Moving averages. If questa informazione è tracciata su un grafico, sembra this. This dimostra che vi è una grande variazione nel numero di visitatori a seconda della stagione ci sono molto meno in autunno e in inverno che la primavera e summer. However, se volevamo vedere una tendenza del numero di visitatori, si potrebbe calcolare un punto 4 in movimento average. We fare questo, trovando il numero medio di visitatori nei quattro trimestri del 2005.Then troviamo il numero medio di visitatori nel ultimi tre trimestri del 2005 e il primo trimestre del 2006.Then ultimi due trimestri del 2005 e dei primi due trimestri del 2006.Note che l'ultimo media possiamo trovare è per gli ultimi due trimestri del 2006 e dei primi due trimestri del 2007. tracciamo le medie mobili su un grafico, facendo in modo che ogni media è tracciata al centro dei quattro quartieri che covers. We può ora vedere che c'è una leggera tendenza al ribasso visitors. Moving Average. This esempio si insegna come calcolare la media mobile di una serie storica in Excel una media mobile viene utilizzata per appianare le irregolarità picchi e valli di riconoscere facilmente trends.1 in primo luogo, lasciare s un'occhiata al nostro tempo serie.2 nella scheda dati fare clic su Analisi dati. Nota può t trovare il pulsante Data Analysis Clicca qui per caricare gli strumenti di analisi aggiuntivo in.3 selezionare media mobile e cliccare OK.4 Fate clic nella casella intervallo di input e selezionare l'intervallo B2 M2.5 Fare clic nella casella intervallo e digitare 6.6 Fare clic nella casella intervallo di output e selezionare B3.8 cellulare Tracciare la curva di questi values. Explanation perché abbiamo impostato l'intervallo di 6, la media mobile è la media degli ultimi 5 punti dati e il punto dati corrente Come risultato, i picchi e le valli si spianano il grafico mostra una tendenza in aumento di Excel non è in grado di calcolare la media mobile per i primi 5 punti di dati, perché non ci sono abbastanza precedente Ripetere i dati points.9 passi da 2 a 8 per intervallo di 2 e l'intervallo 4.Conclusione più grande è l'intervallo di , più i picchi e le valli si distendono il più piccolo l'intervallo, più le medie mobili sono i dati effettivi points. Moving media Calculator. Given un elenco di dati sequenziali, è possibile costruire la n-point media mobile o media mobile trovando la media di ogni insieme di n punti consecutivi Ad esempio, se avete la ordinata set.10 dati, 11, 11, 15, 13, 14, 12, 10, 11. il 4 punti di media mobile is.11 75 , 12 5, 13 25, 13 5, 12 25, 11 75.Moving medie sono usati per lisciare i dati sequenziali fanno cime aguzze e avvallamenti meno pronunciato, perché ogni punto di dati grezzi è dato solo un peso frazionale nella media mobile più grande è il valore di n il più agevole il grafico della media mobile rispetto al grafico dei originali analisti dati di stock spesso guardare le medie mobili di dati prezzo delle azioni di prevedere le tendenze e vedere i modelli più chiaramente, è possibile utilizzare la calcolatrice qui sotto per trovare una media mobile di un set. Number dati di Termini in un semplice n - Point spostamento Average. If il numero di termini nella serie originale è d ed il numero di termini utilizzati in ogni media è di n allora il numero di termini nella sequenza media mobile sarà. Ad esempio, se si dispone di una sequenza di 90 i prezzi delle azioni e si prende la media mobile di 14 giorni dei prezzi, la sequenza di media mobile avrà 90 - 14 1 77 points. This calcolatrice calcola le medie, dove tutti i termini sono lo stesso peso in movimento può anche creare medie mobili ponderate in cui alcuni termini sono dati un peso maggiore rispetto ad altri, ad esempio, dando più peso ai dati più recenti, o la creazione di una media centrale ponderata in cui i termini medi si contano più al ponderata articolo medie mobili e calcolatrice per più informazioni Insieme con lo spostamento medie aritmetiche, alcuni analisti anche guardare la mediana mobile di dati ordinati dal momento che la mediana non è influenzato da strani valori anomali.
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