ตัวอย่าง ของ A เฉลี่ยเคลื่อนที่ กระบวนการ

คุณสามารถให้ตัวอย่างชีวิตจริงบางส่วนของซีรีส์เวลาซึ่งกระบวนการเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของลำดับ q คือ yt sum q thetai varepsilon varepsilont, text varepsilont sim mathcal (0, sigma2) มีเหตุผลเบื้องต้นสำหรับการเป็นแบบอย่างที่ดีอย่างน้อย สำหรับฉันกระบวนการอัตถดถอยดูเหมือนจะง่ายมากที่จะเข้าใจอย่างสังหรณ์ใจในขณะที่กระบวนการ MA ดูเหมือนจะไม่เป็นธรรมชาติได้อย่างรวดเร็วก่อน โปรดทราบว่าฉันไม่สนใจผลลัพธ์ทางทฤษฎีที่นี่ (เช่น Wolds Theorem หรือ invertibility) เป็นตัวอย่างของสิ่งที่ฉันกำลังมองหาสมมุติว่าคุณมีหุ้นคืนหุ้น rt ข้อความซิม (0, sigma2) จากนั้นรายได้เฉลี่ยต่อสัปดาห์จะมีโครงสร้าง MA (4) เป็นสิ่งประดิษฐ์ทางสถิติอย่างหมดจด ถาม 3 ธ. ค. เวลา 19:02 น. Basj ในสหรัฐอเมริการ้านค้าและผู้ผลิตมักออกคูปองเพื่อแลกรับส่วนลดหรือส่วนลดเมื่อซื้อผลิตภัณฑ์ พวกเขามักจะแพร่กระจายอย่างกว้างขวางผ่านทางจดหมายนิตยสารหนังสือพิมพ์อินเตอร์เน็ตจากผู้ค้าปลีกโดยตรงและโทรศัพท์มือถือเช่นโทรศัพท์มือถือ คูปองส่วนใหญ่มีวันหมดอายุหลังจากที่พวกเขาจะไม่ได้รับเกียรติจากร้านค้าและนี่คือสิ่งที่ผลิต quotvintagesquot คูปองอาจเพิ่มยอดขาย แต่จำนวนที่มีอยู่ออกหรือวิธีการที่ใหญ่ส่วนลดไม่เป็นที่รู้จักกันเสมอไปให้กับนักวิเคราะห์ข้อมูล คุณสามารถคิดถึงข้อผิดพลาดในเชิงบวกได้ ndash Dimitriy V. Masterov 28 ม. ค. 16 เวลา 21:51 น. ในบทความของเราความผันผวนของพอร์ตการลงทุนและการคำนวณความเสี่ยงจากการมีส่วนร่วมของความเสี่ยงที่เกิดขึ้นจากการข้ามสัมพัทธ์แบบอนุกรมเราจะวิเคราะห์รูปแบบการรับคืนสินทรัพย์หลายตัวแปร เนื่องจากเวลาปิดที่แตกต่างกันของตลาดหุ้นโครงสร้างการพึ่งพา (โดยความแปรปรวน) จะปรากฏขึ้น การพึ่งพาอาศัยกันนี้มีเพียงหนึ่งช่วงเวลาเท่านั้น ดังนั้นเราจะสร้างโมเดลนี้เป็นเวกเตอร์ที่เคลื่อนที่โดยเฉลี่ยตามลำดับที่ 1 (ดูหน้า 4 และ 5) กระบวนการผลงานที่เกิดขึ้นคือการแปลงเชิงเส้นของกระบวนการ VMA (1) ซึ่งโดยทั่วไปคือกระบวนการ MA (q) กับ qge1 (ดูรายละเอียดในหน้า 15 และ 16) ตอบธันวาคม 3 12 เวลา 21: 39Moving Average ตัวอย่างนี้สอนวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของชุดข้อมูลใน Excel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้เพื่อทำให้เกิดความผิดปกติ (ยอดเขาและหุบเขา) เพื่อรับรู้แนวโน้มได้ง่ายขึ้น 1. ขั้นแรกให้ดูที่ซีรี่ส์เวลาของเรา 2. ในแท็บข้อมูลคลิกการวิเคราะห์ข้อมูล หมายเหตุ: ไม่สามารถหาปุ่ม Data Analysis คลิกที่นี่เพื่อโหลด Add-in Analysis ToolPak 3. เลือก Moving Average และคลิก OK 4. คลิกที่กล่อง Input Range และเลือกช่วง B2: M2 5. คลิกที่ช่อง Interval และพิมพ์ 6. 6. คลิกที่ Output Range box และเลือก cell B3 8. วาดกราฟของค่าเหล่านี้ คำอธิบาย: เนื่องจากเราตั้งค่าช่วงเป็น 6 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือค่าเฉลี่ยของ 5 จุดข้อมูลก่อนหน้าและจุดข้อมูลปัจจุบัน เป็นผลให้ยอดเขาและหุบเขาจะเรียบออก กราฟแสดงแนวโน้มที่เพิ่มขึ้น Excel ไม่สามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับจุดข้อมูล 5 จุดแรกได้เนื่องจากไม่มีจุดข้อมูลก่อนหน้านี้เพียงพอ 9. ทำซ้ำขั้นตอนที่ 2 ถึง 8 สำหรับช่วงเวลา 2 และช่วงที่ 4 ข้อสรุป: ช่วงที่ใหญ่กว่ายอดเนินและหุบเขาจะเรียบขึ้น ระยะห่างที่สั้นกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใกล้เคียงกับจุดข้อมูลจริงการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นขั้นตอนการทำให้ราบเรียบวิธีทางเลือกในการสรุปข้อมูลที่ผ่านมาคือการคำนวณค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูลตัวเลขที่ผ่านมาตามลำดับต่อไปนี้ จำชุดของตัวเลข 9, 8, 9, 12, 9, 12, 11, 7, 13, 9, 11, 10 ซึ่งเป็นจำนวนเงิน 12 รายที่คัดสรรมาอย่างสุ่ม ให้เราตั้งค่า (M) ขนาดของชุดที่เล็กกว่าเท่ากับ 3. จากนั้นค่าเฉลี่ยของ 3 หมายเลขแรกคือ (9 8 9) 3 8.667 นี้เรียกว่าการทำให้ราบเรียบ (เช่นรูปแบบของค่าเฉลี่ยบางส่วน) ขั้นตอนการทำให้ราบรื่นนี้ดำเนินไปอย่างต่อเนื่องโดยการเลื่อนขั้นหนึ่งช่วงเวลาและคำนวณค่าเฉลี่ยถัดไปของตัวเลขสามตัวโดยลดหมายเลขแรก ตัวอย่างการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยตารางต่อไปจะสรุปกระบวนการซึ่งเรียกว่าการย้ายเฉลี่ย (Average Moving Averaging) การแสดงออกทั่วไปสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือ Mt frac cdots X ผลการดำเนินงานเฉลี่ย