Die 7 Slaggate van die beweging Gemiddeldes n bewegende gemiddelde is die gemiddelde prys van 'n sekuriteit oor 'n bepaalde tydperk van die tyd. Ontleders gebruik dikwels bewegende gemiddeldes as 'n analitiese instrument te maak dit makliker om die mark tendense te volg, as sekuriteite te beweeg op en af. Bewegende gemiddeldes kan tendense vas te stel en te meet momentum. dus, kan hulle gebruik word om aan te dui wanneer 'n belegger moet koop of verkoop 'n spesifieke sekuriteit. Beleggers kan ook gebruik bewegende gemiddeldes te steun of weerstand punte te identifiseer ten einde vas te stel wanneer die pryse is geneig om van rigting te verander. Deur die bestudering van historiese handel reekse, is ondersteuning en weerstand punte gevestig waar die prys van 'n sekuriteit omgekeer sy opwaartse of afwaartse neiging in die verlede. Hierdie punte word dan gebruik om te maak, te koop of te verkoop besluite. Ongelukkig, bewegende gemiddeldes is nie perfek instrumente om tendense en hulle bied baie subtiel, maar betekenisvolle, risiko's vir beleggers. Verder het bewegende gemiddeldes nie van toepassing op alle vorme van maatskappye en nywerhede. Sommige van die belangrikste nadele van bewegende gemiddeldes, sluit in: 1. bewegende gemiddeldes te trek tendense van die verlede inligting. Hulle hoef in ag neem veranderinge wat 'n securitys toekomstige prestasie kan beïnvloed, soos nuwe mededingers, hoër of laer vraag na produkte in die bedryf en veranderinge in die bestuurs - struktuur van die maatskappy. 2. Die ideaal is, sal 'n bewegende gemiddelde 'n konsekwente verandering in die prys van 'n sekuriteit, met verloop van tyd te wys. Ongelukkig, bewegende gemiddeldes hoef werk vir al die maatskappye, veral vir diegene in baie wisselvallig nywerhede of diegene wat swaar beïnvloed word deur huidige gebeure. Dit is veral waar vir die oliebedryf en hoogs spekulatiewe nywerhede in die algemeen. 3. bewegende gemiddeldes kan versprei oor enige tydperk. Dit kan egter problematies wees omdat die algemene tendens aansienlik kan verander na gelang van die tydperk gebruik. Korter tydsbestek het meer wisselvalligheid, terwyl langer tydskale minder wisselvalligheid, maar moenie rekening vir nuwe veranderinge in die mark. Beleggers moet versigtig wees wat tyd wat hulle kies, om seker te maak die tendens is duidelik en relevant. 4. 'n on-going debat is of nie meer klem op die mees onlangse dae moet geplaas word in die tydperk. Baie voel dat onlangse data beter weerspieël die rigting van die sekuriteit beweeg, terwyl ander voel dat die gee van 'n paar dae meer gewig as ander, verkeerd vooroordele die tendens. Beleggers wat verskillende metodes vir die berekening van gemiddeldes gebruik kan heeltemal verskillende tendense vestig. (Meer inligting in 'n eenvoudige teen Eksponensiële Moving gemiddeldes.) 5. Baie beleggers argumenteer dat tegniese ontleding is 'n sinlose manier om gedrag mark voorspel. Hulle sê die mark het geen geheue en die verlede is nie 'n aanduiding van die toekoms. Verder is daar 'n aansienlike navorsing om dit te ondersteun. Byvoorbeeld, Roy Nersesian het 'n studie met vyf verskillende strategieë gebruik van bewegende gemiddeldes. Die sukseskoers van elke strategie gewissel tussen 37 en 66. Hierdie navorsing dui daarop dat bewegende gemiddeldes net resultate oplewer omtrent die helfte van die tyd, wat kan maak met behulp van hulle 'n riskante proposisie vir doeltreffende tydsberekening van die aandelemark. 6. Securities wys dikwels 'n sikliese patroon van gedrag. Dit geld ook vir nutsmaatskappye, wat bestendige vraag na hul produk jaar-tot-jaar, maar ervaar 'n sterk seisoenale veranderinge. Hoewel bewegende gemiddeldes kan help gladde uit hierdie tendense, kan hulle ook verberg die feit dat die sekuriteit is trending in 'n ossillasie patroon. (Vir meer inligting, sien 'n ogie oor Momentum.) 7. Die doel van enige tendens is om te voorspel waar die prys van 'n sekuriteit sal wees in die toekoms. As 'n sekuriteit nie trending in enige rigting, nie die geval is dit 'n geleentheid om voordeel te trek uit óf koop of kort verkoop. Die enigste manier om 'n belegger in staat kan wees om wins sou wees om 'n gesofistikeerde, opsies-based strategie wat staatmaak op die oorblywende bestendige prys te implementeer. Die bottom line bewegende gemiddeldes is geag 'n waardevolle analitiese instrument deur baie, maar vir enige instrument om doeltreffend moet jy eers die funksie daarvan te verstaan, wanneer om dit te gebruik en wanneer om dit nie te gebruik nie. Die gevare wat hierin bespreek word aandui wanneer bewegende gemiddeldes nie 'n doeltreffende instrument kan wees, soos wanneer dit gebruik word met vlugtige sekuriteite, en hoe hulle sekere belangrike statistiese inligting, soos sikliese patrone kan miskyk. Dit is ook te betwyfel hoe doeltreffend bewegende gemiddeldes is vir akkuraat aandui prystendense. Gegewe die nadele, kan bewegende gemiddeldes 'n instrument beste gebruik word in samewerking met ander. Op die ou end, sal persoonlike ervaring die uiteindelike aanduiding van hoe doeltreffend hulle werklik is vir jou portefeulje wees. (Vir meer inligting Do Adaptive Bewegende Gemiddeldes lei tot beter resultate) Bewegende Gemiddeldes: Hoe om dit te gebruik Sommige van die primêre funksies van 'n bewegende gemiddelde is om tendense en terugskrywings identifiseer. meet die sterkte van 'n bate momentum en bepaal potensiaal gebiede waar 'n bate ondersteuning of weerstand sal vind. In hierdie afdeling sal ons wys hoe verskillende tydperke momentum kan monitor en hoe bewegende gemiddeldes voordelig in die opstel van stop-verlies kan wees. Verder sal ons 'n paar van die vermoëns en beperkinge van bewegende gemiddeldes dat 'n mens in ag moet neem wanneer jy dit gebruik as deel van 'n verhandeling roetine aan te spreek. Tendens te identifiseer tendense is een van die belangrikste funksies van bewegende gemiddeldes, wat gebruik word deur die meeste handelaars wat probeer om die tendens hul vriend te maak. Bewegende gemiddeldes is agter aanwysers. wat beteken dat hulle nie nuwe tendense te voorspel, maar bevestig tendense wanneer hulle ingestel is. Soos jy kan sien in Figuur 1, is 'n voorraad geag word in 'n uptrend wanneer die prys is hoër as 'n bewegende gemiddelde en die gemiddelde is opwaartse helling. Aan die ander kant, sal 'n handelaar gebruik 'n prys laer as 'n afwaartse gemiddelde tot 'n verslechtering neiging bevestig. Baie handelaars sal net oorweeg wat 'n lang posisie in 'n bate wanneer die prys handel bo 'n bewegende gemiddelde. Hierdie eenvoudige reël kan help om te verseker dat die tendens werk in die handelaars guns. Momentum Baie beginner handelaars vra hoe dit moontlik is om momentum en hoe bewegende gemiddeldes te meet kan word om so 'n ding aan te pak. Die eenvoudige antwoord is om aandag te skenk aan die tydperke wat in die skep van die gemiddelde, soos elke tydperk waardevolle insig kan bied in verskillende tipes momentum. In die algemeen, kan kort termyn momentum kan meet deur te kyk na bewegende gemiddeldes wat fokus op tydperke van 20 dae of minder. As ons kyk na bewegende gemiddeldes wat gemaak is met 'n tydperk van 20 tot 100 dae word algemeen beskou as 'n goeie maatstaf van medium termyn momentum. Ten slotte, kan enige bewegende gemiddelde wat 100 dae of meer gebruik in die berekening gebruik word as 'n maatstaf van 'n lang termyn momentum. Gesonde verstand moet jou vertel dat 'n 15-dae bewegende gemiddelde is 'n meer gepaste maatstaf van kort termyn momentum as 'n 200-daagse bewegende gemiddelde. Een van die beste metodes om die krag en rigting van 'n bate momentum te bepaal is om drie bewegende gemiddeldes te plaas op 'n grafiek en dan aandag skenk aan hoe hulle stapel in verhouding tot mekaar. Die drie bewegende gemiddeldes wat algemeen gebruik het verskillende tydraamwerke in 'n poging om kort termyn, medium termyn en langtermyn-prysbewegings verteenwoordig. In Figuur 2 word sterk opwaartse momentum gesien toe korter termyn gemiddeldes bo langer termyn gemiddeldes geleë en die twee gemiddeldes uiteenlopende. Aan die ander kant, wanneer die korter termyn gemiddeldes geleë onder die langer termyn gemiddeldes, die momentum is in die afwaartse rigting. Ondersteun Nog 'n algemene gebruik van bewegende gemiddeldes is in die bepaling van moontlike prys ondersteun. Dit maak nie veel ervaring in die hantering van bewegende gemiddeldes te neem om te sien dat die dalende prys van 'n bate dikwels sal ophou en agteruit op dieselfde vlak as 'n belangrike gemiddelde. Byvoorbeeld, in figuur 3 kan jy sien dat die 200-daagse bewegende gemiddelde kon stut van die prys van die voorraad nadat dit het van sy hoë nabye 32. Baie handelaars sal vooruitloop nie 'n weerkaats van groot bewegende gemiddeldes en sal ander gebruik tegniese aanwysers as bevestiging van die verwagte beweeg. Weerstand Sodra die prys van 'n bate onder 'n invloedryke vlak van ondersteuning val, soos die 200-daagse bewegende gemiddelde, is dit nie ongewoon om die gemiddelde te tree as 'n sterk versperring wat beleggers verhoed stoot die prys terug bo die gemiddelde sien. Soos jy kan sien uit die onderstaande grafiek, is hierdie weerstand dikwels gebruik deur handelaars as 'n teken om wins te neem of om enige bestaande lang posisies te sluit uit. Klomp kort verkopers sal ook hierdie gemiddeldes as toegangspunte te gebruik, want die prys hop dikwels af van die weerstand en gaan voort met sy skuif laer. As jy 'n belegger wat hou van 'n lang posisie in 'n bate wat handel onder groot bewegende gemiddeldes, kan dit wees in jou beste belang om hierdie vlakke fyn dop te hou omdat hulle die waarde van jou belegging grootliks beïnvloed. Stop-Verliese Die ondersteuning en weerstand eienskappe van bewegende gemiddeldes maak hulle 'n groot hulpmiddel vir die bestuur van risiko. Die vermoë van bewegende gemiddeldes strategiese plekke te identifiseer om keerverliesopdragte stel toelaat handelaars om uit te roei posisies verloor voordat hulle enige groter kan groei. Soos jy kan sien in Figuur 5, kan handelaars wat 'n lang posisie te hou in 'n voorraad en stel hul keerverliesopdragte hieronder invloedryke gemiddeldes hulself 'n klomp geld te spaar. Die gebruik van bewegende gemiddeldes te keerverliesopdragte stel is die sleutel tot 'n suksesvolle handel strategy. moving gemiddelde gemiddeld van tydreeksdata (waarnemings eweredig gespasieerde in tyd) van 'n paar agtereenvolgende tydperke. Genoem beweeg omdat dit voortdurend recomputed as nuwe data beskikbaar raak, dit vorder deur die val van die vroegste waarde en die toevoeging van die jongste waarde. Byvoorbeeld, kan die bewegende gemiddelde van ses maande verkoop word bereken deur die gemiddelde van verkope van Januarie tot Junie, dan is die gemiddeld van verkope van Februarie tot Julie dan Maart tot Augustus en so aan. Bewegende gemiddeldes (1) verminder die effek van tydelike verskille in data, (2) die verbetering van die passing van data om 'n lyn ( 'n proses genaamd smoothing) om die data in tendens duideliker wys, en (3) na vore te bring enige waarde bo of onder die tendens. As jy iets met 'n baie hoë variansie is die berekening van die beste wat jy kan in staat wees om te doen, is uit die bewegende gemiddelde. Ek wou weet wat die bewegende gemiddelde was van die data, so ek sal 'n beter begrip van hoe ons doen het. As jy probeer om uit te vind 'n paar nommers wat verander dikwels die beste wat jy kan doen is om te bereken die bewegende gemiddelde. Die beste van BusinessDictionary, afgelewer dailyUsing gemiddeldes Hierdie gids verduidelik die verskillende tipes gemiddelde (gemiddeld, mediaan en modus). Dit besonderhede die gebruik daarvan, hoe om dit te bereken, en wanneer hulle die meeste effektief gebruik kan word. Inleiding Die term gemiddelde word dikwels gebruik in die alledaagse lewe tot 'n bedrag wat tipies vir 'n groep mense of dinge uit te druk. Byvoorbeeld, kan jy lees in die koerant dat gemiddeld mense kyk 3 uur van televisie per dag. Ons verstaan van die gebruik van die term gemiddelde dat nie almal horlosies 3 uur van televisie elke dag, maar dat sommige horlosie meer en sommige minder. Ons besef egter uit die gebruik van die term gemiddelde dat die syfer van 3 uur per dag is 'n goeie aanduiding van die bedrag van die TV gekyk in die algemeen. Gemiddeldes is nuttig omdat hulle: 'n opsomming van 'n groot hoeveelheid data in 'n enkele waarde en dui daarop dat daar 'n paar variasie rondom hierdie enkele waarde binne die oorspronklike data. In alledaagse taal die meeste mense het 'n inherente begrip van wat die term gemiddelde beteken. Maar binne die taal van wiskunde is daar drie verskillende definisies van gemiddelde bekend as die gemiddeld, mediaan en modus. Die gemiddeld, mediaan en modus is elk bereken met behulp van verskillende metodes en wanneer dit toegepas word om die dieselfde stel oorspronklike data wat hulle dikwels lei tot verskillende gemiddelde waardes. Dit is belangrik om te verstaan wat elkeen van hierdie wiskundige mate gemiddelde vertel jou oor die oorspronklike data en oorweeg wat meet, die gemiddeld, mediaan of modus, is die mees geskikte om te bereken indien u 'n gemiddelde waarde te gebruik om 'n datastel te beskryf. Deel een: Die gemiddelde Wat is die gemiddelde Die gemiddelde is die mees algemeen gebruik word wiskundige mate van gemiddelde en is oor die algemeen dit wat verwys na wanneer mense gebruik die term gemiddelde in die alledaagse taal. Die gemiddelde word bereken deur 'n totaal van al die waardes in 'n datastel hierdie totaal word dan gedeel deur die aantal waardes wat deel uitmaak van die datastel. Byvoorbeeld, om uit te vind die gemiddelde bedrag geleen deur 6 studente in 'n handleiding groep uitneem n studie lening in 1998/9, het die geleende deur elke student bedrae ingesamel. Hierdie 6 bedrae vorm die dataset in tabel 1. Tabel 1: Bedrae geleen deur 6 studente wat 'n studie lening in 1998/9 Ten einde die gemiddelde lening te kry, is die totale bedrag wat geleen (9140), gedeel deur die aantal studente (6) wat gelyk 1523. Formule vir die gemiddelde Terwyl dit is nie noodsaaklik vir die wiskundige formule vir die berekening van die gemiddelde wat jy dalk wil om dit te sluit op 'n stadium in 'n verslag of verhandeling te leer ken. Die formule vir die gemiddelde geskrywe is in die volgende manier: Re-skryf van die vergelykings in woorde lei tot die gemiddelde is gelyk aan die som van die individuele waardes in die datastel, gedeel deur die aantal waardes in die datastel. Wanneer die gebruik beteken Die gemiddelde is 'n goeie maatstaf van die gemiddelde wanneer 'n datastel bevat waardes wat relatief eweredig versprei met geen buitengewoon hoë of lae waardes dit die geval was met die data op studentelenings in tabel 1. Indien 'n datastel bevat een of twee baie hoë of baie lae waardes van die gemiddelde sal minder tipiese wees as dit nadelig sal beïnvloed word deur hierdie uitsonderlike waarde (s). Dit kan gesien word in tabel 2, waar die gemiddelde salaris van 6 gegradueerdes wat 'n opname gereageer oor salarisse in hul eerste werk is bereken 23995 (143970 gedeel deur 6) te wees. Tabel 2: Graduate begin salarisse Ondersoek na die datastel toon dat 5 van die 6 gegradueerdes verdien minder as die gemiddelde salaris van 23.995 en dit is Stevens buitengewoon hoë salaris wat die hoë gemiddelde waarde produseer. In hierdie voorbeeld, die gemiddelde gee 'n misleidende indruk van die bedrag wat 'n tipiese gegradueerde verdien in hul eerste werk. Vir datastelle met 'n baie hoë of lae waardes van die mediaan (sien volgende afdeling) is 'n beter maatstaf van die gemiddelde waarde. Wanneer te gebruik die gemiddelde Die gemiddelde is oor die algemeen 'n onvanpaste maatstaf van die gemiddelde vir data wat gemeet op ordinale skale. Ordinale data gegradeer volgens 'n kategorie waar 'n hoër telling dui op 'n hoër of beter rang as 'n laer telling. Ordinale data word dikwels gebruik in ondersoeke wat mense vra om voorkeur aan te dui. Die finale inligting is relatief en die verskil tussen die geledere is nie reg nie. Byvoorbeeld, in reaksie op 'n vraag oor die smaak van 'n nuwe mengsel van koffie 'n telling van 10 impliseer 'n beter smaak as 'n telling van 1, maar dit beteken nie dat die smaak is tien keer so goed Deel twee: die mediaan Wat is die mediaan die mediaan verwys na die middelste waarde in 'n datastel, wanneer die waardes word in bevel van die grootte van die kleinste tot grootste of andersom. Wanneer daar 'n onewe aantal waardes in die datastel die middelste waarde is maklik om te vind. Wanneer daar 'n gelyke aantal waardes, die middelpunt tussen die twee sentrale waardes is die mediaan. Byvoorbeeld, as die pryse van sewe toebroodjies gekoop op die kampus ten einde geplaas die mediaan sal die 4de prys in die volgorde: Wanneer die ses begin salarisse van voorbeeld 2 in orde van grootte geplaas word die mediaan waarde lê halfpad tussen die 3 en 4 salarisse: 14870, 18750, 19100, 21650, 22400, 47200 Die mediaan waarde lê halfpad tussen 19.100 en 21.650 en is 20.375 ((19,10021,650) 2). Wanneer die mediaan gebruik Die mediaan is 'n goeie maatstaf van die gemiddelde waarde wanneer die data sluit in buitengewone hoë of lae waardes, want hulle het min invloed op die uitslag. Die mediaan is die mees geskikte maatstaf van die gemiddelde vir data geklassifiseer op 'n ordinale skaal. Die mediaan is ook maklik om te bereken, maar dit beteken nie dat dit 'n minderwaardige maatreël om die gemiddelde wat belangrik is, is om 'n geskikte maat te gebruik om die gemiddelde te bepaal. Nog 'n gebied waar die mediaan is nuttig is met frekwensie data. Frekwensie data gee die aantal mense of dinge in die besonder kategorieë. Byvoorbeeld, die frekwensieverspreiding van die skoen groottes vir 'n monster van 21 vroue is ingesamel en word opgesom in tabel 3. Tabel 3: Frekwensieverspreiding van skoengroottes 'n Algemene fout is om te dink dat die mediaan skoengrootte is 6 want dit is die middel waarde in die eerste kolom. Dit is verkeerd, want dit is die frekwensie inligting eerder as die kategorie (skoen grootte) wat oorweeg moet word. Daar is 21 vroue in die monster so wanneer die skoengroottes gerangskik in volgorde van grootte van die gemiddelde skoen grootte geplaas sal word 11de (halfpad) langs die lys. Die 11de waarde in die frekwensie kolom ooreenstem met 'n skoen grootte van 5. 'n alternatiewe manier om die mediaan skoen grootte in hierdie geval is om te her-skryf die data in die tabel aan elke skoen grootte en die aantal kere wat dit plaasgevind het in wys elke kategorie en gebruik dit om uit te werk die mediaan: 4, 4, 4, 4, 4,5, 5, 5, 5, 5. 5. 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 8 Die gebruik van hierdie metode is dit makliker om te sien dat die gemiddelde skoen grootte is 5. Deel drie: Die modus Wat is die modus Die modus is die waarde wat kom met die grootste frekwensie in 'n datastel. Dit is 'n verteenwoordiger of tipiese, want dit is die mees algemene waarde. Daar kan meer as een modus in 'n datastel wees as 'n paar waardes is ewe algemeen alternatiewelik daar geen modus kan wees. In voorbeeld 3 (frekwensieverspreiding van skoengroottes), grootte 6 is die modus (of modale klas), aangesien hierdie skoen grootte voorkom die mees algemene (7 keer) in die monster. Wanneer die modus gebruik Die modus is die enigste maatstaf van die gemiddelde wat gebruik kan word met nominale data. Byvoorbeeld, is laat in die aand biblioteekgebruikers geklassifiseer deur fakulteit as: 14 wetenskap studente, 32 sosiale wetenskappe studente en 54 Biologiese Wetenskappe studente. Geen mediaan of gemiddelde kan bereken word, maar die modus is biologiese wetenskap studente as studente van hierdie fakulteit was die mees algemene. Deel vier: Die berekening van gemiddeldes gebruik van Excel Benewens die handleiding metodes hierbo beskryf, kan jy ook bereken die gemiddelde, mediaan en modus in Excel gebruik van spesiale instruksies. Die opdragte is in die formule bar aan die bokant van die sigblad ingevoer en word voorafgegaan deur. Dit gebruik van lig Excel dat 'n berekening moet gedoen word op die data. Die ooreenstemmende selle in die sigblad vertoon die resultaat van die berekening. Voorbeeld 4, toon hieronder hoe Excel kan gebruik word om die gemiddeld, mediaan en modus van die studie lening data oorspronklik gegee in voorbeeld 1. Kolom A te vind toon die verskillende kategorieë van student, terwyl kolom B toon die geleende bedrae. Om 'n gemiddelde bereken, Excel gebruik die term gemiddelde en in die voorbeeld spreadsheet, die opdrag gemiddeld: het (B2 B7) getik in sel D2. Hierdie opdrag sal outomaties die gemiddelde van die lenings te bereken in selle 2-7 van kolom B. Excel voer die berekening onmiddellik en die gemiddelde waarde van 1,523.33 is onmiddellik getoon in sel D2 egter die opdrag wat gebruik word om die berekening uit te voer steeds vertoon in die formule bar vir so lank as sel D2 is aktief (of uitgelig) wat aangedui word deur die boks rondom dit. In sel D4 die opdrag vir die mode is aangegaan af (B2: B7) egter as daar geen modale waarde in hierdie dataset die gevolg gegee as N / A. In sel D6 die opdrag vir die mediaan is aangegaan MEDIAAN (B2: B7) Hierdie voorbeelde wys die vinnige metode van berekening van gemiddeldes met behulp van 'n sel reeks. Elkeen van die opdragte kan ook geskryf word in 'n langer formaat met elk van die verskillende bedrae van studente lening aangegaan as 'n afsonderlike waarde. Byvoorbeeld die gebruik van die opdrag MEDIAAN (1170, 1890, 1530, 1160, 1870, 1520) sal 'n identiese gevolg om MEDIAAN produseer (B2: B7). Maar, as die bedrag van een van die lenings in kolom B is verander, die sel reeks metode sal outomaties die mediaan te pas, terwyl die langer formaat handleiding aanpassing van die opdrag sal benodig. Waar volgende Hierdie gids die drie verskillende soorte wiskundige gemiddeld (gemiddeld, mediaan en modus) uiteengesit en verduidelik hoe om dit te beide hand en in die gewilde sigbladpakket Excel te bereken. Meer hulpbronne op Excel kan hier gevind word. Die eenvoudigste benadering sou wees om die gemiddelde van Januarie neem tot Maart en gebruik dit om April8217s verkope te skat: (129 134 122) / 3 128,333 Dus, gebaseer op die verkope van Januarie tot Maart, jy voorspel dat verkope in April sal wees 128333. Sodra April8217s werklike verkope in te kom, sou jy dan bereken die voorspelling vir Mei, hierdie keer met behulp van Februarie tot April. Jy moet in ooreenstemming met die aantal periodes wat jy gebruik vir bewegende gemiddelde vooruitskatting wees. Die aantal periodes wat jy in jou bewegende gemiddelde voorspellings gebruik is arbitrêre jy mag slegs twee tydperke, of vyf of ses periodes wat ook al jy wil om jou voorspellings te genereer gebruik. bo die benadering is 'n eenvoudige bewegende gemiddelde. Soms, kan meer onlangse verkope months8217 wees sterker beïnvloeders van die komende month8217s verkope, so jy wil die nader maande meer gewig te gee in jou voorspelling model. Dit is 'n geweegde bewegende gemiddelde. En net soos die aantal periodes, die gewigte wat jy ken is bloot arbitrêre. Let8217s sê jy wou March8217s verkope gee 50 gewig, February8217s 30 gewig, en January8217s 20. Toe jou voorspelling vir April sal wees 127,000 (122,50) (134,30) (129,20) 127. Beperkings van bewegende gemiddelde metodes bewegende gemiddeldes word beskou as 'n 8220smoothing8221 voorspelling tegniek. Omdat you8217re neem 'n gemiddelde verloop van tyd, is jy sag (of glad uit) die gevolge van onreëlmatige gebeure binne die data. As gevolg hiervan, kan die gevolge van seisoenaliteit, sakesiklusse en ander ewekansige gebeure dramaties verhoog voorspelling fout. Neem 'n blik op 'n volle year8217s waarde van data, en vergelyk 'n 3-tydperk bewegende gemiddelde en 'n 5-tydperk bewegende gemiddelde: Let daarop dat in hierdie geval dat ek nie voorspellings het te skep nie, maar eerder gesentreer die bewegende gemiddeldes. Die eerste 3 maande bewegende gemiddelde is vir Februarie en it8217s die gemiddelde van Januarie, Februarie en Maart. Ek het ook 'n soortgelyke vir die 5-maande-gemiddelde. Nou 'n blik op die volgende grafiek: Wat doen jy sien is nie die drie-maande bewegende gemiddelde reeks baie gladder as die werklike verkope reeks en hoe oor die vyf maande bewegende gemiddelde It8217s selfs gladder. Dus, hoe meer tyd jy in jou bewegende gemiddelde gebruik, die gladder jou tyd reeks. Dus, vir vooruitskatting, 'n eenvoudige bewegende gemiddelde mag nie die mees akkurate metode wees. Bewegende gemiddelde metodes bewys baie waardevol wanneer you8217re probeer om die seisoenale, onreëlmatige, en sikliese komponente van 'n tydreeks te pak vir meer gevorderde voorspelling metodes, soos regressie en ARIMA, en die gebruik van bewegende gemiddeldes in ontbindende 'n tydreeks sal later aangespreek in die reeks. Die bepaling van die akkuraatheid van 'n bewegende gemiddelde Model Oor die algemeen, wil jy 'n vooruitskatting metode wat die minste foute tussen werklike en voorspelde resultate het. Een van die mees algemene maatstawwe van akkuraatheid voorspel die gemiddelde absolute afwyking (MAD). In hierdie benadering, vir elke tydperk in die tyd reeks waarvoor jy 'n voorspelling gegenereer, die absolute waarde van die verskil neem jou tussen wat period8217s werklike en geskatte waardes (die afwyking). Dan gemiddeld jy die absolute afwykings en jy kry 'n mate van jou verstand af. MAD kan nuttig wees in die besluit oor die aantal periodes wat jy gemiddeld en / of die hoeveelheid gewig wat jy op elke tydperk te plaas. Oor die algemeen, kies jy die een wat aanleiding gee tot die laagste MAD. Here8217s 'n voorbeeld van hoe MAD bereken: MAD is eenvoudig die gemiddeld van 8, 1, en 3. Bewegende Gemiddeldes: Recap By die gebruik van bewegende gemiddeldes vir vooruitskatting, onthou: bewegende gemiddeldes kan eenvoudig wees of geweeg Die aantal periodes wat jy gebruik vir jou gemiddelde, en enige gewigte jy toewys aan elke streng arbitrêre bewegende gemiddeldes glad onreëlmatige patrone in tydreeksdata hoe groter die aantal periodes gebruik word vir elke datapunt, hoe groter is die smoothing effek As gevolg van glad, voorspel volgende month8217s verkope gebaseer op die mees onlangse verkope paar month8217s kan lei tot groot afwykings as gevolg van seisoenaliteit, sikliese, en onreëlmatige patrone in die data en die smoothing vermoëns van 'n bewegende gemiddelde metode kan nuttig wees in die ontbindende 'n tydreeks vir meer gevorderde voorspelling metodes wees. Volgende Week: Eksponensiële Smoothing In volgende week8217s Voorspelling Vrydag. Ons sal eksponensiële gladstryking metodes te bespreek, en jy sal sien dat hulle baie beter as bewegende gemiddelde vooruitskatting metodes kan wees. Tog don8217t weet hoekom ons Voorspelling Vrydag poste op Donderdag verskyn Vind uit by: tinyurl / 26cm6ma Soos hierdie: Verwante Post navigasie Laat 'n antwoord Kanselleer antwoord ek het 2 vrae: 1) Kan jy die middelpunt MA benadering gebruik om te voorspel of net vir die verwydering van seisoenaliteit 2) as jy die eenvoudige t (t-1t-2t-k) / k MA gebruik om een tydperk wat voorlê voorspel, is dit moontlik om meer as 1 periode voor ek dink dan voorspel jou voorspelling sal een van die punte te voed in die wees volgende. Dankie. Wees lief vir die inligting en jou explanantions I8217m bly jy hou van die blog I8217m seker 'n hele paar ontleders het die gesentreerde MA benadering vir vooruitskatting gebruik, maar ek sou persoonlik nie, want dit benadering lei tot 'n verlies van waarnemings aan beide kante. Dit eintlik dan bande in jou tweede vraag. Oor die algemeen, is eenvoudig MA gebruik word om net een tydperk wat voorlê voorspel, maar baie ontleders 8211 en ek soms 8211 sal my een-tydperk wat voorlê voorspel as een van die insette tot die tweede tydperk wat voorlê gebruik. It8217s belangrik om die verdere onthou in die toekoms sal jy probeer om te voorspel, hoe groter is jou risiko van voorspelling fout. Dit is die rede waarom ek nie gesentreer MA vir vooruitskatting 8211 die verlies van waarnemings aan die einde beteken om te vertrou op voorspellings vir die verlore waarnemings, asook die tydperk (e) wat voorlê nie beveel, so daar is 'n groter kans om voorspelling fout. Lesers: you8217re genooi om weeg op hierdie. Het jy enige gedagtes of voorstelle oor hierdie Brian, dankie vir jou kommentaar en jou komplimente op die blog Nice inisiatief en mooi verduideliking. It8217s werklik nuttig. Ek voorspel persoonlike printed circuit boards vir 'n kliënt wat nie enige voorspellings gee nie. Ek gebruik die bewegende gemiddelde, maar dit is nie baie akkuraat as die bedryf kan styg en af. Ons sien in die rigting middel van die somer na die einde van die jaar wat gestuur pcb8217s is up. Dan sien ons aan die begin van die jaar vertraag pad af. Hoe kan ek meer akkuraat met my data Katrina, uit wat jy my vertel het nie, blyk dit jou gedrukte stroombaan verkope het 'n seisoenale komponent. Ek het aan te spreek seisoenaliteit in 'n paar van die ander Voorspelling Vrydag poste. Nog 'n benadering wat jy kan gebruik, wat is redelik maklik, is die Holt-Winters algoritme, wat rekening hou met seisoenaliteit. Jy kan 'n goeie verduideliking van dit hier vind. Maak seker om te bepaal of jou seisoenale patrone is multiplikatiewe of toevoeging, omdat die algoritme is effens anders vir elke. As jy jou maandelikse data plot van 'n paar jaar en sien dat die seisoenale variasies op dieselfde tyd, van jare lyk konstante jaar meer as jaar wees, dan is die seisoen is toevoeging as die seisoenale variasies met verloop van tyd blyk te wees aan die toeneem, dan is die seisoen is multiplikatiewe. Die meeste seisoenale tydreekse sal multiplikatiewe wees. As jy twyfel, neem vermenigvuldigingseienskap. Sterkte Hi daar, Tussen dié metode:. Skip vooruitskatting. Opdatering van die gemiddelde. Bewegende gemiddelde lengte k. Óf Geweegde bewegende gemiddelde lengte k of eksponensiële Smoothing Watter een van daardie opdatering modelle doen jy aanbeveel my gebruik van die data vir my mening bied voorspel, ek dink oor bewegende gemiddelde. Maar ek don8217t weet hoe om dit duidelik te maak en gestruktureer Dit hang af van die hoeveelheid en gehalte van die data wat jy het en jou voorspelling horison (langtermyn, mid-term, of kort termyn)
No comments:
Post a Comment