Calculateur de moyenne mobile pondérée Compte tenu d'une liste de données séquentielles, vous pouvez construire la moyenne mobile pondérée en n points (moyenne pondérée) en trouvant la moyenne pondérée de chaque ensemble de n points consécutifs. Par exemple, supposons que l'ensemble de données ordonné 10, 11, 15, 16, 14, 12, 10, 11 et le vecteur de pondération soit 1, 2, 5, où 1 est appliqué au terme le plus ancien, 2 est appliqué à Le terme moyen et 5 est appliqué au terme le plus récent. La moyenne mobile pondérée à 3 points est alors de 13,375, 15,125, 14,625, 13,11, 10,875. Les moyennes mobiles pondérées sont utilisées pour lisser les données séquentielles tout en donnant plus d'importance à certains termes. Certaines moyennes pondérées accordent plus de valeur aux termes centraux, tandis que d'autres privilégient des termes plus récents. Les analystes boursiers utilisent souvent une moyenne mobile n-point pondérée linéairement dans laquelle le vecteur de pondération est 1, 2. n-1. N. Vous pouvez utiliser la calculatrice ci-dessous pour calculer la moyenne pondérée du roulement d'un jeu de données avec un vecteur donné de poids. (Pour le calculateur, entrez les poids sous la forme d'une liste de nombres séparés par des virgules sans les crochets et.) Nombre de termes dans une moyenne mobile n-point pondérée Si le nombre de termes dans l'ensemble d'origine est d et le nombre de termes utilisés dans Par exemple, si vous avez une séquence de 120 prix des actions et prenez une moyenne mobile pondérée de 21 jours (moyenne pondérée) Des prix, la séquence de la moyenne pondérée du roulement aura 120 - 21 1 100 points de données. Moyenne mobile Moyenne des données de séries chronologiques (observations également espacées dans le temps) de plusieurs périodes consécutives. Appelé en mouvement car il est continuellement recomputed comme nouvelles données devient disponible, il progresse en abandonnant la première valeur et en ajoutant la dernière valeur. Par exemple, la moyenne mobile des ventes sur six mois peut être calculée en prenant la moyenne des ventes de janvier à juin, puis la moyenne des ventes de février à juillet, puis de mars à août, et ainsi de suite. Les moyennes mobiles (1) réduisent l'effet des variations temporaires des données, (2) améliorent l'ajustement des données à une ligne (un processus appelé lissage) pour afficher plus clairement la tendance des données, et (3) tendance. Si vous calculez quelque chose avec une variance très élevée, le mieux que vous puissiez faire est de comprendre la moyenne mobile. Je voulais savoir quelle était la moyenne mobile des données, de sorte que j'aurais une meilleure compréhension de notre façon de faire. Lorsque vous essayez de comprendre quelques chiffres qui changent souvent, le mieux que vous pouvez faire est de calculer la moyenne mobile. Modèles Box Jenkins (B-J)
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