Gemiddeld Beweeg Uit Ouderdom

Is dit wettig om uit te trek teen 17 Hoe om geëmansipeerde isn8217t kry net iets wat opstandige tieners wil weet. Ouers en voogde ook dikwels vrae oor die bevryding van minderjariges en hoe dit hul wetlike verpligtinge. Dit gesê, baie 'n Amerikaanse tiener het waarskynlik gevra 8220Is dit reg om uit te trek teen 17 (of 16 of selfs 15) 8221 Hier is 'n paar algemene riglyne oor hoe om ontslae te bevry. wat dit beteken, en what8217s nie beskou as die bevryding van 'n minderjarige: Statutêre ouderdom. Elke staat het 'n wet wat bepaal hoe oud 'n kind ten einde moet wees om ontslae te bevry. Vir die meeste lande, die statutêre ouderdom is 16, maar dit kon so jonk as 14. Volwassenheid vlak wees. Want dit om reg om uit te trek teen 17 (of 16 vir die saak) wees, die bevryding van 'n minderjarige, 'n hof moet oor die algemeen bevestig die kind genoeg volwasse-agtige volwassenheid om op sy of haar eie. Finansiële onafhanklikheid. In die algemeen, moet kinders bewys dat hulle kan hulself ondersteun ten einde ontslae te bevry. That8217s waarom die emansipasie van minderjariges dikwels geassosieer word met n kind bekendes wat graag gulsig familie weg te hou van hul geld. Kennisgewing aan ouers / voogde. A child8217s wettige voogde moet 'n geleentheid om te reageer op die emansipasie versoek kry, en miskien selfs teen dit. Outomatiese bevryding. In sommige lande, die bevryding van 'n minderjarige is outomaties op die child8217s wettige huwelik of op die aansluiting by die gewapende magte. Kapasiteit om toe te stem. Sodra 'n minderjarige geëmansipeer, kan hy of sy kontrakte aangaan en dikteer sy of haar eie gesondheidsorg keuses, onder meer volwasse verantwoordelikhede. Sommige volwasse aktiwiteite steeds verbode. Aan geëmansipeerde beteken 'n kind kan nog steeds nie stem of alkohol te drink. Huwelik kan ook buite die kwessie, afhangende van jou state8217s wette. What8217s Nie emansipasie 'n Kind wat beweeg uit. Dit kan nie reg om uit te trek teen 17 wees nie, maar dat doesn8217t beteken dit doesn8217t gebeur al die tyd. Net omdat 'n kind uitgetrek en woon onder iemand else8217s dak, doesn8217t noodwendig hy of sy geëmansipeer. In die algemeen, ouers en voogde is regtens verantwoordelik vir so 'n child8217s noodsaaklike uitgawes, selfs as 'n ander volwassene mondelings instem om te sorg vir die minderjarige. Die proses van hoe om ontslae te bevry kan kry ingewikkeld, en kan 'n ervare familie prokureur nodig het om te help opstaan ​​vir 'n child8217s regte, of vir die regte van die child8217s ouers. Kop tot FindLaw8217s Bevryding van Minderjariges artikel vir meer inligting. Kry die beste van ons blogs afgelewer by jou posbus: skryf vir FindLaw nuusbriewe. Geniet hierdie post dit nuttig vind Laat ons weet deur dit te deel met jou friends. This is deel een van 'n reeks deur personeel skrywer Stephen Caruso oor hoe Oaklands besighede en die gemeenskap het verander sedert die 1990's vir 'n beter of slegter. Bly ingeskakel vir die volgende paaiement, wat sal handel oor Oaklands inisiatiewe gemeenskap te verbeter. Op 10:00 elke oggend in die laat 90's, kon Jay Yander gevind word by Gus Millers Nuus Staan op Forbes Laan. Die 2000 Engelse skryfwerk gegradueerde was 'n sportskrywer vir die Pitt Nuus en hy didnt mis 'n kans om te draai deur die kompetisie. Die winkel is beman deur 'n vriendelike jong man wat gedink Yanders gewone orde. Ek gebruik in Gus Millers te gaan elke dag en kry 'n Post-Staatskoerant, het gesê Yander. Ek het nog nooit twee keer gedink. Gus Millers was een van baie van die klein winkels Yander onthou oorheers Oaklands strate in die 90s. Van die Byekorf n koffiewinkel wat sedert Suid-Side het verskuif na Kuns Bakkery en Jerrys Records, Forbes Laan, vanaf McKee Plaas op Bigelow Boulevard, bedek was in ma-en-pop winkels. Pitt studente gereeld die winkels vir die eerste datums, soetgoed of die nuutste Pearl Jam rekord. Maar as die dekades gevorder en Pitt het gegroei, hierdie landmerke stadig verdwyn. Oakland gestoot deur 'n bevolking dip en so ook Pitt en het oorweldig deur die Universitys steeds inbreuk grense. Na 'n daling as gevolg van die 1970's, Pitts inskrywings gegroei van 26.328 in 1995 tot 28649 in 2016. Intussen het die winkels geheg Forbes Laan stadig maar seker verander in kettings, soos Chipotle en Dunkin Donuts. Bye ma, bye pop In die hart van al Oaklands verandering gebly Groceria Merante sy plaaslik gegroei voorraad van rissies, tamaties en muurbal mors uit op die sypaadjies van Bates Street. Filomena Merante besit die 37-jarige, familie winkel met haar suster Julie. Die Merantes gebruik word om te verkoop in grootmaat te Oaklands families, maar as studente vervang families en inwoners, in opdrag van salami en Provo Lone het van 'n paar pond te 'n kwart-pond. Tog is dit die besigheid oorleef as gevolg van die groot hoeveelheid kliënte. Meer mense beteken meer besigheid, Merante gesê as 'n lewering man wat deur 'n krat van vars produkte. Soos vir die afname in plaaslike ondernemings, die inwoner lewenslange Oakland dink dat die eienaars net ouderdomme uit. Al die ou timers is weg, het sy gesê. Elizabeth Mather, 'n 99 sielkunde gegradueerde en nou 'n Boston inwoner, het gedink baie van Oaklands klein winkels was deel van wat geskei die buurt van die res van die stad. 'N Student kan maklik al hul tyd te spandeer en voldoen aan al hul behoeftes sonder swakheid ver van die kampus. Die manjifieke, Middeleeuse-esque argitektuur van die Beehive, waar die T-Mobile winkel is nou, was wat oopgemaak Mathers omgee die mees. Dit het 'n baie goeie alternatief toneel dat enigiemand in sy deure verwelkom. Dit was in die winkels terug teater wat sy gehad het haar eerste soen by die kollege, terwyl jy Cabaret op 'n datum met haar gou-to-be eerste collegiale kêrel. Terwyl 'n paar klein besighede te verkoop koffie as deel van hul daaglikse tarief, het Starbucks en Crazy Mokka onafhanklik besit kafees vervang. Dit is nie 'n slegte ding nou neem hulle in kettings, ek dink dis wat die duisendjarige generasie word gebruik om, sê Yander. Uiteindelik, Mather het die stad na geleenthede elders vind. Die Boston inwoner het gesê sy kon gebly as 'n paar van haar vriende te was vas rond. Evan Stoddard, 71, 'n voormalige Pittsburgh stad ontwikkeling amptelike en onlangs afgetree mede-dekaan van liberale kunste by Duquesne Universiteit, het gesê die keuse Mather gemaak is presies wat die stad het gesukkel met. Die stad verloor bevolking, Stoddard gesê, veral uit die gebrek aan industriële indiensneming. Baie mense is beweeg uit Pittsburgh. Volgens die Amerikaanse Sensus Buro. Pittsburghs bevolking gedaal van 423938 in 1980 tot 305704 in 2010. In net vier jaar, beginnende in 1980, die stad verloor 46000 staal werk meer as die helfte van die bestaande posisies. Die probleme werent beperk tot die stad. Die Pitt Chronicle het die Universiteit adrift en nie die verwesenliking van sy volle potensiaal in 1995. En wat Oakland, indien die strate is omring deur ma-en-pop winkels terug in die dag, het hulle ook gevoer met vullis. Yander gemaak altyd dieselfde grap met sy kollege vriende oor sien 'n Oakland straat na 'n naweek nag. Ons geskerts oor wat Oakland was 'n bietjie vuil, maar dit was ons vullis, gesê Yander. John Wilds, 'n werknemer Pitt vir die afgelope 30 jaar en Pitts huidige assistent-vise-kanselier vir gemeenskapsverhoudinge, onthou die tyd goed. Hy vergelyk Pitt 'n asblik bin in die 90s, veral op 'n Maandag oggend. Hierdie beeld van 'n bederf Oakland verskil van die visie Pitt het vir homself, en vir Oakland. Die Universiteit wil 'n baie lewendige buurt, wat studente gemaklik in en veilig in voel, sê Wilds. Dit komplimenteer die vordering van die Universiteit. 'N Veranderende omgewing Ontwykingspeletjies bierblikke en pizza bokse langs die neighborhood8217s hoofslagaar didnt smelt met Pitts visie, maar dit didnt pla Jerry Weber. Die Oakland moedertaal besig was om goeie geld deur die verkoop van CD's, kassette en rekords van sy twee-storie winkel hierbo McDonalds op Forbes. Terwyl studente in sy sakeplan gespeel, die omliggende Universiteit en UPMC ook aangebied om 'n verrassende hoeveelheid geleentheid. Die skole is wel groot, maar die mense wat werk by die skole is 'n groot deel van my besigheid so goed, sê Weber. Hy het voortgegaan dat na werk, 'n sonisch nuuskierig professor of dokter van UPMC dalk dwaal in, of hulle kan afstap n relatiewe vir 'n dag van inkopies doen. Maar Weber het besluit om die CD besigheid sloot en fokus op rekords, wat meer ruimte verg. Dit het hom gedwing uit sy ou stomping gronde, asook die bekostigbare plek. Ek didnt Oakland verlaat omdat ek wasnt om geld te maak, ek het omdat ek meer ruimte nodig het, sê Weber. Jy kan nie enigiets huur in Oakland vir 13.000 vierkante voet tensy jy UPMC. Met geen ander opsies, Weber verskuif na Squirrel Hill in 1993 Stoddard, dan werk vir die stad, het geweet verdring inwoners was 'n kwessie borrelende onder Oaklands ou ry huise en bome langs die strate. Die Universiteit is te koop op 'n baie eiendom in die gemeenskap, Stoddard gesê, veral in die 70s en vroeë 80s. Diegene optrede was daar altyd, en dit soort gekleurde dinge. Uiteindelik, Gus Millers en Kunsts Bakkery is vervang deur kettings, insluitend Starbucks en Rite Aid. Yander het die verandering in ruil reise na Oakland opgemerk, maar het gesê hy nie die geval noodwendig enige fout met die buurte nuwe voorkoms kry. Miskien Oakland verloor 'n bietjie van sy sjarme op die ander kant is sy 'n skoner omgewing, het gesê Yander. As Pitt was gedeeltelik te blameer vir 'n afname in sjarme, dit het ook 'n belang in die vorming van 'n slanke, moderne Oakland. Die Universiteit verbind met die stad en Oakland inwoners om groepe uit die gemeenskap soos die Oakland Beplanning en Ontwikkeling Korporasie en die Oakland Business Improvement District vorm om te help stimuleer verandering en handel. Stoddard aangehaal hierdie programme as pogings deur die Universiteit om te probeer om dinge reg te stel na 'n geruite verhouding in vroeër dekades met Oakland. Jonathan Winkler, OBIDs bemarking en kommunikasie-koördineerder, het gesê sy organisasies doel is om die omgewing skoon en helder te hou. OBID is altyd op soek na nuwe maniere om te herstel, het gesê Winkler. Die groep het 'n 24-uur skoonmaak bemanning en die organisasie van die ontwikkeling van die Forbes Digitale Plaza as deel van 'n uitgebreide 25-jaar visie vir Oakland. Dit helder nuwe omgewing aangehelp Oakland in die derde grootste kommersiële distrik Pennsylvania, nadat Philadelphia en Downtown Pittsburgh 'n statistiek wat deur die stad amptenare in die verlede aangehaal en is bevestig deur Wilds en Winkler. John Elavsky, eienaar van Oakland staatmaker Hemingways Café, het gesê hy is beslis voel die sukses van 'n skoner, meer ekonomies hupstoot Oakland. Hy gekoop Some in die middel-1990's, en sy het van een Clinton in die Wit Huis na 'n ander hardloop vir die Oval Office. A Pitt gegradueerde wat in biologie as hoofvak geneem het, Elavsky het hy gesê 'n ander student nou sien as hy in die 80's en 90's het. Pitts moeiliker om in en duurder as wat dit jare gelede was nie, en hierdie kinders Arent hier vyf, ses jaar nie, hulle is uit hier in vier, het gesê Elavsky. Volgens die Pitt Feiteboek, die gemiddelde SAT scores van nuwe Panthers opgestaan ​​uit 1110 tot ongeveer 1280 1995-2016, terwyl die eerstejaars klasgroottes ook konsekwent gedurende daardie jaar toegeneem, vanaf 2424 tot 4094. Die fokus op akademici het sny in Elavskys mark. In die 90's, HOD vind dieselfde studente by sy bar elke aand. Nou, verwag hy bekende gesigte net drie of vier keer per week. Voeg in mededinging van die nuwe vitali Noord Side en suidekant en Oakland bars het skraler en skraler marges gevind. Dit was die plek om te wees, maar soos alles anders, tye verander en dinge verander en jy beter pas, sê Elavsky. As hy weg 45 rekords by sy winkel aan die onderkant van Murray Laan pakke, Weber isnt so seker dat die tendens van 'n veranderende Oakland ooit opwaarts is. Oakland is nie erger, maar ek dont dink sy 'n beter, het hy gesê. Laat 'n comment. Moving gemiddelde en eksponensiële gladstryking modelle As 'n eerste stap in die beweging van buite gemiddelde modelle, ewekansige loop modelle, en lineêre tendens modelle, nonseasonal patrone en tendense kan geëkstrapoleer deur 'n bewegende-gemiddelde of glad model. Die basiese aanname agter gemiddelde en glad modelle is dat die tyd reeks is plaaslik stilstaande met 'n stadig wisselende gemiddelde. Vandaar, neem ons 'n bewegende (plaaslike) gemiddelde om die huidige waarde van die gemiddelde skat en dan gebruik dit as die voorspelling vir die nabye toekoms. Dit kan beskou word as 'n kompromie tussen die gemiddelde model en die ewekansige-stap-sonder-drif-model. Dieselfde strategie gebruik kan word om te skat en ekstrapoleer 'n plaaslike tendens. 'N bewegende gemiddelde is dikwels 'n quotsmoothedquot weergawe van die oorspronklike reeks, want kort termyn gemiddelde het die effek van gladstryking uit die knoppe in die oorspronklike reeks. Deur die aanpassing van die mate van gladstryking (die breedte van die bewegende gemiddelde), kan ons hoop om 'n soort van 'n optimale balans tussen die prestasie van die gemiddelde en die stogastiese wandeling modelle slaan. Die eenvoudigste soort gemiddelde model is die. Eenvoudige (ewe-geweeg) Moving Average: Die voorspelling vir die waarde van Y op tyd T1 wat gemaak word op tydstip t is gelyk aan die eenvoudige gemiddelde van die mees onlangse m waarnemings: (hier en elders sal ek die simbool 8220Y-hat8221 gebruik om op te staan vir 'n voorspelling van die tyd reeks Y gemaak op die vroegste moontlike voor datum deur 'n gegewe model.) Hierdie gemiddelde is gesentreer op tydperk t (M1) / 2, wat impliseer dat die skatting van die plaaslike gemiddelde sal neig om agter die werklike waarde van die plaaslike gemiddelde met sowat (M1) / 2 periodes. So, sê ons die gemiddelde ouderdom van die data in die eenvoudige bewegende gemiddelde is (M1) / 2 met betrekking tot die tydperk waarvoor die voorspelling is bereken: dit is die hoeveelheid tyd waarop voorspellings sal neig om agter draaipunte in die data. Byvoorbeeld, as jy gemiddeld die afgelope 5 waardes, sal die voorspellings wees oor 3 periodes laat in reaksie op draaipunte. Let daarop dat indien M1, die eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) model is soortgelyk aan die ewekansige loop model (sonder groei). As m is baie groot (vergelykbaar met die lengte van die skatting tydperk), die SMA model is gelykstaande aan die gemiddelde model. Soos met enige parameter van 'n voorspelling model, is dit gebruiklik om die waarde van k te pas ten einde die beste quotfitquot om die data, dit wil sê die kleinste voorspelling foute gemiddeld behaal. Hier is 'n voorbeeld van 'n reeks wat blykbaar ewekansige skommelinge toon om 'n stadig-wisselende gemiddelde. In die eerste plek kan probeer om dit aan te pas met 'n ewekansige loop model, wat gelykstaande is aan 'n eenvoudige bewegende gemiddelde van 1 kwartaal: Die ewekansige loop model reageer baie vinnig om veranderinge in die reeks, maar sodoende dit tel baie van die quotnoisequot in die data (die ewekansige skommelinge) asook die quotsignalquot (die plaaslike gemiddelde). As ons eerder probeer 'n eenvoudige bewegende gemiddelde van 5 terme, kry ons 'n gladder lyk stel voorspellings: Die 5 termyn eenvoudige bewegende gemiddelde opbrengste aansienlik kleiner foute as die ewekansige loop model in hierdie geval. Die gemiddelde ouderdom van die data in hierdie voorspelling is 3 ((51) / 2), sodat dit is geneig om agter draaipunte met sowat drie periodes. (Byvoorbeeld, blyk 'n afswaai het plaasgevind by tydperk 21, maar die voorspellings nie omdraai tot verskeie tydperke later.) Let daarop dat die langtermyn-voorspellings van die SMA model is 'n horisontale reguit lyn, net soos in die ewekansige loop model. So, die SMA model veronderstel dat daar geen neiging in die data. Maar, terwyl die voorspellings van die ewekansige loop model is eenvoudig gelyk aan die laaste waargenome waarde, die voorspellings van die SMA model is gelykstaande aan 'n geweegde gemiddelde van die afgelope waardes. Die vertroue perke bereken deur Stat Graphics vir die langtermyn-voorspellings van die eenvoudige bewegende gemiddelde nie groter as die vooruitskatting horison styg kry. Dit is natuurlik nie korrek Ongelukkig is daar geen onderliggende statistiese teorie wat ons vertel hoe die vertrouensintervalle behoort te brei vir hierdie model. Dit is egter nie te moeilik om empiriese ramings van die vertroue perke vir die langer-horison voorspellings te bereken. Byvoorbeeld, kan jy die opstel van 'n sigblad waarop die SMA model sal gebruik word om 2 stappe vooruit, 3 stappe vooruit, ens binne die historiese data monster voorspel. Jy kan dan bereken die monster standaardafwykings van die foute op elke voorspelling horison, en dan bou vertrouensintervalle vir langer termyn voorspellings deur optelling en aftrekking veelvoude van die toepaslike standaard afwyking. As ons probeer om 'n 9-termyn eenvoudige bewegende gemiddelde, kry ons selfs gladder voorspellings en meer van 'n sloerende uitwerking: Die gemiddelde ouderdom is nou 5 periodes ((91) / 2). As ons 'n 19-termyn bewegende gemiddelde te neem, die gemiddelde ouderdom toeneem tot 10: Let daarop dat, inderdaad, is die voorspellings nou agter draaipunte met sowat 10 periodes. Watter bedrag van smoothing is die beste vir hierdie reeks Hier is 'n tabel wat hulle dwaling statistieke vergelyk, ook met 'n 3-gemiddelde: Model C, die 5-termyn bewegende gemiddelde, lewer die laagste waarde van RMSE deur 'n klein marge oor die 3 - term en 9 termyn gemiddeldes, en hul ander statistieke is byna identies. So, onder modelle met 'n baie soortgelyke fout statistieke, kan ons kies of ons 'n bietjie meer responsiewe ingesteldheid of 'n bietjie meer gladheid in die voorspellings sou verkies. (Terug na bo.) Browns Eenvoudige Eksponensiële Smoothing (eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde) Die eenvoudige bewegende gemiddelde model hierbo beskryf het die ongewenste eienskap dat dit behandel die laaste k Waarnemings ewe en heeltemal ignoreer al voorafgaande waarnemings. Intuïtief, moet afgelope data verdiskonteer in 'n meer geleidelike mode - byvoorbeeld, die mees onlangse waarneming moet 'n bietjie meer gewig kry as 2 mees onlangse, en die 2de mees onlangse moet 'n bietjie meer gewig as die 3 mees onlangse kry, en so aan. Die eenvoudige eksponensiële gladstryking (SES) model accomplishes hierdie. Laat 945 dui n quotsmoothing constantquot ( 'n getal tussen 0 en 1). Een manier om die model te skryf is om 'n reeks L dat die huidige vlak (dit wil sê die plaaslike gemiddelde waarde) van die reeks verteenwoordig as geraamde van data tot op hede te definieer. Die waarde van L op tydstip t is rekursief bereken uit sy eie vorige waarde soos volg: Dus, die huidige stryk waarde is 'n interpolasie tussen die vorige stryk waarde en die huidige waarneming, waar 945 kontroles die nabyheid van die geïnterpoleerde waarde tot die mees onlangse waarneming. Die voorspelling vir die volgende tydperk is eenvoudig die huidige stryk waarde: anders gestel ons kan die volgende voorspelling direk in terme van vorige voorspellings en vorige waarnemings uit te druk, in enige van die volgende ekwivalent weergawes. In die eerste weergawe, die voorspelling is 'n interpolasie tussen vorige skatting en vorige waarneming: In die tweede weergawe, is die volgende voorspelling verkry deur die aanpassing van die vorige skatting in die rigting van die vorige fout deur 'n breukdeel bedrag 945. is die fout gemaak by tyd t. In die derde weergawe, die voorspelling is 'n eksponensieel geweeg (dit wil sê afslag) bewegende gemiddelde met afslag faktor 1- 945: Die interpolasie weergawe van die voorspelling formule is die eenvoudigste om te gebruik as jy die uitvoering van die model op 'n spreadsheet: dit pas in 'n enkele sel en bevat selverwysings verwys na die vorige skatting, die vorige waarneming, en die sel waar die waarde van 945 gestoor. Let daarop dat indien 945 1, die SES model is gelykstaande aan 'n ewekansige loop model (sonder groei). As 945 0, die SES model is gelykstaande aan die gemiddelde model, met die veronderstelling dat die eerste stryk waarde gelyk aan die gemiddelde is ingestel. (Terug na bo.) Die gemiddelde ouderdom van die data in die eenvoudige eksponensiële-glad voorspelling is 1/945 relatief tot die tydperk waarvoor die voorspelling is bereken. (Dit is nie veronderstel duidelik te wees, maar dit kan maklik aangetoon deur die evaluering van 'n oneindige reeks.) Dus, die eenvoudige bewegende gemiddelde voorspelling is geneig om agter draaipunte met sowat 1/945 periodes. Byvoorbeeld, wanneer 945 0.5 die lag is 2 periodes wanneer 945 0.2 die lag is 5 periodes wanneer 945 0.1 die lag is 10 periodes, en so aan. Vir 'n gegewe gemiddelde ouderdom (bv bedrag van lag), die eenvoudige eksponensiële gladstryking (SES) voorspelling is 'n bietjie beter as die eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) voorspel, want dit plaas relatief meer gewig op die mees onlangse waarneming --i. e. dit is 'n bietjie meer quotresponsivequot om veranderinge voorkom in die onlangse verlede. Byvoorbeeld, 'n SMA model met 9 terme en 'n SES model met 945 0.2 beide het 'n gemiddelde ouderdom van 5 vir die data in hul voorspellings, maar die SES model plaas meer gewig op die laaste 3 waardes as wel die SMA model en by die Terselfdertyd is dit doesn8217t heeltemal 8220forget8221 oor waardes meer as 9 tydperke oud was, soos getoon in hierdie grafiek: nog 'n belangrike voordeel van die SES model die SMA model is dat die SES model maak gebruik van 'smoothing parameter wat voortdurend veranderlike, so dit kan maklik new deur die gebruik van 'n quotsolverquot algoritme om die gemiddelde minimum te beperk kwadraat fout. Die optimale waarde van 945 in die SES model vir hierdie reeks blyk te wees 0,2961, soos hier gewys word: die gemiddelde ouderdom van die data in hierdie voorspelling is 1 / 0,2961 3.4 tydperke, wat soortgelyk is aan dié van 'n 6-termyn eenvoudige bewegende gemiddelde. Die langtermyn-voorspellings van die SES model is 'n horisontale reguit lyn. soos in die SMA model en die ewekansige loop model sonder groei. Let egter daarop dat die vertrouensintervalle bereken deur Stat Graphics nou divergeer in 'n redelike aantreklike mode, en dat hulle aansienlik nouer as die vertrouensintervalle vir die ewekansige loop model. Die SES model veronderstel dat die reeks is 'n bietjie quotmore predictablequot as wel die ewekansige loop model. 'N SES model is eintlik 'n spesiale geval van 'n ARIMA model. sodat die statistiese teorie van ARIMA modelle bied 'n goeie basis vir die berekening van vertrouensintervalle vir die SES model. In die besonder, 'n SES model is 'n ARIMA model met een nonseasonal verskil, 'n MA (1) termyn, en geen konstante term. andersins bekend as 'n quotARIMA (0,1,1) model sonder constantquot. Die MA (1) koëffisiënt in die ARIMA model stem ooreen met die hoeveelheid 1- 945 in die SES model. Byvoorbeeld, as jy 'n ARIMA (0,1,1) model inpas sonder konstante om die reeks te ontleed hier, die beraamde MA (1) koëffisiënt blyk te wees 0,7029, wat byna presies 'n minus 0,2961. Dit is moontlik om die aanname van 'n nie-nul konstante lineêre tendens voeg by 'n SES model. Om dit te doen, net 'n ARIMA model met een nonseasonal verskil en 'n MA (1) termyn met 'n konstante, dit wil sê 'n ARIMA (0,1,1) model met 'n konstante spesifiseer. Die langtermyn-voorspellings sal dan 'n tendens wat gelyk is aan die gemiddelde tendens waargeneem oor die hele skatting tydperk is. Jy kan dit nie doen in samewerking met seisoenale aanpassing, omdat die aanpassing opsies seisoenale is afgeskakel wanneer die model tipe is ingestel op ARIMA. Jy kan egter 'n konstante langtermyn eksponensiële tendens om 'n eenvoudige eksponensiële gladstryking model voeg (met of sonder seisoenale aanpassing) deur gebruik te maak van die opsie inflasie-aanpassing in die vooruitskatting prosedure. Die toepaslike quotinflationquot (persentasie groei) koers per periode kan geskat word as die helling koëffisiënt in 'n lineêre tendens model toegerus om die data in samewerking met 'n natuurlike logaritme transformasie, of dit kan op grond van ander, onafhanklike inligting oor die langtermyn groeivooruitsigte . (Terug na bo.) Browns Lineêre (dws dubbel) Eksponensiële glad die SMA modelle en SES modelle aanvaar dat daar geen tendens van enige aard in die data (wat gewoonlik OK of ten minste nie-te-sleg vir 1- stap-ahead voorspellings wanneer die data is relatief raserig), en hulle kan verander word om 'n konstante lineêre tendens inkorporeer soos hierbo getoon. Wat van kort termyn tendense As 'n reeks vertoon 'n wisselende koers van groei of 'n sikliese patroon wat uitstaan ​​duidelik teen die geraas, en as daar 'n behoefte aan meer as 1 tydperk wat voorlê voorspel, dan skatting van 'n plaaslike tendens kan ook wees n probleem. Die eenvoudige eksponensiële gladstryking model veralgemeen kan word na 'n lineêre eksponensiële gladstryking (LES) model wat plaaslike begrotings van beide vlak en tendens bere te kry. Die eenvoudigste-time wisselende tendens model is Browns lineêr eksponensiële gladstryking model, wat twee verskillende reëlmatige reeks wat op verskillende punte gesentreer in die tyd gebruik. Die vooruitskatting formule is gebaseer op 'n ekstrapolasie van 'n streep deur die twee sentrums. ( 'N meer gesofistikeerde weergawe van hierdie model, Holt8217s, word hieronder bespreek.) Die algebraïese vorm van Brown8217s lineêr eksponensiële gladstryking model, soos dié van die eenvoudige eksponensiële gladstryking model, uitgedruk kan word in 'n aantal verskillende maar ekwivalente vorms. Die quotstandardquot vorm van hierdie model word gewoonlik uitgedruk as volg: Laat S dui die enkel-stryk reeks verkry deur die toepassing van eenvoudige eksponensiële gladstryking om reeks Y. Dit is, is die waarde van S op tydperk t gegee word deur: (Onthou dat, onder eenvoudige eksponensiële gladstryking, dit sou die voorspelling vir Y by tydperk T1 wees) Dan Squot dui die dubbel-stryk reeks verkry deur die toepassing van eenvoudige eksponensiële gladstryking (met behulp van dieselfde 945) tot reeks S:. ten slotte, die voorspelling vir Y tk. vir enige kgt1, word gegee deur: Dit lewer e 1 0 (dit wil sê kul n bietjie, en laat die eerste skatting gelyk wees aan die werklike eerste waarneming), en e 2 Y 2 8211 Y 1. waarna voorspellings gegenereer met behulp van die vergelyking hierbo. Dit gee dieselfde toegerus waardes as die formule gebaseer op S en S indien laasgenoemde is begin met behulp van S 1 S 1 Y 1. Hierdie weergawe van die model gebruik word op die volgende bladsy wat 'n kombinasie van eksponensiële gladstryking met seisoenale aanpassing illustreer. Holt8217s Lineêre Eksponensiële Smoothing Brown8217s LES model bere plaaslike begrotings van vlak en tendens deur glad die onlangse data, maar die feit dat dit nie so met 'n enkele glad parameter plaas 'n beperking op die data patrone wat dit in staat is om aan te pas: die vlak en tendens word nie toegelaat om wissel op onafhanklike tariewe. Holt8217s LES model spreek hierdie kwessie deur die insluiting van twee glad konstantes, een vir die vlak en een vir die tendens. Te eniger tyd t, soos in Brown8217s model, die daar is 'n skatting L t van die plaaslike vlak en 'n skatting T t van die plaaslike tendens. Hier is hulle rekursief bereken vanaf die waarde van Y op tydstip t en die vorige raming van die vlak en tendens waargeneem deur twee vergelykings wat eksponensiële gladstryking afsonderlik van toepassing op hulle. As die geskatte vlak en tendens op tydstip t-1 is L t82091 en T t-1. onderskeidelik, dan is die voorspelling vir Y tshy wat op tydstip t-1 sal gemaak is gelyk aan L t-1 T T-1. Wanneer die werklike waarde is waargeneem, is die opgedateer skatting van die vlak rekursief bereken deur interpol tussen Y tshy en sy voorspelling, L t-1 T T-1, die gebruik van gewigte van 945 en 1- 945. Die verandering in die geskatte vlak, naamlik L t 8209 L t82091. geïnterpreteer kan word as 'n lawaaierige meting van die tendens op tydstip t. Die opgedateer skatting van die tendens is dan rekursief bereken deur interpol tussen L t 8209 L t82091 en die vorige skatting van die tendens, T t-1. die gebruik van gewigte van 946 en 1-946: Die interpretasie van die tendens-glad konstante 946 is soortgelyk aan dié van die vlak glad konstante 945. Models met klein waardes van 946 aanvaar dat die tendens verander net baie stadig met verloop van tyd, terwyl modelle met groter 946 aanvaar dat dit vinniger is om te verander. 'N Model met 'n groot 946 is van mening dat die verre toekoms is baie onseker, omdat foute in die tendens-skatting word baie belangrik wanneer voorspel meer as een tydperk wat voorlê. (Terug na bo.) Die smoothing konstantes 945 en 946 kan in die gewone manier word beraam deur die vermindering van die gemiddelde kwadraat fout van die 1-stap-ahead voorspellings. Wanneer dit in Stat Graphics gedoen, die skattings uitdraai om te wees 945 0.3048 en 946 0,008. Die baie klein waarde van 946 beteken dat die model veronderstel baie min verandering in die tendens van een tydperk na die volgende, so basies hierdie model is besig om 'n langtermyn-tendens skat. Volgens analogie met die idee van die gemiddelde ouderdom van die data wat gebruik word in die skatte van die plaaslike vlak van die reeks, die gemiddelde ouderdom van die data wat gebruik word in die skatte van die plaaslike tendens is eweredig aan 1/946, hoewel nie presies gelyk aan Dit. In hierdie geval is dit blyk 1 / 0,006 125. Dit isn8217t n baie presiese aantal sover die akkuraatheid van die skatting van 946 isn8217t regtig 3 desimale plekke te wees, maar dit is van dieselfde algemene orde van grootte as die steekproefgrootte van 100 , so hierdie model is gemiddeld oor 'n hele klomp van die geskiedenis in die skatte van die tendens. Die voorspelling plot hieronder toon dat die LES model skat 'n effens groter plaaslike tendens aan die einde van die reeks as die konstante tendens geskat in die SEStrend model. Ook waarvan die beraamde waarde van 945 is byna identies aan die een wat deur die pas van die SES model met of sonder tendens, so dit is amper dieselfde model. Nou, doen hierdie lyk redelike voorspellings vir 'n model wat veronderstel is om te beraming 'n plaaslike tendens As jy hierdie plot 8220eyeball8221, dit lyk asof die plaaslike tendens afwaarts gedraai aan die einde van die reeks: Wat het die parameters van hierdie model gebeur is beraam deur die vermindering van die kwadraat fout van 1-stap-ahead voorspellings, nie langer termyn voorspellings, in welke geval die tendens 'n groot verskil doesn8217t maak. As alles wat jy is op soek na is 1-stap-ahead foute, is jy nie sien die groter prentjie van tendense oor (sê) 10 of 20 periodes. Ten einde hierdie model meer in harmonie te kry met ons oogbal ekstrapolasie van die data, kan ons met die hand die tendens-glad konstante pas sodat dit 'n korter basislyn vir tendens skatting. Byvoorbeeld, as ons kies om te stel 946 0.1, dan is die gemiddelde ouderdom van die gebruik in die skatte van die plaaslike tendens data is 10 periodes, wat beteken dat ons die gemiddeld van die tendens oor daardie laaste 20 periodes of so. Here8217s wat die voorspelling plot lyk asof ons '946 0.1 terwyl 945 0.3. Dit lyk intuïtief redelike vir hierdie reeks, maar dit is waarskynlik gevaarlik om hierdie tendens te ekstrapoleer nie meer as 10 periodes in die toekoms. Wat van die fout statistieke Hier is 'n model vergelyking vir die twee modelle hierbo asook drie SES modelle getoon. Die optimale waarde van 945.Vir die SES model is ongeveer 0,3, maar soortgelyke resultate (met 'n bietjie meer of minder 'n responsiewe ingesteldheid, onderskeidelik) verkry met 0,5 en 0,2. (A) Holts lineêre exp. glad met alfa 0,3048 en beta 0,008 (B) Holts lineêre exp. glad met alfa 0,3 en beta 0,1 (C) Eenvoudige eksponensiële gladstryking met alfa 0,5 (D) Eenvoudige eksponensiële gladstryking met alfa 0,3 (E) Eenvoudige eksponensiële gladstryking met alfa 0,2 hul statistieke is byna identies, so ons can8217t regtig die keuse te maak op die basis van 1-stap-ahead voorspelling foute binne die data monster. Ons het om terug te val op ander oorwegings. As ons glo dat dit sinvol om die huidige tendens skatting van wat die afgelope 20 periodes of so gebeur baseer, kan ons 'n saak vir die LES model met 945 0.3 en 946 0.1 maak. As ons wil hê agnostikus te wees oor die vraag of daar 'n plaaslike tendens, dan een van die SES modelle makliker om te verduidelik kan wees en sou ook vir meer middel-of-the-road voorspellings vir die volgende 5 of 10 periodes. (Terug na bo.) Watter tipe tendens-ekstrapolasie die beste: horisontale of lineêre empiriese bewyse dui daarop dat, indien die data is reeds aangepas (indien nodig) vir inflasie, dan is dit dalk onverstandig om kort termyn lineêre ekstrapoleer wees tendense baie ver in die toekoms. Tendense duidelik vandag mag verslap in die toekoms as gevolg van uiteenlopende oorsake soos produk veroudering, toenemende mededinging en sikliese afswaai of opwaartse fases in 'n bedryf. Om hierdie rede, eenvoudige eksponensiële gladstryking voer dikwels beter out-of-monster as wat dit andersins word verwag, ten spyte van sy quotnaivequot horisontale tendens ekstrapolasie. Gedempte tendens veranderinge van die lineêre eksponensiële gladstryking model word ook dikwels gebruik in die praktyk om 'n aantekening van konserwatisme in te voer in die tendens projeksies. Die gedempte-tendens LES model geïmplementeer kan word as 'n spesiale geval van 'n ARIMA model, in die besonder, 'n ARIMA (1,1,2) model. Dit is moontlik om vertrouensintervalle rondom langtermyn voorspellings wat deur eksponensiële gladstryking modelle bereken deur die oorweging van hulle as spesiale gevalle van ARIMA modelle. (Pasop: nie alle sagteware bereken vertrouensintervalle vir hierdie modelle korrek.) Die breedte van die vertrouensintervalle hang af van (i) die RMS fout van die model, (ii) die tipe glad (eenvoudige of lineêr) (iii) die waarde (s) van die smoothing konstante (s) en (iv) die aantal periodes voor jy voorspel. In die algemeen, die tussenposes versprei vinniger as 945 kry groter in die SES model en hulle uitgebrei, sodat baie vinniger as lineêre, eerder as eenvoudige smoothing gebruik. Hierdie onderwerp word verder in die ARIMA modelle deel van die notas bespreek. (Terug na bo.) Wat is die gemiddelde ouderdom van die beweging van jou ouers huis van my seuns wil om te beweeg met my en ek is meegedeel dat op die ouderdom van 13 dat hulle die reg om te kies wie hulle wil om te lewe met, nou as die ouer wat jou lewe wil fi hellip GHT dit wat jy kan gaan na die hof daaroor, maar hulle kan dit stop nie, tensy dit reeds deur die hof dat jy met die ouer jy saam met nou, of die ouer woon is beveel jy saam met nou wys die hof gesê dat die ander ouer wat jy wil om te beweeg met ongeskik. soos op dwelms, geen stabiele huis, geen vaste baan, die tipe dinge. behalwe dat hulle kan net so goed laat gaan, want sy gaan 'n vermorsing van tyd en geld gaan na die hof as die otherparent jy wil om te lewe met uitstaande wees (More) 3 mense het gevind dat hierdie nuttige Beantwoord deur The WikiAnswers Reg Gemeenskap Making die wêreld 'n beter, is een antwoord op 'n time. How om jou volwasse kinders die gemiddelde ouderdom wat kinders beweeg uit hul ouers huise uit te skuif ouer en ouer word deur die jaar en op die oomblik sy skokkend snoesig teen ongeveer die ouderdom van 30. die eiendom leer is om meer en meer moeilik om te beweeg na, en die ekonomiese klimaat op die oomblik nog net dit meer van 'n probleem het. Terselfdertyd mense langer leef, is daar minder geleenthede in die werkplek en opvoeding / opleiding duur veel langer. Die uitsig van baie jong volwassenes is dat daar is geen rede uit hul ouers huise te beweeg wanneer hulle kan net so maklik gemaklik te lewe by die huis, terwyl wat dieselfde werk doen en ter syde gestel 'n groot bedrag geld elke maand as gevolg theyre nie betaal raad belasting , veel huur glad, rekeninge of enigiets anders. Dit plaas 'n baie ouers intussen in 'n moeilike posisie. Hoekom jou kinders nodig het om uit te beweeg wanneer jou kind vir jou vertel wat hulle wil om te bly lewe by die huis, want dit hulle honderde dollars per maand sal red, kan dit 'n moeilike saak te argumenteer teen wees. Hoekom sou jy skop jou kinders uit te leef op hul eie as jy hulle kan help om hulself finansieel vir die opstel van die res van hul lewe Voordat jy kan kry jou kinders om dan uit te trek, moet jy verstaan ​​hoekom sy so belangrik. Die eerste rede is natuurlik dat dit jou meer van 'n lewe self sal gee. As jy het jou hele lewe spandeer om te betaal vir jou kinders om te lewe by die huis dan is dit sal kos jou 'n vreeslike klomp geld as jy ekstra monde om te voed, hoër wetsontwerpe te betaal en oor die algemeen baie hoër koste van die lewe. As jou kinders ouer word dan sal hulle waarskynlik bydra tot dit deur die betaling van huur, maar jy sal steeds geld verloor aan die einde van die dag. Meer belangrik egter, sal jy verloor jou vryheid. Harde al is dit klink, as jy kinders het jy 'n groot bedrag van jou vryheid en jou eie jeug in gevaar stel. Weg is die dae wanneer jy kan gasheer huis partye, gaan uit die hele nag drink, gaan op vakansie by die druppel van 'n hoed of skuif na 'n ander land vir 'n rukkie. Natuurlik die ervaring van om kinders te hê en om 'n ouer is meer as die moeite werd om die opofferings wat jy maak, maar die idee is dat uiteindelik sal jy in staat wees om die lewe vir jouself weer te begin. As jou kinders by die huis vir 35 jaar, dan sal jy waarskynlik naby aan aftrede, indien nie afgetree teen die tyd dat hulle verlaat en jy sal die seer en pyn wat jou sal laat jy nie in staat is om die lewe te geniet op dieselfde manier. Jy moet weer lewe vir jou op 'n sekere punt en om die meeste van whats links van jou eie jeug te maak. Maar nog belangriker jou kinders moet ook in staat wees om al die dinge te doen en hoe liberale en laid back jy oor hulle wat in jou huis sal julle hulle word versmorende. Toe hulle bring romantiese vennote terug theyll moet tone rondom jou, toe hulle bly uit laat hulle sal hê rustig in te kom, en wanneer hulle vriende om te bly hulle sal nodig het om dit te beplan vooruit. Hulle sal verwag word om take rondom die huis te doen en diegene take sal inpas by wat julle doen en wanneer jy eet, ens Hulle kan voel gelukkig met hierdie as hulle nie weet enige ander, maar sy regtig nie dieselfde as die vryheid wat kom van lewe by die huis. As hulle by die huis bly totdat hulle voldoen aan hul romantiese vennoot beweeg dan saam, sal hulle gemis het op so 'n goeie tyd in hul jeug toe hulle die vryheid om te doen wat hulle wil hê en om baie verskillende dinge wat met ervaring sou gehad het vriende, die lewe in nuwe gebiede, en om enkele en gratis. As hulle dit nie, dan sal hulle waarskynlik terugkyk later in die lewe en spyt nie die maak van die meeste van hul jeug. En ten slotte wat hulle nodig het die ervaring ten einde hulle te help om die meeste van die res van hul lewens te maak sodat wanneer hulle beweeg in met iemand anders hulle sal weet begroting, oor die opstel van rekeninge en die herstel van hul dak, en hulle sal meer volwasse, selfstandige, selfversekerde as gevolg daarvan. Anders hul vriende wat uit reeds verskuif sal waarskynlik praat oor hulle agter hulle rug en sê hoe hulle het geen ondervinding van die lewe, en selfs werkgewers kan dit sien as 'n teken van onvolwassenheid of 'n gebrek aan ambisie en kan stop hulle doen sekere poste as gevolg. Hoe om te oortuig hulle so nou kan jy weet hoe belangrik dit is dat jou kinders uit die huis gaan die moeilikste deel ongelukkig is om hulle aan hierdie te erken. Die eerste ding om te doen is natuurlik om al hierdie dinge te verduidelik en waarom jy die tyd dink vir hulle om uit te trek verduidelik dat jy dit nie uit te gooi en dat hulle is altyd welkom om te besoek en dat jy altyd daar sal wees om finansiële hulp aan te bied of 'n spaarkamer moet hulle dit nodig het, maar dat sy beter vir hulle en hul lewe ervaar as hulle gaan nie. Ongelukkig het hulle nie die insig dat jy deels vir die blote feit dat hulle hoef nie nog dat lewenservaring. As sodanig moet jy dalk om dit 'n bietjie te stoot in die regte rigting deur die beperkings en die nadele van die lewe by die huis meer duidelik. Natuurlik kan jy dit doen deur rondloop in jou onderklere wanneer hulle vriende ronde sing, of deur stofsuig voor hulle terwyl hulle hul gunsteling televisieprogramme kyk, maar daar is ook 'n paar effens meer subtiel metodes. Verhoog die huur om iets soortgelyk aan dit wat hulle kan betaal in die werklike wêreld (as jy skuldig oor hierdie voel dan kan jy die geld te sit in 'n spaarrekening vir hulle en gee dit aan hulle wanneer hulle huur / koop hul eerste plek). Beperk die aantal mense wat hulle kan rond het en die tye wat hulle kan kom en gaan. Wys daarop hoe hulle nou meer soos huis-spanmaats en nodig het om hul deel van die take te doen. Dwing hierdie punt. Praat oor die pret wat jy het wanneer jy in jou jeug het verskuif. Stel die reëls in die belangrikste kamers van die huis soos wat televisie gekyk in die sitkamer. Gee hulle aanmanings dat die beweging uit is vir hul eie beswil. Skuif dit in 'n kleiner kamer / wegneem die dubbelbed. Stuur hulle na die universiteit toe hulle jonk is, of op openbare vakansiedae met vriende waar hulle die voordele van weg lewende kan sien. Help hulle om te kyk vir mooi plekke en neem dit daar net om hulle te wys. Help hulle om die begroting en gee hulle finansiële hulp indien nodig. Koop hulle mooi meubels ens vir hul toekoms huis.