Calculadora da média móvel ponderada Dada uma lista de dados seqüenciais, você pode construir a média móvel ponderada do ponto n (ou a média móvel ponderada) ao encontrar a média ponderada de cada conjunto de n pontos consecutivos. Por exemplo, suponha que você tenha o conjunto de dados ordenados 10, 11, 15, 16, 14, 12, 10, 11 e o vetor de ponderação é 1, 2, 5, onde 1 é aplicado ao termo mais antigo, 2 é aplicado a O termo intermediário e 5 é aplicado ao termo mais recente. Em seguida, a média móvel ponderada de 3 pontos é 13.375, 15.125, 14.625, 13, 11, 10.875 As médias móveis ponderadas são usadas para alisar os dados seqüenciais, ao mesmo tempo em que dão mais significância a certos termos. Algumas médias ponderadas colocam mais valor em termos centrais, enquanto outras favorecem termos mais recentes. Os analistas de ações costumam usar uma média móvel n-pontual linearmente ponderada na qual o vetor de ponderação é 1, 2. n-1. N. Você pode usar a calculadora abaixo para calcular a média ponderada contínua de um conjunto de dados com um determinado vetor de pesos. (Para a calculadora, insira pesos como uma lista separada por vírgulas de números sem o e parênteses.) Número de termos em uma média móvel ponderada de ponto n Se o número de termos no conjunto original for d e o número de termos usados em Cada média é n (ou seja, o comprimento do vetor de peso é n), então o número de termos na seqüência da média móvel será, por exemplo, se você tiver uma seqüência de 120 preços das ações e tomar uma média móvel ponderada de 21 dias Dos preços, então a sequência média de rolamento ponderada terá 120 - 21 1 100 pontos de dados. Média móvel média de dados da série temporal (observações igualmente espaçadas no tempo) de vários períodos consecutivos. Chamado de movimento porque é continuamente recalculado à medida que novos dados se tornam disponíveis, ele progride soltando o valor mais antigo e adicionando o valor mais recente. Por exemplo, a média móvel das vendas de seis meses pode ser calculada tomando a média das vendas de janeiro a junho, depois a média das vendas de fevereiro a julho, de março a agosto, e assim por diante. As médias móveis (1) reduzem o efeito das variações temporárias nos dados, (2) melhoram o ajuste dos dados para uma linha (um processo chamado alisamento) para mostrar a tendência dos dados mais claramente e (3) realçar qualquer valor acima ou abaixo do tendência. Se você está calculando algo com variância muito alta, o melhor que você pode fazer é descobrir a média móvel. Eu queria saber qual era a média móvel dos dados, então eu teria uma melhor compreensão de como estávamos fazendo. Quando você está tentando descobrir alguns números que mudam frequentemente, o melhor que você pode fazer é calcular a média móvel. Modelo de media móvel integrada autorregressiva (ARIMA)
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