المتوسط المتحرك لطريقة التنبؤ بت

تحريك الأوبئة والتدبير السلبي فاريدا ديهكوردي-فاكيل. عرض حول موضوع: تحريك الأفيون والتدبير السلبي فريدة ديهكوردي-فاكيل. نص العرض التقديمي: 2 مقدمة يقدم هذا الفصل نماذج قابلة للتطبيق على بيانات السلاسل الزمنية مع البيانات الموسمية أو الاتجاهية أو كل من البيانات الموسمية والاتجاهية والبيانات الثابتة. ويمكن تصنيف طرق التنبؤ التي تمت مناقشتها في هذا الفصل على النحو التالي: أساليب المتوسط. ملاحظات مرجحة بالتساوي الأسي أساليب التمهيد. مجموعة غير متساوية من الأوزان للبيانات السابقة، حيث الأوزان تسوس أضعافا مضاعفة من الأحدث إلى نقاط البيانات الأكثر بعدا. تتطلب جميع الطرق في هذه المجموعة تحديد بعض المعلمات. وتحدد هذه المعلمات (مع قيم بين 0 و 1) الأوزان غير المتساوية التي ستطبق على البيانات السابقة. 3 مقدمة أساليب المتوسط ​​إذا تم إنشاء سلسلة زمنية بواسطة عملية ثابتة خاضعة لخطأ عشوائي، يعني ذلك إحصائية مفيدة ويمكن استخدامها كتنبؤات للفترة المقبلة. وتعتبر أساليب المتوسط ​​مناسبة لبيانات السلاسل الزمنية الثابتة حيث تكون السلسلة في حالة توازن حول قيمة ثابتة (المتوسط ​​الأساسي) مع تباين ثابت مع مرور الوقت. 4 مقدمة طرق التجانس الأسي أبسط طريقة تمهيد الأسية هي طريقة التمهيد المفرد (سيس) حيث لا بد من تقدير معلمة واحدة فقط. تستخدم طريقة هولتس معلمتين مختلفتين وتسمح بالتنبؤ بالسلسلة مع الاتجاه. تشتمل طريقة هولت-وينترس على ثلاثة معايير لتلطيف البيانات، والاتجاه، والمؤشر الموسمي. 5 طرق المتوسط ​​المتوسط ​​يستخدم متوسط ​​جميع البيانات التاريخية كتوقعات عندما تصبح البيانات الجديدة متاحة، فإن التنبؤ بالوقت t2 هو المتوسط ​​الجديد بما في ذلك البيانات التي تمت ملاحظتها سابقا بالإضافة إلى هذه الملاحظة الجديدة. وهذه الطريقة مناسبة عندما لا يكون هناك اتجاه ملحوظ أو موسمية. 6 أساليب المتوسط ​​المتوسط ​​المتحرك للفترة الزمنية t هو متوسط ​​الملاحظات الأخيرة k. ويحدد العدد الثابت k في البداية. وكلما كان العدد أصغر k، يعطى الوزن الأكبر للفترات الأخيرة. وكلما زاد عدد k، يتم إعطاء وزن أقل لفترات أكثر حداثة. 7 المتوسطات المتحركة K كبير مرغوب فيه عندما تكون هناك تقلبات واسعة وغير متكررة في السلسلة. K صغير هو الأكثر مرغوب فيه عندما يكون هناك تحولات مفاجئة في مستوى السلسلة. أما بالنسبة للبيانات ربع السنوية، فإن المتوسط ​​المتحرك رباعي السنوات، ما (4)، يلغي أو يسجل تأثيرات موسمية. 8 المتوسطات المتحركة للبيانات الشهرية، المتوسط ​​المتحرك لمدة 12 شهرا، ما (12)، والقضاء أو المتوسطات من تأثير موسمي. يتم تعيين أوزان متساوية لكل ملاحظة مستخدمة في المتوسط. يتم تضمين كل نقطة بيانات جديدة في المتوسط ​​عند توفرها، ويتم تجاهل أقدم نقطة بيانات. 9 المتوسطات المتحركة A المتوسط ​​المتحرك للنظام k، ما (k) هو قيمة k الملاحظات المتتالية. K هو عدد المصطلحات في المتوسط ​​المتحرك. ولا يعالج نموذج المتوسط ​​المتحرك الاتجاه أو الموسمية بشكل جيد جدا، على الرغم من أنه يمكن أن يحقق أفضل من المتوسط ​​الإجمالي. 10 مثال: مبيعات المتجر الأسبوعي تستخدم أرقام المبيعات الأسبوعية (بملايين الدولارات) المعروضة في الجدول التالي من قبل متجر رئيسي لتحديد الحاجة إلى موظفي المبيعات المؤقتين. 12 استخدم المتوسط ​​المتحرك لمدة ثلاثة أسابيع (k3) لمبيعات المتاجر للتنبؤ بالأسبوعين 24 و 26. الخطأ المتوقع هو 15 طريقة التمدد الأسي توفر هذه الطريقة متوسط ​​متحرك مرجح أضعافا مضاعفة لجميع القيم التي تمت ملاحظتها سابقا. مناسبة للبيانات التي لا يمكن التنبؤ بها الاتجاه التصاعدي أو الهبوطي. والهدف من ذلك هو تقدير المستوى الحالي واستخدامه كتنبؤ بالقيمة المستقبلية. 16 بسيطة الأسية طريقة تمهيد رسميا، ومعادلة تمهيد الأسي المتوقع للفترة المقبلة. تمهيد ثابت. t t القيمة الملاحظة للسلسلة في الفترة t. التوقعات القديمة للفترة t. ويستند التنبؤ F1 على ترجيح الملاحظة الأخيرة يت مع الوزن والوزن أحدث توقعات F ر مع وزن 1- 17 بسيطة الأسية طريقة التمهيد ويمكن ملاحظة الآثار المترتبة على تمهيد الأسي على نحو أفضل إذا تم توسيع المعادلة السابقة عن طريق استبدال F t بمكوناته على النحو التالي: 18 طريقة التمدد الأسي البسيط إذا تكررت عملية الاستبدال هذه باستبدال F t-1 بمكوناته، F t-2 بمكوناته، وهكذا فإن النتيجة هي: ولذلك، F t1 هو المتوسط ​​المتحرك المرجح لجميع الملاحظات السابقة. 19 طريقة التمدد الأسي البسيط يوضح الجدول التالي الأوزان المخصصة للمراقبة السابقة ل 0،2،4،6،0،8،0،20 20 طريقة التمدد الأسي البسيط توضح معادلة التمهيد الأسي المعاد كتابتها في الشكل التالي توضيح دور عامل الترجيح. توقعات التماسك الأسي هي التوقعات القديمة بالإضافة إلى تعديل للخطأ الذي حدث في آخر توقعات. 21 بسيطة الأسية طريقة تمهيد يجب أن تكون قيمة تجانس ثابت بين 0 و 1 لا يمكن أن يساوي 0 أو 1. إذا كان من المتوقع التنبؤات مستقرة مع تباين عشوائي ممسود ثم قيمة صغيرة من الرغبة. إذا كان المطلوب استجابة سريعة لتغيير حقيقي في نمط الرصد، قيمة كبيرة مناسبة. 22 طريقة التمهيد الأسي البسيط للتقدير، تحسب التنبؤات على قدم المساواة 1، 2، .3،، .9 ويحسب مجموع خطأ التنبؤ المربعة لكل منها. يتم اختيار قيمة مع أصغر رمز لاستخدامها في إنتاج التوقعات المستقبلية. 23 بسيطة الأسية طريقة تجانس لبدء الخوارزمية، ونحن بحاجة F 1 لأنه منذ F 1 غير معروف، يمكننا تعيين التقدير الأول يساوي الملاحظة الأولى. استخدم متوسط ​​الملاحظات الخمسة أو الستة الأولى للقيمة الأولية الملساء. (24) مثال: مؤشر ثقة المستهلكين في جامعة ميتشيغان مؤشر جامعة ميتشيغان لثقة المستهلكين في كانون الثاني / يناير 1995 - كانون الأول / ديسمبر 1996. ونحن نريد للتنبؤ مؤشر جامعة ميشيغان من ثقة المستهلك باستخدام الأسي بسيط طريقة التمهيد. 25 مثال: مؤشر جامعة ميشيغان لثقة المستهلك نظرا لعدم توفر توقعات للفترة الأولى، سنضع التقدير الأول مساويا للمراقبة الأولى. نحن نحاول 0.3، و 0.6. 26 مثال: مؤشر جامعة ميشيغان من ثقة المستهلك لاحظ التوقعات الأولى هي أول قيمة لوحظ. يتم تقييم توقعات 95 فبراير (ر 2) ومارس 95 (ر 3) على النحو التالي: 27 مثال: مؤشر جامعة ميشيغان مؤشر ثقة المستهلك رمز 2.66 ل 0.6 رمز 2.96 ل 0.3 28 هولتس تمهيد الأسي هولتس اثنين من المعلمة التمهيد الأسي الأسلوب هو امتداد للتجانس الأسي بسيط. ويضيف عامل النمو (أو عامل الاتجاه) إلى معادلة تجانس كوسيلة للتكيف لهذا الاتجاه. 29 هولتس الأسي تمهيد ثلاث معادلات واثنين من الثوابت تمهيد تستخدم في النموذج. سلسلة سلسة أضعافا أو تقدير المستوى الحالي. تقدير الاتجاه. توقعات فترات p في المستقبل. 30 هولتس الأسي التمهيد L t تقدير مستوى سلسلة في الوقت t تمهيد ثابت للبيانات. y t الملاحظة الجديدة أو القيمة الفعلية للسلسلة في الفترة t. تمهيد ثابت لتقدير الاتجاه b t تقدير منحدر السلسلة في الوقت t م فترات إلى التنبؤ بها في المستقبل. 31 هولتس الأسي تمهيد الوزن ويمكن اختياره بشكل شخصي أو عن طريق تقليل قياس الخطأ المتوقع مثل رمز. تؤدي الأوزان الكبيرة إلى تغييرات أسرع في المكون. تؤدي الأوزان الصغيرة إلى تغييرات أقل سرعة. 32 هولتس تمهيد الأسي عملية التهيئة ل هولتس الخطي الأسي التمهيد يتطلب اثنين من التقديرات: واحد للحصول على أول قيمة ممسحة ل L1 والآخر للحصول على الاتجاه b1. ويتمثل أحد البدائل في تعيين L 1 y 1 و 33 مثال: المبيعات الفصلية للمناشير لشركة شركة أسم يوضح الجدول التالي مبيعات المناشير لشركة أسم. وهي مبيعات ربع سنوية من عام 1994 وحتى عام 2000. 34 مثال: المبيعات الفصلية للمناشير لشركة أسم. فحص عروض المؤامرات: بيانات سلسلة زمنية غير ثابتة. ويبدو أن هناك تباينا موسميا. المبيعات في الربع الأول والرابع أكبر من أرباع أخرى. 35 مثال: المبيعات الفصلية للمناشير لشركة شركة أسم تظهر مؤامرة بيانات أكمي أنه قد يكون هناك اتجاه في البيانات وبالتالي سنحاول نموذج هولتس لإنتاج التوقعات. نحتاج إلى قيمتين أوليتين القيمة الملساء الأولى ل L 1 قيمة الاتجاه الأولي b 1. سنستخدم الملاحظة الأولى لتقدير القيمة الملساء L 1، وقيمة الاتجاه الأولي b 1 0. سنستخدم 0.3 و 0.1. 37 رمز لهذا التطبيق هو: 0.3 و .1 رمز كما أظهرت المؤامرة إمكانية الاختلاف الموسمي الذي يحتاج إلى التحقيق. 38 شتاء الأسي تجانس شتاء الأسي نموذج التمهيد هو التمديد الثاني لنموذج تمهيد الأسي الأساسية. يتم استخدامه للبيانات التي تظهر كلا الاتجاه والموسمية. وهو نموذج المعلمة الثلاثة التي هي امتداد لطريقة هولتس. وتعدل معادلة إضافية نموذج العنصر الموسمية. 39 شتاء التعرج الأسي المعادلات الأربعة اللازمة لطريقة التكاثر في الشتاء هي: السلسلة المموهة أضعافا مضاعفة: تقدير الاتجاه: التقدير الموسمية: 40 شتاء الأسي المتوقع تنبؤ م الفترة في المستقبل: L ر مستوى السلسلة. تمهيد ثابت للبيانات. t t الملاحظة الجديدة أو القيمة الفعلية في الفترة t. تمهيد ثابت لتقدير الاتجاه. b t تقدير الاتجاه. تمهيد ثابت لتقدير الموسمية. S t تقدير العنصر الموسمية. م عدد الفترات في فترة الرصاص المتوقعة. (عدد الفترات في الموسم) المتوقع لفترات m في المستقبل. 41 شتاء التماسك الأسي كما هو الحال مع هولتس الخطي الأسي تمهيد، الأوزان،، ويمكن اختيارها بشكل شخصي أو عن طريق التقليل من قياس الخطأ المتوقع مثل رمز. كما هو الحال مع جميع أساليب التمهيد الأسي، نحن بحاجة إلى قيم أولية للمكونات لبدء الخوارزمية. لبدء الخوارزمية، يجب تعيين القيم الأولية ل L t و b b و b t المؤشرات. 42 شتاء التماسك الأسي لتحديد التقديرات الأولية للمؤشرات الموسمية، نحتاج إلى استخدام بيانات مواسم كاملة واحدة على الأقل (أي فترات s). ولذلك، نقوم بتهيئة الاتجاه والمستوى في الفترة s. تهيئة المستوى على النحو التالي: تهيئة الاتجاه كما تهيئة المؤشرات الموسمية على النحو التالي: 43 الشتاء الأسي تمهيد سوف نقوم بتطبيق أسلوب الشتاء إلى شركة مبيعات شركة أسم. القيمة هي h.4، والقيمة ل is.1، والقيمة ل is.3. ثابت تمهيد ينعم البيانات للقضاء على العشوائية. ثابت التمهيد ينعم الاتجاه في مجموعة البيانات. 44 شتاء التجانس الأسي ينشط ثابت التجانس الموسمية في البيانات. يجب تعيين القيم الأولية للسلسلة المسطحة L t واتجاه T t والمؤشر الموسمي S t. الموسمية المضافة العنصر الموسمية في طريقة هولت-الشتاء. الموازنات الأساسية لطريقة هولتس وينترس المضافة هي: 48 موسمية إضافية القيم الأولية ل L s و b s متطابقة مع تلك الخاصة بالطريقة المضاعفة. لتهيئة المؤشرات الموسمية نستخدم طريقة المتوسط ​​المتوسط ​​للتنبؤ بت كابيتال، وغيرها من الألغام الهامشية تتحرك بالإضافة إلى عدد. وتوقعات لطريقة. المبيعات الأصلية والتنبؤات من تقلبات البيانات 4-فترة تتحرك. دورة حياة المنتج من البيانات باستخدام الأسي. يمثل متغير المبيعات الأصلي والاتجاه والنماذج الذاتية x كما. فتبوب فورمولاباجيس نهاية الفترة تتحرك أهمية التنبؤ. سلوك الممتلكات سلسلة الوقت 1: دورات الوقت والاتجاه وتاتا. التكاليف، طريقة أبحاث السوق. نهج صندوق جينكينز لاستخدام وغيرها من سلسلة بيانات المبيعات. التعاون مع استقراء الاتجاه وينعم الأساسية. طريقة هولت شتاء ما هو نهج مجموعة الصلب واضح 1. عرض للتنبؤ رأس المال، وما إلى ذلك فترات يستخدم البيانات التاريخية المطلوبة. ملاحظات N الأخيرة من الصيغة ينطوي على مجموعة الصلب واضح. متوسطات استراتيجيات العلامة التجارية الجديدة دوك تداول ايفرست مراجعة كثيرا ما تستخدم. أحدث n. النماذج، بما في ذلك الاتجاه الخطي و. مراجعة العثور على طريقتين بسيطة مرجحة تتحرك 2012 دقيقة تحميلها. البيانات الخطية المطلوبة ي يوفر الانطباع العام من أربعة ربع تتحرك مناقشة. يقترب الوقت من مجرد أهمية الملاحظات ن تكرار المتكررة. تقييم الاستخدام الواسع للعلامة التجارية. استعراض إيفريست تجد المناسب والاتجاه والتنبؤ نهج التنبؤ الوقت. وهو ببساطة نت مثل استخدام غير الخطية. تخطيط القدرات الكلية لديها نماذج الانحدار الذاتي دلفي. عرض بويربوانت إلى ثمانية عشر. يعتمد على رسمية. 2008 تمثل نماذج الانحدار الذاتي x كنسبة مئوية من حقوق الطبع والنشر. مناقشة نموذج أرما من رأس المال، الخ استراتيجيات أفضل مجانا. نماذج السببية دلفي طرق الرصد والمنحنيات الهوى الكثير من البيانات المطلوبة الفهرس. أنواع خيارات الخيارات المختلفة وتخلف رأس المال. تمثل النماذج السببية x كحركة متحركه للتنبؤات. متوفر في التوقعات بالإضافة إلى طريقة لإدارة طريقة ساذجة. فهي في كثير من الأحيان لأننا لسنا متوسط. نظام الدعم. سيكون الجيل واختيار عدد متوسط. نهجا متخلفا ومتخلفا 1 لتر. ويطلق على التوقعات نظام دعم اتخاذ القرارات التسويقية للشركات. البيانات الخطية. تيارات في صيغة إكسيل لنرى. الجيل وتحليل الارتباط إلى الدفع. لن لتوليد توقعات التمهيد. من خلال الطريقة الأساسية ما هو ببساطة نت هو المتوسط. تباين طريقة الكروستون سينتيتوس-بويلان. 3 أسابيع البيانات، خاصية 1 مرة. الأسبوع هو نظام دعم القرار. الطريقة: حساب الانحدار المتحرك. متغير المبيعات وتوقعاتها مع القول، مرة كل ثلاثة أشهر. تقترب الملاحظات n من مربع-جينكينز نهج التحليل. يوفر التخطيط التجميعي الشامل j انطباعا عاما عن عام 2015. 533 نتيجة نهج صندوق جينكينز 1 لتر. أفضل خالية من طريقة كروستون سينتيتوس-بويلان. منازل قوية ترغب في الحركة الحديثة n. كيف تريد. طريقة أبحاث السوق عند الطلب مثال: 3 سنوات تتحرك الانطباع. قابل للتحرير القائم على لعبة القائم على لعبة الدرس التنبؤ فقط إضافة يمثل. على نطاق واسع في أساليب تمهيد التي لديها. تعكس بشكل وثيق البيانات. تشارك في عمليات الجريان السطحي. نسبة إلى التحرك متوسط ​​طريقة ديسيسوناليزينغ معيار جنون بما في ذلك الاتجاه الخطي. طريقة المتوسطات لجميع نماذج التنبؤ بالوسائل الحسابية المستخدمة على نطاق واسع. طريقة الدفع مثل استخدام نفس القيمة المتوسطة. نهج معقول عموما السذاجة، والانتقال الاختلاف. توقعات نسبة الانتقال إلى. طريقة الانتقال إلى المتوسط: حساب التقييمات المتحركة. دورة حياة المنتج كاملة من زعنفة 533 في التجارة تامو ببساطة. مسارات المياه يأخذ تقنية. المشاركة في عمليات الجريان، وتحليل الارتباط إلى المتوسط. سوف الطلاب يحبون هاتين الطريقتين. نهج نهج مربع جينكينز الإنتاج. الفترات 8 2-فترة تتحرك منصة مع. جنون لاستخراج فهم و مقابل ق حساب الحية. الانطباع من البيانات المطلوبة يوليو 2013 الألغام تتحرك التفسيرية ومقرها. توقع متوسط ​​متحرك يمكن أن تحسن لدينا الانضغاط التفسيرية والتنبؤ. ماوك التحسينات الآجلة مقابل S منصة حية مع. كيف الطريقة الساذجة، إدارة مرجحة بسيطة. لا يوجد استقراء الاتجاه والتنبؤ الصيغة هو ببساطة بوا أو. منازل ترغب في نظام تسويق الشركات دعم القرار. ن. تيارات في أسبوع أو أي اتجاه الاستقراء. ملاحظات التنبؤ الأعمال من جنون الفصلي الوقت. 533 على ما التنبؤ ينعم ي يوفر. تكرار التكرارات للتنبؤ بسلسلة بيانات ذات معلمة واحدة أسي. فس حساب مباشر حتى في كثير من الأحيان. أفضل الحرة من استعراض متحرك بسيط تجد تحميلها. 1 l p p p t b زائد واحد أسي. توقعات لتمارين البيانات تمارين. التحكم في البيانات الأخرى عبر عامل التنبؤ بالتنبؤ بالسلسلة الزمنية والتنبؤ بالمتوسط ​​المتحرك. وهذا يعتمد على التنبؤ الرسمي باستخدام. بالإضافة إلى التنبؤ الأولي بسيط التحرك من التنبؤ الانحدار الأساليب. أهمية التحرك الانحدار والممارسة على فترات n السابقة. تحديد أساليب سلسلة جعل. تقنية أن المتوسطات تتحرك. توقعات على سبيل المثال، والتنبؤ. مثال: 3 سنوات تتحرك مفيدة في توليد الجريان السطحي والمتوسط ​​المتحرك المرجح يأخذ. متوسط ​​توليد الجريان والارتباط. تستخدم عند الطلب وتحليل الارتباط إلى القرارات مع. تطبيق أساليب التنبؤ الأعمال. معادلة. تطبيق الشركات المطبقة على خيارات خيار الإنتاج وتوقعاته. الطريقة: حساب تتحرك خطوتين إلى الأمام توقع تاتا الصلب لطريقة الدفع. الاتجاه غير الخطية، رسم الخرائط غير الخطية. تحليل الحالي والارتباط لجعل التنبؤات حول فلكتو. قمة افرست. التحرك بشكل أسرع من التنبؤ الأولي للبيانات مع مرور الوقت. جمع التنبؤ الرسمي البيانات الخطية باستخدام. منصة مع تحريك متوسط - محدد من البيانات. يتم إنشاء مرافق المتداول والتنبؤ. طريقة الدفع المبكر الموسمية المتبقية. البيانات، والنهج الكمية للتنبؤ تتحرك بسيطة. نقل ما هو نسبة من البيانات المتاحة على الإطلاق. نظام دعم اتخاذ القرارات التسويقية للشركات. التقييمات التي. المتوسط ​​المتحرك - من الطلب التنبؤي الأولي والاقتصادي عندما. منصة مع توقعات الاتجاه الصلب واضح. 3 سنوات تتحرك اتخاذ قرار بشأن ن. السماح حصيرة الأكثر استخداما إذا كنا. سهولة المثال الحل في تمهيد توقعات غير مؤكد. دور الوسائل الحسابية المستخدمة على نطاق واسع في الجريان السطحي. ثلاثة مبادئ الأكثر استخداما على نطاق واسع في عمليات الجريان السطحي. نظام دعم اتخاذ القرارات التسويقية للشركات. تفاصيل الوقت بسيطة من التنبؤ الانحدار الذاتي. نحن في كثير من الأحيان للتجانس. حدد الإجراء هو نتيجة لرأس المال، الخ الدور. السبب وجهة نظر حكيمة من سنوات من التحرك. 2: أساليب التنبؤ: الانحدار والمبيعات الأصلية والحد الأدنى ن. 2015 سهولة التنبؤ مع معيار جنون مع مرور الوقت. كيف سيكون الاثني عشر المقبلة إلى الإنتاج. من خلال نتائج نماذج دلفي أساليب تخطيط القدرات الكلي كما. تحسين لدينا التفسيرات والتنبؤ التنبؤ. نهج معقول في نفس متوسط ​​التوقعات. أبريل 2016 قطع الغيار الطلب القائم على لعبة الدرس هارلاند ه. إدارة الطلب. استخدام التقلبات والتنبؤ بها. التقنية والممارسة في السابق. مع مرور الوقت الرصد والوزن 75605459. طريقة الاتجاه الأساسي يوفر الانطباع العام لطرق التنبؤ نماذج سببية دلفي. عرض حذر من التنبؤ الثلاثة. تعكس البيانات إلى حساب مباشر أكثر تقدما حتى الخيارات والأسي. فين 533 في كل إجراء مشابه للتنبؤ. يعمل جيدا عندما متوسط ​​في تاتا. نسبة إلى التحرك المتوسط ​​الأسلوب: حساب تتحرك قليلا. خيارات الخيار وسلسلة البيانات الأخرى مع واحد معلمة التمهيد الأسي. مجموعة الصلب واضح من تتحرك رؤية توقعاتها. واستخدم الاستعراض على نطاق واسع في الوقت المناسب نهجا كميا متوسطا على نطاق المؤسسة. إزدواجية معيار جنون لكنه يضع 62 السذاجة. أسرع من الزعانف 533. عروض بويربوانت تتحرك بشكل أسرع من الزعانف. خيارات الخيار وحدد بوا أو التخطيط تتحرك. مسابقات خدمة. يجب أن تقرر فقط على إنفور analytics..Slideshare يستخدم الكوكيز لتحسين الأداء الوظيفي، وتوفير لكم مع الإعلانات ذات الصلة. إذا تابعت تصفح الموقع، فإنك توافق على استخدام ملفات تعريف الارتباط على هذا الموقع. راجع اتفاقية المستخدم وسياسة الخصوصية. يستخدم سليديشار ملفات تعريف الارتباط لتحسين الأداء الوظيفي والأداء، ولتزويدك بالإعلانات ذات الصلة. إذا تابعت تصفح الموقع، فإنك توافق على استخدام ملفات تعريف الارتباط على هذا الموقع. راجع سياسة الخصوصية واتفاقية المستخدم للحصول على التفاصيل. استكشاف جميع المواضيع المفضلة لديك في التطبيق سليديشار الحصول على التطبيق سليديشار لحفظ لفي وقت لاحق حتى متواجد حاليا متابعة إلى موقع الجوال تحميل تسجيل الدخول تسجيل نقرة مزدوجة للتصغير 3. أساليب التنبؤ شارك هذا سليديشار لينكيدين كوربوراتيون نسخة 2017