भारित चलती औसत

भारित चलती औसत की गणना हमारे सरल कुशल भारित चलती औसत कैलकुलेटर से आसानी से की जा सकती है। वेटेड मूव्हिंग एव्हरेज (WMA) एक ऐसी तकनीक है जिसका उपयोग किसी निर्दिष्ट अवधि के भीतर प्रत्येक डेटा बिंदु को अलग-अलग भार देकर समय श्रृंखला डेटा को सुचारू और विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। WMA कुछ डेटा बिंदुओं पर दूसरों की तुलना में अधिक जोर देकर अधिक लचीलापन प्रदान करता है। यह विधि रुझानों को उजागर करने और डेटा में शोर या अनियमितताओं के प्रभाव को कम करने में मदद करती है।

भारित चलती औसत सूत्र

भारित चलती औसत की गणना करने के लिए, प्रत्येक मान को उसके भार से गुणा करें, इन उत्पादों को जोड़ें, और निर्दिष्ट अवधियों में कुल भार से विभाजित करें। आप इसके लिए भारित चलती औसत सूत्र का भी उपयोग कर सकते हैं,
W M A = w 1 x 1 + w 2 x 2 + . . + w n x n w 1 + w 2 + . . + w n
WMA - भारित चलती औसत | x1, x2,..., xn - संख्याएं | w1, w2,..., wn - भार | n - समय अवधि

भारित चलती औसत के अनुप्रयोग

भारित चलती औसत (WMA) के कुछ महत्वपूर्ण अनुप्रयोग यहां दिए गए हैं, जो प्रवृत्ति विश्लेषण, पूर्वानुमान, गुणवत्ता नियंत्रण और सिग्नल प्रोसेसिंग में इसकी प्रभावशीलता को उजागर करते हैं।
प्रवृत्ति विश्लेषण: WMA हाल के अवलोकनों को अधिक महत्व देकर डेटा में रुझानों की पहचान और विश्लेषण करने में मदद करता है, जिससे यह अर्थशास्त्र और वित्त जैसे विभिन्न क्षेत्रों में उपयोगी हो जाता है।
पूर्वानुमान: ऐतिहासिक डेटा बिंदुओं के भारित महत्व के आधार पर भविष्य के मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए पूर्वानुमान मॉडल में उपयोग किया जाता है, जिससे पूर्वानुमानों की सटीकता में सुधार होता है।
गुणवत्ता नियंत्रण: उत्पादन डेटा की निगरानी और विश्लेषण करने के लिए गुणवत्ता नियंत्रण प्रक्रियाओं में लागू किया जाता है, जिसमें मुद्दों का तुरंत पता लगाने के लिए हाल के डेटा को अधिक भारी रूप से भारित किया जाता है।
सिग्नल प्रोसेसिंग: हाल के मापों को अधिक महत्व देकर संकेतों को सुचारू बनाने और शोर को कम करने के लिए सिग्नल प्रोसेसिंग में नियोजित किया जाता है।

भारित चलती औसत उदाहरण

डेटा के भीतर रुझानों की स्पष्ट समझ प्रदान करने के लिए विभिन्न परिदृश्यों में भारित चलती औसत (WMA) की गणना करने के लिए भारित चलती औसत उदाहरण यहां दिए गए हैं।
उदाहरण 1: गतिविधियों पर बिताए गए समय के भारित चलती औसत की गणना करना
डेटा: होमवर्क पर 2 घंटे, खेल पर 3 घंटे, पढ़ने पर 1 घंटा, अवकाश पर 4 घंटे, शौक पर 2 घंटे
वजन: 4, 1, 5, 2, 3
औसत अवधि की संख्या: 2
भारित चलती औसत: 2.2 घंटे, 1.33 घंटे, 1.85 घंटे, 2.8 घंटे
उदाहरण 2: साप्ताहिक तापमान का भारित चलती औसत
डेटा: 65°F, 70°F, 75°F, 80°F, 85°F
वजन: 1, 2, 3, 4, 1
औसत अवधि की संख्या: 4
भारित चलती औसत: 75°F, 77°F
उदाहरण 3: मासिक व्यय का भारित चलती औसत
डेटा: जनवरी: $200, फ़रवरी: $220, मार्च: $240, अप्रैल: $260, मई: $280
भार: 2, 3, 1, 4, 5
औसत अवधि की संख्या: 3
भारित चलती औसत: $216.66, $242.5, $268
उदाहरण 4: दैनिक बिक्री का भारित चलती औसत
डेटा: $100, $120, $90, $110, $130, $120, $125
भार: 2, 3, 1, 4, 5, 3, 1
औसत अवधि की संख्या: 5
भारित चलती औसत: $116, $118.75, $118.92
उदाहरण 5: दैनिक कदमों का भारित चलती औसत
डेटा: 8000 कदम, 8500 कदम, 9000 कदम, 9500 कदम, 1308 कदम, 1000 कदम
औसत अवधि की संख्या: 2
भार: 1, 2, 3, 4, 2, 3
भारित चलती औसत: 8333.33 कदम, 8800 कदम, 9285.71 कदम, 6769.33 कदम, 1123.2 कदम

भारित चलती औसत कैलकुलेटर सामान्य प्रश्न

भारित चलती औसत या WMA की गणना कैसे करें?
भारित चलती औसत की गणना करने के लिए, इन चरणों का पालन करें:
अवधि चुनें: भारित चलती औसत के लिए अवधियों या डेटा बिंदुओं की संख्या तय करें।
भार निर्दिष्ट करें: अवधि के भीतर प्रत्येक डेटा बिंदु को भार निर्दिष्ट करें। आम तौर पर, अधिक हाल के डेटा बिंदुओं को अधिक भार मिलता है।
गुणा करें और योग करें: प्रत्येक डेटा बिंदु को उसके संगत भार से गुणा करें, फिर इन उत्पादों का योग करें।
भार का योग: कुल योग को भार के योग से विभाजित करें।
क्या भारित चलती औसत का उपयोग किसी भी समयावधि के साथ किया जा सकता है?
हां, विश्लेषण की ज़रूरतों के आधार पर भारित चलती औसत को किसी भी समय अवधि पर लागू किया जा सकता है। अवधि का चुनाव डेटा और विशिष्ट अनुप्रयोग पर निर्भर करता है।
आपको भारित चलती औसत का उपयोग कब करना चाहिए?
भारित चलती औसत तब उपयोगी होता है जब आप पुराने डेटा बिंदुओं की तुलना में हाल के डेटा बिंदुओं पर अधिक जोर देना चाहते हैं। इसका उपयोग आमतौर पर वित्तीय विश्लेषण (जैसे, स्टॉक की कीमतें, हाल के रुझानों पर जोर देने के लिए), आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में मांग पूर्वानुमान, आर्थिक संकेतकों पर नज़र रखने, हाल के घटनाक्रमों पर ध्यान केंद्रित करते हुए समय श्रृंखला डेटा का विश्लेषण करने में किया जाता है।
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