Statistiche Moving Media In

Diciamo che sono n punti, 1,2,3,4,5. n una media semplice è, matematica (somma di tutti i punti) Numero di pointsmath. Quindi, nel caso di cui sopra, la media sarà, mathMean (1 2 3 n) NMath media mobile è una serie di media semplice costruito su un sottoinsieme creato dal set originale di punti di dati. In generale, le medie mobili come tale non è definito, it039s di solito un average039 movimento 039k punto. Che, fondamentalmente, prendere la prima k punti dal set iniziale al posto di tutti i dati e calcolare la media. Quindi spostare il set alla destra di un passo. Ci sono diversi modi per degustare i dati per la finestra mobile, ma questo è il più popolare. Così, per una media mobile a 3 punti nell'esempio di cui sopra, si dovrebbe prima scegliere (1,2,3) e ottenere la media 2. Quindi spostare la finestra per il giusto set così la prossima è (2,3,4) e ottenere il media 3. Continuare a fare questo fino a raggiungere (n-2, n-1, n) e ottenere la media n-1. Questo vi dà una serie di n-2 numeri invece di solo 1 valore. Edit: Come sottolineato nei commenti, correggere esso. 243 Visualizzazioni middot View upvotes middot non per risposta riproduzione middot richiesto da Nikhil Gupta A che punto la media del campione pari il vero media (Statistiche) Che cosa significa questo statistiche più o meno significare in termini layman039s nelle statistiche, cosa si intende per quotregressing un valore al meanquot Esistono statistiche sul numero di viaggi che non sono commuta dalla persona media che cosa significa il termine quotcase chiuso statisticallyquot significa Come è applicato uno studio di studenti che statistiche 101 è stato fatto. Quattrocento studenti che hanno studiato per più di 10 ore in media a B. Duecento studenti che hanno studiato per meno di 10 ore in media un C. Questa differenza era significativa al livello 0,01. Cosa significa In statistica, che cosa medie sostituzione meanMoving Moving medie con set di dati convenzionali il valore medio è spesso il primo, e uno dei più utili, statistiche di riepilogo per calcolare. Quando i dati sono in forma di una serie temporale, serie significano è una misura utile, ma non riflette la natura dinamica dei dati. I valori medi calcolati su periodi di cortocircuito, sia che precede il periodo corrente o incentrate sul periodo attuale, sono spesso più utili. Poiché tali valori medi variano, o spostare, come le mosse del periodo corrente da tempo t 2, t 3. ecc sono conosciuti come le medie mobili (MAS). Una media mobile semplice è (in genere) la media non ponderata dei k valori precedenti. Una media mobile ponderata esponenzialmente è essenzialmente lo stesso come semplice media mobile, ma con contributi alla media ponderata per la loro vicinanza al tempo corrente. Perché non ce n'è uno, ma tutta una serie di medie per ogni serie in movimento, l'insieme di Mas può si essere tracciata su grafici, ha analizzato come una serie, e utilizzato nella modellazione e previsione. Una gamma di modelli può essere costruito utilizzando medie mobili, e questi sono conosciuti come modelli MA. Se tali modelli sono combinati con autoregressivo (AR) modelli modelli compositi risultanti sono noti come modelli ARMA o ARIMA (l'io è per integrato). Semplici media mobile Da una serie temporale possono essere considerate come un insieme di valori,, t 1,2,3,4, n la media di questi valori possono essere calcolati. Se assumiamo che n è abbastanza grande, e selezionare un intero k che è molto più piccolo di n. possiamo calcolare un insieme di calze blocco, o semplici medie mobili (dell'ordine k): Ogni misura rappresenta la media dei valori dei dati in un intervallo di k osservazioni. Si noti che la prima possibile MA di ordine k GT0 è che per t k. Più in generale possiamo cadere il pedice in più nelle espressioni sopra e scrivere: Questo si afferma che la media stimata al tempo t è la media semplice del valore osservato al tempo t e le precedenti fasi k -1 tempo. Se i pesi vengono applicate che diminuire il contributo di osservazioni che sono più lontani nel tempo, la media mobile si dice che sia in modo esponenziale levigata. Le medie mobili sono spesso utilizzati come forma di previsione, per cui il valore stimato di una serie al tempo t 1, S t1. è presa come MA per il periodo fino al tempo t. per esempio. oggi stima si basa su una media di precedenti valori registrati fino ad includere ieri (per i dati di tutti i giorni). Semplici medie mobili può essere visto come una forma di lisciatura. Nell'esempio illustrato di seguito, il set di dati di inquinamento atmosferico mostrato nella introduzione a questo argomento è stato aumentato da un movimento linea 7 giorni di media (MA), mostrato qui in rosso. Come si può vedere, la linea MA appiana i picchi e depressioni nei dati e può essere molto utile per identificare tendenze. L'attaccante-calcolo della formula standard significa che i primi punti k -1 di dati non hanno alcun valore MA, ma da allora in poi i calcoli estendersi al punto di dati finale della serie. PM10 valori medi al giorno, Greenwich fonte: London Air Quality Network, londonair. org. uk Uno dei motivi per il calcolo semplici medie mobili nel modo descritto è che consente valori da calcolare per tutte le fasce orarie da tempo tk fino ad oggi, e come si ottiene una nuova misurazione per il tempo t 1, il MA per il tempo t 1 può essere aggiunto al set già calcolato. Questo fornisce una semplice procedura per set di dati dinamici. Tuttavia, ci sono alcuni problemi con questo approccio. È ragionevole sostenere che il valore medio degli ultimi 3 periodi, per esempio, deve essere posizionato al tempo t -1, non il tempo t. e per un MA su un numero pari di periodi forse dovrebbe essere posizionata a metà punto tra due intervalli di tempo. Una soluzione a questo problema è quello di utilizzare i calcoli MA centrato, in cui il MA al tempo t è la media di un insieme di valori simmetrica intorno t. Nonostante i suoi evidenti meriti, questo approccio non è generalmente utilizzato perché richiede che i dati sono disponibili per gli eventi futuri, che potrebbero non essere il caso. Nei casi in cui l'analisi è interamente di una serie esistente, l'uso di centrata Mas può essere preferibile. medie mobili semplici possono essere considerati come una forma di smoothing eliminando alcune componenti ad alta frequenza di una serie temporale ed evidenziando (ma non rimozione) tendenze in modo simile alla nozione generale di filtraggio digitale. Infatti, le medie mobili sono una forma di filtro lineare. E 'possibile applicare un calcolo media mobile ad una serie già levigata, cioè l'attenuazione o il filtraggio di una serie già levigata. Ad esempio, con una media mobile di ordine 2, possiamo considerare come siano calcolate utilizzando pesi, in modo che il MA in x 2 x 0,5 1 0,5 x 2. Analogamente, il MA in x 3 0,5 x 2 x 0,5 3. Se applicare un secondo livello di finitura o di filtraggio, abbiamo 0,5 x 2 0,5 x 3 0,5 (0,5 x 1 0,5 x 2) 0,5 (0,5 x 2 0,5 x 3) 0.25 x 1 0,5 x 2 0,25 x 3 cioè il filtraggio a 2 stadi processo (o la convoluzione) ha prodotto una simmetrica variabile ponderata media mobile, con i pesi. circonvoluzioni multipli possono produrre abbastanza complessi medie mobili ponderate, alcuni dei quali sono stati trovati di particolare utilità nei settori specializzati, come ad esempio nei calcoli di assicurazione sulla vita. Le medie mobili possono essere utilizzati per rimuovere gli effetti periodici se calcolata con la lunghezza della periodicità come noto. Ad esempio, con dati mensili variazioni stagionali spesso possono essere rimossi (se questo è l'obiettivo) si applicano con una media mobile di 12 mesi simmetrica con tutti i mesi ponderati allo stesso modo, tranne il primo e l'ultimo, che sono ponderati in base 12. Questo perché non ci sarà di 13 mesi nel modello simmetrico (ora corrente, t -. 6 mesi). Il totale è diviso per 12. Procedure simili può essere adottato alcuna periodicità ben definita. medie mobili ponderate in modo esponenziale (EWMA) con la semplice formula media mobile: tutte le osservazioni sono ugualmente ponderato. Se abbiamo chiamato questi pesi uguali, alfa t. ciascuno dei pesi k sarebbe uguale 1 k. quindi la somma dei pesi sarebbe 1, e la formula sarebbe: Abbiamo già visto che più applicazioni di questo risultato processo nei pesi diversi. Con medie mobili esponenziale ponderata il contributo al valore medio dalle osservazioni che sono più rimossi in tempo è deliberata ridotta, sottolineando in tal modo gli eventi più recenti (locali). Essenzialmente un parametro smoothing, 0LT alfa LT1, viene introdotto, e la formula rivisto per: Una versione simmetrica di questa formula sarebbe la forma: Se i pesi nel modello simmetrico vengono selezionati come i termini dei termini di espansione binomiale, (1212) 2q. che si somma a 1, e come q diventa grande, si approssimare la distribuzione normale. Questa è una forma di ponderazione kernel, con la recitazione Binominale come funzione del kernel. La convoluzione due fasi descritta nel paragrafo precedente, è proprio questa disposizione, con q 1, cedendo i pesi. In livellamento esponenziale è necessario utilizzare un insieme di pesi che somma a 1 e che riducono dimensioni geometricamente. I pesi utilizzati sono in genere di forma: Per dimostrare che questi pesi sommano a 1, prendere in considerazione l'espansione di 1 come una serie. Siamo in grado di scrivere e ampliare l'espressione tra parentesi con la formula binomiale (1- x) p. dove x (1-) e p -1, che assicura: Questo fornisce quindi una forma di ponderata media mobile della forma: Questa somma può essere scritta come una relazione di ricorrenza: il che semplifica notevolmente il calcolo, ed evita il problema che il regime ponderazione va rigorosamente infinito per i pesi sommano a 1 (per piccoli valori di alfa. questo non è tipicamente il caso). La notazione usata da diversi autori varia. Alcuni usano la lettera S per indicare che la formula è essenzialmente una variabile levigato, e scrivere: considerando che la letteratura teoria del controllo utilizza spesso Z invece di S per i valori in modo esponenziale ponderata o levigate (vedi, per esempio, Lucas e Saccucci 1990, luc1 , e il sito web del NIST per maggiori dettagli e lavorato esempi). Le formule sopra citati derivano dal lavoro di Roberts (1959, Rob1), ma Hunter (1986, HUN1) utilizza un'espressione della forma: che può essere più appropriato per l'uso in alcune procedure di controllo. Con alpha 1 la stima media è semplicemente il valore misurato (o il valore del dato precedente). Con 0,5 la stima è la media mobile semplice delle misure attuali e precedenti. In previsione modelli il valore, S t. viene spesso utilizzato come stima o un valore meteo per il periodo di tempo successivo, cioè come la stima per x al tempo t 1. Così abbiamo: Questo mostra che il valore di previsione al tempo t 1 è una combinazione della media mobile ponderata esponenzialmente precedente più un componente che rappresenta la pesata errore di predizione, epsilon. al tempo t. Assumendo una serie temporale è dato e si richiede una previsione, è richiesto un valore per alfa. Questo può essere definita sulla base dei dati esistenti, valutando la somma degli errori di previsione quadrati ottenere con diversi valori di alfa per ogni t 2,3. modificando la prima stima di essere il primo valore di dati osservati, x 1. In applicazioni di controllo il valore di alfa è importante che viene utilizzato per la determinazione dei limiti di controllo superiore e inferiore, e colpisce la tiratura media (ARL) previsto prima che questi limiti di controllo sono rotti (sotto l'ipotesi che la serie temporale rappresenta un insieme di casuale, identicamente distribuite variabili indipendenti con varianza comune). In queste circostanze la varianza della statistica di controllo: è (Lucas e Saccucci, 1990): Controllo limiti sono di solito impostati come multipli fissi di questa varianza asintotica, per esempio - 3 volte la deviazione standard. Se alfa 0,25, per esempio, ed i dati monitorati si assume di avere una distribuzione normale, N (0,1), quando nel controllo, i limiti di controllo saranno - 1.134 e il processo raggiungerà uno o altro limite in 500 passi in media. Lucas e Saccucci (1990 luc1) derivano le ARLS per una vasta gamma di valori alfa e sotto diverse ipotesi utilizzando le procedure di Markov Chain. Essi tabulare i risultati, compresa la fornitura ARLS quando la media del processo di controllo è stato spostato da un multiplo della deviazione standard. Ad esempio, con uno spostamento di 0,5 con alpha 0.25 l'ARL è inferiore a 50 fasi temporali. Gli approcci sopra descritti è noto come singolo livellamento esponenziale. le procedure sono applicate una volta alla serie tempo e poi analisi o processi di controllo vengono effettuate sul dataset lisciato risultante. Se il set di dati include una tendenza Andor componenti stagionali, a due o tre stadi di livellamento esponenziale può essere applicato come un mezzo per rimuovere (esplicitamente modellazione) questi effetti (vedi più avanti, la sezione sulle previsioni. Di seguito, e il NIST ha lavorato esempio). CHA1 Chatfield C (1975) L'analisi dei tempi della serie: teoria e pratica. Chapman and Hall, London HUN1 Hunter J S (1986) La media mobile esponenziale ponderata. J of Technology Qualità, 18, 203-210 luc1 Lucas J M, Saccucci M S (1990) esponenziale mobile ponderata sistemi basati sulla media di controllo: Proprietà e miglioramenti. Technometrics, 32 (1), 1-12 Rob1 Roberts S W (1959) controllo grafico test basati su medie mobili geometriche. Technometrics, 1, 239-250Moving media: Che cosa è e come calcolarlo guardare il video o leggere l'articolo qui sotto: Una media mobile è una tecnica per avere un'idea complessiva delle tendenze in un insieme di dati è una media di qualsiasi sottoinsieme dei numeri. La media mobile è estremamente utile per la previsione delle tendenze a lungo termine. È possibile calcolare per qualsiasi periodo di tempo. Ad esempio, se si dispone di dati di vendita per un periodo di venti anni, è possibile calcolare una media mobile di cinque anni, una media mobile di quattro anni, a tre anni di media mobile e così via. analisti del mercato azionario spesso utilizzare una media mobile a 50 o 200 giorni per aiutarli a vedere le tendenze nel mercato azionario e (si spera) del tempo in cui sono diretti gli stock. Una media rappresenta il valore 8220middling8221 di un insieme di numeri. La media mobile è esattamente lo stesso, ma la media è calcolata più volte per diversi sottoinsiemi di dati. Ad esempio, se si desidera una media mobile di due anni per un set di dati da 2000, 2001, 2002 e 2003 si dovrebbe trovare le medie per i sottoinsiemi 20002001, 20.012.002 e 20022003. Le medie mobili di solito sono tracciate e sono più visualizzabili. Calcolo di un 5-Year Moving Problema media Esempio Esempio: Calcolare una media di cinque anni passando dal seguente set di dati: (4M 6M 5M 8M 9M) ​​5 6.4M la media delle vendite per il secondo sottogruppo di cinque anni (2004 8211 2008). centrato attorno al 2006, è 6.6M: (6M 5M 8M 9M 5M) 5 6.6M la media delle vendite per il terzo sottogruppo di cinque anni (2005 8211 2009). centrato intorno al 2007, è 6.6M: (5M 8M 9M 5M 4M) 5 6.2M continuare a calcolare ogni media di cinque anni, fino a raggiungere la fine del set (2009-2013). Questo vi dà una serie di punti (medie) che è possibile utilizzare per tracciare un grafico delle medie mobili. La seguente tabella Excel mostra le medie mobili calcolate per 2003-2012 insieme ad un grafico a dispersione dei dati: guarda il video o leggere i passi di seguito: Excel ha un potente add-in, dei dati Strumenti di analisi (come caricare i dati Strumenti di analisi) che offre molte opzioni extra, tra cui una funzione di media mobile automatizzato. La funzione non solo calcola la media mobile per te, rappresenta graficamente anche dati originali contemporaneamente. risparmiando un bel po 'di tasti. Excel 2013: passi Passo 1: Fare clic sulla scheda 8220Data8221 e quindi fare clic su 8220Data Analysis.8221 Passo 2: Cliccare 8220Moving average8221 e quindi fare clic su 8220OK.8221 Fase 3: Fare clic sulla casella 8220Input Range8221 e quindi selezionare i dati. Se si includono intestazioni di colonna, assicurati di controllare le etichette in scatola prima fila. Fase 4: Inserire un intervallo nella casella. Un intervallo è quanti punti precedenti si desidera Excel da utilizzare per il calcolo della media mobile. Ad esempio, 822058221 avrebbe utilizzato i precedenti 5 punti dati per calcolare la media per ogni punto successivo. Più basso è l'intervallo, la media più vicino il vostro movimento è al vostro set di dati originali. Fase 5: Fare clic nella casella 8220Output Range8221 e selezionare un'area del foglio di lavoro in cui si desidera visualizzare il risultato. In alternativa, fare clic sul pulsante di opzione worksheet8221 8220New. Passo 6: Selezionare la casella 8220Chart Output8221 se si desidera visualizzare un grafico dei dati set (se si dimentica di fare questo, si può sempre tornare indietro e aggiungerlo o scegliere un grafico dal 8220Insert8221 tab.8221 Punto 7: Premete 8220OK 0,8221 Excel restituirà i risultati nella zona specificata al punto 6. Guarda il video, o leggere i passi di seguito: Esempio problema: calcolare la media mobile di tre anni in Excel per i seguenti dati di vendita: 2003 (33M) 2004 (22M), 2005 (36M), 2006 (34M), 2007 (43M), 2008 (39M), 2009 (41M), 2010 (36M), 2011 (45M), 2012 (56M), il 2013 (64M). Passo 1: Inserire i dati in due colonne in Excel la prima colonna dovrebbe avere l'anno e la seconda colonna i dati quantitativi (in questo esempio problema, i dati di vendita) Verificare che non vi siano righe vuote nei dati celle Fase 2... : Calcolare il primo media triennale (2003-2005) per i dati per questo problema di esempio, tipo 8220 (B2B3B4) 38221 in D3 cella calcolo del primo media Passo 3:... Trascinare il quadrato nell'angolo in basso a destra verso il basso per spostare la formula a tutte le celle della colonna. Questo calcola le medie per gli anni successivi (ad esempio 2004-2006, 2005-2007). Trascinando la formula. Controlla il nostro canale YouTube per ulteriori statistiche aiutano e suggerimenti Moving Average: Che cosa è e come calcolare è stato modificato l'ultima volta: 8 gennaio 2016 da Andale 22 pensieri su ldquo Moving Average: Che cosa è e come calcolarlo rdquo Questo è perfetta e semplice da assimilare. Grazie per il lavoro Questo è molto chiaro e informativo. Domanda: Come si fa a calcolare un 4 anni media mobile che anno sarebbe il movimento centrale media di 4 anni sulla Sarebbe centrare la fine del secondo anno (cioè 31 dicembre). Posso usare reddito medio per prevedere guadagni futuri molto chiaro e semplice. Grazie mille Come creare un metodo della media mobile per favore mi guida. Vuoi dire un metodo dell'inventario media mobile Dove posso centrare il mio primo tempo per un periodo di 2 SMA dovrei metterlo sulla seconda o terza linea io la metterei sulla seconda riga. Mi piace questo è disponibile ottimo esempio cosa succede se il totale non ofvyear è anche vedere il mio commento sopra il 4 anno in movimento average8230it sarebbe centrare la fine di un anno. qualcuno conosce centrato media si prega gentilmente dirmi se qualcuno sa. Qui it8217s visto che dobbiamo prendere in considerazione 5 anni per ottenere la media che è in center. Then per quanto riguarda gli anni di riposo, se vogliamo ottenere la media di 20118230as abbiamo don8217t avere ulteriori valori dopo il 2012, quindi come potremmo calcolare come si don8217t ha più informazioni, sarebbe impossibile calcolare il mA 5 anni per il 2011. si potrebbe ottenere due anni di media mobile però. Ciao, Grazie per il video. Tuttavia, una cosa è chiara. Come fare una previsione per i prossimi mesi mostra il video di previsioni per i mesi per i quali i dati sono già disponibili. Ciao, Crudo, I8217m lavorando per ampliare l'articolo per includere la previsione. Il processo è un po 'più complicato rispetto all'utilizzo di dati passati però. Date un'occhiata a questo articolo Duke University, che spiega in modo approfondito. Saluti, Stephanie grazie per un explanantion chiaro. Ciao Impossibile trovare il link per l'articolo Duke University suggerito. Richiesta per pubblicare il link againmoving medio media dei dati di serie temporali (osservazioni equidistanti nel tempo) da diversi periodi consecutivi. Chiamato in movimento perché è continuamente ricalcolato come rendono disponibili nuovi dati, si procede facendo cadere il primo valore e aggiungendo il valore più recente. Ad esempio, la media mobile delle vendite di sei mesi può essere calcolata prendendo la media delle vendite da gennaio a giugno, poi la media delle vendite da febbraio a luglio, poi di marzo ad agosto, e così via. Medie mobili (1) ridurre l'effetto delle variazioni temporanee dei dati, (2) migliorare l'adattamento dei dati ad una linea (un processo chiamato smoothing) che mostra l'andamento dati più chiaramente, e (3) evidenziare qualsiasi valore sopra o sotto la tendenza. Se si sta calcolando qualcosa con molto elevata varianza il meglio che si può essere in grado di fare è capire la media mobile. Volevo sapere che cosa la media mobile era dei dati, quindi vorrei avere una migliore comprensione di come stavamo facendo. Quando si sta cercando di capire alcuni numeri che cambiano spesso il meglio che puoi fare è calcolare la media mobile. estrapolazione di tendenza