Déménagement Moyenne Graphique Exemple

Calculateur de moyenne mobile En fonction de la liste des données séquentielles, vous pouvez construire la moyenne mobile n-point (ou la moyenne mobile) en trouvant la moyenne de chaque ensemble de n points consécutifs. Par exemple, si vous avez un ensemble de données ordonnées 10, 11, 11, 15, 13, 14, 12, 10, 11, la moyenne mobile à 4 points est de 11,75, 12,5, 13,25, 13,5, 12,25, 11,75. Pour lisser les données séquentielles, ils font des pics et des creux tranchants moins prononcés parce que chaque point de données brutes ne reçoit qu'un poids fractionnaire dans la moyenne mobile. Plus la valeur de n est grande. Le plus lisse le graphique de la moyenne mobile par rapport au graphique des données d'origine. Les analystes boursiers regardent souvent les moyennes mobiles des données sur les cours des actions pour prévoir les tendances et voir les modèles plus clairement. Vous pouvez utiliser la calculatrice ci-dessous pour trouver une moyenne mobile d'un jeu de données. Nombre de termes dans une moyenne mobile n-point simple Si le nombre de termes dans l'ensemble d'origine est d et le nombre de termes utilisés dans chaque moyenne est n. Par exemple, si vous avez une séquence de 90 prix des actions et de prendre la moyenne de 14 jours roulant des prix, la séquence moyenne mobile aura 90 - 14 1 77 points. Cette calculatrice calcule les moyennes mobiles où tous les termes sont pondérés également. Vous pouvez également créer des moyennes mobiles pondérées dans lesquelles certains termes ont plus de poids que d'autres. Par exemple, donner plus de poids à des données plus récentes ou créer un moyen centralement pondéré où les termes intermédiaires sont comptés plus. Consultez l'article et la calculatrice des moyennes mobiles pondérées pour plus d'informations. Parallèlement aux moyennes arithmétiques mobiles, certains analystes examinent également la médiane mobile des données ordonnées puisque la médiane n'est pas affectée par des valeurs aberrantes. Les données lissantes suppriment la variation aléatoire et montrent les tendances et les composantes cycliques. Inherente à la collecte de données prises au fil du temps est une forme de Variation aléatoire. Il existe des procédés pour réduire l'annulation de l'effet dû à une variation aléatoire. Une technique souvent utilisée dans l'industrie est le lissage. Cette technique, lorsqu'elle est correctement appliquée, révèle plus clairement la tendance sous-jacente, les composantes saisonnières et cycliques. Il existe deux groupes distincts de méthodes de lissage Méthodes de moyenne Méthodes de lissage exponentielles Prendre des moyennes est le moyen le plus simple de lisser les données Nous allons d'abord étudier certaines méthodes de calcul de la moyenne, comme la moyenne simple de toutes les données passées. Un gestionnaire d'un entrepôt veut savoir combien un fournisseur typique livre en unités de 1000 dollars. Heshe prélève au hasard un échantillon de 12 fournisseurs, obtenant les résultats suivants: Moyenne ou moyenne calculée des données 10. Le gestionnaire décide d'utiliser cette estimation comme estimation des dépenses d'un fournisseur type. Est-ce une bonne ou mauvaise estimation L'erreur quadratique moyenne est un moyen de juger de la qualité d'un modèle? Nous calculons l'erreur quadratique moyenne. Le montant exact de l'erreur dépensé moins le montant estimé. L'erreur au carré est l'erreur ci-dessus, au carré. Le SSE est la somme des erreurs au carré. Le MSE est la moyenne des erreurs au carré. Les résultats sont: Erreur et carré Erreurs L'estimation 10 La question se pose: pouvons-nous utiliser la moyenne pour prévoir le revenu si nous soupçonnons une tendance Un regard sur le graphique ci-dessous montre clairement que nous ne devrions pas faire. La moyenne moyenne de toutes les observations passées est seulement une estimation utile pour la prévision quand il n'y a pas de tendances. S'il ya des tendances, utilisez des estimations différentes qui tiennent compte de la tendance. La moyenne pèse toutes les observations passées également. Par exemple, la moyenne des valeurs 3, 4, 5 est 4. On sait, bien sûr, qu'une moyenne est calculée en additionnant toutes les valeurs et en divisant la somme par le nombre de valeurs. Une autre façon de calculer la moyenne est d'ajouter chaque valeur divisée par le nombre de valeurs, ou 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. Le multiplicateur 13 est appelé le poids. En général: bar fraction somm de gauche (frac droite) x1 gauche (frac droite) x2,. ,, Gauche (frac droite) xn. Le (gauche (frac droite)) sont les poids et, bien sûr, ils s'élèvent à 1.