加权移动平均数计算器

使用我们简单高效的 加权移动平均数计算器可以轻松计算 加权移动平均数。加权移动平均数或 WMA 是一种通过在指定时间段内为每个数据点分配不同的权重来平滑和分析时间序列数据的技术。WMA 通过强调某些数据点而不是其他数据点来提供更大的灵活性。此方法有助于突出趋势并减少数据中噪声或不规则性的影响。

以下是加权移动平均数的应用 (WMA) 的一些重要应用，强调了其在趋势分析、预测、质量控制和信号处理方面的有效性。
• 趋势分析：WMA 通过更加重视最近的观察结果来帮助识别和分析数据趋势，使其在经济和金融等各个领域都很有用。
• 预测：用于预测模型，根据历史数据点的加权重要性预测未来值，提高预测的准确性。
• 质量控制：应用于质量控制流程以监控和分析生产数据，对越新的数据赋予越大的权重，以便及时发现问题。
• 信号处理：用于信号处理，通过给予最近的测量值更多权重来平滑信号并降低噪音。

以下是计算加权移动平均数的加权移动平均数示例 (WMA)，跨越不同的场景，以提供对数据趋势的更清晰的了解。
示例 1：计算活动时间的加权移动平均值
数据：2 小时做作业、3 小时运动、1 小时阅读、4 小时休闲、2 小时爱好
权重：4、1、5、2、3
需要计算平均值的连续点数：2
加权平均值：2.2 小时、1.33 小时、1.85 小时、2.8 小时
示例 2：每周气温的加权移动平均值
数据：65°F、70°F、75°F、80°F、85°F
权重：1、2、3、4、1
需要计算平均值的连续点数需要平均的点数：4
加权平均值：75°F、77°F
示例 3：每月支出的加权移动平均值
数据：1 月：200 美元，2 月：220 美元，3 月：240 美元，4 月：260 美元，5 月：280 美元
权重：2、3、1、4、5
需要平均的连续点数：3
加权平均值：216.66 美元、242.5 美元、268 美元
示例 4：每日销售额的加权移动平均值
数据：100 美元、120 美元、90 美元、110 美元、130 美元、120 美元、125 美元
权重：2、3、1、4、5、3、1
需要平均的连续点数平均值：5
加权平均值：116 美元、118.75 美元、118.92 美元
示例 5：每日步数的加权移动平均值
数据：8000 步、8500 步、9000 步、9500 步、1308 步、1000 步
需要取平均值的连续点数：2
权重：1、2、3、4、2、3
加权平均值：8333.33 步、8800 步、9285.71 步、6769.33 步、1123.2 步