Logo
Visual Average Calculator
AD

Взвешенное скользящее среднее Калькулятор

Число
Масса
+
-
Количество периодов для усреднения:
⇢
0.
⇠
.0
Копия
Делить
2.53
6
4.5
3
1.5
0
+0.53
X
4
4
-3.46
X
1
1
+1.53
X
5
5
-2.46
X
2
2
-0.46
X
3
3
2
X
4
6
X
1
1
X
5
5
X
2
3
X
3
2.8
1.83
2.14
3.8
AD

Взвешенное скользящее среднее

Взвешенное скользящее среднее можно легко вычислить с помощью нашего простого и эффективного Взвешенное скользящее среднее Калькулятор. Взвешенное скользящее среднее или WMA — это метод, используемый для сглаживания и анализа данных временных рядов путем назначения различных весов каждой точке данных в течение определенного периода. WMA обеспечивает большую гибкость, подчеркивая некоторые точки данных больше, чем другие. Этот метод помогает выделить тенденции и уменьшить влияние шума или нерегулярностей в данных.

Взвешенное скользящее среднее формула

Чтобы вычислить Взвешенное скользящее среднее, умножьте каждое значение на его вес, просуммируйте произведения и разделите на общие веса за указанное количество периодов. Вы также можете использовать для этого Взвешенное скользящее среднее формула:
W M A = w 1 x 1 + w 2 x 2 + . . + w n x n w 1 + w 2 + . . + w n
WMA - Взвешенное скользящее среднее | x1, x2,..., xn - Числа | w1, w2,..., wn - Веса | n - Период времени

Приложения Взвешенное скользящее среднее

Вот некоторые важные Приложения Взвешенное скользящее среднее (WMA), подчеркивающие его эффективность в анализе тенденций, прогнозировании, контроле качества и обработке сигналов.
• Анализ тенденций: WMA помогает выявлять и анализировать тенденции в данных, придавая большее значение недавним наблюдениям, что делает его полезным в различных областях, таких как экономика и финансы.
• Прогнозирование: используется в моделях прогнозирования для предсказания будущих значений на основе взвешенной важности исторических точек данных, что повышает точность прогнозов.
• Контроль качества: применяется в процессах контроля качества для мониторинга и анализа производственных данных, при этом более свежие данные взвешиваются сильнее для оперативного обнаружения проблем.
• Обработка сигналов: используется при обработке сигналов для сглаживания сигналов и снижения шума путем придания большего веса недавним измерениям.

Взвешенное скользящее среднее Примеры

Вот Взвешенное скользящее среднее Примеры для вычислить Взвешенное скользящее среднее (WMA) в различных сценариях, чтобы обеспечить более четкое понимание тенденций в данных.
Пример 1. Расчет взвешенного скользящего среднего времени, потраченного на действия
Данные: 2 часа на домашнее задание, 3 часа на спорт, 1 час на чтение, 4 часа на отдых, 2 часа на хобби
Вес: 4, 1, 5, 2, 3
Количество последовательных точек для усреднения: 2
Взвешенное среднее: 2,2 часа, 1,33 часа, 1,85 часа, 2,8 часа
Пример 2. Взвешенное скользящее среднее недельных температур
Данные: 65°F, 70°F, 75°F, 80°F, 85°F
Вес: 1, 2, 3, 4, 1
Количество последовательных точек для усреднения: 4
Средневзвешенное: 75 °F, 77 °F
Пример 3: Взвешенное скользящее среднее ежемесячных расходов
Данные: Январь: 200 $, Февраль: 220 $, Март: 240 $, Апрель: 260 $, Май: 280 $
Вес: 2, 3, 1, 4, 5
Количество последовательных точек для усреднения: 3
Средневзвешенное: 216,66 $, 242,5 $, 268 $
Пример 4: Взвешенное скользящее среднее дневных продаж
Данные: 100 $, 120 $, 90 $, 110 $, 130 $, 120 $, 125 $
Вес: 2, 3, 1, 4, 5, 3, 1
Количество последовательных точек для усреднения: 5
Средневзвешенное: $116, $118,75, $118,92
Пример 5: Взвешенное скользящее среднее ежедневных шагов
Данные: 8000 шагов, 8500 шагов, 9000 шагов, 9500 шагов, 1308 шагов, 1000 шагов
Количество последовательных точек для усреднения: 2
Вес: 1, 2, 3, 4, 2, 3
Средневзвешенное: 8333,33 шага, 8800 шагов, 9285,71 шага, 6769,33 шага, 1123,2 шага

Взвешенное скользящее среднее Калькулятор Часто задаваемые вопросы

Как рассчитать взвешенную скользящую среднюю или WMA?
Чтобы рассчитать WMA, выполните следующие действия:
Выберите период: Определите количество периодов или точек данных для скользящего среднего.
Назначьте веса: Назначьте веса. к каждой точке данных за период. Обычно более поздние точки данных получают более высокие веса.
Умножение и сумма. Умножьте каждую точку данных на соответствующий ей вес, а затем просуммируйте эти произведения.
Сумма весов: Разделите общую сумму на сумму весов.
Можно ли использовать взвешенную скользящую среднюю для любого периода времени?
Да, взвешенное скользящее среднее можно применять к любому периоду времени в зависимости от потребностей анализа. Выбор периода зависит от данных и конкретного приложения.
Когда следует использовать взвешенную скользящую среднюю?
Взвешенное скользящее среднее полезно, когда вы хотите подчеркнуть недавние точки данных по сравнению со старыми. Оно обычно используется в финансовом анализе (например, цены акций, чтобы подчеркнуть недавние тенденции), прогнозировании спроса в управлении цепочками поставок, отслеживании экономических показателей, анализе данных временных рядов с акцентом на недавние события.
AD
Калькулятор процент Калькулятор дробей Калькулятор НОК НОД Калькулятор EMI Калькулятор среднее Калькулятор тригонометрии
© 2023 - 2024. Developed & Maintained by softUsvista Inc.
Copied!