t1 que é feita no tempo t é igual à média simples das observações m mais recentes: (Aqui e em outro lugar usarei o símbolo 8220Y-hat8221 para ficar Para uma previsão da série temporal Y feita o mais cedo possível antes de um determinado modelo). Esta média é centrada no período t (m1) / 2, o que implica que a estimativa da média local tenderá a ficar para trás Valor real da média local em cerca de (m1) / 2 períodos. Dessa forma, dizemos que a idade média dos dados na média móvel simples é (m1) / 2 relativa ao período para o qual a previsão é calculada: é a quantidade de tempo em que as previsões tendem a ficar atrás dos pontos de inflexão na dados. Por exemplo, se você estiver calculando a média dos últimos 5 valores, as previsões serão cerca de 3 períodos atrasados ​​em responder a pontos de viragem. Observe que se m1, o modelo de média móvel simples (SMA) é equivalente ao modelo de caminhada aleatória (sem crescimento). Se m é muito grande (comparável ao comprimento do período de estimação), o modelo SMA é equivalente ao modelo médio. Como com qualquer parâmetro de um modelo de previsão, é costume ajustar o valor de k para obter o melhor quotfitquot aos dados, isto é, os erros de previsão mais pequenos em média. Aqui está um exemplo de uma série que parece apresentar flutuações aleatórias em torno de uma média de variação lenta. Primeiro, vamos tentar ajustá-lo com um modelo de caminhada aleatória, o que equivale a uma média móvel simples de um termo: O modelo de caminhada aleatória responde muito rapidamente às mudanças na série, mas ao fazê-lo ele escolhe grande parte do quotnoisequot no Dados (as flutuações aleatórias), bem como o quotsignalquot (a média local). Se, em vez disso, tentarmos uma média móvel simples de 5 termos, obtemos um conjunto de previsões mais suaves: A média móvel simples de 5 períodos produz erros significativamente menores do que o modelo de caminhada aleatória neste caso. A idade média dos dados nessa previsão é de 3 ((51) / 2), de modo que ela tende a ficar atrás de pontos de viragem em cerca de três períodos. (Por exemplo, uma desaceleração parece ter ocorrido no período 21, mas as previsões não virar até vários períodos mais tarde.) Observe que as previsões de longo prazo do modelo SMA são uma linha reta horizontal, assim como na caminhada aleatória modelo. Assim, o modelo SMA assume que não há tendência nos dados. No entanto, enquanto as previsões do modelo de caminhada aleatória são simplesmente iguais ao último valor observado, as previsões do modelo SMA são iguais a uma média ponderada de valores recentes. Os limites de confiança calculados pela Statgraphics para as previsões de longo prazo da média móvel simples não se alargam à medida que o horizonte de previsão aumenta. Isto obviamente não é correto Infelizmente, não há nenhuma teoria estatística subjacente que nos diga como os intervalos de confiança devem se ampliar para este modelo. No entanto, não é muito difícil calcular estimativas empíricas dos limites de confiança para as previsões de longo prazo. Por exemplo, você poderia configurar uma planilha em que o modelo SMA seria usado para prever 2 passos à frente, 3 passos à frente, etc. dentro da amostra de dados históricos. Você poderia então calcular os desvios padrão da amostra dos erros em cada horizonte de previsão e, em seguida, construir intervalos de confiança para previsões de longo prazo adicionando e subtraindo múltiplos do desvio padrão apropriado. Se tentarmos uma média móvel simples de 9 termos, obtemos previsões ainda mais suaves e mais de um efeito retardado: A idade média é agora de 5 períodos ((91) / 2). Se tomarmos uma média móvel de 19 períodos, a idade média aumenta para 10: Observe que, na verdade, as previsões estão agora atrasadas por pontos de inflexão em cerca de 10 períodos. Qual a quantidade de suavização é melhor para esta série Aqui está uma tabela que compara suas estatísticas de erro, incluindo também uma média de 3-termo: Modelo C, a média móvel de 5-termo, rende o menor valor de RMSE por uma pequena margem sobre o 3 E médias de 9-termo, e suas outras estatísticas são quase idênticas. Assim, entre os modelos com estatísticas de erro muito semelhantes, podemos escolher se preferiríamos um pouco mais de resposta ou um pouco mais de suavidade nas previsões. O modelo de média móvel simples descrito acima tem a propriedade indesejável de tratar as últimas k observações igualmente e completamente ignora todas as observações anteriores. (Voltar ao início da página.) Marrons Simples Exponencial Suavização (exponencialmente ponderada média móvel) Intuitivamente, os dados passados ​​devem ser descontados de forma mais gradual - por exemplo, a observação mais recente deve ter um pouco mais de peso que a segunda mais recente, ea segunda mais recente deve ter um pouco mais de peso que a 3ª mais recente, e em breve. O modelo de suavização exponencial simples (SES) realiza isso. Vamos 945 denotar uma constante quotsmoothingquot (um número entre 0 e 1). Uma maneira de escrever o modelo é definir uma série L que represente o nível atual (isto é, o valor médio local) da série, conforme estimado a partir dos dados até o presente. O valor de L no tempo t é calculado recursivamente a partir de seu próprio valor anterior como este: Assim, o valor suavizado atual é uma interpolação entre o valor suavizado anterior e a observação atual, onde 945 controla a proximidade do valor interpolado para o mais recente observação. A previsão para o próximo período é simplesmente o valor suavizado atual: Equivalentemente, podemos expressar a próxima previsão diretamente em termos de previsões anteriores e observações anteriores, em qualquer uma das seguintes versões equivalentes. Na primeira versão, a previsão é uma interpolação entre previsão anterior e observação anterior: Na segunda versão, a próxima previsão é obtida ajustando a previsão anterior na direção do erro anterior por uma fração 945. é o erro feito em Tempo t. Na terceira versão, a previsão é uma média móvel exponencialmente ponderada (ou seja, descontada) com o fator de desconto 1- 945: A versão de interpolação da fórmula de previsão é a mais simples de usar se você estiver implementando o modelo em uma planilha: Célula única e contém referências de células que apontam para a previsão anterior, a observação anterior ea célula onde o valor de 945 é armazenado. Observe que se 945 1, o modelo SES é equivalente a um modelo de caminhada aleatória (sem crescimento). Se 945 0, o modelo SES é equivalente ao modelo médio, assumindo que o primeiro valor suavizado é definido igual à média. A idade média dos dados na previsão de suavização exponencial simples é de 1/945 em relação ao período para o qual a previsão é calculada. (Isso não é suposto ser óbvio, mas pode ser facilmente demonstrado através da avaliação de uma série infinita.) Portanto, a previsão média móvel simples tende a ficar para trás de pontos de viragem em cerca de 1/945 períodos. Por exemplo, quando 945 0,5 o atraso é 2 períodos quando 945 0,2 o atraso é de 5 períodos quando 945 0,1 o atraso é de 10 períodos, e assim por diante. Para uma dada idade média (isto é, a quantidade de atraso), a previsão de suavização exponencial simples (SES) é um pouco superior à previsão de média móvel simples (SMA) porque coloca relativamente mais peso na observação mais recente - i. e. É ligeiramente mais quotresponsivequot às mudanças que ocorrem no passado recente. Por exemplo, um modelo SMA com 9 termos e um modelo SES com 945 0,2 têm uma idade média de 5 para os dados nas suas previsões, mas o modelo SES coloca mais peso nos últimos 3 valores do que o modelo SMA e no modelo SMA. Uma outra vantagem importante do modelo SES sobre o modelo SMA é que o modelo SES usa um parâmetro de suavização que é continuamente variável, de modo que pode ser facilmente otimizado Usando um algoritmo quotsolverquot para minimizar o erro quadrático médio. O valor óptimo de 945 no modelo SES para esta série revela-se 0.2961, como mostrado aqui: A idade média dos dados nesta previsão é de 1 / 0.2961 3.4 períodos, que é semelhante ao de um 6-termo simples de movimento média. As previsões a longo prazo do modelo SES são uma linha reta horizontal. Como no modelo SMA eo modelo de caminhada aleatória sem crescimento. No entanto, note que os intervalos de confiança calculados por Statgraphics agora divergem de uma forma razoavelmente aparente, e que eles são substancialmente mais estreitos do que os intervalos de confiança para o modelo de caminhada aleatória. O modelo SES assume que a série é um tanto mais previsível do que o modelo de caminhada aleatória. Um modelo SES é realmente um caso especial de um modelo ARIMA. De modo que a teoria estatística dos modelos ARIMA fornece uma base sólida para o cálculo de intervalos de confiança para o modelo SES. Em particular, um modelo SES é um modelo ARIMA com uma diferença não sazonal, um termo MA (1) e nenhum termo constante. Também conhecido como um modelo quimétrico ARIMA (0,1,1) sem constantequot. O coeficiente MA (1) no modelo ARIMA corresponde à quantidade 1-945 no modelo SES. Por exemplo, se você ajustar um modelo ARIMA (0,1,1) sem constante à série aqui analisada, o coeficiente MA estimado (1) resulta ser 0,7029, que é quase exatamente um menos 0,2961. É possível adicionar a hipótese de uma tendência linear constante não-zero para um modelo SES. Para isso, basta especificar um modelo ARIMA com uma diferença não sazonal e um termo MA (1) com uma constante, ou seja, um modelo ARIMA (0,1,1) com constante. As previsões a longo prazo terão então uma tendência que é igual à tendência média observada ao longo de todo o período de estimação. Você não pode fazer isso em conjunto com o ajuste sazonal, porque as opções de ajuste sazonal são desativadas quando o tipo de modelo é definido como ARIMA. No entanto, você pode adicionar uma tendência exponencial de longo prazo constante a um modelo de suavização exponencial simples (com ou sem ajuste sazonal) usando a opção de ajuste de inflação no procedimento de Previsão. A taxa adequada de inflação (crescimento percentual) por período pode ser estimada como o coeficiente de declive num modelo de tendência linear ajustado aos dados em conjunto com uma transformação de logaritmo natural, ou pode basear-se em outra informação independente sobre as perspectivas de crescimento a longo prazo . (Retornar ao início da página.) Browns Linear (ie double) Suavização exponencial Os modelos SMA e SES assumem que não há tendência de qualquer tipo nos dados (o que geralmente é OK ou pelo menos não muito ruim para 1- Antecipadamente quando os dados são relativamente ruidosos) e podem ser modificados para incorporar uma tendência linear constante como mostrado acima. O que acontece com as tendências a curto prazo Se uma série exibe uma taxa variável de crescimento ou um padrão cíclico que se destaque claramente contra o ruído, e se houver uma necessidade de prever mais de um período à frente, a estimativa de uma tendência local também pode ser um problema. O modelo de suavização exponencial simples pode ser generalizado para obter um modelo de suavização exponencial linear (LES) que calcula estimativas locais de nível e tendência. O modelo de tendência de variação de tempo mais simples é o modelo de alisamento exponencial linear de Browns, que usa duas séries suavizadas diferentes que são centradas em diferentes pontos no tempo. A fórmula de previsão é baseada em uma extrapolação de uma linha através dos dois centros. (Uma versão mais sofisticada deste modelo, Holt8217s, é discutida abaixo.) A forma algébrica do modelo de suavização exponencial linear de Brown8217s, como a do modelo de suavização exponencial simples, pode ser expressa em um número de formas diferentes mas equivalentes. A forma quotstandard deste modelo é usualmente expressa da seguinte maneira: Seja S a série de suavização simples obtida pela aplicação de suavização exponencial simples à série Y. Ou seja, o valor de S no período t é dado por: (Lembre-se que, sob simples Exponencial, esta seria a previsão para Y no período t1.) Então deixe Squot denotar a série duplamente-alisada obtida aplicando a suavização exponencial simples (usando o mesmo 945) à série S: Finalmente, a previsão para Y tk. Para qualquer kgt1, é dada por: Isto produz e 1 0 (isto é, enganar um pouco e deixar a primeira previsão igual à primeira observação real) e e 2 Y 2 8211 Y 1. Após o que as previsões são geradas usando a equação acima. Isto produz os mesmos valores ajustados que a fórmula baseada em S e S se estes últimos foram iniciados utilizando S 1 S 1 Y 1. Esta versão do modelo é usada na próxima página que ilustra uma combinação de suavização exponencial com ajuste sazonal. Holt8217s Linear Exponential Smoothing Brown8217s O modelo LES calcula estimativas locais de nível e tendência ao suavizar os dados recentes, mas o fato de que ele faz isso com um único parâmetro de suavização coloca uma restrição nos padrões de dados que é capaz de ajustar: o nível ea tendência Não são permitidos variar em taxas independentes. Holt8217s modelo LES aborda esta questão, incluindo duas constantes de alisamento, um para o nível e um para a tendência. Em qualquer momento t, como no modelo Brown8217s, existe uma estimativa L t do nível local e uma estimativa T t da tendência local. Aqui eles são calculados recursivamente a partir do valor de Y observado no tempo t e as estimativas anteriores do nível e tendência por duas equações que aplicam alisamento exponencial para eles separadamente. Se o nível estimado ea tendência no tempo t-1 são L t82091 e T t-1. Respectivamente, então a previsão para Y tshy que teria sido feita no tempo t-1 é igual a L t-1 T t-1. Quando o valor real é observado, a estimativa atualizada do nível é computada recursivamente pela interpolação entre Y tshy e sua previsão, L t-1 T t-1, usando pesos de 945 e 1-945. A mudança no nível estimado, Nomeadamente L t 8209 L t82091. Pode ser interpretado como uma medida ruidosa da tendência no tempo t. A estimativa actualizada da tendência é então calculada recursivamente pela interpolação entre L t 8209 L t82091 e a estimativa anterior da tendência, T t-1. Usando pesos de 946 e 1-946: A interpretação da constante de suavização de tendência 946 é análoga à da constante de alisamento de nível 945. Modelos com valores pequenos de 946 assumem que a tendência muda apenas muito lentamente ao longo do tempo, enquanto modelos com Maior 946 supor que está mudando mais rapidamente. Um modelo com um 946 grande acredita que o futuro distante é muito incerto, porque os erros na tendência-estimativa tornam-se completamente importantes ao prever mais de um período adiante. As constantes de suavização 945 e 946 podem ser estimadas da maneira usual, minimizando o erro quadrático médio das previsões de 1 passo à frente. Quando isso é feito em Statgraphics, as estimativas se tornam 945 0,3048 e 946 0,008. O valor muito pequeno de 946 significa que o modelo assume muito pouca mudança na tendência de um período para o outro, então basicamente este modelo está tentando estimar uma tendência de longo prazo. Por analogia com a noção de idade média dos dados que é usada na estimativa do nível local da série, a idade média dos dados que é usada na estimativa da tendência local é proporcional a 1/946, embora não exatamente igual a isto. Neste caso, isto é 1 / 0.006 125. Este número é muito preciso, na medida em que a precisão da estimativa de 946 é realmente de 3 casas decimais, mas é da mesma ordem geral de magnitude que o tamanho da amostra de 100 , Assim que este modelo está calculando a média sobre bastante muita história em estimar a tendência. O gráfico de previsão abaixo mostra que o modelo LES estima uma tendência local ligeiramente maior no final da série do que a tendência constante estimada no modelo SEStrend. Além disso, o valor estimado de 945 é quase idêntico ao obtido pelo ajuste do modelo SES com ou sem tendência, de modo que este é quase o mesmo modelo. Agora, eles parecem previsões razoáveis ​​para um modelo que é suposto estar estimando uma tendência local Se você 8220eyeball8221 esse enredo, parece que a tendência local virou para baixo no final da série O que aconteceu Os parâmetros deste modelo Foram estimados minimizando o erro quadrático das previsões de um passo à frente, e não as previsões a mais longo prazo, caso em que a tendência não faz muita diferença. Se tudo o que você está olhando são 1-passo-frente erros, você não está vendo a imagem maior de tendências sobre (digamos) 10 ou 20 períodos. A fim de obter este modelo mais em sintonia com a nossa extrapolação do globo ocular dos dados, podemos ajustar manualmente a tendência de suavização constante para que ele usa uma linha de base mais curto para a estimativa de tendência. Por exemplo, se escolhemos definir 946 0,1, então a idade média dos dados usados ​​na estimativa da tendência local é de 10 períodos, o que significa que estamos fazendo uma média da tendência ao longo dos últimos 20 períodos aproximadamente. Here8217s o que o lote de previsão parece se ajustarmos 946 0.1 mantendo 945 0.3. Isso parece intuitivamente razoável para esta série, embora seja provavelmente perigoso para extrapolar esta tendência mais de 10 períodos no futuro. E sobre as estatísticas de erro Aqui está uma comparação de modelos para os dois modelos mostrados acima, bem como três modelos SES. O valor ótimo de 945 para o modelo SES é de aproximadamente 0,3, mas resultados semelhantes (com ligeiramente mais ou menos responsividade, respectivamente) são obtidos com 0,5 e 0,2. (A) Holts linear exp. Alisamento com alfa 0,3048 e beta 0,008 (B) Holts linear exp. Alisamento com alfa 0,3 e beta 0,1 (C) Alisamento exponencial simples com alfa 0,5 (D) Alisamento exponencial simples com alfa 0,3 (E) Alisamento exponencial simples com alfa 0,2 Suas estatísticas são quase idênticas, então realmente não podemos fazer a escolha com base De erros de previsão de 1 passo à frente dentro da amostra de dados. Temos de recorrer a outras considerações. Se acreditarmos firmemente que faz sentido basear a estimativa de tendência atual sobre o que aconteceu nos últimos 20 períodos, podemos fazer um caso para o modelo LES com 945 0,3 e 946 0,1. Se quisermos ser agnósticos quanto à existência de uma tendência local, então um dos modelos SES pode ser mais fácil de explicar e também fornecerá mais previsões de médio-caminho para os próximos 5 ou 10 períodos. Evidências empíricas sugerem que, se os dados já tiverem sido ajustados (se necessário) para a inflação, então pode ser imprudente extrapolar os resultados lineares de curto prazo Muito para o futuro. As tendências evidentes hoje podem afrouxar no futuro devido às causas variadas tais como a obsolescência do produto, a competição aumentada, e os abrandamentos cíclicos ou as ascensões em uma indústria. Por esta razão, a suavização exponencial simples geralmente desempenha melhor fora da amostra do que poderia ser esperado, apesar da sua extrapolação de tendência horizontal quotnaivequot. Modificações de tendência amortecida do modelo de suavização exponencial linear também são freqüentemente usadas na prática para introduzir uma nota de conservadorismo em suas projeções de tendência. O modelo LES com tendência a amortecimento pode ser implementado como um caso especial de um modelo ARIMA, em particular, um modelo ARIMA (1,1,2). É possível calcular intervalos de confiança em torno de previsões de longo prazo produzidas por modelos exponenciais de suavização, considerando-os como casos especiais de modelos ARIMA. A largura dos intervalos de confiança depende de (i) o erro RMS do modelo, (ii) o tipo de suavização (simples ou linear) (iii) o valor (S) da (s) constante (s) de suavização e (iv) o número de períodos que você está prevendo. Em geral, os intervalos se espalham mais rapidamente à medida que o 945 se torna maior no modelo SES e eles se espalham muito mais rápido quando se usa linear ao invés de alisamento simples. Este tópico é discutido mais adiante na seção de modelos ARIMA das notas. (Retornar ao topo da página.) Qual é a idade média de sair da casa de seus pais, meus filhos querem morar comigo e me disseram que com 13 anos eles têm o direito de escolher quem querem viver Com, agora se o pai que você vive quer ir hellip ght ele você pode ir ao tribunal sobre isso, mas eles podem parar, a menos que já foi ordenado pelo tribunal que você reside com o pai que você vive com agora, ou o pai Você vive com agora mostra a corte que aquele o outro pai que você quer se mover dentro com é impróprio. Como em drogas, sem casa estável, sem trabalho estável, esse tipo de coisas. Além de que eles poderiam muito bem deixá-lo ir, porque vai ser um desperdício de tempo e dinheiro indo para o tribunal se o outro pai que você quer viver com é excelente (MAIS) 3 pessoas acharam este útil Respondida por The WikiAnswers reg Community Making O mundo melhor, uma resposta de cada vez. Como fazer com que seus filhos adultos para se mover para fora A idade média que as crianças se mudam de seus pais casas está ficando mais velhos e mais velhos pelo ano e atualmente seu nestled chocante em torno de 30 anos de idade. A escada da propriedade está ficando mais e mais difícil de passar para, eo clima econômico no momento só fez isso mais um problema. Ao mesmo tempo, as pessoas estão vivendo mais tempo, há menos oportunidades no local de trabalho e educação / formação dura muito mais tempo. A visão de muitos jovens adultos é que não há necessidade de sair de suas casas de pais, quando eles poderiam tão facilmente viver confortavelmente em casa, enquanto fazendo o mesmo trabalho e colocar de lado uma enorme quantidade de dinheiro a cada mês, porque theyre não pagar imposto municipal , Muito aluguel, contas ou qualquer outra coisa. Isso coloca um monte de pais, entretanto, em uma posição difícil. Por que seus filhos precisam se mudar Quando sua criança diz que querem ficar vivendo em casa porque isso os poupará centenas de dólares por mês, pode ser um caso difícil de argumentar. Por que você iria chutar seus filhos para viver por conta própria, quando você poderia ajudá-los a definir-se financeiramente para o resto de sua vida Antes de você pode começar seus filhos a sair, então, você precisa entender por que é tão importante. A primeira razão é naturalmente que lhe dará mais de uma vida você mesmo. Se você passou sua vida inteira pagando por seus filhos para viver em casa, então isso vai te custar uma enorme quantidade de dinheiro como você tem bocas extras para alimentar, contas mais elevadas para pagar e geralmente muito mais elevados custos de vida. Como seus filhos ficam mais velhos, então eles provavelmente contribuirão para isso, pagando o aluguel, mas você ainda estará perdendo dinheiro no final do dia. Mais importante ainda, você estará perdendo sua liberdade. Por mais áspero que pareça, quando você tem filhos, você compromete uma quantidade enorme de sua liberdade e sua própria juventude. Longe vão os dias em que você pode hospedar festas em casa, sair toda a noite bebendo, ir de férias na queda de um chapéu ou passar para outro país por um tempo. Claro que a experiência de ter filhos e tornar-se um pai é mais do que vale a pena os sacrifícios que você faz, mas a idéia é que, eventualmente, você será capaz de começar a viver para si mesmo novamente. Se seus filhos vivem em casa por 35 anos, então você provavelmente seria perto de aposentadoria, se não aposentado pelo tempo que eles deixam e youll têm as dores e dores que o deixarão incapaz de aproveitar a vida da mesma maneira. Você precisa viver para você novamente em algum ponto e aproveitar ao máximo o que resta da sua própria juventude. Mas, mais importante ainda, seus filhos também precisam ser capazes de fazer todas essas coisas e, no entanto liberal e descontraído você está sobre eles vivendo em sua casa você estará sufocando-los. Quando eles trazem parceiros românticos voltar eles terão de ponta dos pés em torno de você, quando eles ficam fora tarde theyll têm que entrar em silêncio, e quando eles têm amigos em torno de permanecer theyll necessidade de planejar com antecedência. Theyll ser esperado para fazer tarefas ao redor da casa e essas tarefas terão de se encaixar com o que você está fazendo e quando você está comendo, etc Eles podem se sentir feliz com isso se eles não sabem qualquer diferente, mas não é realmente o mesmo que a liberdade que Vem de viver em casa. Se eles ficam em casa até encontrarem seu parceiro romântico, em seguida, passar juntos, eles terão perdido em tão grande momento em sua juventude, quando eles deveriam ter tido a liberdade de fazer o que eles querem e de experimentar muitas coisas diferentes que vivem com Amigos, vivendo em novas áreas, e sendo único e livre. Se eles não, então eles provavelmente vão olhar para trás mais tarde na vida e não se arrepender de tirar o máximo partido da sua juventude. E, finalmente, eles precisam da experiência para ajudá-los a tirar o máximo do resto de suas vidas para que quando eles se mudam com alguém sabem sobre orçamento, sobre a criação de contas e reparação do seu telhado, e theyll ser mais maduro, Independente e confiante como resultado. Caso contrário, seus amigos que já se mudaram já provavelmente estarão falando sobre eles atrás de suas costas e dizendo como eles não têm experiência de vida, e até os empregadores podem vê-lo como um sinal de imaturidade ou falta de ambição e pode impedi-los de fazer certos trabalhos como um resultado. Como convencê-los Então agora você sabe o quão importante é que seus filhos se movem para fora a parte difícil, infelizmente, é levá-los a reconhecer isso também. A primeira coisa a fazer é, naturalmente, para explicar todas essas coisas e por que você acha que é hora para eles para sair explicar que você não está jogando-os para fora e que eles são sempre bem-vindos para visitar e que você estará sempre lá para oferecer ajuda financeira Ou um quarto de reposição devem eles precisam, mas que é melhor para eles e sua experiência de vida se eles vão. Infelizmente, eles não têm a previsão que você tem em parte para o fato de que eles não têm essa experiência de vida ainda. Como tal, você pode precisar empurrá-los um pouco na direção certa, tornando as restrições e os inconvenientes de viver em casa mais aparente. Claro que você poderia fazer isso andando em torno de sua roupa interior quando eles têm amigos em torno de cantar, ou por aspirar na frente deles enquanto eles assistem seus programas de televisão favoritos, mas também existem alguns métodos um pouco mais sutis. Aumentar o aluguel para algo semelhante ao que eles podem pagar no mundo real (se você se sentir culpado sobre isso, então você pode colocar esse dinheiro em uma conta poupança para eles e dar-lhes quando eles alugar / comprar o seu primeiro lugar). Restringir o número de pessoas que podem ter rodada e as vezes eles podem ir e vir. Mostre como eles são agora mais como companheiros de casa e precisam fazer a sua parte das tarefas. Aplicar este ponto. Fale sobre a diversão que você teve quando se mudou para fora em sua juventude. Definir as regras nos quartos principais da casa, como o que a televisão é assistida na sala de estar. Dê-lhes lembretes que se deslocam é para seu próprio bem. Movê-los para um quarto menor / tirar a cama de casal. Envie-os para a universidade quando eles são jovens, ou em férias com amigos, onde eles podem ver as vantagens de viver longe. Ajudá-los a procurar lugares agradáveis ​​e levá-los lá apenas para mostrá-los. Ajudá-los a orçamentar e dar-lhes ajuda financeira, se necessário. Compre-lhes mobiliário agradável etc para a sua futura casa.