ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบน สัมบูรณ์ ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่

เครื่องคิดเลขคำนวณค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ที่แท้จริงจากชุดข้อมูลคุณไม่จำเป็นต้องระบุว่าข้อมูลสำหรับประชากรทั้งหมดหรือจากตัวอย่างเพียงแค่พิมพ์หรือวางค่าที่สังเกตได้ทั้งหมดใน กล่องด้านบนค่าต้องเป็นตัวเลขและอาจคั่นด้วยเครื่องหมายจุลภาคเว้นวรรคหรือบรรทัดใหม่กดปุ่มส่งข้อมูลเพื่อทำการคำนวณเพื่อล้างเครื่องคิดเลขกดรีเซ็ตค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์หมายถึงค่าเฉลี่ยส่วนเบี่ยงเบน การกระจายตัววัดโดยเท่าไหร่ค่าในชุดข้อมูลที่มีแนวโน้มที่จะแตกต่างจากค่าเฉลี่ยของพวกเขาค่าสัมบูรณ์จะใช้เพื่อหลีกเลี่ยงการเบี่ยงเบนกับสัญญาณที่ตรงกันข้ามยกเลิกกัน out. Mean สูตรเบี่ยงเบนสัมบูรณ์คำนวณเครื่องคิดเลขนี้ใช้สูตรต่อไปนี้สำหรับการคำนวณ deviation. where ค่าเฉลี่ยหมายถึงจำนวนของค่าที่สังเกต, x-bar เป็นค่าเฉลี่ยของค่าที่สังเกตได้และ xi เป็นค่าของแต่ละ 2009-2016 Giorgio Arcidiacono. How ในการคำนวณ Mean Devute Deviation MAD Help please ตั้งแต่พ. ศ. 2548 ผู้จัดการฝ่ายจัดซื้อที่ห้างสรรพสินค้าได้ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 4 งวดเพื่อคาดการณ์ยอดขายในเดือนที่จะถึงนี้ข้อมูลการขายสำหรับการแสดงขึ้นตั้งแต่เดือน พ. ค. 2548 ผู้จัดการฝ่ายซื้อที่ ห้างสรรพสินค้าใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 4 ช่วงเพื่อคาดการณ์ยอดขายในเดือนที่จะถึงนี้ข้อมูลการขายสำหรับเดือนมกราคมถึงเดือนกรกฎาคมจะแสดงไว้ในตารางด้านล่างค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน MAD เฉลี่ยสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สี่ช่วงค่าคาดการณ์คือ คำนวณด้วยความถูกต้องของเลขทศนิยมสองหลักระบุ MAD เป็นตัวเลขทั้งหมดโดยการปัดเศษมันอาจจะน่าสนใจมองไปที่ MAD สำหรับข้อมูลเพียงอย่างเดียวและเปรียบเทียบกับ MAD สำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งไม่ตอบคำถามของคุณ - เพียง เพิ่มสีเล็ก ๆ น้อย ๆ สิ่งที่แสดงให้เห็นนี้เป็นผลที่ราบเรียบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เมื่อเทียบกับข้อมูลดิบค่ามัธยฐาน 1 nx เฉลี่ย 8 ปีที่แล้วมีการเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ที่แท้จริงในสัปดาห์ที่ผ่านมา โพสต์พยากรณ์ในวันศุกร์เราได้กล่าวถึงวิธีการพยากรณ์อากาศแบบเคลื่อนย้ายทั้งแบบง่ายและแบบถ่วงน้ำหนักเมื่อชุดเวลาเป็นแบบหยุดนิ่งนั่นคือไม่แสดงถึงแนวโน้มหรือฤดูกาลที่สามารถแยกแยะได้และขึ้นอยู่กับความเป็นไปได้เพียงอย่างเดียวของการมีชีวิตประจำวันแล้วย้ายวิธีเฉลี่ยหรือแม้แต่แบบง่ายๆ ค่าเฉลี่ยของทั้งชุดมีประโยชน์สำหรับการคาดการณ์ในอีกสองสามสามงวดอย่างไรก็ตามชุดเวลาส่วนใหญ่เป็นอะไร แต่การขายปลีกแบบหยุดนิ่งมีแนวโน้มตามฤดูกาลและวัฏจักรในขณะที่สาธารณูปโภคมีแนวโน้มและส่วนประกอบตามฤดูกาลที่ส่งผลกระทบต่อการใช้ไฟฟ้าและความร้อน วิธีการคาดการณ์การเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยอาจให้ผลที่น้อยกว่าที่พึงประสงค์นอกจากนี้ตัวเลขยอดขายล่าสุดมีแนวโน้มที่จะเป็นตัวเลขที่บ่งบอกถึงยอดขายในอนาคตดังนั้นจึงมักมีความจำเป็นที่จะต้องมีระบบการคาดการณ์ที่ให้น้ำหนักมากขึ้นในการสังเกตที่ผ่านมาเพิ่มความเรียบง่ายขึ้นชี้แจง moving average models ซึ่งใช้ค่าล่าสุดของชุดค่าเวลาสำหรับ smoo จำนวนคงที่ สิ่งที่คาดการณ์และการคาดการณ์การเพิ่มความล้าสมัยรวมเอาชุดค่าเวลาทั้งหมดวางน้ำหนักที่หนักที่สุดในข้อมูลปัจจุบันและน้ำหนักในการสังเกตการณ์ที่มีอายุมากขึ้นซึ่งลดลงเป็นทวีคูณในช่วงเวลาเนื่องจากการเน้นย้ำทุกช่วงก่อนหน้านี้ในชุดข้อมูล เมื่อชุดเวลาแสดงให้เห็นถึงฤดูกาลหรือแนวโน้มที่ไม่สามารถบ่งชี้ได้ชัดเจนรูปแบบที่ง่ายที่สุดของการเรียบแบบเสวนาให้เรียบสามารถนำมาประยุกต์ใช้สูตรหนึ่งสำหรับการทำให้เรียบง่ายขึ้นในสมการนี้ t 1 หมายถึงค่าพยากรณ์สำหรับช่วง t 1 Y t คือ ค่าที่แท้จริงของช่วงเวลาปัจจุบันคือ tt คือค่าพยากรณ์ของช่วงเวลาปัจจุบันและ t คือค่าคงที่ที่ราบเรียบหรือ alpha ตัวเลขระหว่าง 0 ถึง 1 Alpha คือน้ำหนักที่คุณกำหนดให้กับการสังเกตล่าสุดในชุดเวลาของคุณโดยพื้นฐานแล้ว, คุณคาดการณ์ในช่วงถัดไปของค่าที่แท้จริงสำหรับช่วงเวลานี้และคาดการณ์มูลค่าที่คาดการณ์ไว้สำหรับช่วงเวลานี้ซึ่งจะเป็นไปตามคาดการณ์ s ขึ้นอยู่กับการคาดการณ์สำหรับงวดก่อน that. Let s สมมติคุณได้รับในธุรกิจเป็นเวลา 10 สัปดาห์และต้องการคาดการณ์ยอดขายสัปดาห์ที่ 11 ขายสำหรับผู้แรก 10 สัปดาห์ are. From สมการข้างต้นคุณรู้ว่าเพื่อที่จะเกิดขึ้น ด้วยการคาดการณ์สำหรับสัปดาห์ที่ 11 คุณต้องคาดการณ์ค่าสำหรับสัปดาห์ที่ 10, 9 และตลอดจนสัปดาห์ที่ 1 คุณทราบด้วยว่าสัปดาห์ที่ 1 ไม่มีช่วงเวลาก่อนหน้านี้ดังนั้นจึงไม่สามารถคาดการณ์ได้และคุณจำเป็นต้องกำหนด smoothing constant หรือ alpha เพื่อใช้ในการคาดการณ์ของคุณกำหนดขั้นตอนการคาดการณ์ครั้งแรกขั้นตอนแรกในการสร้างแบบจำลองการทำให้เรียบเป็นแบบทวีคูณของคุณคือการสร้างค่าคาดการณ์สำหรับงวดแรกในชุดเวลาของคุณวิธีที่ใช้บ่อยที่สุดคือการกำหนดค่าที่คาดการณ์ไว้ ของสัปดาห์ที่ 1 เท่ากับค่าจริง 200 ซึ่งเราจะทำในตัวอย่างของเราอีกวิธีหนึ่งคือถ้าคุณมีข้อมูลการขายก่อนหน้านี้ แต่ไม่ได้ใช้ในการสร้างแบบจำลองคุณอาจใช้เวลาเฉลี่ย คู่ก่อน p ก่อน eriods และใช้เป็นพยากรณ์วิธีการที่คุณกำหนดการคาดการณ์เบื้องต้นของคุณเป็นอัตนัยวิธีการใหญ่ควร Alpha Be. This เกินไปเป็นสายการตัดสินและการหา alpha เหมาะสมอยู่ภายใต้การทดลองและข้อผิดพลาดโดยทั่วไปถ้าชุดเวลาของคุณมีเสถียรภาพมาก, ขนาดเล็กที่เหมาะสมการตรวจสอบภาพของยอดขายของคุณบนกราฟยังเป็นประโยชน์ในการพยายามหา alpha เพื่อเริ่มต้นด้วยเหตุใดขนาดที่มีความสำคัญเนื่องจากใกล้ชิดกับ 1 น้ำหนักที่มากขึ้นซึ่งกำหนดให้กับค่าล่าสุดในการพิจารณา การคาดการณ์ของคุณการคาดการณ์ของคุณจะปรับเปลี่ยนตามรูปแบบต่างๆในชุดข้อมูลเวลาของคุณและการให้ความเรียบนวลน้อยลงเกิดขึ้นในทำนองเดียวกันใกล้กว่าคือ 0 ยิ่งน้ำหนักมากขึ้นเท่าใดเมื่อเทียบกับการสังเกตก่อนหน้านี้ในการพิจารณาการคาดการณ์ รูปแบบในชุดเวลาและการเรียบขึ้นที่เกิดขึ้น Let s ตรวจสอบสายตา 10 สัปดาห์ของการขาย Exponential Smoothing Process. The ขายปรากฏค่อนข้างขรุขระสั่นระหว่าง 200 และ 235 L เริ่มต้นด้วยอัลฟาของ 0 5 ที่ทำให้เรามีตารางต่อไปนี้แม้ว่าจะมีการคาดการณ์ของคุณอย่างแม่นยำ แต่เมื่อค่าที่แท้จริงของคุณในช่วงสัปดาห์หนึ่ง ๆ สูงกว่าที่คุณคาดการณ์สัปดาห์ที่ 2 ถึง 5 ตัวอย่างเช่น การคาดการณ์สำหรับแต่ละสัปดาห์ที่ผ่านมาสัปดาห์ที่ 3 ถึง 6 จะปรับขึ้นเมื่อค่าที่แท้จริงของคุณต่ำกว่าที่คาดการณ์ไว้เช่นสัปดาห์ที่ 6, 8, 9 และ 10 การคาดการณ์ของคุณในสัปดาห์ถัดไปจะปรับลงนอกจากนี้เมื่อคุณย้ายไปที่ภายหลัง ช่วงคาดการณ์ก่อนหน้าของคุณมีบทบาทน้อยลงในการคาดการณ์ในภายหลังเนื่องจากน้ำหนักของพวกเขาลดลงเพียงแค่ดูตารางด้านบนคุณรู้ว่าการคาดการณ์สำหรับสัปดาห์ที่ 11 จะต่ำกว่า 220 8 การคาดการณ์สำหรับสัปดาห์ที่ 10 จากการคาดการณ์ที่ดีที่สุดของเราก็คือยอดขายในสัปดาห์ที่ 11 จะเท่ากับ 215 4 ดูกราฟของยอดขายจริงที่คาดการณ์ไว้สำหรับสัปดาห์ที่ 1-10 ข้อสังเกตว่ายอดขายที่คาดการณ์ไว้จะราบเรียบกว่า จริงและคุณสามารถดูวิธีการ forecas ted สายการขายปรับขึ้นและ spikes dips ในชุดเวลาการขายที่เกิดขึ้นจริงสิ่งที่ถ้าเราได้ใช้ Alpha ขนาดเล็กหรือใหญ่กว่าเราจะแสดงให้เห็นโดยใช้ทั้ง alpha ของ 30 และหนึ่งใน 70 ที่ทำให้เรามีตารางต่อไปนี้และ graph. Using อัลฟาของ 0 70 เราท้ายด้วยต่ำสุด MAD ของทั้งสามค่าคงที่โปรดทราบว่าการตัดสินความน่าเชื่อถือของการคาดการณ์ ISN T เสมอเกี่ยวกับการลด MAD MAD หลังจากทั้งหมดเป็นค่าเฉลี่ยของการเบี่ยงเบนแจ้งให้ทราบว่าอย่างมากเบี่ยงเบนสัมบูรณ์สำหรับแต่ละ ของ alphas เปลี่ยนจากสัปดาห์ที่สัปดาห์การคาดการณ์อาจจะมีความน่าเชื่อถือมากขึ้นโดยใช้ alpha ที่ผลิต MAD สูง แต่มีความแปรปรวนน้อยลงในแต่ละ deviations. Limits เมื่อ Smoothing Exponential การปรับตัว Exponential ไม่ได้มีไว้สำหรับการคาดการณ์ในระยะยาวมักจะมีการใช้ เพื่อทำนายหนึ่งหรือสอง แต่ไม่ค่อยมีเวลาเกินสามรอบข้างนอกจากนี้ถ้ามีการเปลี่ยนแปลงอย่างฉับพลันในระดับของยอดขายหรือค่าและชุดเวลาจะยังคงอยู่ในระดับใหม่นั้นอัลกอริทึมจะช้า ทันใดกับการเปลี่ยนแปลงอย่างฉับพลันดังนั้นจะมีข้อผิดพลาดในการคาดการณ์มากขึ้นในสถานการณ์เช่นนั้นจะเป็นการดีที่จะละเว้นช่วงเวลาก่อนหน้านี้ก่อนการเปลี่ยนแปลงและเริ่มต้นกระบวนการเรียบขึ้นด้วยระดับใหม่ในที่สุดโพสต์นี้กล่าวถึงการเรียบง่ายแบบเสแสร้ง ซึ่งใช้เมื่อไม่มีฤดูกาลหรือแนวโน้มในข้อมูลที่เห็นได้ชัดเมื่อมีแนวโน้มที่เห็นได้ชัดหรือรูปแบบตามฤดูกาลในข้อมูลการปรับให้เรียบอย่างสม่ำเสมอแบบเสแสร้งจะทำให้ได้ข้อผิดพลาดในการคาดการณ์อย่างมีนัยสำคัญการปรับความเปรียบต่างเป็นสองเท่านี้เป็นสิ่งจำเป็นในการปรับรูปแบบเหล่านี้ การเพิ่มประสิทธิภาพของเลขสองครั้งในสัปดาห์ถัดไป s การคาดการณ์ในวันศุกร์ที่ศุกร์หนึ่งในแบบที่ง่ายที่สุดเทคนิคการพยากรณ์เวลาแบบทั่วไปส่วนใหญ่คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยมีประโยชน์หากทุกสิ่งที่คุณมีอยู่คือช่วงเวลาหลายช่วงติดต่อกันของตัวแปรเช่นการขายเงินฝากออมทรัพย์ใหม่ บัญชีเปิดผู้เข้าร่วมการประชุมเชิงปฏิบัติการ ฯลฯ คุณคาดการณ์อีกครั้งและไม่มีข้อมูลอื่น ๆ ที่จะคาดการณ์สิ่งที่มูลค่าของงวดถัดไปจะเป็น บ่อยครั้งที่ใช้ไม่กี่เดือนที่ผ่านมาของยอดขายเพื่อทำนายยอดขายในเดือนถัดไปเป็นที่นิยมในการประมาณการโดยไม่ได้ตั้งใจอย่างไรก็ตามวิธีการเฉลี่ยโดยเฉลี่ยสามารถมีข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ร้ายแรงได้หากใช้อย่างประมาทค่าเฉลี่ยของเมตริกโดยรวมแล้วค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่พยายามประมาณช่วงถัดไป ค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยของคู่สุดท้ายของงวดก่อนหน้าก่อนสมมติว่าคุณได้รับในธุรกิจเป็นเวลาสามเดือนมกราคมถึงเดือนมีนาคมและต้องการคาดการณ์ยอดขายเดือนเมษายนยอดขายของคุณสำหรับสามเดือนสุดท้ายมีลักษณะเช่นนี้ วิธีที่ง่ายที่สุดคือใช้เวลาเฉลี่ยในเดือนมกราคมถึงเดือนมีนาคมและใช้ข้อมูลดังกล่าวในการประมาณการยอดขายในเดือนเมษายน 129 134 122 3 128 333 ดังนั้นจากยอดขายในเดือนมกราคมถึงเดือนมีนาคมคุณคาดการณ์ว่ายอดขายในเดือนเมษายนจะเท่ากับ 128,333 เมื่อยอดขายจริงในเดือนเมษายนเพิ่มขึ้นคุณจะคำนวณการคาดการณ์สำหรับเดือน พ. ค. โดยใช้กุมภาพันธ์ถึงเมษายน คุณต้องสอดคล้องกับจำนวนงวดที่คุณใช้ในการย้ายการคาดการณ์โดยเฉลี่ยจำนวนรอบระยะเวลาที่คุณใช้ในการคาดการณ์โดยเฉลี่ยของการเคลื่อนที่ของคุณโดยพลการคุณสามารถใช้เพียงสองช่วงหรือห้าหรือหกช่วงเวลาที่คุณต้องการสร้างการคาดการณ์ของคุณ วิธีการข้างต้นเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายบางครั้งยอดขายเดือนล่าสุดอาจเป็นแรงผลักดันที่แข็งแกร่งขึ้นของยอดขายในเดือนถัดไปดังนั้นคุณจึงต้องการให้น้ำหนักที่ใกล้เดือนนี้มากขึ้นในรูปแบบการคาดการณ์ของคุณนี่คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักและเหมือนกับจำนวน ของงวดน้ำหนักที่คุณกำหนดเป็นเพียงคำพูดโดยสิ้นเชิงสมมติว่าคุณต้องการให้ยอดขายของเดือนมีนาคม 50 น้ำหนักกุมภาพันธ์น้ำหนัก 30 และมกราคม 20 ดังนั้นการคาดการณ์ของคุณสำหรับเดือนเมษายนจะเท่ากับ 127,000 122 50 134 30 129 20 127.L การลอกเลียนแบบของ Moving Average Methods การย้ายค่าเฉลี่ยจะถือว่าเป็นเทคนิคการคาดการณ์การปรับให้ราบเรียบเนื่องจากคุณใช้เวลาเฉลี่ยโดยเฉลี่ยเมื่อเวลาผ่านไปคุณจึงอ่อนตัวลงหรือทำให้ผลกระทบจากเหตุการณ์ที่ไม่ปกติเกิดขึ้นภายในข้อมูลผลของฤดูกาลการหมุนเวียนธุรกิจและอื่น ๆ เหตุการณ์สุ่มสามารถเพิ่มข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ได้อย่างมากลองดูที่ข้อมูลที่มีค่าเต็มปีและเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 ช่วงและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 ช่วงซึ่งคำเตือนดังกล่าวไม่ได้สร้างการคาดการณ์ แต่เน้นที่ศูนย์กลาง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยย้อนหลัง 3 เดือนแรกเป็นเดือนกุมภาพันธ์และเป็นค่าเฉลี่ยของเดือนมกราคมกุมภาพันธ์และเดือนมีนาคมนอกจากนี้ยังมีค่าเฉลี่ยใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ย 5 เดือนดูตอนนี้ตามแผนภูมิต่อไปสิ่งที่คุณเห็นคือ ไม่ใช่ชุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 เดือนที่นุ่มนวลกว่าชุดการขายที่เกิดขึ้นจริงและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในรอบ 5 เดือนจะยิ่งเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ดังนั้นยิ่งช่วงเวลาที่คุณใช้ในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณยิ่งเพิ่มมากขึ้นเท่าไร ดังนั้นสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบอาจไม่ใช่วิธีที่ถูกต้องที่สุดวิธีการเฉลี่ยโดยเฉลี่ยจะมีค่ามากเมื่อคุณพยายามดึงส่วนประกอบตามฤดูกาลไม่สม่ำเสมอและวัฏจักรของชุดข้อมูลเวลาสำหรับวิธีการคาดการณ์ที่ก้าวหน้าขึ้นเช่นการถดถอย และ ARIMA และการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการสลายตัวชุดข้อมูลเวลาจะได้รับการกล่าวถึงในซีรีส์ต่อไปการกำหนดความถูกต้องของโมเดลเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยทั่วไปคุณต้องการวิธีการคาดการณ์ที่มีข้อผิดพลาดน้อยที่สุดระหว่างผลลัพธ์จริงและที่คาดการณ์ไว้ มาตรการที่ใช้บ่อยที่สุดในการพยากรณ์ความถูกต้องคือค่า Mean Absolute Deviation MAD ในวิธีนี้สำหรับแต่ละช่วงเวลาในชุดข้อมูลเวลาที่คุณสร้างการคาดการณ์คุณจะใช้ค่าสัมบูรณ์ของความแตกต่างระหว่างค่าที่แท้จริงและค่าที่คาดการณ์ไว้ คุณเฉลี่ยเบี่ยงเบนที่แน่นอนและคุณได้รับการวัด MAD MAD จะเป็นประโยชน์ในการตัดสินใจเกี่ยวกับจำนวนรอบระยะเวลาที่คุณเฉลี่ยและหรือจำนวน โดยทั่วไปคุณเลือกหนึ่งที่มีผลในต่ำสุด MAD นี่คือตัวอย่างของวิธี MAD คำนวณ. MADเป็นเพียงค่าเฉลี่ยของ 8, 1 และ 3.Moving เฉลี่ย Recap เมื่อใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับการคาดการณ์ , remember. Moving ค่าเฉลี่ยได้ง่ายหรือ weighted จำนวนรอบระยะเวลาที่คุณใช้สำหรับค่าเฉลี่ยของคุณและน้ำหนักใด ๆ ที่คุณกำหนดให้แต่ละอย่างเคร่งครัดโดยเคร่งครัดค่าเฉลี่ยที่เรียบออกรูปแบบที่ไม่สม่ำเสมอในข้อมูลชุดเวลาที่มีขนาดใหญ่จำนวนรอบระยะเวลาที่ใช้สำหรับ แต่ละจุดข้อมูลมากขึ้นผลการทำให้ราบเรียบเนื่องจากการเรียบคาดการณ์การขายในเดือนถัดไปขึ้นอยู่กับการขายไม่กี่เดือนล่าสุดของอาจส่งผลให้เกิดการเบี่ยงเบนขนาดใหญ่เนื่องจากฤดูกาลตามฤดูกาลและรูปแบบที่ไม่สม่ำเสมอในข้อมูลและความสามารถในการราบเรียบ ของวิธีการเฉลี่ยเคลื่อนที่จะมีประโยชน์ในการสลายตัวชุดข้อมูลเวลาสำหรับวิธีการคาดการณ์ขั้นสูงขึ้นสัปดาห์ถัดไป Exponential Smoothing ในสัปดาห์ถัดไป s Forecast วันศุกร์เราจะพูดถึงวิธีการเรียบเรียงเป็นทวีคูณ และคุณจะเห็นว่าพวกเขาสามารถไกลกว่าการเคลื่อนย้ายวิธีการคาดการณ์โดยเฉลี่ยไม่ทราบว่าเพราะเหตุใดโพสต์วันศุกร์พยากรณ์ของเราจะปรากฏในวันพฤหัสบดีที่ค้นหาออกมาที่บทความใหม่ส่งถึงคุณ