बदलती सरासरी

आमच्या साध्या कार्यक्षम बदलती सरासरी कॅल्क्युलेटरने बदलती सरासरीची गणना सहज करता येते. बदलती सरासरी (MA) हे एक सांख्यिकीय माप आहे ज्याचा वापर डेटा पॉइंट्सचे विश्लेषण करण्यासाठी केला जातो ज्याचा वापर विशिष्ट कालावधीतील संख्यांच्या सरासरीची गणना करून केला जातो. मूव्हिंग एव्हरेजचा वापर अल्पकालीन चढउतार सुलभ करण्यासाठी आणि डेटा सेटमधील दीर्घकालीन ट्रेंड हायलाइट करण्यासाठी केला जातो. हे सामान्यतः वेळ मालिका विश्लेषणामध्ये वापरले जाते, विशेषत: वित्त मध्ये, ठराविक दिवसांमध्ये स्टॉक किंवा कमोडिटीच्या सरासरी किंमतीचा मागोवा घेण्यासाठी.

बदलती सरासरी सूत्र

बदलती सरासरीची गणना करण्यासाठी, ठराविक कालावधीवरील मूल्यांची बेरीज करा आणि पूर्णविरामांच्या एकूण संख्येने भागा. यासाठी तुम्ही बदलती सरासरी सूत्र देखील वापरू शकता,
MA = x 1 + x 2 + x 3 + ... x n n
MA - बदलती सरासरी | x1, x2,..., xn - दिलेल्या वेळेत डेटा पॉइंट | n - सरासरी कालावधीची संख्या

बदलती सरासरी चे उपयोग

शेअर बाजार विश्लेषण, विक्री अंदाज, हवामान अंदाज, रहदारी विश्लेषण आणि ऊर्जा वापर मॉनिटरिंगमधील त्यांची भूमिका दर्शवून विविध डोमेनवर मूव्हिंग ॲव्हरेज (MA) चे काही व्यावहारिक उपयोग येथे आहेत.
स्टॉक मार्केट विश्लेषण:
गुंतवणूकदार विशिष्ट कालावधीत स्टॉकच्या किमतींचे विश्लेषण करण्यासाठी MA वापरतात. उदाहरणार्थ, 50 दिवसांचा MA सहसा एकूण किंमतीचा कल ओळखण्यासाठी वापरला जातो. स्टॉकची किंमत ५० दिवसांच्या MA च्या वर असल्यास, ते वरचा कल सूचित करते, तर खाली असलेली किंमत संभाव्य घसरणीचा ट्रेंड दर्शवते.
किरकोळमध्ये विक्रीचा अंदाज:
किरकोळ विक्रेते अंदाज लावण्यासाठी MA वापरतात ऐतिहासिक विक्री डेटाचे विश्लेषण करून विक्री ट्रेंड. उदाहरणार्थ, 3 महिन्यांचा MA, हंगामी नमुने ओळखण्यात मदत करू शकतो, जसे की सुट्टीतील किंवा उन्हाळ्याच्या महिन्यांत वाढलेली विक्री, इन्व्हेंटरी व्यवस्थापन आणि विपणन धोरणांमध्ये मदत करणे.
हवामानाचा अंदाज:
हवामानशास्त्रज्ञ हवामानाच्या नमुन्यांचा अंदाज घेण्यासाठी MA चा वापर करा. दैनंदिन तापमानातील चढउतारांचे हलत्या सरासरीने विश्लेषण करून, ते दीर्घकालीन ट्रेंड ओळखू शकतात, जसे की अनेक आठवड्यांतील तापमानवाढीचा ट्रेंड, जो हवामानाचा अंदाज आणि हवामान अभ्यासासाठी महत्त्वपूर्ण असू शकतो.
वाहतुकीतील वाहतूक विश्लेषण:
वाहतूक एजन्सी कालांतराने वाहतूक प्रवाहाचे विश्लेषण करण्यासाठी MA वापरतात. एक महिना किंवा तिमाही सारख्या विशिष्ट कालावधीत दैनंदिन रहदारीची सरासरी काढून ते रहदारीचे स्वरूप, पीक तास ओळखू शकतात आणि त्यानुसार पायाभूत सुविधांमध्ये सुधारणा किंवा वाहतूक व्यवस्थापन धोरण आखू शकतात.
ऊर्जा वापर मॉनिटरिंग:
ऊर्जा कंपन्या ऊर्जा वापराच्या नमुन्यांचे परीक्षण करण्यासाठी MA वापरतात. दैनंदिन किंवा मासिक उर्जेच्या वापराच्या हलत्या सरासरीची गणना करून, ते ट्रेंड ओळखू शकतात, विसंगती शोधू शकतात आणि ऊर्जा वितरण आणि संसाधन नियोजन ऑप्टिमाइझ करू शकतात.

बदलती सरासरी उदाहरणे

साप्ताहिक क्लोजिंग किमती, वित्त, हवामान विश्लेषण, व्यवसाय आणि वैयक्तिक सवयींसह विविध परिस्थितींमध्ये बदलती सरासरीची गणना करण्यासाठी येथे बदलती सरासरी उदाहरणे आहेत.
उदाहरण 1:
डेटा इनपुट: 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22
सरासरी कालावधीची संख्या: 2
बदलती सरासरी: 11, 13, 15, 17, 19, 21
उदाहरण 2:
डेटा इनपुट: 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80
सरासरी कालावधीची संख्या: 4
बदलती सरासरी: 57.5, 62.5, 67.5, 72.5
उदाहरण ३:
डेटा इनपुट: 5, 8, 11, 14, 17, 20, 23
सरासरी कालावधीची संख्या: 3
बदलती सरासरी: 8, 11, 14, 17, 20
उदाहरण 4:
डेटा इनपुट: 100, 120, 140, 160, 180, 200, 220
सरासरी कालावधीची संख्या: 5
बदलती सरासरी: 140, 160, 180
उदाहरण 5:
डेटा इनपुट: 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13
सरासरी कालावधीची संख्या: 3
बदलती सरासरी: ३, ५, ७, ९, ११

बदलती सरासरी कॅल्क्युलेटर वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न

बदलती सरासरी वापरण्याचा उद्देश काय आहे?
एकल प्रवाही रेषा तयार करण्यासाठी किंमत डेटा गुळगुळीत करण्यासाठी बदलती सरासरीचा वापर केला जातो, जे विशिष्ट कालावधीतील ट्रेंड ओळखण्यात मदत करते. ते सामान्यतः तांत्रिक विश्लेषणासाठी वित्तीय बाजारात वापरले जातात.
बदलती सरासरीसाठी तुम्ही कालावधी कसा निवडाल?
कालावधीची निवड विशिष्ट अनुप्रयोग आणि विश्लेषणाच्या कालावधीवर अवलंबून असते. लहान कालावधी मूव्हिंग ॲव्हरेजला किंमतीतील बदलांसाठी अधिक संवेदनशील बनवतात, तर दीर्घ कालावधी एक नितळ, कमी अस्थिर रेषा प्रदान करतात.
बदलती सरासरीची मूलभूत तत्त्वे काय आहेत?
मूव्हिंग एव्हरेजच्या मूलभूत गोष्टींमध्ये एका मालिकेतील एका विशिष्ट डेटा पॉइंटच्या एका विशिष्ट संख्येची सरासरी मोजणे, त्यानंतर पुढील सरासरी तयार करण्यासाठी डेटाची ही विंडो पुढे सरकवणे समाविष्ट आहे. ही प्रक्रिया अल्पकालीन चढउतार सुलभ करण्यात आणि दीर्घकालीन ट्रेंड हायलाइट करण्यात मदत करते. दोन सामान्य प्रकार आहेत:
१. साधी बदलती सरासरी (SMA): ठराविक कालावधीत डेटाची वजन नसलेली सरासरी.
२. भारित बदलती सरासरी (WMA): अलीकडील डेटा पॉइंट्सना अधिक वजन नियुक्त करते, जे अलीकडील बदलांना सरासरी अधिक प्रतिसाद देते.
Copied!