Gewichteter gleitender Durchschnitt Taschenrechner

Der Gewichteter gleitender Durchschnitt lässt sich ganz einfach mit unserem einfachen, effizienten Gewichteter gleitender Durchschnitt taschenrechner berechnen. Der gewichtete gleitende Durchschnitt oder WMA ist eine Technik zum Glätten und Analysieren von Zeitreihendaten, indem jedem Datenpunkt innerhalb eines bestimmten Zeitraums unterschiedliche Gewichte zugewiesen werden. Der WMA ermöglicht mehr Flexibilität, indem einige Datenpunkte stärker betont werden als andere. Diese Methode hilft dabei, Trends hervorzuheben und die Auswirkungen von Rauschen oder Unregelmäßigkeiten in den Daten zu reduzieren.

Hier sind einige wichtige Anwendungen des gewichteten gleitenden Durchschnitts (WMA), die seine Effektivität bei Trendanalysen, Prognosen, Qualitätskontrollen und Signalverarbeitung hervorheben.
• Trendanalyse: Der WMA hilft bei der Erkennung und Analyse von Trends in Daten, indem er aktuellen Beobachtungen mehr Bedeutung beimisst, was ihn in verschiedenen Bereichen wie Wirtschaft und Finanzen nützlich macht.
• Prognosen: Wird in Prognosemodellen verwendet, um zukünftige Werte basierend auf der gewichteten Bedeutung historischer Datenpunkte vorherzusagen, wodurch die Genauigkeit von Vorhersagen verbessert wird.
• Qualitätskontrolle: Wird in Qualitätskontrollprozessen angewendet, um Produktionsdaten zu überwachen und zu analysieren, wobei aktuellere Daten stärker gewichtet werden, um Probleme schneller zu erkennen.
• Signalverarbeitung: Wird in der Signalverarbeitung eingesetzt, um Signale zu glätten und Rauschen zu reduzieren, indem aktuellen Messungen mehr Gewicht beigemessen wird.

Hier sind Gewichteter gleitender Durchschnitt Beispiele zur Berechnen Gewichteter gleitender Durchschnitt (WMA) für verschiedene Szenarien, um ein klareres Verständnis der Trends in den Daten zu vermitteln.
Beispiel 1: Berechnung des gewichteten gleitenden Durchschnitts der für Aktivitäten aufgewendeten Zeit
Daten: 2 Stunden Hausaufgaben, 3 Stunden Sport, 1 Stunde Lesen, 4 Stunden Freizeit, 2 Stunden Hobbys
Gewichtung: 4, 1, 5, 2, 3
Anzahl aufeinanderfolgender Punkte zur Durchschnittsbildung: 2
Gewichteter Durchschnitt: 2,2 Stunden, 1,33 Stunden, 1,85 Stunden, 2,8 Stunden
Beispiel 2: Gewichteter gleitender Durchschnitt der wöchentlichen Temperaturen
Daten: 65°F, 70°F, 75°F, 80°F, 85°F
Gewichtung: 1, 2, 3, 4, 1
Zahl von aufeinanderfolgenden Punkten bis zum Durchschnitt: 4
Gewichteter Durchschnitt: 75°F, 77°F
Beispiel 3: Gewichteter gleitender Durchschnitt der monatlichen Ausgaben
Daten: Januar: $200, Februar: $220, März: $240, April: $260, Mai: $280
Gewichtung: 2, 3, 1, 4, 5
Anzahl von aufeinanderfolgenden Punkten bis zum Durchschnitt: 3
Gewichteter Durchschnitt: $216.66, $242.5, $268
Beispiel 4: Gewichteter gleitender Durchschnitt der täglichen Verkäufe
Daten: $100, $120, $90, $110, $130, $120, $125
Gewichtung: 2, 3, 1, 4, 5, 3, 1
Zahl von aufeinanderfolgenden Punkten bis zum Durchschnitt: 5
Gewichteter Durchschnitt: $116, $118,75, $118,92
Beispiel 5: Gewichteter gleitender Durchschnitt der täglichen Schritte
Daten: 8000 Schritte, 8500 Schritte, 9000 Schritte, 9500 Schritte, 1308 Schritte, 1000 Schritte
Anzahl von aufeinanderfolgenden Punkten bis zum Durchschnitt: 2
Gewichtung: 1, 2, 3, 4, 2, 3
Gewichteter Durchschnitt: 8333,33 Schritte, 8800 Schritte, 9285,71 Schritte, 6769,33 Schritte, 1123,2 Schritte