Moving average Aus Wikipedia, der freien Enzyklopädie In der Wikipedia. Ein gleitender Durchschnitt. Auch Rolling Average genannt und manchmal ein laufender Durchschnitt. Wird verwendet, um einen Satz von Datenpunkten zu analysieren, indem eine Reihe von Mittelwerten von verschiedenen Teilmengen des vollständigen Datensatzes erzeugt wird. Ein gleitender Durchschnitt ist also keine einzelne Zahl, sondern ein Satz von Zahlen, von denen jeder der Durchschnitt der entsprechenden Teilmenge eines größeren Satzes von Datenpunkten ist. Ein einfaches Beispiel ist, wenn Sie einen Datensatz mit 100 Datenpunkten hatten, könnte der erste Wert des gleitenden Mittels das arithmetische Mittel (ein einfacher Durchschnittswert) der Datenpunkte 1 bis 25 sein. Der nächste Wert wäre dieser einfache Mittelwert von Datenpunkten 2 bis 26 und so weiter bis zu dem Endwert, der das gleiche einfache Mittel der Datenpunkte 76 bis 100 sein würde. Die Größe der Teilmenge, die gemittelt wird, ist oft wie im vorherigen Beispiel konstant, muss aber nicht sein . Insbesondere ist ein kumulativer Durchschnitt eine Art von gleitendem Durchschnitt, wobei jeder Wert der Durchschnitt aller vorherigen Datenpunkte in dem vollständigen Datensatz ist. Somit wächst die Grße der Teilmenge, die gemittelt wird, um eins, wenn jeder neue Wert des gleitenden Durchschnitts berechnet wird. Ein gleitender Durchschnitt könnte auch ein gewichtetes Mittel anstelle eines einfachen Mittels verwenden, um vielleicht mehr Wert auf neuere Datenpunkte zu legen als auf andere Datenpunkte, die vor längerer Zeit in der Zeit liegen. Ein gleitender Durchschnitt kann auf jeden Datensatz angewendet werden, wird aber am häufigsten mit Zeitreihendaten verwendet, um kurzfristige Fluktuationen auszugleichen und längerfristige Trends oder Zyklen hervorzuheben. Die Schwelle zwischen Kurzzeit und Langzeit hängt von der Anwendung ab, und die Parameter des gleitenden Durchschnitts werden entsprechend eingestellt. Zum Beispiel wird es oft in der technischen Analyse von Finanzdaten, wie Aktienkurse verwendet. Renditen oder Handelsvolumina. Es wird auch in der Volkswirtschaft verwendet, um das Bruttoinlandsprodukt, die Beschäftigung oder andere makroökonomische Zeitreihen zu untersuchen. Mathematisch ist ein gleitender Durchschnitt eine Art von Faltung und daher ist er auch ähnlich dem bei der Signalverarbeitung verwendeten Tiefpassfilter. Wenn er mit Nicht-Zeitreihendaten verwendet wird, fungiert ein gleitender Durchschnitt einfach als ein generischer Glättungsvorgang ohne irgendeine spezifische Verbindung zur Zeit, obwohl typischerweise eine Art von Ordnung impliziert wird. Bearbeiten Simple moving average bearbeiten Prior moving average Ein einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) ist der ungewichtete Mittelwert der vorherigen n Datenpunkte. Zum Beispiel ist ein 10-Tage-einfache gleitende Durchschnitt der Schlusskurs der Mittelwert der letzten 10 Tage Schlusskurse. Wenn diese Preise dann die Formel ist, wird bei der Berechnung aufeinanderfolgender Werte ein neuer Wert in die Summe und ein alter Wert fällt aus, dh eine vollständige Summation jedes Mal ist unnötig, In der technischen Analyse gibt es verschiedene beliebte Werte für n. Wie 10 Tage, 40 Tage oder 200 Tage. Der ausgewählte Zeitraum hängt von der Art der Bewegung ab, auf die man sich konzentriert, wie kurz, mittel oder lang. In jedem Fall werden gleitende Durchschnittsniveaus als Unterstützung in einem steigenden Markt oder Widerstand in einem fallenden Markt interpretiert. In allen Fällen liegt ein gleitender Durchschnitt hinter dem letzten Datenpunkt, einfach von der Art seiner Glättung. Ein SMA kann sich unerwünscht verzögern und kann überproportional beeinflusst werden durch alte Datenpunkte, die aus dem Durchschnitt herausfallen. Dies wird angesprochen, indem den jüngsten Datenpunkten, wie in den gewichteten und exponentiellen gleitenden Durchschnitten, zusätzliches Gewicht zugewiesen wird. Ein Merkmal des SMA besteht darin, dass, wenn die Daten eine periodische Fluktuation aufweisen, dann das Anwenden eines SMA dieser Periode diese Variation eliminiert (wobei der Durchschnitt immer einen vollständigen Zyklus enthält). Aber ein vollkommen regelmäßiger Zyklus findet sich nur selten in Wirtschaft und Finanzen. 1 bearbeiten Zentraler gleitender Durchschnitt Für eine Reihe von Anwendungen ist es vorteilhaft, die Verschiebung zu vermeiden, die durch die Verwendung nur vergangener Daten induziert wird. Somit kann ein zentraler gleitender Durchschnitt berechnet werden, wobei sowohl frühere als auch zukünftige Daten verwendet werden. Die zukünftigen Daten in diesem Fall sind keine Vorhersagen, sondern lediglich Daten, die nach dem Zeitpunkt erhalten werden, zu dem der Durchschnitt berechnet werden soll. Gewichtete und exponentielle Bewegungsdurchschnitte (siehe unten) können auch zentral berechnet werden. Bearbeiten Kumulierter gleitender Durchschnitt Der kumulative gleitende Durchschnitt wird auch häufig als laufender Durchschnitt oder langjähriger Durchschnitt bezeichnet, obwohl der Begriff laufende Durchschnitt auch als Synonym für einen gleitenden Durchschnitt verwendet wird. Dieser Artikel verwendet den Begriff kumulative gleitenden Durchschnitt oder einfach kumulativen Durchschnitt, da dieser Begriff ist mehr beschreibend und eindeutig. Bei einigen Datenerfassungssystemen gelangen die Daten in einen geordneten Datenstrom und der Stastitiker möchte den Durchschnitt aller Daten bis zum aktuellen Datenpunkt erhalten. Zum Beispiel kann ein Anleger den durchschnittlichen Preis aller Aktien-Transaktionen für eine bestimmte Aktie bis zur aktuellen Zeit wollen. Bei jeder neuen Transaktion kann der durchschnittliche Kurs zum Zeitpunkt der Transaktion für alle Transaktionen bis zu diesem Zeitpunkt mit dem kumulativen Durchschnitt berechnet werden. Dies ist der kumulative Mittelwert, der typischerweise ein ungewichteter Durchschnitt der Folge von i Werten x 1 ist. X i bis zur aktuellen Zeit: Die Berechnung der Rohwaffenmethode würde es sein, alle Daten zu speichern und die Summe zu berechnen und durch die Anzahl der Datenpunkte jedes Mal zu berechnen, wenn ein neuer Datenpunkt eintrifft. Es ist jedoch möglich, einfach den kumulativen Mittelwert zu aktualisieren, wenn ein neuer Wert xi 1 verfügbar wird, wobei die Formel verwendet wird: wobei CA 0 gleich 0 sein kann. Somit ist der aktuelle kumulative Durchschnitt für einen neuen Datenpunkt gleich dem vorherigen Kumulierten Mittelwert plus der Differenz zwischen dem letzten Datenpunkt und dem vorherigen Durchschnitt geteilt durch die Anzahl der bisher erhaltenen Punkte. Wenn alle Datenpunkte ankommen (i N), wird der kumulative Mittelwert dem Enddurchschnitt entsprechen. Die Ableitung der kumulativen Durchschnittsformel ist unkompliziert. Durch die Lösung dieser Gleichung für CA i 1 ergibt sich: Gewichteter gleitender Durchschnitt Ein gewichteter Durchschnitt ist ein Durchschnitt, der Multiplikationsfaktoren hat, um unterschiedliche Gewichte an verschiedene Datenpunkte zu liefern. Mathematisch ist der gleitende Durchschnitt die Faltung der Datenpunkte mit einer gleitenden Durchschnittsfunktion in der technischen Analyse, ein gewichteter gleitender Durchschnitt (WMA) hat die spezifische Bedeutung von arithmetisch abnehmenden Gewichten. In einer n-day WMA hat der letzte Tag das Gewicht n. Die zweitletzte n 1601601, usw., bis auf Null. WMA-Gewichte n 16016015 Bei der Berechnung des WMA über aufeinanderfolgende Werte kann festgestellt werden, dass die Differenz zwischen den Zählern von WMA M 1 und WMA M np M 1 160160 p M 160160 ist. 160160 p M n1. Bezeichnet man die Summe p M 160160. 160160 p M n 1 mit der Summe M. Dann zeigt die Grafik rechts, wie die Gewichte vom höchsten Gewicht für die letzten Datenpunkte bis auf Null abnehmen. Sie kann mit den im folgenden exponentiellen gleitenden Durchschnitt verglichen werden. Bearbeiten Exponential gleitender Durchschnitt EMA-Gewichte N 15 Ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA), der manchmal auch als exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt (EWMA) bezeichnet wird, wendet exponentiell abnehmende Gewichtungsfaktoren an. Die Gewichtung für jeden älteren Datenpunkt nimmt exponentiell ab, was den jüngsten Beobachtungen viel mehr Bedeutung verleiht, während ältere Beobachtungen nicht vollständig vernachlässigt werden. Die Grafik rechts zeigt ein Beispiel für die Gewichtsabnahme. Der Grad der Abwägung wird als konstanter Glättungsfaktor ausgedrückt, eine Zahl zwischen 0 und 1 kann als Prozentsatz ausgedrückt werden, so dass ein Glättungsfaktor von 10 gleich 1601600.1 ist. Alternativ kann in Form von N Zeitperioden ausgedrückt werden. Beispielsweise entspricht N19 dem Wert 1601600.1. Die Halbwertszeit der Gewichte (das Intervall, um das die Gewichte um einen Faktor von zwei abnehmen) beträgt etwa (innerhalb von 1, wenn Ngt5). Die Beobachtung zu einem Zeitpunkt t ist mit Yt bezeichnet. Und der Wert des EMA zu irgendeinem Zeitpunkt t wird mit S t bezeichnet. S 1 ist undefiniert. S 2 kann auf verschiedene Weise initialisiert werden, am häufigsten durch Setzen von S 2 auf Y 1. Obwohl andere Techniken existieren, wie das Setzen von S 2 auf einen Durchschnitt der ersten 4 oder 5 Beobachtungen. Die Prominenz der S 2 - Initialisierungswirkung auf den resultierenden gleitenden Durchschnitt hängt von kleineren Werten ab, was die Wahl von S 2 relativ wichtiger macht als größere Werte, da eine höhere Diskontierung älterer Beobachtungen schneller ist. Die Formel für die Berechnung der EMA zu den Zeitperioden t 160gt1602 ist Diese Formulierung ist nach Hunter (1986) 2. Die Gewichte werden (1) x Y t (x 1) gehorchen. Ein alternativer Ansatz von Roberts (1959) verwendet Y t anstelle von Y t 1 3: Diese Formel kann auch in technischen Analysenausdrücken wie folgt ausgedrückt werden, wobei gezeigt wird, wie die EMA auf den letzten Datenpunkt zu, aber nur um einen Anteil der Differenz (jedesmal): 4 Ausgeblendete EMA gestern ergibt jedes Mal die folgende Potenzreihe, die zeigt, wie der Gewichtungsfaktor an jedem Datenpunkt p 1 ist. P 2. Etc, abnehmen exponentiell: In der Theorie ist dies eine unendliche Summe. Aber weil 1160160 kleiner als 1 ist, werden die Begriffe kleiner und kleiner und können einmal klein genug ignoriert werden. Der Nenner nähert sich 1, und dieser Wert kann anstelle der Addition der Potenzen verwendet werden, vorausgesetzt, man verwendet genug Ausdrücke, dass der weggelassene Teil vernachlässigbar ist. Die N Perioden in einer N-Day EMA geben nur den Faktor an. N ist kein Stopppunkt für die Berechnung in der Art, wie sie in einem SMA oder WMA ist. Die ersten N Datenpunkte in einer EMA repräsentieren etwa 86 des Gesamtgewichts in der benötigten Berechnungszitierung. Die oben aufgeführte Leistungsformel gibt einen Startwert für einen bestimmten Tag an, wonach die zuerst gezeigte aufeinanderfolgende Tageformel angewendet werden kann. Die Frage, wie weit zurück für einen Anfangswert gehen muss, hängt im schlimmsten Fall von den Daten ab. Wenn es in alten Daten riesige p Preiswerte gibt, dann haben sie eine Auswirkung auf die Summe, auch wenn ihre Gewichtung sehr klein ist. Wenn man davon ausgeht, dass die Preise nicht zu wild variieren, dann kann nur die Gewichtung berücksichtigt werden. Das Gewicht, das durch Stoppen nach k Termonen weggelassen wird, liegt außerhalb des Gesamtgewichts. Um beispielsweise 99,9 des Gewichts zu haben, wenn N zunimmt, vereinfacht sich dies in etwa für dieses Beispiel (99,9 Gew .-%). Bearbeiten Modified Moving Average Dies wird als modifizierter gleitender Durchschnitt (MMA), gleitender gleitender Durchschnitt (RMA) oder glatter gleitender Durchschnitt bezeichnet. Bearbeiten Anwendung des exponentiellen gleitenden Durchschnitts auf OS-Leistungsmetriken Einige Computerleistungsmetriken verwenden eine Form des exponentiellen gleitenden Durchschnitts, zum Beispiel die durchschnittliche Prozesswarteschlangenlänge oder die durchschnittliche CPU-Auslastung. Hier wird als Funktion der Zeit zwischen zwei Messungen definiert. Ein Beispiel für einen Koeffizienten, der dem aktuellen Messwert ein größeres Gewicht verleiht, und ein geringeres Gewicht für die älteren Messwerte ist, wo die Zeit für die Ablesung tn in Sekunden ausgedrückt wird, und W die Zeitspanne in Minuten ist, über die der Messwert gemittelt wird Die durchschnittliche Lebensdauer der einzelnen Messwerte im Durchschnitt). Angesichts der obigen Definition von. Kann der gleitende Durchschnitt beispielsweise als ein 15-minütiger Durchschnitt L einer Prozesswarteschlangenlänge Q ausgedrückt werden. Gemessen alle 5 Sekunden (Zeitdifferenz beträgt 5 Sekunden), wird als Bearbeiten berechnet Andere Gewichtungen Andere Gewichtungssysteme werden gelegentlich zum Beispiel im Aktienhandel verwendet, wobei ein Volumengewicht jedes Zeitintervall proportional zum Handelsvolumen gewichtet wird. Eine weitere Gewichtung, die von Aktuaren verwendet wird, ist Spencers 15-Point Moving Average 5 (ein mittlerer gleitender Durchschnitt). Bearbeiten Siehe auchMoving jährlich Gesamt-MAT PMLiVE Moving Durchschnitt Wikipedia die freie Enzyklopädie Moving Average Was es ist und wie es zu berechnen Moving Averages Was sind sie Investopedia Verschieben durchschnittlich insgesamt Bitte loggen Sie sich in das untenstehende Formular 4.1 modifiziert bewegt hat eine leistungsstarke addin der Datenanalyse toolpak how Um das Datenanalyse-Toolpak zu laden, das Ihnen viele zusätzliche Optionen einschließlich einer automatisierten gleitenden durchschnittlichen Funktion gibt. Die Funktion nicht nur berechnet den gleitenden Durchschnitt für Sie es auch grafiert die ursprünglichen Daten zur gleichen Zeit spart Ihnen eine ganze Reihe von jährlichen Gesamt-Matte. Der Zeitraum ausgewählt hängt von der Art der Bewegung von Interesse wie kurze Zwischen-oder langfristig. In finanzieller Hinsicht MovingAverage Ebenen können als Unterstützung in einem sinkenden Markt oder Widerstand in einem steigenden kumulativen gleitenden Durchschnitt die Daten in einem geordneten Datenstrom ankommen interpretiert werden und der Benutzer möchte den Durchschnitt aller Daten bis zum aktuellen Datum zu erhalten Punkt. Zum Beispiel kann ein Anleger den durchschnittlichen Preis aller Aktienvorgänge für eine bestimmte Aktie bis zur aktuellen Zeit verlangen. Da jede neue Transaktion auftritt, kann der Durchschnittspreis zum Zeitpunkt der Transaktion für alle Transaktionen bis zu diesem Zeitpunkt berechnet werden, wobei der kumulative Durchschnitt typischerweise ein gleich gewichteter Durchschnitt der Sequenz von n ein gleitender Durchschnitt ist. Siehe mein Kommentar oben auf 4 Jahr gleitenden Durchschnitt würde auf das Ende eines Mittels in Excel mit Funktionen nicht Datenanalyse Option zentrieren. Die n Perioden in einem nday Ema nur spezifizieren den Faktor. N ist kein Haltepunkt für die Berechnung, wie es in einem sma oder wma ist. Für ausreichend große n die ersten n datum Punkte in einem ema repräsentieren etwa 86 des Gesamtgewichts in der Berechnung, wenn 19 Gedanken über gleitenden Durchschnitt, was es ist und wie es zu berechnen. Wie Sie dont keine Informationen, die es unmöglich wäre Berechnen die 5 Jahre ma für das Jahr 2011. Sie könnten eine zweijährige gleitende Durchschnitt passieren, wenn die Gesamtzahl der vyear ist sogar 4 exponentielle Verschiebung einer statistischen Sicht der gleitende Durchschnitt, wenn verwendet, um die zugrunde liegende Trend in einer Zeitreihe schätzen ist anfällig für selten Ereignisse wie schnelle Schocks oder andere Anomalien. Eine robustere Schätzung des Trends ist der einfache bewegte Median über n ZeitpunkteExponential gleitenden averageedit. Die durchschnittliche durchschnittliche Umsatz für die ersten fünf Jahre 20032007 wird durch die Suche nach dem Mittel aus den ersten fünf Jahren berechnet, dh das Hinzufügen der fünf Umsatz-Summen und dividiert durch 5 Das gibt Ihnen den gleitenden Durchschnitt für 2005 das Mittelalter 6.4mDie durchschnittlichen Verkäufe für die zweite Teilmenge von fünf Jahren 2004 2008 zentriert um 2006 ist 6.6mRising gleitenden Durchschnitt. Healthcare Glossary displaystyle textnumeratorm1textnumeratormnpm1totalm. Modified moving averageedit. Step 2 Klick gleitenden Durchschnitt und dann klicken ok .. Kurz gesagt ist dies ein exponentieller gleitender Durchschnitt exponentiell gleitenden Durchschnitt ema auch als exponentiell gewichtet gleitenden Durchschnitt ewma5 bekannt ist eine Art von unendlichen Impulsantwort-Filter, die Wendet exponentiell abnehmende Gewichtungsfaktoren an. Die Gewichtung für jedes ältere Datum verringert sich exponentiell niemals Null. Die Grafik rechts zeigt ein Beispiel für die Gewichtsverringerung.7 gleitende durchschnittliche Regressionsmodell. Beispielproblem berechnen die drei Jahre gleitenden Durchschnitt in Excel für die folgenden Umsatzdaten 200333m 200422m 200536m 200634m 200743m 200839m 200941m 201036m 201145m 201256m 201364m. perioden exponentiellen gleitenden Durchschnitt konvergiert auf die technische Analyse der finanziellen Daten ein gewichteter gleitender Durchschnitt wma hat die spezifische Bedeutung der Gewichte, die abnehmen In arithmetischen progression.4 in einem nday wma der letzte Tag hat Gewicht n die zweitletzte n1 usw. bis zu 4 optional erstellen Sie eine Grafik. Wählen Sie alle Daten im Arbeitsblatt aus. Klicken Sie auf die Einfüge-Registerkarte klicken Sie dann auf Streuung klicken Sie dann auf Streuung mit glatten Linien und Markierungen. Eine grafische Darstellung des gleitenden Mittelwertes auf dem gleitenden mittleren Regressionsmodell erscheint, wird eine Variable von Interesse als ein gewichteter gleitender Durchschnitt eines nicht beobachteten Fehlerterms angenommen. Die Gewichte im gleitenden Durchschnitt sind Parameter, die in Excel durchschnittlich sind. Ein gewichteter Durchschnitt ist beliebig Das Multiplikationsfaktoren hat, um unterschiedliche Gewichte an Daten an verschiedenen Positionen im Probenfenster zu geben. Mathematisch ist der gleitende Durchschnitt die Faltung der Nullpunkte mit einer festen Gewichtungsfunktion. Eine Anwendung entfernt Pixelisierung aus einer digitalen grafischen oben Diskussion erfordert ein wenig Klärung. Ist die Summe der Gewichte aller Terme, d. h. unendlicher Anzahl von Termen in einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt 1. die Summe der Gewichte ed gleitenden Mittelwertes. Für eine Anzahl von Anwendungen ist es vorteilhaft, die Verschiebung zu vermeiden, die durch die Verwendung nur vergangener Daten induziert wird. Daher kann ein zentraler gleitender Durchschnitt unter Verwendung von Daten berechnet werden, die auf beiden Seiten des Punktes in der Reihe gleich sind, wo der Mittelwert berechnet wird.3 Dies erfordert die Verwendung einer ungeraden Anzahl von Bezugspunkten in dem Muster, wobei der gleitende Durchschnitt für die Wiederherstellung des Basiswerts optimal ist Trend der Zeitreihe, wenn die Fluktuationen über den Trend normal verteilt sind. Aber die Normalverteilung lässt keine große Wahrscheinlichkeit auf sehr große Abweichungen von der Tendenz, die erklärt, warum diese Abweichungen einen unverhältnismäßig großen Effekt auf die Trendschätzung haben werden. Dass die Laplaceverteilung bei einer gegebenen Varianz eine höhere Wahrscheinlichkeit aufweist als die normale, was erklärt, warum der bewegte Median die Stöße besser toleriert, wenn die Fluktuationen stattdessen als laplaceverteilt angenommen werden Als der bewegte Durchschnitt. Moving annual total (MAT) - Der Gesamtwert einer Variable, wie z. B. Verkaufszahlen für ein Produkt, im Laufe der letzten 12 Monate. Dies ist eine laufende jährliche Summe, so ändert sich am Ende eines jeden Monats mit Daten aus dem neuen Monat hinzugefügt, um die Summe und Daten aus dem ersten Monat des Zeitraums weggenommen Moving jährliche Summe (MAT) Weiter Berechnung jedes Fünfjahresdurchschnitt, bis Sie erreichen Das Ende des Satzes 20092013. Dieses gibt Ihnen eine Reihe der Punktdurchschnitte, die Sie verwenden können, um ein Diagramm der gleitenden Durchschnitte zu plotten. Zeigt die folgende Excel-Tabelle Ihnen die für 20032012 berechneten Bewegungsdurchschnitte zusammen mit einem Streudiagramm der Daten. Die oben aufgeführte Leistungsformel gibt einen Startwert für einen bestimmten Tag an, nach dem die aufeinanderfolgende Tageformel, die zuerst gezeigt wird, angewendet werden kann. Die Frage, wie weit zurück zu gehen für einen Anfangswert hängt im schlimmsten Fall auf die Daten. Große Preiswerte in alten Daten werden die Gesamtmenge beeinflussen, selbst wenn ihre Gewichtung sehr klein ist. Wenn die Preise kleine Variationen haben dann nur die Gewichtung in Betracht gezogen werden kann. Wobei das Gewicht weggelassen wird, indem nach k Ausdrücken eine Reihe von Zahlen und eine feste Teilmengengrße gestoppt wird, wobei das erste Element des gleitenden Mittelwerts erhalten wird, indem der Durchschnitt der anfänglichen festen Teilmenge der Zahlenreihe genommen wird. Dann wird die Teilmenge durch Vorwärtsschieben modifiziert, die die erste Zahl der Reihe ausschließt und die nächste Zahl enthält, die der ursprünglichen Teilmenge in der Reihe folgt. Erzeugt dies eine neue Teilmenge von Zahlen, die gemittelt wird. Dieser Vorgang wird über die gesamte Datenreihe wiederholt. Ist die graphische Linie, die alle festen Mittel verbindet, der gleitende Durchschnitt. Ein gleitender Durchschnitt ist ein Satz von Zahlen, von denen jeder der Mittelwert der entsprechenden Teilmenge eines größeren Satzes von Bezugspunkten ist. Kann ein gleitender Durchschnitt auch ungleiche Gewichte für jeden Datumswert in der Teilmenge verwenden, um bestimmte Werte in der Teilmenge hervorzuheben. displaystyle texttotalm1totalmpm1pmn1. Einige Computerleistungsmetriken, z. B. Die durchschnittliche Prozess-Warteschlange Länge oder die durchschnittliche CPU-Auslastung verwenden eine Form von exponentiellen gleitenden Durchschnitt, was es ist und wie es zu berechnen war es zuletzt geändert Januar 8th 2016 von andale. Das Beispielproblem berechnet einen fünfjährigen gleitenden Durchschnitt aus dem folgenden Datensatz2 kumulativen Bewegungsgraphen auf der rechten Seite, wie die Gewichte von dem höchsten Gewicht für die letzten Datumspunkte auf Null abnehmen. Kann es mit den Gewichten in den exponentiellen gleitenden Durchschnitt verglichen werden, die eine gleitende durchschnittliche Methode zu erstellen, bitte Durchschnitt Durchschnitt in Excel 2013 Datenanalyse Durchschnitt stellt den Mittelwert einer Reihe von Zahlen. Der gleitende Durchschnitt ist genau der gleiche, aber der Durchschnitt wird mehrmals für mehrere Teilmengen von Daten berechnet. ZB wenn Sie einen zweijährigen gleitenden Durchschnitt für einen Datensatz von 2000 2001 2002 und 2003 wünschen, würden Sie Mittelwerte für die Teilmengen 20002001 20012002 und 20022003 finden. Gleitende Mittelwerte sind in der Regel aufgetragen und werden am besten visualisiert. 1 einfach gleitenden Durchschnitt. displaystyle Textgewicht weggelassen durch Stoppen nach k Ausdrücke über texttotal Gewichtalpha mal left1alpha k1alpha k11alpha k2cdots rechts über alpha mal links11alpha 1alpha 2cdots right. Step 2 berechnen die ersten dreijährigen Durchschnitt 20032005 für die Daten. Für dieses Beispiel Problem Typ b2b3b43 in Zelle bei einem 5-jährigen gleitenden Durchschnitt auf, wie man einen 4year gleitenden Durchschnitt berechnen, in welchem Jahr würde die 4Jahre gleitende durchschnittliche Mitte auf3 gewichteten gleitenden Durchschnitt. Wenn Sie wollen, dass die Fenstergröße leicht geändert werden, dann würde die Umsetzung Unterscheiden. (Bitte beachten Sie, dass ich diese in SQL-Server entwickelt, weil ich bin nicht bewusst, jede Website kann ich Hive SQL zu testen. Sie müssen möglicherweise einige Syntax tweak.) Im gehen zu erklären, was das tut, weil seine ein wenig kryptisch: Setzen Sie die Variable Auf die Anzahl der Zeilen, die für den gleitenden Durchschnitt (einschließlich der aktuellen Zeile) zu berücksichtigen sind. In der rowNumbercte weisen wir eine Zeilennummer zu, wir tun dies, weil wir nicht davon ausgehen, dass id sequentiell sein wird. In der Windowscte verbinden wir die rowNumbercte auf sich selbst, so dass jede Zeile mit allen Zeilen verbunden ist, aus denen sich das Berechnungsfenster zusammensetzt (mit Bezug auf die Variable thisManyRows), die ebenfalls ein neues RowNo2-Feld einführt Zähler des Bruchteils, für den dieser Zeilenwert zum gewichteten gleitenden Durchschnitt beiträgt (dh die aktuelle Zeile, wenn das Fenster 4 hat RowNo2 4 und hat 44 Gewicht). Windowscte berechnet auch die Anzahl der Zeilen im Fenster, um besser zu behandeln Zeilen am Anfang der Daten, die nicht über ein volles Fenster. Die endgültige Auswahl Gruppen von id. multipliziert den Wert jeder Zeile in das Fenster mit seinem Gewicht und dann dividiert durch die Anzahl der Zeilen im Fenster: n. Beantwortet 7. Dezember 16 um 1:55 Uhr
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