Monday 13 November 2017

3 Jähriger Durchschnitt


Die unheimliche Art und Weise, wie ein gleitender Durchschnitt den Trend von einer Masse von verwirrenden Messungen freisetzt, lässt sich sehen, indem man den 10 Tage gleitenden Durchschnitt zusammen mit den ursprünglichen täglichen Gewichten, die als kleine Diamanten gezeigt werden, darstellt. Die bisherigen gleitenden Mittelwerte haben für alle Tage im Mittel gleichwertige Bedeutung. Das muss nicht so sein. Wenn Sie darüber nachdenken, macht es nicht viel Sinn, vor allem, wenn youre daran interessiert, mit einem längerfristigen gleitenden Durchschnitt zu glätten zufällige Beulen in den Trend. Angenommen, youre mit einem 20 Tage gleitenden Durchschnitt. Warum sollte Ihr Gewicht vor fast drei Wochen gleichermaßen relevant sein, um den aktuellen Trend als Ihr Gewicht an diesem Morgen Verschiedene Formen der gewichteten gleitenden Durchschnitte wurden entwickelt, um diesen Einwand zu lösen. Anstatt nur die Messungen für eine Folge von Tagen aufzuaddieren und durch die Anzahl der Tage zu teilen, wird in einem gewichteten gleitenden Durchschnitt jede Messung zunächst mit einem Gewichtungsfaktor multipliziert, der sich von Tag zu Tag unterscheidet. Die endgültige Summe wird nicht durch die Anzahl der Tage geteilt, sondern durch die Summe aller Gewichtungsfaktoren. Wenn größere Gewichtungsfaktoren für neuere Tage und kleinere Faktoren für Messungen weiter zurück in der Zeit verwendet werden, wird der Trend mehr auf neue Änderungen ansprechen, ohne die Glättung eines gleitenden Durchschnitts zu opfern. Ein ungewichteter gleitender Durchschnitt ist einfach ein gewichteter gleitender Durchschnitt mit allen Gewichtsfaktoren gleich 1. Sie können beliebige Gewichtsfaktoren verwenden, die Sie mögen, aber ein bestimmter Satz mit dem jawbreaking monicker Exponential Smoothed Moving Average hat sich in Anwendungen von Luftverteidigungsradar als nützlich erwiesen Zum Handel der Chicago Schweinebauchmarkt. Wir können es auch an unseren Bäuchen arbeiten. Dieser Graph vergleicht die Gewichtungsfaktoren für einen exponentiell geglätteten 20 Tage gleitenden Durchschnitt mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt, der jeden Tag gleichmäßig gewichtet. Exponentielle Glättung gibt die heutige Messung zweimal die Bedeutung, die der einfache Durchschnitt würde es zuweisen, gestern Messung ein wenig weniger als das, und jeden aufeinander folgenden Tag weniger als sein Vorgänger mit Tag 20 trägt nur 20 so viel zum Ergebnis wie mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt. Die Gewichtungsfaktoren in einem exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt sind aufeinanderfolgende Potenzen einer Zahl, die Glättungskonstante genannt wird. Ein exponentiell geglättetes gleitendes Mittel mit einer Glättungskonstanten von 1 ist identisch mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt, da 1 bis zu einer beliebigen Leistung 1 ist. Glättungskonstanten kleiner 1 gewichten jüngere Daten stärker, wobei die Vorspannung zu den jüngsten Messungen als Glättung ansteigt Konstant auf Null ab. Wenn die Glättungskonstante 1 übersteigt, werden ältere Daten stärker gewichtet als die jüngsten Messungen. Dieses Diagramm zeigt die Gewichtungsfaktoren, die sich aus unterschiedlichen Werten der Glättungskonstante ergeben. Man beachte, wie die Gewichtungsfaktoren alle 1 sind, wenn die Glättungskonstante gleich 1 ist. Wenn die Glättungskonstante zwischen 0,5 und 0,9 liegt, fällt das Gewicht, das an alte Daten gegeben wird, so schnell weg, verglichen mit neueren Messungen, dass es keine Notwendigkeit gibt, den gleitenden Durchschnitt zu begrenzen Eine bestimmte Anzahl von Tagen können wir alle Daten, die wir haben, direkt zurück an den Anfang, und lassen die Gewicht Faktoren aus der Glättung konstant berechnet automatisch verwerfen die alten Daten, da es irrelevant für die aktuelle trend. Moving Durchschnitt Dieses Beispiel lehrt Wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen. Eine bewegte Avearge wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Spitzen und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Erstens, werfen wir einen Blick auf unsere Zeitreihe. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Verschiebender Durchschnitt aus, und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie im Feld Eingabebereich auf den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3 aus. 8. Zeichnen Sie ein Diagramm dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der vorherigen 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Die Grafik zeigt eine zunehmende Tendenz. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da nicht genügend frühere Datenpunkte vorhanden sind. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Spitzen und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten.

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