Durchschnitt auszug alter

Ist es legal zu bewegen, um 17 Wie man emanzipiert isn8217t nur etwas, das rebellischen Jugendlichen wollen wissen. Eltern und Erziehungsberechtigte haben auch oft Fragen zur Emanzipation von Minderjährigen und deren Auswirkungen auf ihre gesetzlichen Pflichten. Das heißt, viele amerikanische Teenager haben vermutlich 8220 gefragt, ob es legal ist, um 17 (oder 16 oder sogar 15) auszuziehen. 8221 Hier sind einige allgemeine Richtlinien, wie man emanzipiert. Was es bedeutet, und was8217s nicht als die Emanzipation eines Minderjährigen: Gesetzliche Alter. Jeder Staat hat ein Gesetz, das bestimmt, wie alt ein Kind sein muss, um emanzipiert zu werden. Für die meisten Staaten ist das gesetzliche Alter von 16, aber es könnte so jung wie 14. Reifegrad. Damit es legal ist, um 17 (oder 16 für diese Angelegenheit), die Emanzipation eines Minderjährigen zu verlassen, muss ein Gericht in der Regel bestätigen, dass das Kind genug erwachsene Reife hat, um auf seinem eigenen zu sein. Finanzielle Unabhängigkeit. Im Allgemeinen müssen Kinder beweisen, dass sie sich selbst unterstützen können, um emanzipiert zu werden. Das, warum die Emanzipation von Minderjährigen oft mit Kind Prominente, die gierigen Verwandten weg von ihrem Geld wollen verbunden sind. Hinweis für Eltern / Erziehungsberechtigte. Ein Erziehungsberechtigter muss eine Gelegenheit bekommen, auf die Emanzipationsanfrage zu antworten, und vielleicht sogar gegen ihn. Automatische Emanzipation. In einigen Staaten ist die Emanzipation eines Minderjährigen automatisch auf die gesetzliche Ehe des Kindes oder auf den Beitritt zu den Streitkräften. Zustimmung. Sobald ein Minderjähriger emanzipiert ist, kann er oder sie in Verträge und diktieren seine eigenen Gesundheits-Entscheidungen, unter anderem erwachsene Verantwortung. Einige erwachsene Aktivitäten noch verboten. Immer emanzipiert bedeutet, ein Kind kann noch nicht abstimmen oder Alkohol trinken. Ehe kann auch ausgeschlossen sein, je nach Ihrem state8217s Gesetze. What8217s Nicht Emanzipation Ein Kind, das auszieht. Es kann nicht legal sein, um bei 17 ausziehen, aber das doesn8217t bedeuten, es doesn8217t passieren die ganze Zeit. Nur weil ein Kind ausgezogen ist und unter jemand anderem lebt, bedeutet es nicht unbedingt, dass er emanzipiert ist. Im Allgemeinen sind Eltern und Erziehungsberechtigte noch rechtlich verantwortlich für solch ein Kind notwendige Ausgaben, auch wenn ein anderer Erwachsene mündlich bereit ist, sich um den Minderjährigen zu kümmern. Der Prozess, wie man emanzipiert bekommen kann kompliziert, und kann verlangen, dass eine erfahrene Familie Rechtsanwalt zu helfen, sich für ein Kind, oder für die Rechte der child8217s Eltern. Gehen Sie zu FindLaw8217s Emanzipation von Minderjährigen Abschnitt für weitere Informationen. Holen Sie sich das Beste aus unseren Blogs, die an Ihren Posteingang geliefert werden: abonnieren Sie den FindLaw Newsletter. Genießen Sie diesen Beitrag Finden Sie es hilfreich Lassen Sie uns wissen, indem Sie es mit Ihren Freunden. Dies ist Teil einer Reihe von Mitarbeiter Schriftsteller Stephen Caruso darüber, wie Oaklands Unternehmen und die Gemeinschaft haben sich seit den 1990er Jahren für besser oder schlechter verändert. Stay tuned für die nächste Tranche, die über Oaklands Gemeinschaft Verbesserung Initiativen sein wird. Um 10 Uhr morgens in den späten 90er Jahren konnte Jay Yander bei Gus Millers News Stand auf der Forbes Avenue gefunden werden. Der 2000 englische Schreiben Absolvent war ein Sport-Schriftsteller für The Pitt News, und er nicht verpassen eine Chance, durch den Wettbewerb zu blättern. Das Geschäft wurde von einem freundlichen jungen Mann besetzt, der sich an Yanders gewöhnlichen Auftrag erinnerte. Früher habe ich in Gus Millers gehen jeden Tag und bekommen eine Post-Gazette, sagte Yander. Ich dachte nie zweimal. Gus Millers war einer von vielen kleinen Geschäften. Yander erinnert sich in den 90er Jahren daran, die Straßen von Oaklands zu beherrschen. Vom Bienenstock aus wurde ein Coffeeshop, der seither nach South Side zur Kunst Bakery und Jerrys Records, die Forbes Avenue, von McKee Place zum Bigelow Boulevard gezogen ist, in Mom-and-Pop-Geschäften abgedeckt. Pitt Studenten besuchten diese Geschäfte für erste Termine, süße Leckereien oder die neuesten Pearl Jam-Rekord. Aber als die Jahrzehnte fortschritten und Pitt wuchs, verschwanden diese Landmarken langsam. Oakland drängte durch ein Bevölkerungsdip wie Pitt und wurde überwältigt durch die Universitäten, die jemals überschritten werden Grenzen. Nach einem Rückgang nach den 1970er Jahren, wuchs Pitts Einwanderung von 26.328 im Jahr 1995 auf 28.649 im Jahr 2016. Inzwischen die Geschäfte Dotting Forbes Avenue stetig in Ketten wie Chipotle und Dunkin Donuts verwandelt. Bye Mom, bye Pop Im Herzen aller Oaklands blieb die Veränderung Groceria Merante ihre lokal gewachsene Lager von Paprika, Tomaten und Squash verschütten auf den Bürgersteigen der Bates Street. Filomena Merante besitzt das 37-jährige Familienunternehmen mit ihrer Schwester Julie. Die Merantes verwendet, um in loser Schüttung an Oaklands Familien zu verkaufen, aber als Schüler ersetzt Familien und Bewohner, die Bestellungen von Salami und Provolone ging von mehreren Pfund zu einem Viertel-Pfund. Dennoch überlebte das Geschäft aufgrund der schieren Menge der Kunden. Mehr Menschen bedeutet mehr Geschäft, sagte Merante als Lieferant mit einer Kiste von frischen Produkten vorbei. Was den Rückgang der lokalen Unternehmen betrifft, den lebenslangen Oakland Einwohner denkt, dass die Besitzer nur aged out. Alle alten Timer sind weg, sagte sie. Elizabeth Mather, eine Psychologieabsolventin und jetzt ein Boston-Wohnsitz, dachten viele von Oaklands kleinen Läden waren ein Teil dessen, was die Nachbarschaft vom Rest der Stadt trennte. Ein Student könnte leicht verbringen ihre ganze Zeit und erfüllen alle ihre Bedürfnisse, ohne zu verirren weit vom Campus. Die hoch aufragende, mittelalterliche Architektur des Bienenstocks, in der sich jetzt das T-Mobile-Geschäft befindet, eröffnete Mathers am meisten. Es hatte eine wirklich gute alternative Szene, die jedermann in seine Türen begrüßte. Es war in den Geschäften zurück Theater, dass sie ihren ersten Kuss auf dem College, während Sie Trainspotting auf einem Date mit ihrem bald-to-be ersten Kollegen Freund. Während einige Kleinbetriebe Kaffee als Teil ihrer täglichen Fahrt verkaufen, haben Starbucks und verrücktes Mocha unabhängige besessene Kaffee ersetzt. Es ist nicht eine schlechte Sache jetzt, dass sie in Ketten gebracht, ich denke, das ist, was die tausendjährige Generation verwendet wird, sagte Yander. Schließlich verließ Mather die Stadt, um Möglichkeiten anderswo zu finden. Die Boston-Bewohner sagten, daß sie gewesen sein könnte, wenn einige ihrer Freunde auch herum gehaftet hatten. Evan Stoddard, 71, ein ehemaliger Pittsburgh Stadtentwicklungsbeamter und vor kurzem pensionierter Associate Dean der freien Künste an der Duquesne Universität, sagte, daß die Wahl Mather genau war, was die Stadt gekämpft hatte. Die Stadt war die Bevölkerung zu verlieren, sagte Stoddard, vor allem aus dem Mangel an industriellen Beschäftigung. Viele Leute zogen aus Pittsburgh aus. Laut dem US-Volkszählungsbüro. Pittsburghs Bevölkerung sank von 423.938 im Jahr 1980 auf 305.704 im Jahr 2010. In nur vier Jahren, ab 1980, verlor die Stadt 46.000 Stahl-Arbeitsplätze mehr als die Hälfte der bestehenden Positionen. Die Probleme waren nicht auf die Stadt beschränkt. Die Pitt-Chronik rief die Universität auf und schaffte es nicht, ihr volles Potenzial im Jahr 1995 auszuschöpfen. Und was Oakland angeht, wenn die Straßen von Mom-and-Pop-Geschäften im Laufe des Tages flankiert wurden, so waren sie auch mit Müll gefüllt. Yander machte immer denselben Witz mit seinen Collegefreunden über das Sehen einer Oakland Straße nach einem Wochenende Nacht. Wir scherzte herum, dass Oakland ein wenig schmutzig war, aber es war unser Dreck, sagte Yander. John Wilds, ein Pitt Angestellter für die letzten 30 Jahre und Pitts gegenwärtiger Assistent Vizekanzler für Gemeinschaftsbeziehungen, erinnert sich die Zeit gut. Er verglich Pitt zu einem Mülleimer in den 90er Jahren, besonders an einem Montagmorgen. Dieses Bild eines verletzten Oakland unterschied sich von der Vision, die Pitt für sich selbst und für Oakland sah. Die Universität will eine sehr lebendige Nachbarschaft, dass die Schüler fühlen sich wohl und sicher in, sagte Wilds. Es ergänzt den Fortschritt der Universität. Eine wechselnde Nachbarschaft Dodging Bierdosen und Pizza-Boxen entlang der Nachbarschaft8217s Haupt-Arterie nicht meld mit Pitts Vision, aber es nicht stören Jerry Weber. Der gebürtige Oakland machte mit dem Verkauf von CDs, Kassetten und Platten aus seinem zweistöckigen Laden über McDonalds auf Forbes gutes Geld. Während Studenten in seinem Business-Plan spielten, bot die umliegende Universität und UPMC auch eine überraschende Chance. Die Schulen sind großartig, aber die Leute, die an den Schulen arbeiten, sind auch ein großer Teil meines Geschäfts, sagte Weber. Er fuhr fort, dass nach der Arbeit ein klanglich neugieriger Professor oder Arzt von UPMC wandern könnte, oder sie könnten fallen ein Verwandter für einen Tag des Einkaufens. Aber Weber beschloss, das CD-Geschäft zu vertiefen und sich auf Platten zu konzentrieren, die mehr Platz benötigen. Dies zwang ihn aus seinen alten Stampfen Gründen, sowie die erschwingliche Lage. Ich verließ nicht Oakland, weil ich nicht Geld verdiente, verließ ich, weil ich mehr Raum brauche, sagte Weber. Sie können nicht alles in Oakland mieten für 13.000 Quadratmeter, außer youre UPMC. Mit keinen anderen Optionen wechselte Weber 1993 nach Squirrel Hill. Stoddard, der dann für die Stadt arbeitete, wusste, dass Einheimische verdrängt wurde, war ein Thema, das unter Oaklands alten Reihenhäusern und von Bäumen gesäumten Straßen sprudelt. Die Universität kaufte eine Menge Eigentum in der Gemeinde, Stoddard sagte, vor allem in den 70er und frühen 80er Jahren. Diese Taten waren immer da, und es war eine Art farbige Dinge. Schließlich wurden Gus Millers und Kunsts Bakery durch Ketten ersetzt, darunter Starbucks und Rite Aid. Yander hat die Änderung in den Rückfahrten zu Oakland beachtet, aber sagte, daß er nicht notwendigerweise irgendeinen Fehler mit den Nachbarschaften neuen Blick findet. Vielleicht Oakland verlor ein wenig von seinem Charme auf der Kehrseite seiner eine saubere Nachbarschaft, sagte Yander. Wenn Pitt war teilweise Schuld an einem Rückgang der Charme, es hat auch einen Anteil an der Gestaltung eines schlanken, modernen Oakland. Die Universität trat mit der Stadt und Oakland Einheimischen zusammen, um Gemeinschaftsgruppen wie die Oakland Planungs - und Entwicklungsgesellschaft und das Oakland Geschäftsverbesserungsgebiet zu bilden, um zu helfen, den Wandel und den Handel zu katalysieren. Stoddard zitierte diese Programme als Versuche der Universität zu versuchen, die Dinge direkt nach einer karierten Beziehung in früheren Jahrzehnten mit Oakland gesetzt. Jonathan Winkler, OBIDs Marketing und Kommunikation Koordinator, sagte seine Organisationen Ziel ist es, die Nachbarschaft sauber und lebendig zu halten. OBID ist immer auf der Suche nach neuen Wegen zur Innovation, sagte Winkler. Die Gruppe hat eine 24-stündige Reinigungsmannschaft und organisierte die Entwicklung des Forbes Digital Plaza als Teil einer erweiterten 25-jährigen Vision für Oakland. Diese knackige neue Umgebung hat Oakland zum drittgrößten Handelsbezirk in Pennsylvania, nach Philadelphia und Downtown Pittsburgh, einer Statistik gemacht, die von Stadtbeamten in der Vergangenheit zitiert wurde und von Wilds und Winkler bekräftigt wurde. John Elavsky, Inhaber von Oakland mainstay Hemingways Cafe, sagte hes fühlte definitiv den Erfolg eines saubereren, ökonomisch aufgeladenen Oakland. Er kaufte Hems Mitte der 1990er Jahre, und es dauerte von einem Clinton im Weißen Haus zu einem anderen Betrieb für das Oval Office. Ein Pitt-Absolvent, der Biologie studierte, sagte Elavsky, dass er einen anderen Schüler sieht, als er in den 80er und 90er Jahren sah. Pitts härter zu bekommen und teurer als es vor Jahren war, und diese Kinder arent hier fünf, sechs Jahre mehr, theyre von hier in vier, sagte Elavsky. Nach dem Pitt Fact Book stiegen die durchschnittlichen SAT-Werte der neuen Panthers von 1110 auf etwa 1280 von 1995 bis 2016, während sich die Klassen in den ersten Jahren auch in diesen Jahren kontinuierlich von 2.424 auf 4.094 erhöht haben. Der Fokus auf Akademiker hat in Elavskys Markt geschnitten. In den 90er Jahren, hed finden die gleichen Studenten an seiner Bar jeden Abend. Jetzt erwartet er bekannte Gesichter nur drei oder vier Mal pro Woche. Hinzufügen in Konkurrenz von der neu belebten North Side und South Side, und Oakland Bars haben schlankere und schlankere Ränder gefunden. Dies war der Ort zu sein, aber wie alles andere, ändern sich die Zeiten und die Dinge ändern sich und Sie besser anpassen, sagte Elavsky. Als er 45 Sätze in seinem Geschäft an der Unterseite von Murray Avenue verpackt, ist Weber nicht so sicher, daß der Trend eines ändernden Oakland jemals aufwärts gewesen ist. Oakland ist nicht schlechter, aber ich denke nicht, dass es besser ist, sagte er. Hinterlasse einen Kommentar. Moving durchschnittliche und exponentielle Glättung Modelle Als ein erster Schritt in über jenseits der Mittel-Modelle, zufällige gehen Modelle und lineare Trend-Modelle, nicht saisonale Muster und Trends können mit einem gleitenden Durchschnitt oder Glättung Modell extrapoliert werden. Die grundlegende Annahme hinter Mittelwertbildung und Glättungsmodellen ist, dass die Zeitreihe lokal stationär mit einem sich langsam verändernden Mittelwert ist. Daher nehmen wir einen bewegten (lokalen) Durchschnitt, um den aktuellen Wert des Mittelwerts abzuschätzen und dann als die Prognose für die nahe Zukunft zu verwenden. Dies kann als Kompromiss zwischen dem mittleren Modell und dem random-walk-ohne-Drift-Modell betrachtet werden. Die gleiche Strategie kann verwendet werden, um einen lokalen Trend abzuschätzen und zu extrapolieren. Ein gleitender Durchschnitt wird oft als "quotsmoothedquot" - Version der ursprünglichen Serie bezeichnet, da die kurzzeitige Mittelung die Wirkung hat, die Stöße in der ursprünglichen Reihe zu glätten. Durch Anpassen des Glättungsgrades (die Breite des gleitenden Durchschnitts) können wir hoffen, eine Art von optimaler Balance zwischen der Leistung des Mittelwerts und der zufälligen Wandermodelle zu erreichen. Die einfachste Art der Mittelung Modell ist die. Einfache (gleichgewichtige) Moving Average: Die Prognose für den Wert von Y zum Zeitpunkt t1, der zum Zeitpunkt t gemacht wird, entspricht dem einfachen Mittelwert der letzten m Beobachtungen: (Hier und anderswo werde ich das Symbol 8220Y-hat8221 stehen lassen Für eine Prognose der Zeitreihe Y, die am frühestmöglichen früheren Zeitpunkt durch ein gegebenes Modell durchgeführt wird.) Dieser Mittelwert wird in der Periode t (m1) / 2 zentriert, was bedeutet, daß die Schätzung des lokalen Mittels dazu neigt, hinter dem Wert zu liegen Wahren Wert des lokalen Mittels um etwa (m1) / 2 Perioden. Das Durchschnittsalter der Daten im einfachen gleitenden Durchschnitt ist also (m1) / 2 relativ zu der Periode, für die die Prognose berechnet wird: dies ist die Zeitspanne, in der die Prognosen dazu tendieren, hinter den Wendepunkten in der Region zu liegen Daten. Wenn Sie z. B. die letzten 5 Werte mitteln, werden die Prognosen etwa 3 Perioden spät sein, wenn sie auf Wendepunkte reagieren. Beachten Sie, dass, wenn m1, die einfache gleitende Durchschnitt (SMA) - Modell ist gleichbedeutend mit der random walk-Modell (ohne Wachstum). Wenn m sehr groß ist (vergleichbar der Länge des Schätzzeitraums), entspricht das SMA-Modell dem mittleren Modell. Wie bei jedem Parameter eines Prognosemodells ist es üblich, den Wert von k anzupassen, um den besten Quotienten der Daten zu erhalten, d. H. Die kleinsten Prognosefehler im Durchschnitt. Hier ist ein Beispiel einer Reihe, die zufällige Fluktuationen um ein sich langsam veränderndes Mittel zu zeigen scheint. Erstens können wir versuchen, es mit einem zufälligen Fußmodell, das entspricht einem einfachen gleitenden Durchschnitt von 1 Begriff entspricht: Das zufällige Wandermodell reagiert sehr schnell auf Änderungen in der Serie, aber dabei nimmt er viel von der quotnoisequot in der Daten (die zufälligen Fluktuationen) sowie das Quotsignalquot (das lokale Mittel). Wenn wir stattdessen einen einfachen gleitenden Durchschnitt von 5 Begriffen anwenden, erhalten wir einen glatteren Satz von Prognosen: Der 5-Term-einfache gleitende Durchschnitt liefert in diesem Fall deutlich kleinere Fehler als das zufällige Wegmodell. Das durchschnittliche Alter der Daten in dieser Prognose beträgt 3 ((51) / 2), so dass es dazu neigt, hinter den Wendepunkten um etwa drei Perioden zu liegen. (Zum Beispiel scheint ein Abschwung in Periode 21 aufgetreten zu sein, aber die Prognosen drehen sich erst nach mehreren Perioden später.) Beachten Sie, dass die Langzeitprognosen des SMA-Modells eine horizontale Gerade sind, genau wie beim zufälligen Weg Modell. Somit geht das SMA-Modell davon aus, dass es keinen Trend in den Daten gibt. Während jedoch die Prognosen aus dem Zufallswegmodell einfach dem letzten beobachteten Wert entsprechen, sind die Prognosen des SMA-Modells gleich einem gewichteten Mittelwert der neueren Werte. Die von Statgraphics berechneten Konfidenzgrenzen für die Langzeitprognosen des einfachen gleitenden Durchschnitts werden nicht breiter, wenn der Prognosehorizont zunimmt. Dies ist offensichtlich nicht richtig Leider gibt es keine zugrunde liegende statistische Theorie, die uns sagt, wie sich die Vertrauensintervalle für dieses Modell erweitern sollten. Allerdings ist es nicht zu schwer, empirische Schätzungen der Konfidenzgrenzen für die längerfristigen Prognosen zu berechnen. Beispielsweise können Sie eine Tabellenkalkulation einrichten, in der das SMA-Modell für die Vorhersage von 2 Schritten im Voraus, 3 Schritten voraus usw. innerhalb der historischen Datenprobe verwendet wird. Sie könnten dann die Stichproben-Standardabweichungen der Fehler bei jedem Prognosehorizont berechnen und dann Konfidenzintervalle für längerfristige Prognosen durch Addieren und Subtrahieren von Vielfachen der geeigneten Standardabweichung konstruieren. Wenn wir einen 9-term einfachen gleitenden Durchschnitt ausprobieren, erhalten wir sogar noch bessere Prognosen und mehr eine nacheilende Wirkung: Das Durchschnittsalter beträgt jetzt 5 Perioden ((91) / 2). Wenn wir einen 19-term gleitenden Durchschnitt nehmen, steigt das Durchschnittsalter auf 10 an: Beachten Sie, dass die Prognosen tatsächlich hinter den Wendepunkten um etwa 10 Perioden zurückbleiben. Welches Maß an Glättung ist am besten für diese Serie Hier ist eine Tabelle, die ihre Fehlerstatistiken vergleicht, darunter auch einen 3-Term-Durchschnitt: Modell C, der 5-Term-Gleitender Durchschnitt, ergibt den niedrigsten Wert von RMSE mit einer kleinen Marge über die 3 - term und 9-Term-Mittelwerte, und ihre anderen Statistiken sind fast identisch. So können wir bei Modellen mit sehr ähnlichen Fehlerstatistiken wählen, ob wir ein wenig mehr Reaktionsfähigkeit oder ein wenig mehr Glätte in den Prognosen bevorzugen würden. (Rückkehr nach oben.) Browns Einfache Exponentialglättung (exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt) Das oben beschriebene einfache gleitende Durchschnittsmodell hat die unerwünschte Eigenschaft, daß es die letzten k-Beobachtungen gleich und vollständig ignoriert. Intuitiv sollten vergangene Daten in einer allmählicheren Weise diskontiert werden - zum Beispiel sollte die jüngste Beobachtung ein wenig mehr Gewicht als die zweitletzte erhalten, und die 2. jüngsten sollten ein wenig mehr Gewicht als die 3. jüngsten erhalten, und bald. Das einfache exponentielle Glättungsmodell (SES) erfüllt dies. Es sei 945 eine quotsmoothing constantquot (eine Zahl zwischen 0 und 1). Eine Möglichkeit, das Modell zu schreiben, besteht darin, eine Reihe L zu definieren, die den gegenwärtigen Pegel (d. H. Den lokalen Mittelwert) der Serie, wie er aus Daten bis zu der Zeit geschätzt wird, darstellt. Der Wert von L zur Zeit t wird rekursiv von seinem eigenen vorherigen Wert wie folgt berechnet: Somit ist der aktuelle geglättete Wert eine Interpolation zwischen dem vorher geglätteten Wert und der aktuellen Beobachtung, wobei 945 die Nähe des interpolierten Wertes auf die neueste steuert Überwachung. Die Prognose für die nächste Periode ist einfach der aktuelle geglättete Wert: Äquivalent können wir die nächste Prognose direkt in Form früherer Prognosen und früherer Beobachtungen in einer der folgenden gleichwertigen Versionen ausdrücken. In der ersten Version ist die Prognose eine Interpolation zwischen vorheriger Prognose und vorheriger Beobachtung: In der zweiten Version wird die nächste Prognose durch Anpassung der bisherigen Prognose in Richtung des bisherigen Fehlers um einen Bruchteil 945 erhalten Zeit t. In der dritten Version ist die Prognose ein exponentiell gewichteter (dh diskontierter) gleitender Durchschnitt mit Abzinsungsfaktor 1-945: Die Interpolationsversion der Prognoseformel ist am einfachsten zu verwenden, wenn Sie das Modell in einer Tabellenkalkulation implementieren Einzelne Zelle und enthält Zellverweise, die auf die vorhergehende Prognose, die vorherige Beobachtung und die Zelle mit dem Wert von 945 zeigen. Beachten Sie, dass, wenn 945 1, das SES-Modell zu einem zufälligen Weg-Modell (ohne Wachstum) äquivalent ist. Wenn 945 0 ist, entspricht das SES-Modell dem mittleren Modell, wobei angenommen wird, dass der erste geglättete Wert gleich dem Mittelwert gesetzt ist. (Zurück zum Seitenanfang) Das Durchschnittsalter der Daten in der Simple-Exponential-Glättungsprognose beträgt 1/945 relativ zu dem Zeitraum, für den die Prognose berechnet wird. (Dies sollte nicht offensichtlich sein, kann aber leicht durch die Auswertung einer unendlichen Reihe gezeigt werden.) Die einfache gleitende Durchschnittsprognose neigt daher zu Verzögerungen hinter den Wendepunkten um etwa 1/945 Perioden. Wenn beispielsweise 945 0,5 die Verzögerung 2 Perioden beträgt, wenn 945 0,2 die Verzögerung 5 Perioden beträgt, wenn 945 0,1 die Verzögerung 10 Perioden und so weiter ist. Für ein gegebenes Durchschnittsalter (d. H. Eine Verzögerung) ist die einfache exponentielle Glättungsprognose (SES) der simplen gleitenden Durchschnittsprognose (SMA) etwas überlegen, weil sie relativ viel mehr Gewicht auf die jüngste Beobachtung - i. e stellt. Es ist etwas mehr quresponsivequot zu Änderungen, die sich in der jüngsten Vergangenheit. Zum Beispiel haben ein SMA - Modell mit 9 Terminen und ein SES - Modell mit 945 0,2 beide ein durchschnittliches Alter von 5 Jahren für die Daten in ihren Prognosen, aber das SES - Modell legt mehr Gewicht auf die letzten 3 Werte als das SMA - Modell und am Gleiches gilt für die Werte von mehr als 9 Perioden, wie in dieser Tabelle gezeigt: 822forget8221. Ein weiterer wichtiger Vorteil des SES-Modells gegenüber dem SMA-Modell ist, dass das SES-Modell einen Glättungsparameter verwendet, der kontinuierlich variabel ist und somit leicht optimiert werden kann Indem ein Quotsolverquot-Algorithmus verwendet wird, um den mittleren quadratischen Fehler zu minimieren. Der optimale Wert von 945 im SES-Modell für diese Serie ergibt sich wie folgt: Das Durchschnittsalter der Daten in dieser Prognose beträgt 1 / 0,2961 3,4 Perioden, was ähnlich wie bei einem 6-Term-Simple Moving ist durchschnittlich. Die Langzeitprognosen aus dem SES-Modell sind eine horizontale Gerade. Wie im SMA-Modell und dem Random-Walk-Modell ohne Wachstum. Es ist jedoch anzumerken, dass die von Statgraphics berechneten Konfidenzintervalle nun in einer vernünftigen Weise abweichen und dass sie wesentlich schmaler sind als die Konfidenzintervalle für das Zufallswegmodell. Das SES-Modell geht davon aus, dass die Serie etwas vorhersehbarer ist als das Zufallswandermodell. Ein SES-Modell ist eigentlich ein Spezialfall eines ARIMA-Modells. So dass die statistische Theorie der ARIMA-Modelle eine solide Grundlage für die Berechnung der Konfidenzintervalle für das SES-Modell bildet. Insbesondere ist ein SES-Modell ein ARIMA-Modell mit einer nicht sonderbaren Differenz, einem MA (1) - Term und kein konstanter Term. Ansonsten als quotARIMA (0,1,1) - Modell ohne Konstantquot bekannt. Der MA (1) - Koeffizient im ARIMA-Modell entspricht der Größe 1 - 945 im SES-Modell. Wenn Sie zum Beispiel ein ARIMA-Modell (0,1,1) ohne Konstante an die hier analysierte Serie anpassen, ergibt sich der geschätzte MA (1) - Koeffizient auf 0,7029, was fast genau ein Minus von 0,2961 ist. Es ist möglich, die Annahme eines von Null verschiedenen konstanten linearen Trends zu einem SES-Modell hinzuzufügen. Dazu wird nur ein ARIMA-Modell mit einer Nicht-Seasonal-Differenz und einem MA (1) - Term mit einer Konstanten, d. h. einem ARIMA-Modell (0,1,1) mit konstantem Wert angegeben. Die langfristigen Prognosen haben dann einen Trend, der dem durchschnittlichen Trend über den gesamten Schätzungszeitraum entspricht. Sie können dies nicht in Verbindung mit saisonalen Anpassungen tun, da die saisonalen Anpassungsoptionen deaktiviert sind, wenn der Modelltyp auf ARIMA gesetzt ist. Sie können jedoch einen konstanten langfristigen exponentiellen Trend zu einem einfachen exponentiellen Glättungsmodell (mit oder ohne saisonale Anpassung) hinzufügen, indem Sie die Inflationsanpassungsoption im Prognoseverfahren verwenden. Die prozentuale Zinssatzquote (prozentuale Wachstumsrate) pro Periode kann als der Steigungskoeffizient in einem linearen Trendmodell geschätzt werden, das an die Daten in Verbindung mit einer natürlichen Logarithmuswandlung angepasst ist, oder es kann auf anderen unabhängigen Informationen bezüglich der langfristigen Wachstumsperspektiven beruhen . (Rückkehr nach oben.) Browns Linear (dh doppelt) Exponentielle Glättung Die SMA-Modelle und SES-Modelle gehen davon aus, dass es in den Daten keinen Trend gibt (was in der Regel in Ordnung ist oder zumindest nicht zu schlecht für 1- Wenn die Daten relativ verrauscht sind), und sie können modifiziert werden, um einen konstanten linearen Trend, wie oben gezeigt, zu integrieren. Was ist mit kurzfristigen Trends Wenn eine Serie eine unterschiedliche Wachstumsrate oder ein zyklisches Muster zeigt, das sich deutlich gegen das Rauschen auszeichnet, und wenn es notwendig ist, mehr als eine Periode vorher zu prognostizieren, könnte die Schätzung eines lokalen Trends auch sein Ein Problem. Das einfache exponentielle Glättungsmodell kann verallgemeinert werden, um ein lineares exponentielles Glättungsmodell (LES) zu erhalten, das lokale Schätzungen sowohl des Niveaus als auch des Trends berechnet. Das einfachste zeitvariable Trendmodell ist Browns lineares exponentielles Glättungsmodell, das zwei verschiedene geglättete Serien verwendet, die zu verschiedenen Zeitpunkten zentriert sind. Die Prognoseformel basiert auf einer Extrapolation einer Linie durch die beiden Zentren. (Eine weiterentwickelte Version dieses Modells, Holt8217s, wird unten diskutiert.) Die algebraische Form des Brown8217s linearen exponentiellen Glättungsmodells, wie die des einfachen exponentiellen Glättungsmodells, kann in einer Anzahl von unterschiedlichen, aber äquivalenten Formen ausgedrückt werden. Die quadratische quadratische Form dieses Modells wird gewöhnlich wie folgt ausgedrückt: Sei S die einfach geglättete Reihe, die durch Anwendung einfacher exponentieller Glättung auf Reihe Y erhalten wird. Das heißt, der Wert von S in der Periode t ist gegeben durch: (Erinnern wir uns, Exponentielle Glättung, so würde dies die Prognose für Y in der Periode t1 sein.) Dann sei Squot die doppelt geglättete Folge, die man erhält, indem man eine einfache exponentielle Glättung (unter Verwendung desselben 945) auf die Reihe S anwendet: Schließlich die Prognose für Ytk. Für jedes kgt1 ist gegeben durch: Dies ergibt e & sub1; & sub0; (d. h. Cheat ein Bit und die erste Prognose der tatsächlichen ersten Beobachtung gleich) und e & sub2; Y & sub2; 8211 Y & sub1; Nach denen die Prognosen unter Verwendung der obigen Gleichung erzeugt werden. Dies ergibt die gleichen Anpassungswerte wie die Formel auf der Basis von S und S, wenn diese mit S 1 S 1 Y 1 gestartet wurden. Diese Version des Modells wird auf der nächsten Seite verwendet, die eine Kombination von exponentieller Glättung mit saisonaler Anpassung veranschaulicht. Holt8217s Lineares Exponentialglättung Brown8217s LES-Modell berechnet lokale Schätzungen von Pegel und Trend durch Glätten der letzten Daten, aber die Tatsache, dass dies mit einem einzigen Glättungsparameter erfolgt, legt eine Einschränkung für die Datenmuster fest, die es anpassen kann: den Pegel und den Trend Dürfen nicht zu unabhängigen Preisen variieren. Holt8217s LES-Modell adressiert dieses Problem durch zwei Glättungskonstanten, eine für die Ebene und eine für den Trend. Zu jedem Zeitpunkt t, wie in Brown8217s-Modell, gibt es eine Schätzung L t der lokalen Ebene und eine Schätzung T t der lokalen Trend. Hier werden sie rekursiv aus dem zum Zeitpunkt t beobachteten Wert von Y und den vorherigen Schätzungen von Pegel und Trend durch zwei Gleichungen berechnet, die exponentielle Glättung separat anwenden. Wenn der geschätzte Pegel und der Trend zum Zeitpunkt t-1 L t82091 und T t-1 sind. Dann ist die Prognose für Y tshy, die zum Zeitpunkt t-1 gemacht worden wäre, gleich L t-1 T t-1. Wenn der tatsächliche Wert beobachtet wird, wird die aktualisierte Schätzung des Pegels rekursiv berechnet, indem zwischen Y tshy und seiner Prognose L t-1 T t-1 unter Verwendung von Gewichten von 945 und 1- 945 interpoliert wird. Die Änderung des geschätzten Pegels, Nämlich L t 8209 L t82091. Kann als eine verrauschte Messung des Trends zum Zeitpunkt t interpretiert werden. Die aktualisierte Schätzung des Trends wird dann rekursiv berechnet, indem zwischen L t 8209 L t82091 und der vorherigen Schätzung des Trends T t-1 interpoliert wird. Unter Verwendung der Gewichte von 946 und 1-946: Die Interpretation der Trendglättungskonstanten 946 ist analog zu der Pegelglättungskonstante 945. Modelle mit kleinen Werten von 946 nehmen an, dass sich der Trend mit der Zeit nur sehr langsam ändert, während Modelle mit Größere 946 nehmen an, dass sie sich schneller ändert. Ein Modell mit einem großen 946 glaubt, dass die ferne Zukunft sehr unsicher ist, da Fehler in der Trendschätzung bei der Prognose von mehr als einer Periode ganz wichtig werden. (Rückkehr nach oben) Die Glättungskonstanten 945 und 946 können auf übliche Weise geschätzt werden, indem der mittlere quadratische Fehler der 1-Schritt-Voraus-Prognosen minimiert wird. Wenn dies in Statgraphics getan wird, erweisen sich die Schätzungen als 945 0.3048 und 946 0,008. Der sehr geringe Wert von 946 bedeutet, dass das Modell eine sehr geringe Veränderung im Trend von einer Periode zur nächsten annimmt, so dass dieses Modell im Grunde versucht, einen langfristigen Trend abzuschätzen. In Analogie zum Durchschnittsalter der Daten, die für die Schätzung der lokalen Ebene der Serie verwendet werden, ist das Durchschnittsalter der Daten, die bei der Schätzung des lokalen Trends verwendet werden, proportional zu 1/946, wenn auch nicht exakt gleich es. In diesem Fall ergibt sich 1 / 0,006 125. Dies ist eine sehr genaue Zahl, da die Genauigkeit der Schätzung von 946 nicht wirklich 3 Dezimalstellen beträgt, sondern sie ist von der gleichen Größenordnung wie die Stichprobengröße von 100 , So dass dieses Modell ist im Durchschnitt über eine ganze Menge Geschichte bei der Schätzung der Trend. Das Prognose-Diagramm unten zeigt, dass das LES-Modell einen etwas größeren lokalen Trend am Ende der Serie schätzt als der im SEStrend-Modell geschätzte konstante Trend. Außerdem ist der Schätzwert von 945 fast identisch mit dem, der durch Anpassen des SES-Modells mit oder ohne Trend erhalten wird, so dass dies fast das gleiche Modell ist. Nun, sehen diese aussehen wie vernünftige Prognosen für ein Modell, das soll Schätzung einer lokalen Tendenz Wenn Sie 8220eyeball8221 dieser Handlung, sieht es so aus, als ob der lokale Trend nach unten am Ende der Serie gedreht hat Was ist passiert Die Parameter dieses Modells Wurden durch Minimierung des quadratischen Fehlers von 1-Schritt-Voraus-Prognosen, nicht längerfristigen Prognosen, abgeschätzt, wobei der Trend keinen großen Unterschied macht. Wenn alles, was Sie suchen, 1-Schritt-vor-Fehler sind, sehen Sie nicht das größere Bild der Trends über (sagen) 10 oder 20 Perioden. Um dieses Modell im Einklang mit unserer Augapfel-Extrapolation der Daten zu erhalten, können wir die Trendglättungskonstante manuell anpassen, so dass sie eine kürzere Basislinie für die Trendschätzung verwendet. Wenn wir beispielsweise 946 0,1 setzen, beträgt das durchschnittliche Alter der Daten, die bei der Schätzung des lokalen Trends verwendet werden, 10 Perioden, was bedeutet, dass wir den Trend über die letzten 20 Perioden oder so mitteln. Here8217s, was das Prognose-Plot aussieht, wenn wir 946 0,1 setzen, während 945 0,3 halten. Dies scheint intuitiv vernünftig für diese Serie, obwohl es wahrscheinlich gefährlich, diesen Trend mehr als 10 Perioden in der Zukunft zu extrapolieren. Was ist mit den Fehlerstatistiken Hier ist ein Modellvergleich für die beiden oben gezeigten Modelle sowie drei SES-Modelle. Der optimale Wert von 945 für das SES-Modell beträgt etwa 0,3, aber ähnliche Ergebnisse (mit etwas mehr oder weniger Reaktionsfähigkeit) werden mit 0,5 und 0,2 erhalten. (A) Holts linearer Exp. Glättung mit alpha 0.3048 und beta 0,008 (B) Holts linear exp. Glättung mit alpha 0,3 (E) Einfache exponentielle Glättung mit alpha 0,3 (E) Einfache exponentielle Glättung mit alpha 0,2 Ihre Stats sind nahezu identisch, so dass wir wirklich die Wahl auf der Basis machen können Von 1-Schritt-Vorhersagefehlern innerhalb der Datenprobe. Wir müssen auf andere Überlegungen zurückgreifen. Wenn wir glauben, dass es sinnvoll ist, die aktuelle Trendschätzung auf das, was in den letzten 20 Perioden passiert ist, zugrunde zu legen, können wir für das LES-Modell mit 945 0,3 und 946 0,1 einen Fall machen. Wenn wir agnostisch sein wollen, ob es einen lokalen Trend gibt, dann könnte eines der SES-Modelle leichter zu erklären sein, und würde auch für die nächsten 5 oder 10 Perioden mehr Mittelprognosen geben. (Rückkehr nach oben.) Welche Art von Trend-Extrapolation am besten ist: horizontal oder linear Empirische Evidenz deutet darauf hin, dass es, wenn die Daten bereits für die Inflation angepasst wurden (wenn nötig), unprätent ist, kurzfristige lineare Werte zu extrapolieren Trends sehr weit in die Zukunft. Die heutigen Trends können sich in Zukunft aufgrund unterschiedlicher Ursachen wie Produktveralterung, verstärkte Konkurrenz und konjunkturelle Abschwünge oder Aufschwünge in einer Branche abschwächen. Aus diesem Grund führt eine einfache exponentielle Glättung oft zu einer besseren Out-of-Probe, als ansonsten erwartet werden könnte, trotz ihrer quotnaivequot horizontalen Trend-Extrapolation. Damped Trendmodifikationen des linearen exponentiellen Glättungsmodells werden in der Praxis häufig auch eingesetzt, um in seinen Trendprojektionen eine Note des Konservatismus einzuführen. Das Dämpfungs-Trend-LES-Modell kann als Spezialfall eines ARIMA-Modells, insbesondere eines ARIMA-Modells (1,1,2), implementiert werden. Es ist möglich, Konfidenzintervalle um langfristige Prognosen zu berechnen, die durch exponentielle Glättungsmodelle erzeugt werden, indem man sie als Spezialfälle von ARIMA-Modellen betrachtet. (Achtung: Nicht alle Software berechnet die Konfidenzintervalle für diese Modelle korrekt.) Die Breite der Konfidenzintervalle hängt ab von (i) dem RMS-Fehler des Modells, (ii) der Art der Glättung (einfach oder linear) (iii) dem Wert (S) der Glättungskonstante (n) und (iv) die Anzahl der Perioden vor der Prognose. Im Allgemeinen breiten sich die Intervalle schneller aus, da 945 im SES-Modell größer wird und sich viel schneller ausbreiten, wenn lineare statt einfache Glättung verwendet wird. Dieses Thema wird im Abschnitt "ARIMA-Modelle" weiter erläutert. (Zurück zum Seitenanfang.) Was ist das durchschnittliche Alter der Auszug aus Ihrem Elternhaus meine Jungen wollen, um mit mir zu bewegen und mir wurde gesagt, dass im Alter von 13, dass sie das Recht haben zu wählen, wer sie leben wollen Mit, jetzt, wenn das Elternteil, das Sie leben wollen, um es zu klären, können Sie vor Gericht über sie gehen, aber sie können es aufhören, es sei denn, es wurde bereits vom Gericht, dass Sie wohnen mit dem Elternteil leben Sie jetzt mit dem Elternteil Sie leben mit jetzt zeigt das Gericht, dass die anderen Elternteil wollen Sie in mit ist untauglich. Wie auf Drogen, keine stabile Heimat, keine feste Arbeit, diese Art von Dingen. (MORE) 3 Personen fanden diesen nützlichen Beitrag geschrieben von The WikiAnswers reg Community Making. (MORE) Es ist Ihnen nicht erlaubt, auf Beiträge zu antworten. Es ist Ihnen nicht erlaubt, Anhänge hochzuladen. Es ist Ihnen nicht erlaubt, Ihre Beiträge zu bearbeiten Die Welt besser, eine Antwort auf einmal. Wie erhalten Sie Ihre erwachsenen Kinder zu bewegen Das durchschnittliche Alter, dass Kinder aus ihren Eltern heimischen Wohnungen wird immer älter und älter bis zum Jahr und derzeit seine nestled schockierend im Alter von 30 Jahren. Die Liegenschaftsleiter wird immer schwieriger, sich zu bewegen, und das Wirtschaftsklima im Moment hat dies nur zu einem Problem gemacht. Gleichzeitig leben die Menschen länger, es gibt weniger Möglichkeiten am Arbeitsplatz und die Ausbildung dauert viel länger. Die Ansicht von vielen jungen Erwachsenen ist, daß es keine Notwendigkeit gibt, aus ihren Elternhäusern hinauszugehen, als sie einfach so bequem bequem zu Hause leben konnten, indem sie die gleiche Arbeit machten und jeden Monat eine riesige Menge Geld beiseite legen, weil sie nicht die Ratssteuer zahlen , Viel Miete überhaupt, Rechnungen oder sonst etwas. Das bringt viele Eltern mittlerweile in eine schwierige Lage. Warum Ihre Kinder ausziehen müssen Wenn Ihr Kind Ihnen sagt, dass sie zu Hause bleiben wollen, weil es sie Hunderte von Dollar pro Monat sparen wird, kann es ein schwieriger Fall sein, zu widersprechen. Warum würden Sie treten Sie Ihre Kinder aus, um auf eigene Faust zu leben, wenn Sie ihnen helfen könnten, sich finanziell für den Rest ihres Lebens einzurichten Bevor Sie Ihre Kinder zu bewegen können, dann müssen Sie verstehen, warum seine so wichtig. Der erste Grund ist natürlich, dass es Ihnen mehr von einem Leben geben wird. Wenn du dein ganzes Leben damit verbracht hast, für deine Kinder zu bezahlen, um zu Hause zu leben, dann hat dies eine Menge Geld gekostet, da du zusätzliche Münder hast, um zu füttern, höhere Rechnungen zu zahlen und allgemein viel höhere Lebenshaltungskosten. Wie Ihre Kinder älter werden dann werden sie wahrscheinlich dazu beitragen, durch die Zahlung von Miete, aber Sie werden immer noch Geld zu verlieren am Ende des Tages. Noch wichtiger aber, werden Sie Ihre Freiheit verlieren. Hart, obwohl es klingt, wenn Sie Kinder haben Sie Kompromisse eine riesige Menge an Ihre Freiheit und Ihre eigene Jugend. Vorbei sind die Tage, an denen Sie Hauspartys veranstalten, die ganze Nacht trinken, Urlaub machen können, wenn Sie am Hut sind oder eine Weile in ein anderes Land ziehen. Natürlich ist die Erfahrung, Kinder zu haben und ein Elternteil zu sein, mehr als wert die Opfer, die Sie machen, aber die Idee ist, dass schließlich Sie in der Lage sein werden, wieder für sich selbst zu leben. Wenn Ihre Kinder zu Hause leben für 35 Jahre, dann würden Sie wahrscheinlich in der Nähe von Ruhestand, wenn nicht im Ruhestand von der Zeit, die sie verlassen und youll haben die Schmerzen und Schmerzen, die Sie nicht in der Lage, das Leben in der gleichen Weise zu genießen. Sie müssen für Sie wieder an einem bestimmten Punkt zu leben und das Beste, was von der eigenen Jugend übrig bleibt. Aber vor allem Ihre Kinder müssen auch in der Lage, all diese Dinge zu tun und wie liberal und entspannt sind Sie über sie leben in Ihrem Haus Sie werden sie ersticken. Wir hoffen jedoch, dass sie bei Ihrer Reiseplanung weiterhilft. Original auf Englisch Language Weaver Bewerten Sie diese Übersetzung: Vielen Dank für Ihre Bewertung Mangelhaft Gut Automatische Übersetzung Diese Bewertung wurde automatisch ins Deutsche übersetzt, um Ihnen so viele Tipps von anderen Reisenden zu bieten, wie möglich und ist wahrscheinlich keine perfekte Kopie des Originals. Theyll wird erwartet, um Aufgaben im Haus zu tun und diese Aufgaben müssen mit dem, was youre tun und wenn youre Essen etc. passen. Sie könnten mit diesem glücklich fühlen, wenn sie nicht anders wissen, aber seine wirklich nicht das gleiche wie die Freiheit, die Kommt vom Leben zu Hause. Wenn sie zu Hause bleiben, bis sie ihren romantischen Partner treffen, dann gehen sie zusammen, sie werden eine so tolle Zeit in ihrer Jugend verpasst haben, wenn sie die Freiheit hätten haben sollen, das zu tun, was sie wollen, und viele verschiedene Dinge zu erleben Freunde, in neuen Gebieten leben, und einzeln und frei. Wenn sie nicht, dann werden sie wahrscheinlich zurückblicken später im Leben und bereuen nicht das Beste aus ihrer Jugend. Und schließlich brauchen sie die Erfahrung, um ihnen helfen, das Beste aus dem Rest ihres Lebens machen, so dass, wenn sie sich mit jemand anderem bewegen Sie über Budgetierung, über die Einrichtung von Rechnungen und die Reparatur ihrer Dach, und sie werden reifer, Unabhängig und selbstbewusst. Andernfalls sind ihre Freunde, die bereits ausgezogen sind, wahrscheinlich über sie hinter ihrem Rücken zu sprechen und sagen, wie sie keine Erfahrung im Leben haben, und sogar die Arbeitgeber könnten es als ein Zeichen der Unmündigkeit oder des Mangels an Ehrgeiz zu sehen und könnte damit aufhören, bestimmte Jobs zu tun ein Ergebnis. Wie man sie überzeugt So jetzt wissen Sie, wie wichtig es ist, dass Ihre Kinder aus dem schwierigen Teil rausziehen, dass sie das auch zu erkennen bekommen. Das erste, was zu tun ist, natürlich zu erklären, all diese Dinge und warum Sie denken, seine Zeit für sie zu bewegen, erklären, dass Sie nicht werfen sie aus und dass sie immer willkommen zu besuchen und dass Sie immer da sein, um finanzielle Hilfe zu bieten Oder ein Ersatzzimmer sollten sie es brauchen, sondern dass es besser für sie und ihre Lebenserfahrung, wenn sie gehen. Leider haben sie nicht die Voraussicht, dass Sie teilweise für die Tatsache, dass sie nicht, dass Lebenserfahrung noch haben. Als solche könnten Sie brauchen, um sie ein wenig in die richtige Richtung, indem sie die Beschränkungen und die Nachteile des Lebens zu Hause deutlicher. Natürlich können Sie dies tun, indem Sie zu Fuß in Ihrer Unterwäsche, wenn sie Freunde Runde singen, oder durch Staubsaugen vor ihnen, während sie ihre Lieblings-TV-Programme, aber es gibt auch einige etwas subtiler Methoden. Erhöhen Sie die Miete auf etwas ähnlich dem, was sie in der realen Welt bezahlen könnten (wenn Sie schuldig fühlen, dann können Sie das Geld in ein Sparkonto für sie und geben sie ihnen, wenn sie mieten / kaufen ihren ersten Platz). Beschränken Sie die Anzahl der Menschen, die sie haben können rund und die Zeiten können sie kommen und gehen. Zeigen Sie, wie sie sind jetzt mehr wie Hauskameraden und müssen ihren Anteil an den Aufgaben tun. Erzwingen Sie diesen Punkt. Sprechen Sie über den Spaß, den Sie hatten, als Sie in Ihrer Jugend ausgezogen waren. Legen Sie die Regeln in den wichtigsten Räumen des Hauses, wie das, was Fernseher im Wohnzimmer beobachtet wird. Gib ihnen Mahnungen, dass das Ausziehen für ihr eigenes Gut ist. Bewegen Sie sie in ein kleineres Zimmer / nehmen Sie das Doppelbett. Senden sie an die Universität, wenn sie jung sind, oder an Feiertagen mit Freunden, wo sie die Vergünstigungen des Lebens zu sehen. Hilf ihnen, nach schönen Plätzen zu suchen und sie dort zu nehmen, nur um sie zu zeigen. Helfen Sie ihnen, Budget und geben ihnen finanzielle Hilfe, wenn nötig. Kaufen sie schöne Möbel etc für ihre Zukunft zu Hause.