Howtosignalprocessing
Ekonomiści używają prostej techniki wygładzania o nazwie „Średnia ruchoma”, aby pomóc w ustaleniu podstawowego trendu w zezwoleniach na mieszkania i inne niestabilne dane. Średnia ruchomość wygładza serię poprzez konsolidację miesięcznych punktów danych w dłuższych jednostkach czasu - mianowicie średnio kilka miesięcy danych.
- Jaka jest różnica między średnią ruchomą a wygładzoną średnią ruchomą?
- Jak obliczyć wygładzoną średnią ruchomą?
- Co jest lepszą średnią ruchomą lub wygładzanie wykładnicze?
- Dlaczego w prognozowaniu stosuje się techniki wygładzania średniej ruchomej?
Jaka jest różnica między średnią ruchomą a wygładzoną średnią ruchomą?
Ponadto, w prostej średniej ruchomej, najstarsze dane cenowe są usuwane ze średniej ruchomej, ponieważ do obliczeń dodaje się nowa cena. Wygładzona średnia ruchoma wykorzystuje dłuższy okres do określenia średniej, przypisując wagę do danych cenowych w miarę obliczania średniej.
Jak obliczyć wygładzoną średnią ruchomą?
Wygładzona średnia ruchoma wyświetla dane dla danego okresu (n). Wzór obliczania tej średniej jest następujący: SMMA (i) = (sum (i-1)-SMMA (i-1) wejście (i))/n, gdzie pierwszy okres jest prostą średnią ruchomą. Zobacz także prosta średnia ruchoma.
Co jest lepszą średnią ruchomą lub wygładzanie wykładnicze?
Dla danego przeciętnego wieku (i.mi., ilość opóźnienia) prosta prognoza wygładzania wykładniczego (SES) jest nieco lepsza od prostej prognozy średniej ruchomej (SMA), ponieważ przynosi stosunkowo większą wagę do najnowszej obserwacji-i.mi., Jest nieco bardziej „responsywny” na zmiany występujące w niedawnej przeszłości.
Dlaczego w prognozowaniu stosuje się techniki wygładzania średniej ruchomej?
Średnie ruchome: średnie ruchome ranking wśród najpopularniejszych technik wstępnego przetwarzania szeregów czasowych. Służą one do filtrowania losowego „białego szumu” z danych, aby szeregi czasowe były płynne, a nawet podkreślić niektóre komponenty informacyjne zawarte w szeregach czasowych.
