صيغة للمتوسط المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة

وبالنظر إلى سلسلة زمنية إكسي، أريد حساب متوسط ​​متحرك مرجح مع نافذة متوسط ​​النقاط N، حيث ترجح الأوزان القيم الأحدث على القيم القديمة. في اختيار الأوزان، وأنا باستخدام حقيقة مألوفة أن سلسلة هندسية تتقارب إلى 1، أي سوم (فراك) k، قدمت لا حصر لها العديد من المصطلحات. للحصول على عدد منفصل من الأوزان التي تجمع للوحدة، وأنا ببساطة أخذ أول شروط N من سلسلة هندسية (فراك) k، ومن ثم تطبيع حسب مجموعها. عندما N4، على سبيل المثال، يعطي هذا الأوزان غير العادية التي، بعد تطبيع حسب مجموعها، يعطي المتوسط ​​المتحرك هو ببساطة مجموع الناتج من أحدث القيم 4 ضد هذه الأوزان المقيسة. هذا الأسلوب يعمم في طريقة واضحة لتحريك النوافذ من طول N، ويبدو من السهل حسابيا كذلك. هل هناك أي سبب لعدم استخدام هذه الطريقة البسيطة لحساب المتوسط ​​المتحرك المرجح باستخدام الأوزان الأسية أسأل لأن دخول ويكيبيديا ل إوما يبدو أكثر تعقيدا. مما يجعلني أتساءل عما إذا كان تعريف كتاب إوما ربما لديه بعض الخصائص الإحصائية التي التعريف البسيط أعلاه لا أو أنها في الواقع يعادل طلب نوفمبر 28 12 في 23:53 لتبدأ الخاص بك على افتراض 1) أنه لا توجد قيم غير عادية و لا توجد تحولات في المستوى و لا اتجاهات زمنية و لا دمى موسمية 2) أن المتوسط ​​المرجح المثقل له أوزان تقع على منحنى سلس يمكن وصفه بواسطة معامل واحد 3) أن تباين الخطأ ثابت أنه لا توجد سلسلة مسببة معروفة لماذا كل من الافتراضات. نداش إريشستات أوكت 1 14 في 21:18 رافي: في المثال المذكور، مجموع المصطلحات الأربعة الأولى هو 0.9375 0.06250.1250.250.5. لذا، فإن المصطلحات الأربعة الأولى تحمل 93.8 من الوزن الكلي (6.2 في الذيل اقتطاع). استخدم هذا للحصول على الأوزان المقيسة التي تصل إلى وحدة عن طريق ريسكالينغ (تقسيم) بنسبة 0.9375. وهذا يعطي 0.06667، 0.1333، 0.2667، 0.5333. نداش الأسد إبراهيم أكتوبر 1 14 في 22:21 إيف وجدت أن الحوسبة إكسبونيتيالي المرجح تشغيل المتوسطات باستخدام أوفيرلين ليفتارو أوفيرلين ألفا (س - أوفيرلين)، alphalt1 هو بسيط طريقة سطر واحد، وهذا هو بسهولة، إلا إذا كان تقريبا، يمكن تفسيرها من حيث عدد فعال من العينات نالفا (مقارنة هذا النموذج مع شكل لحساب المتوسط ​​الجاري)، يتطلب فقط المسند الحالي (والقيمة المتوسطة الحالية)، ومستقر عدديا. من الناحية الفنية، هذا النهج لا يتضمن كل التاريخ في المتوسط. والمزايا الرئيسية في استخدام النافذة الكاملة (بدلا من النافذة المقطوعة التي نوقشت في السؤال) هي أنه في بعض الحالات يمكن أن يخفف من الوصف التحليلي للفلترة، ويقلل من التقلبات التي تحدث إذا كانت البيانات الكبيرة جدا (أو الصغيرة) القيمة هي جزء من مجموعة البيانات. على سبيل المثال النظر في نتيجة التصفية إذا كانت البيانات صفر باستثناء مسند واحد قيمته 106. أجاب 29 نوفمبر 29 في 0: 33 كيفية حساب المتوسطات المتحركة المرجح في إكسيل باستخدام الأسي تمهيد إكسل تحليل البيانات للدمى الطبعة الثانية الأسي التمهيد أداة في إكسيل بحساب المتوسط ​​المتحرك. ومع ذلك، فإن قيم ترجيح الأسية القيم المدرجة في حسابات المتوسط ​​المتحرك بحيث يكون للقيم الأحدث تأثير أكبر على متوسط ​​الحساب والقيم القديمة لها تأثير أقل. ويتم هذا الترجيح من خلال ثابت التمهيد. لتوضيح كيفية عمل أداة التمدد الأسي، افترض أنك 8217re تبحث مرة أخرى في متوسط ​​معلومات درجة الحرارة اليومية. لحساب المتوسطات المتحركة المرجح باستخدام تمهيد أسي، اتبع الخطوات التالية: لحساب متوسط ​​متحرك أضعافا مضاعفة، انقر أولا على الزر الأمر 8217s تحليل بيانات البيانات. عندما يعرض إكسيل مربع الحوار تحليل البيانات حدد عنصر التمدد الأسي من القائمة ثم انقر فوق موافق. يعرض إكسيل مربع الحوار أسيوننتيال سموثينغ. حدد البيانات. لتحديد البيانات التي تريد حساب متوسط ​​متحرك أضعافا مضاعفة، انقر في مربع النص نطاق الإدخال. ثم حدد نطاق الإدخال، إما عن طريق كتابة عنوان نطاق ورقة عمل أو عن طريق تحديد نطاق ورقة العمل. إذا كان نطاق الإدخال يتضمن تسمية نص لتحديد بياناتك أو وصفها، فحدد مربع الاختيار التصنيفات. توفير ثابت التمهيد. أدخل قيمة ثابت التجانس في مربع النص عامل التخميد. ملف إكسيل هيلب يوحي باستخدام ثابت التمهيد بين 0.2 و 0.3. ويفترض، ومع ذلك، إذا كنت 8217re استخدام هذه الأداة، لديك الأفكار الخاصة بك حول ما ثابت ثابت التجانس هو. (إذا كنت 8217re جاهل حول ثابت تجانس، وربما كنت mustn8217t باستخدام هذه الأداة.) أخبر إكسيل مكان وضع البيانات المتوسط ​​المتحرك ممسود أضعافا مضاعفة. استخدم مربع النص نطاق الإخراج لتحديد نطاق ورقة العمل الذي تريد وضع بيانات المتوسط ​​المتحرك. في مثال ورقة العمل، على سبيل المثال، تضع بيانات المتوسط ​​المتحرك في نطاق ورقة العمل B2: B10. (اختياري) قم بتخطيط البيانات الملساء أضعافا مضاعفة. لرسم البيانات التي تم تمهيدها بشكل متسارع، حدد خانة الاختيار مخطط الإنتاج. (اختياري) تشير إلى أنك تريد حساب معلومات الخطأ القياسية. لحساب الأخطاء القياسية، حدد خانة الاختيار أخطاء قياسية. يضع إكسيل قيم الخطأ القياسية بجوار قيم المتوسط ​​المتحرك الممهدة أضعافا مضاعفة. بعد الانتهاء من تحديد معلومات المتوسط ​​المتحرك التي تريد حسابها والمكان الذي تريد وضعه فيه، انقر فوق موافق. يحسب إكسيل معلومات المتوسط ​​المتحرك. نهج إوما له ميزة جذابة واحدة: فهو يتطلب القليل نسبيا من البيانات المخزنة. لتحديث تقديراتنا في أي وقت، نحن بحاجة فقط إلى تقدير مسبق لمعدل التباين وأحدث قيمة للمراقبة. ويتمثل الهدف الثانوي ل إوما في تتبع التغيرات في التقلب. وبالنسبة للقيم الصغيرة، تؤثر الملاحظات الأخيرة على التقدير فورا. وبالنسبة للقيم الأقرب إلى واحد، يتغير التقدير ببطء استنادا إلى التغيرات الأخيرة في عوائد المتغير الأساسي. تستخدم قاعدة بيانات ريسكمتريكس (التي تنتجها جي بي مورغان والمتاحة للجمهور) إوما مع لتحديث التقلبات اليومية. هام: لا تتحمل صيغة إوما متوسط ​​مستوى التباين على المدى الطويل. وبالتالي، فإن مفهوم التقلب يعني الانعكاس لا يتم التقاطه من قبل إوما. نماذج أرشغارتش هي أكثر ملاءمة لهذا الغرض. ويتمثل الهدف الثانوي ل إوما في تتبع التغيرات في التقلب، لذلك بالنسبة للقيم الصغيرة، تؤثر الملاحظة الأخيرة على التقدير على وجه السرعة، وبالنسبة للقيم الأقرب إلى واحد، يتغير التقدير ببطء إلى التغيرات الأخيرة في عوائد المتغير الأساسي. وتستخدم قاعدة بيانات ريسكمتريكس (التي تنتجها جي بي مورغان) والمتاحة للجمهور في عام 1994 نموذج إوما لتحديث تقديرات التقلبات اليومية. ووجدت الشركة أنه عبر مجموعة من متغيرات السوق، فإن هذه القيمة تعطي توقعات التباين التي تأتي أقرب إلى معدل التباين المحقق. وقد حسبت معدلات التباين المحققة في يوم معين كمتوسط ​​مرجح بالتساوي في الأيام ال 25 التالية. وبالمثل، لحساب القيمة المثلى لل لامدا لمجموعة البيانات لدينا، ونحن بحاجة لحساب التقلبات المحققة في كل نقطة. هناك عدة طرق، لذلك اختيار واحد. بعد ذلك، حساب مجموع الأخطاء المربعة (سس) بين تقدير إوما والتقلب المحقق. وأخيرا، تقليل سس عن طريق تغيير قيمة لامدا. يبدو بسيطا هو. التحدي الأكبر هو الاتفاق على خوارزمية لحساب التقلبات المحققة. على سبيل المثال، اختار الناس في ريسكمتريكس لاحقة 25 يوما لحساب معدل التباين المحقق. في حالتك، يمكنك اختيار الخوارزمية التي تستخدم حجم اليومية، هيلو أندور أسعار فتح-إغلاق. س 1: هل يمكننا استخدام إوما لتقدير التقلبات (أو التنبؤ بها) أكثر من خطوة واحدة إلى الأمام لا يفترض تمثيل التقلبات إوما متوسط ​​التقلب على المدى الطويل، وبالتالي فإن أي إوما ترجع ثابت القيمة: