가중이동평균 계산기

가중이동평균는 간단하고 효율적인 가중이동평균 계산기로 쉽게 계산할 수 있습니다. 가중 이동 평균 또는 WMA는 지정된 기간 내의 각 데이터 포인트에 다른 가중치를 할당하여 시계열 데이터를 매끄럽게 하고 분석하는 데 사용되는 기술입니다. WMA는 일부 데이터 포인트를 다른 데이터 포인트보다 더 강조하여 더 많은 유연성을 제공합니다. 이 방법은 추세를 강조하고 데이터의 노이즈나 불규칙성의 영향을 줄이는 데 도움이 됩니다.

다음은 추세 분석, 예측, 품질 관리 및 신호 처리에서의 효율성을 강조하는 몇 가지 중요한 가중이동평균의 응용(WMA)입니다.
• 추세 분석: WMA는 최근 관측치에 더 많은 중요성을 부여하여 데이터의 추세를 식별하고 분석하는 데 도움이 되므로 경제 및 금융과 같은 다양한 분야에서 유용합니다.
• 예측: 과거 데이터 포인트의 가중 중요도에 따라 미래 값을 예측하는 예측 모델에서 사용되어 예측의 정확도를 높입니다.
• 품질 관리: 생산 데이터를 모니터링하고 분석하는 품질 관리 프로세스에 적용되며, 문제를 신속하게 감지하기 위해 최신 데이터에 더 많은 가중치를 부여합니다.
• 신호 처리: 최근 측정에 더 많은 가중치를 부여하여 신호를 부드럽게 하고 노이즈를 줄이기 위해 신호 처리에 사용됩니다.

다음은 데이터 내의 추세를 보다 명확하게 이해할 수 있도록 다양한 시나리오에 걸쳐 계산하다 가중이동평균(WMA)에 대한 가중이동평균 예시입니다.
예 1: 활동에 소요된 시간의 가중 이동 평균 계산
데이터: 숙제에 2시간, 스포츠에 3시간, 독서에 1시간, 여가에 4시간, 취미에 2시간
가중치: 4, 1, 5, 2, 3
평균을 계산할 연속 지점 수: 2
가중 평균: 2.2시간, 1.33시간, 1.85시간, 2.8시간
예 2: 주간 기온의 가중 이동 평균
데이터: 65°F, 70°F, 75°F, 80°F, 85°F
가중치: 1, 2, 3, 4, 1
숫자 연속된 포인트의 평균: 4
가중 평균: 75°F, 77°F
예제 3: 월간 비용의 가중 이동 평균
데이터: 1월: $200, 2월: $220, 3월: $240, 4월: $260, 5월: $280
가중치: 2, 3, 1, 4, 5
연속된 포인트의 평균 수: 3
가중 평균: $216.66, $242.5, $268
예제 4: 일일 매출의 가중 이동 평균
데이터: $100, $120, $90, $110, $130, $120, $125
가중치: 2, 3, 1, 4, 5, 3, 1
연속 포인트 평균: 5
가중 평균: $116, $118.75, $118.92
예제 5: 일일 걸음 수의 가중 이동 평균
데이터: 8000걸음, 8500걸음, 9000걸음, 9500걸음, 1308걸음, 1000걸음
연속 포인트 평균 수: 2
가중치: 1, 2, 3, 4, 2, 3
가중 평균: 8333.33걸음, 8800걸음, 9285.71걸음, 6769.33걸음, 1123.2걸음