3 Punkts Glidande-Medelvärde Kalkylator

Flyttande medelvärden Om denna information är ritad på ett diagram ser det ut så här: Detta visar att det finns en stor variation i antalet besökare beroende på säsong. Det finns mycket mindre på hösten och vintern än våren och sommaren. Men om vi ville se en trend i antalet besökare kunde vi beräkna ett 4-punkts glidande medelvärde. Det gör vi genom att hitta det genomsnittliga antalet besökare under de fyra kvartalen 2005: Då hittar vi det genomsnittliga antalet besökare under de senaste tre kvartalen 2005 och första kvartalet 2006: Sedan de sista två kvartalen 2005 och de två första kvartalen av 2006: Observera att det sista genomsnittet vi kan hitta är under de två sista kvartalen 2006 och de första två kvartalen 2007. Vi räknar de glidande medelvärdena på ett diagram och ser till att varje genomsnitt är ritat i mitten av de fyra kvartalen det täcker: Vi kan nu se att det finns en mycket liten nedåtgående trend hos besökare. Flyttande medelvärde I det här exemplet lär du dig hur du beräknar det glidande genomsnittet av en tidsserie i Excel. Ett glidande medel används för att utjämna oegentligheter (toppar och dalar) för att enkelt kunna känna igen trender. 1. Låt oss först titta på våra tidsserier. 2. Klicka på Dataanalys på fliken Data. Obs! Det går inte att hitta knappen Data Analysis Klicka här för att ladda till verktyget Analysverktyg. 3. Välj Flytta genomsnitt och klicka på OK. 4. Klicka i rutan Inmatningsområde och välj intervallet B2: M2. 5. Klicka i rutan Intervall och skriv 6. 6. Klicka i rutan Utmatningsområde och välj cell B3. 8. Skriv ett diagram över dessa värden. Förklaring: Eftersom vi ställer intervallet till 6 är det rörliga genomsnittet genomsnittet för de föregående 5 datapunkterna och den aktuella datapunkten. Som ett resultat utjämnas toppar och dalar. Diagrammet visar en ökande trend. Excel kan inte beräkna det rörliga genomsnittet för de första 5 datapunkterna eftersom det inte finns tillräckligt med tidigare datapunkter. 9. Upprepa steg 2 till 8 för intervall 2 och intervall 4. Slutsats: Ju större intervall desto mer topparna och dalarna utjämnas. Ju mindre intervallet desto närmare rörliga medelvärden är till de faktiska datapunkterna. Flyttande medelräknare Med en lista över sekventiella data kan du konstruera det n-punkts glidande medlet (eller rullande medelvärde) genom att hitta medelvärdet för varje uppsättning av n på varandra följande punkter. Om du till exempel har den beställda datasatsen 10, 11, 11, 15, 13, 14, 12, 10, 11, är det 4-punkts glidande medlet 11,75, 12,5, 13,25, 13,5, 12,25, 11,75. Flyttmedelvärden används att släta sekventiella data gör de skarpa toppar och dips mindre uttalade eftersom varje rå datapunkt ges endast en bråkdel i glidande medelvärde. Ju större värdet av n. Ju mjukare grafen för glidande medelvärde jämfört med grafen för originaldata. Aktieanalytiker tittar ofta på glidande medelvärden av aktiekursdata för att förutsäga trender och se mönster tydligare. Du kan använda räknaren nedan för att hitta ett glidande medelvärde för en dataset. Antal villkor i en enkel n-punkts rörlig genomsnittsnivå Om antalet termer i ursprungsuppsättningen är d och antalet termer som används i varje genomsnitt är n. Då kommer antalet villkor i den glidande genomsnittsföljden att vara till exempel, om du har en sekvens av 90 aktiekurser och tar det 14-dagars rullande genomsnittet av priserna, har den rullande genomsnittsföljden 90-114 1 77 poäng. Denna räknemaskin beräknar glidande medelvärden där alla termer vägs lika. Du kan också skapa viktade glidande medelvärden där vissa termer ges större vikt än andra. Till exempel lägger mer vikt på nyare data, eller skapar ett centralt viktat medelvärde där de mellanliggande termerna räknas mer. Se den viktiga glidande genomsnittsartikeln och kalkylatorn för mer information. Tillsammans med rörliga aritmetiska medelvärden, ser vissa analytiker också på den rörliga medianen av beställda data eftersom medianen är opåverkad av konstiga outliers. Weighted Moving Average Calculator Med en lista över sekventiella data kan du konstruera det n-punktsviktade glidande medlet (eller vägda Rullande medelvärde) genom att hitta det vägda genomsnittet av varje uppsättning n-på varandra följande punkter. Antag exempelvis att du har den beställda datasatsen 10, 11, 15, 16, 14, 12, 10, 11 och viktningsvektorn är 1, 2, 5, där 1 tillämpas på äldsta termen, tillämpas 2 på Medellång sikt och 5 tillämpas på den senaste termen. Då är det viktade 3-punkts glidande medlet 13.375, 15.125, 14.625, 13, 11, 10.875 Viktiga glidmedelvärden används för att släta sekventiella data samtidigt som det ger mer betydelse för vissa termer. Vissa viktade medelvärden lägger mer värde på centrala villkor, medan andra gynnar senare villkor. Aktieanalytiker använder ofta ett linjärt viktat n-punkts glidande medelvärde där viktningsvektorn är 1, 2. n-1. n. Du kan använda räknaren nedan för att beräkna det rullande vägda genomsnittet av en dataset med en given vektorgrafik. (För räknaren anger du vikter som en kommaseparerad lista med siffror utan parentes och parentes.) Antal termer i en viktad n-punkts rörlig genomsnittsvärde Om antalet termer i ursprungsuppsättningen är d och antalet termer som används i Varje medelvärde är n (dvs. längden på viktvektorn är n), då kommer antalet villkor i den glidande genomsnittsföljden att vara till exempel om du har en sekvens av 120 aktiekurser och tar ett 21-dagarsviktat rullande medelvärde Av priserna kommer den viktade rullande genomsnittsföljden att ha 120 - 21 1 100 datapunkter.