Smoothing Daten entfernt zufällige Variation und zeigt Trends und zyklische Komponenten Inhärent in der Sammlung von Daten über die Zeit genommen wird, ist eine Form von zufälligen Variation. Es gibt Methoden zur Verringerung der Annullierung der Wirkung aufgrund zufälliger Variation. Eine häufig verwendete Technik in der Industrie ist Glättung. Diese Technik zeigt, wenn sie richtig angewendet wird, deutlicher den zugrunde liegenden Trend, saisonale und zyklische Komponenten. Es gibt zwei verschiedene Gruppen von Glättungsmethoden Mittelungsmethoden Exponentielle Glättungsmethoden Mittelwertbildung ist der einfachste Weg, um Daten zu glätten Wir werden zunächst einige Mittelungsmethoden untersuchen, z. B. den einfachen Mittelwert aller vergangenen Daten. Ein Manager eines Lagers möchte wissen, wie viel ein typischer Lieferant in 1000-Dollar-Einheiten liefert. Heshe nimmt eine Stichprobe von 12 Lieferanten zufällig an und erhält die folgenden Ergebnisse: Der berechnete Mittelwert oder Mittelwert der Daten 10. Der Manager entscheidet, dies als Kostenvoranschlag für die Ausgaben eines typischen Lieferanten zu verwenden. Ist dies eine gute oder schlechte Schätzung Mittel quadratischen Fehler ist ein Weg, um zu beurteilen, wie gut ein Modell ist Wir berechnen die mittlere quadratische Fehler. Der Fehler true Betrag verbraucht minus die geschätzte Menge. Der Fehler quadriert ist der Fehler oben, quadriert. Die SSE ist die Summe der quadratischen Fehler. Die MSE ist der Mittelwert der quadratischen Fehler. MSE Ergebnisse zum Beispiel Die Ergebnisse sind: Fehler und quadratische Fehler Die Schätzung 10 Die Frage stellt sich: Können wir das Mittel verwenden, um Einkommen zu prognostizieren, wenn wir einen Trend vermuten Ein Blick auf die Grafik unten zeigt deutlich, dass wir dies nicht tun sollten. Durchschnittliche Gewichtungen alle früheren Beobachtungen gleich In Zusammenfassung, wir sagen, dass die einfache Mittelwert oder Mittelwert aller früheren Beobachtungen ist nur eine nützliche Schätzung für die Prognose, wenn es keine Trends. Wenn es Trends, verwenden Sie verschiedene Schätzungen, die den Trend berücksichtigen. Der Durchschnitt wiegt alle früheren Beobachtungen gleichermaßen. Zum Beispiel ist der Durchschnitt der Werte 3, 4, 5 4. Wir wissen natürlich, dass ein Durchschnitt berechnet wird, indem alle Werte addiert werden und die Summe durch die Anzahl der Werte dividiert wird. Ein anderer Weg, den Durchschnitt zu berechnen, besteht darin, daß jeder Wert durch die Anzahl von Werten geteilt wird, oder 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. Der Multiplikator 13 wird das Gewicht genannt. Allgemein: bar frac sum links (frac rechts) x1 links (frac rechts) x2,. ,, Links (frac rechts) xn. Die (links (frac rechts)) sind die Gewichte und natürlich summieren sie sich auf 1.Moving Average - PowerPoint PPT Presentation Transcript und Presenters Notes 1 Moving Average Paskorn Champrasert 2 Was ist Moving Average Moving Durchschnitte sind eine der beliebtesten und Leicht zu bedienende Werkzeuge zur Verfügung, um die technische Analytiker. Sie glätten eine Datenreihe und erleichtern das Auffinden von Trends, was besonders bei volatilen Märkten hilfreich ist. Sie bilden auch die Bausteine für viele andere technische Indikatoren und Overlays 3 Beliebte Arten von Moving Average Einfache Moving Average (SMA) Exponential Moving Average (EMA) 4 SMA (Simple Moving Average) Beispiel Verwenden Sie 5 Daten zu berechnen 1011121314 60 SMA 605 12 Dann Nächste Daten (6te Daten) kommen) 1112131415 65 SMA 655 13 5 10 Daten SMA 6 Exponential Moving Average (EMA) reagiert schneller auf aktuelle Preisänderungen als ein einfacher gleitender Durchschnitt reduzieren die Verzögerung in einfachen gleitenden Durchschnitten durch mehr Gewicht auf die jüngsten Preise im Vergleich zu älteren Preisen 7 Formular für EMA EMA (aktuell) ((Preis - EMA (vor)) x Multiplikator) EMA (Periodendauer) EMA, Multiplikator ist gleich 2 (1 N), wobei N der Wert ist Angegebenen Anzahl von Perioden. Für 10-Perioden-EMA-Multiplikator ist 8 Beispiel für einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt Für den exponentiellen gleitenden Durchschnitt der ersten Perioden wurde der einfache gleitende Durchschnitt als vorangegangener exponentieller gleitender Durchschnitt verwendet (gelbes Hervorhebung für den zehnten Zeitraum). Ab dem 11.Juni wurden die Vorperioden EMA verwendet. Die Berechnung in Periode 11 gliedert sich wie folgt auf (C - P) (C - P) x K - 2,352 x 0,81818 - 0,4276 ((C - P) x K) P - 0,4276 63,682 63,254 EMA (Aktuell) ((Preis) - EMA (vor)) x Multiplikator) EMA (vorher) 9 EWMA warum ExponentialPowerShow ist eine führende Präsentationslideshow-Sharing-Website. Ob Ihre Anwendung Business, How-to, Bildung, Medizin, Schule, Kirche, Vertrieb, Marketing, Online-Training oder einfach nur zum Spaß ist PowerShow ist eine große Ressource. Und, am besten von allen, sind die meisten seiner coolen Funktionen kostenlos und einfach zu bedienen. 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Wir können an der Größe dieser Funktion interessiert sein, um zu bestimmen, welche Frequenzen durch den Filter ungedämpft werden und welche gedämpft werden. Unten ist ein Diagramm der Größe dieser Funktion für L 4 (rot), 8 (grün) und 16 (blau). Die horizontale Achse reicht von Null bis pi Radiant pro Probe. Man beachte, daß der Frequenzgang in allen drei Fällen eine Tiefpaßcharakteristik aufweist. Eine konstante Komponente (Nullfrequenz) im Eingang durchläuft das Filter ungedämpft. Bestimmte höhere Frequenzen, wie z. B. pi 2, werden durch das Filter vollständig eliminiert. Wenn es aber die Absicht war, ein Tiefpassfilter zu entwerfen, dann haben wir das nicht sehr gut gemacht. Einige der höheren Frequenzen werden nur um einen Faktor von etwa 110 (für den 16-Punkte-gleitenden Durchschnitt) oder 13 (für den vier-Punkte-gleitenden Durchschnitt) gedämpft. Wir können viel besser als das. (1-exp (-iomega)) H8 (18) (1-exp (- & omega; & sub4; (1-exp (-iomega)) (1-exp (-iomega)) (1-exp (& ndash; H16)) Achse (0, pi, 0, 1) Copyright - 2000 - Universität von Kalifornien, Berkeley
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