Średnia ruchoma Ten przykład pokazuje, w jaki sposób obliczyć średnią ruchomą szeregu czasowego w Excelu. Średnia ruchoma służy do łagodzenia nieprawidłowości (szczytów i dolin) w celu łatwego rozpoznawania trendów. 1. Najpierw przyjrzyjmy się naszej serii czasowej. 2. Na karcie Dane kliknij Analiza danych. Uwaga: nie można znaleźć przycisku Analiza danych Kliknij tutaj, aby załadować dodatek Analysis ToolPak. 3. Wybierz średnią ruchomą i kliknij OK. 4. Kliknij pole Input Range i wybierz zakres B2: M2. 5. Kliknij w polu Interwał i wpisz 6. 6. Kliknij pole Zakres wyjściowy i wybierz komórkę B3. 8. Narysuj wykres tych wartości. Objaśnienie: ponieważ ustawiliśmy przedział na 6, średnia ruchoma jest średnią z poprzednich 5 punktów danych i bieżącego punktu danych. W rezultacie szczyty i doliny są wygładzone. Wykres pokazuje rosnący trend. Program Excel nie może obliczyć średniej ruchomej dla pierwszych 5 punktów danych, ponieważ nie ma wystarczającej liczby poprzednich punktów danych. 9. Powtórz kroki od 2 do 8 dla przedziału 2 i odstępu 4. Wniosek: Im większy przedział, tym bardziej wygładzone są szczyty i doliny. Im mniejszy interwał, tym bardziej zbliżone są średnie ruchome do rzeczywistych punktów danych. Możesz podać przykłady z serii czasowych, dla których średnia ruchoma kolejność q, tj. Suma q thetai varepsilon varepsilont, tekst varepsilont sim mathcal (0, sigma2) ma jakiś a priori powód do bycia dobrym modelem Przynajmniej dla mnie procesy autoregresji wydają się dość łatwe do zrozumienia intuicyjnie, podczas gdy procesy MA nie wydają się na pierwszy rzut oka tak naturalne. Zauważ, że nie interesują mnie tu teoretyczne wyniki (takie jak twierdzenie Woldsa czy odwracalność). Jako przykład tego, czego szukam, załóżmy, że masz codzienne zapasy magazynowe rt sim text (0, sigma2). Wtedy średnia tygodniowa stopa zwrotu będzie miała strukturę MA (4) jako czysto statystyczny artefakt. Zapytany Dec 3 12 o 19:02 Basj W Stanach Zjednoczonych sklepy i producenci często wydają kupony, które można wymienić na rabat lub rabat finansowy przy zakupie produktu. Często są szeroko rozpowszechniane za pośrednictwem poczty, czasopism, gazet, internetu, bezpośrednio od sprzedawcy i urządzeń mobilnych, takich jak telefony komórkowe. Większość kuponów ma datę wygaśnięcia, po czym nie będą one honorowane przez sklep, a to powoduje, że quiquindagesquot. Kupony prawdopodobnie zwiększają sprzedaż, ale ile tam jest lub jak duży rabat nie zawsze jest znany analitykowi danych. Możesz myśleć o nich pozytywnych błędach. ndash Dimitriy V. Masterov 28 stycznia o 21:51 w naszym artykule Skalowalność portfela skalowania i obliczanie wkładów ryzyka w obecności szeregowych korelacji krzyżowych analizujemy wielowymiarowy model zwrotów aktywów. Z powodu różnych czasów zamknięcia giełd pojawia się struktura zależności (według kowariancji). Ta zależność utrzymuje się tylko przez jeden okres. W ten sposób modelujemy to jako wektor ruchomy średni proces rzędu 1 (patrz strony 4 i 5). Wynikowy proces portfela jest liniową transformacją procesu VMA (1), który ogólnie jest procesem MA (q) z qge1 (patrz szczegóły na stronach 15 i 16). Odpowiedź 3 grudnia 12 o 21: 39 Wyciągnięcie średniej ruchomej jest procesem wygładzającym Alternatywnym sposobem podsumowania danych z przeszłości jest obliczenie średniej kolejnych mniejszych zestawów liczb przeszłych danych w następujący sposób. Przypomnij sobie zestaw liczb 9, 8, 9, 12, 9, 12, 11, 7, 13, 9, 11, 10, które były kwotą 12 dolarów wybranymi losowo. Ustawmy (M), rozmiar mniejszego zestawu równy 3. Wtedy średnia z pierwszych 3 liczb to: (9 8 9) 3 8,667. Nazywa się to wygładzaniem (to jest pewną formą uśredniania). Ten proces wygładzania jest kontynuowany przez przesunięcie jednego okresu i obliczenie następnej średniej z trzech liczb, zrzucając pierwszą liczbę. Średni ruchomy przykład Następna tabela podsumowuje proces, który nazywa się Uśrednianiem. Ogólne wyrażenie dla średniej ruchomej to Mt frac cdots X. Wyniki średniej ruchomej
No comments:
Post a Comment