加重移動平均計算機

加重移動平均 は、シンプルで効率的な 加重移動平均計算機で簡単に計算できます加重移動平均 (WMA) は、指定された期間内の各データ ポイントに異なる重みを割り当てることで、時系列データを平滑化して分析するために使用される手法です。WMA では、一部のデータ ポイントを他のデータ ポイントよりも強調することで、柔軟性が高まります。この方法は、傾向を強調し、データ内のノイズや不規則性の影響を軽減するのに役立ちます。

ここでは、加重移動平均 (WMA) の重要な用途をいくつか紹介します。傾向分析、予測、品質管理、信号処理におけるその有効性に注目してください。
• 傾向分析: WMA は、最近の観測値をより重視することでデータの傾向を識別および分析するのに役立ち、経済や金融などのさまざまな分野で役立ちます。
• 予測: 予測モデルで使用され、履歴データ ポイントの重み付けされた重要度に基づいて将来の値を予測し、予測の精度を向上させます。
• 品質管理: 品質管理プロセスで適用され、生産データを監視および分析します。最近のデータに重み付けが大きくなるため、問題を迅速に検出できます。
• 信号処理: 信号処理で使用され、最近の測定値に重み付けすることで信号を平滑化し、ノイズを減らします。

ここでは、データ内の傾向をより明確に理解できるように、さまざまなシナリオにわたる計算する加重移動平均 (WMA) するための 加重移動平均例 を示します。
例 1: 活動に費やした時間の加重移動平均の計算
データ: 宿題 2 時間、スポーツ 3 時間、読書 1 時間、余暇 4 時間、趣味 2 時間
重み: 4、1、5、2、3
平均する連続ポイントの数: 2
加重平均: 2.2 時間、1.33 時間、1.85 時間、2.8 時間
例 2: 週間気温の加重移動平均
データ: 65°F、70°F、75°F、80°F、85°F
重み: 1、2、3、4、1
平均する連続ポイント数: 4
加重平均: 75°F、77°F
例 3: 月間費用の加重移動平均
データ: 1 月: $200、2 月: $220、3 月: $240、4 月: $260、5 月: $280
加重: 2、3、1、4、5
平均する連続ポイント数: 3
加重平均: $216.66、$242.5、$268
例 4: 日次売上の加重移動平均
データ: $100、$120、$90、$110、$130、$120、$125
加重: 2、3、1、4、5、3、1
連続ポイント数平均するポイント数: 5
加重平均: $116、$118.75、$118.92
例 5: 毎日の歩数の加重移動平均
データ: 8000 歩、8500 歩、9000 歩、9500 歩、1308 歩、1000 歩
平均する連続ポイント数: 2
重み: 1、2、3、4、2、3
加重平均: 8333.33 歩、8800 歩、9285.71 歩、6769.33 歩、1123.2 歩