Moving Average Negativ

Eine Anzahl von gut bekannten gleitenden Durchschnitten, wie Spencers 15 Punkt MA. Und Henderson gleitende Durchschnitte haben negative Gewichte in den Mittelwerten. Was bedeutet dies in einem begrifflichen Sinn? Welche Informationen wollen Sie aus den Daten erhalten, die diesen Begriffen entsprechen, warum ist das sinnvoller als nur die Gewichtung dieser Begriffe 0 und die Verringerung einiger der Gewichte auf die zentraleren Begriffe proportional Clarification. Wie Emre richtig bemerkt, erfüllen diese negativen Gewichte ein mathematisches Kriterium. Aber das bettelt die Frage: was ist die reale Welt statistisch-konzeptionelle Wirkung dieser mathematischen Anforderung. Ist es logisch sinnvoll, Daten negativ zu gewichten, die Sie nicht geben negative Informationen (dh Daten, die nicht liegend) gefragt werden, wenn Sie interpretieren quotnegativequot nicht als quotierteQuote, sondern als extrapolieren können Sie einige Einblick zu finden. (Denken Sie daran, dass gewichtete Mittelwerte lineare Funktionen sind, so zeichnen Sie ein Bild in der kartesischen Ebene des Prozesses der linearen Interpolation zwischen zwei Punkten. Positive Gewichte entsprechen dem Liniensegment zwischen diesen Punkten negative Gewichte reproduzieren den Rest der Zeile selbst.) Ndash whuber 9830 Apr 27 12 at 14:46 whuber: sorry, aber ich denke, dein Punkt hat mich völlig entzogen. Ich don39t wirklich, was du meinst, durch quotdraw ein Bild. Des Prozesses. Ndash naught101 Apr 27 12 at 15:25 Betrachten Sie zwei Punkte mathbf und mathbf. Der arithmetische Prozess der Bildung eines gewichteten Mittels mit den Zahlengewichten Omegax und Omegay (die Summe zu 1) ist die Berechnung von omegaxmathbf omegaymathbf. Dies kann algebraisch umgeschrieben werden als mathbf omegay (mathbf). Geometrisch bedeutet dies (als Prozess), dass Sie bei mathbf starten und in die Richtung mathbf von mathbf zu mathbf von einem multiplen Omegay bewegen. Wenn omegaxlt 0, omegaygt 1, so extrapolieren jenseits von mathbf. Ndash whuber 9830 Apr 27 12 at 18:13 ok, gotcha. Das ist mehr oder weniger deckt emre39s Antwort, nein Aber ich glaube, ich glaube, dass mit linearen Interpolation Sie auf viel sicherer Boden als mit linearer Extrapolation, also in einer ähnlichen Vene, warum nicht nur die inneren 9 Punkte von Spencer39s MA (angemessen Re - Gewichtet) ndash naught101 Apr 28 12 at 1:25 Die Gewichte sind ausgewählt, um ein mathematisches Ende zu erreichen. In Spencers Fall ist das Ziel, kubische Trends zu ermöglichen, durch den Filter unverzerrt passieren. Dies bedeutet, dass, wenn wir den Eingang Xt in eine deterministische polynomische Trendkomponente m (t) äquiv c3 t3 c2 t2 c1 t c0 und eine zentrierte stochastische Komponente Yt zerlegen, so dass Xt equiv m (t) Yt, dann mathcal F links Xt rechts Zu mt als sigmaY auf 0, wobei mathcal F der Filterungsvorgang ist. Hier ist ein illustriertes Beispiel mit Mathematica. Im gehen zu vergleichen Spencers Filter mit einem 15-Tap doppelseitig symmetrischen gleitenden Durchschnitt. Im Uhrzeigersinn von links oben: der Ausgang des Spencers-Filters, der Ausgang des symmetrischen Filters, der verrauschte Eingang (Xt), der kubische Trend (mt). Dies ist mit c (die Polynomkoeffizienten, aufsteigend Grad). Diskussion Wie Sie sehen können, ist Spencers Filter empfindlicher als der symmetrische Filter, aufgrund der negativen Gewichte. Der Tiefpass-Effekt des symmetrischen Filters eignet sich gut zum Denoisieren (Vergleich der Norm der Differenz): für den symmetrischen Filter gegenüber Spencers. Allerdings verzerrt es auch den Trend (der gleiche Test ohne das Rauschen): Weiterlesen Diese Vorlesungsnotizen gehen in die Ableitung. Vielleicht finden Sie auch Resident Benutzer Rob Hyndmans Artikel über gleitende Durchschnitte nützlich. Sorry, ja, das habe ich verstanden. Ich hätte in der Frage klarer sein sollen. Welche Art von Mittelwert ist, was ist die reale Welt statistisch-konzeptionelle Wirkung dieser mathematischen Anforderung macht es logisch sinnvoll, negativ Gewicht Daten, die Sie wissen isn39t geben quotnegativequot Informationen (dh Daten, die isn39t liegend) 1 aber Antwort ist noch nützlich: Die Frage geklärt. Ndash naught101 Apr 27 12 at 6:12 Dies könnte die bestmögliche Antwort sein, aber es wäre wirklich gut, ein Beispiel (vorzugsweise visuell) dieser Verzerrung zu bekommen. Es ist schwer zu verstehen. Ndash naught101 Apr 28 12 at 1: 22Moving Average Price Der gleitende Durchschnittspreis (MAP) ist ein Bewertungsverfahren, bei dem sich der Lagerpreis aufgrund bestimmter Geschäftsvorfälle ändern kann (Wareneingänge, GRIR Clearing mit extern bezogenen Materialien und WIP Clearing mit Eigenfertigung). Voraussetzungen Sie haben für jedes Material festgelegt, dass sich sein Inventarpreis wie ein gleitender Durchschnittspreis ändern kann. Mit dem MAP-Bewertungsverfahren werden den Bestandsobjekten die externen Werte der Geschäftsvorfälle zugeordnet. Die Menge und der Wert des Inventurbelegs werden dem vorhandenen Bestand hinzugefügt. Dann wird ein neuer MAP auf der Grundlage der Beziehung zwischen der neuen Inventarmenge und dem Inventarwert berechnet. Inventareingänge beeinflussen daher den Preis. Abrechnungsdifferenzen werden dem Inventar zugeordnet. Dies hängt von der Bestandsdeckung ab. Abrechnungen ändern nur den Inventarwert, niemals die Bestandsmenge. Siedlungen beeinflussen daher immer den Preis. Inventarprobleme reduzieren den Inventarwert um den Wert des ausgegebenen Inventars. Wenn dies zu einer neuen Preisquantitätsbeziehung führt, wird der Preis entsprechend angepasst. Inventarprobleme verwenden selten einen externen Wert, werden aber normalerweise mit dem aktuellen Wertquantitätsverhältnis des Inventarobjekts, also dem aktuellen gleitenden Durchschnittspreis, bewertet. Aus diesem Grund haben die meisten Bestandsprobleme keinen Einfluss auf den Kurs, zu dem das gleitende Durchschnittspreisverfahren verwendet wird. Um den Kurs konsistent zu halten, muss sich das Bewertungsverfahren ändern, wenn der Geschäftsvorfall auf ungewöhnliche Situationen oder fehlende Aktiendeckung trifft. Folgende ungewöhnliche Situationen sind möglich: Negativer Inventarwert und negative Bestandsmenge Inventarmengen können negativ werden, wenn die Systemeinstellungen dies zulassen. Beleg - und Transaktionsstornierungen Pure-Value-Buchungen Reine Wertbuchungen haben grundsätzlich Basismengen, bewahren jedoch die Quantitätssituation im Inventar. Aufgrund von Zeitverzögerungen können Wertbuchungen mit hohen Basismengen geringere Bestandsmengen erfassen. Um Inventarwerte in solchen Fällen verzerrt zu schützen, wird eine Lagerdeckungsprüfung durchgeführt, bei der die Rechnungsmenge mit der aktuellen Bestandsmenge verglichen wird. Buchung zu einer vorherigen Periode Buchungen zu einer vorherigen Periode ändern die aktuelle Inventurmenge, den Wert und den gleitenden Durchschnittspreis sowie die Inventarmenge, den Wert und den Preis der vorherigen Periode. Fügen Sie einen Trend oder eine gleitende durchschnittliche Linie zu einem Diagramm hinzu Zu: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Mehr. Weniger Zeigt Datentrends oder gleitende Durchschnitte in einem von Ihnen erstellten Diagramm an. Können Sie eine Trendlinie hinzufügen. Sie können auch eine Trendlinie über Ihre tatsächlichen Daten hinaus erweitern, um zukünftige Werte vorherzusagen. So prognostiziert die folgende lineare Trendlinie zwei Quartale voraus und zeigt deutlich einen Aufwärtstrend, der für den zukünftigen Umsatz vielversprechend aussieht. Sie können eine Trendlinie zu einem 2-D Diagramm hinzufügen, das nicht gestapelt wird, einschließlich Bereich, Stab, Spalte, Linie, Vorrat, Streuung und Luftblase. Sie können keine Trendlinie zu einem gestapelten, 3-D-, Radar-, Kuchen-, Oberflächen - oder Donut-Diagramm hinzufügen. Hinzufügen einer Trendlinie Klicken Sie in Ihrem Diagramm auf die Datenreihe, zu der Sie eine Trendlinie oder einen gleitenden Durchschnitt hinzufügen möchten. Die Trendlinie beginnt am ersten Datenpunkt der gewählten Datenreihe. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Trendline. Um einen anderen Trendlinienbereich zu wählen, klicken Sie auf den Pfeil neben Trendline. Und klicken Sie dann auf Exponential. Lineare Vorhersage. Oder Zwei Periodenbewegungsdurchschnitt. Klicken Sie für weitere Trendlinien auf Weitere Optionen. Wenn Sie Mehr Optionen wählen. Klicken Sie unter Trendlinienoptionen im Fenster "Trendlinie formatieren" auf die gewünschte Option. Wenn Sie Polynom wählen. Geben Sie die höchste Leistung für die unabhängige Variable im Feld Auftrag ein. Wenn Sie Moving Average wählen. Geben Sie die Anzahl der Perioden ein, die verwendet werden sollen, um den gleitenden Durchschnitt im Feld Zeitraum zu berechnen. Tipp: Eine Trendlinie ist am genauesten, wenn ihr R-Quadratwert (eine Zahl von 0 bis 1, die angibt, wie genau die Schätzwerte für die Trendlinie mit Ihren tatsächlichen Daten übereinstimmen) bei oder nahe bei 1. Wenn Sie eine Trendlinie zu Ihren Daten hinzufügen , Berechnet Excel automatisch seinen R-Quadrat-Wert. Sie können diesen Wert in Ihrem Diagramm anzeigen, indem Sie den Wert "R-Quadrat anzeigen" im Diagrammfenster (Bereich "Trendlinie", "Trendlinienoptionen") anzeigen. In den folgenden Abschnitten erfahren Sie mehr über alle Trendlinienoptionen. Lineare Trendlinie Verwenden Sie diese Art von Trendlinie, um eine optimale Gerade für einfache lineare Datensätze zu erstellen. Ihre Daten sind linear, wenn das Muster in seinen Datenpunkten wie eine Linie aussieht. Eine lineare Trendlinie zeigt in der Regel, dass etwas mit steiler Geschwindigkeit steigt oder sinkt. Eine lineare Trendlinie verwendet diese Gleichung zur Berechnung der kleinsten Quadrate, die für eine Linie passen: wobei m die Steigung und b der Intercept ist. Die folgende lineare Trendlinie zeigt, dass die Verkäufe der Kühlschränke über einen Zeitraum von 8 Jahren kontinuierlich zugenommen haben. Beachten Sie, dass der R-squared-Wert (eine Zahl von 0 bis 1, die angibt, wie genau die Schätzwerte für die Trendlinie Ihren tatsächlichen Daten entsprechen) 0,9792 ist, was eine gute Übereinstimmung der Zeile zu den Daten ist. Diese Trendlinie ist nützlich, wenn die Rate der Änderung in den Daten schnell ansteigt oder abnimmt und dann abnimmt. Eine logarithmische Trendlinie kann negative und positive Werte verwenden. Eine logarithmische Trendlinie verwendet diese Gleichung zur Berechnung der kleinsten quadratischen Anpassung durch Punkte: wobei c und b Konstanten sind und ln die natürliche Logarithmusfunktion ist. Die folgende logarithmische Trendlinie zeigt das vorhergesagte Bevölkerungswachstum von Tieren in einem festen Raum, in dem die Population ausgeglichen wurde, als der Platz für die Tiere abnahm. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,933 ist, was eine relativ gute Passung der Zeile zu den Daten ist. Diese Trendlinie ist nützlich, wenn Ihre Daten schwanken. Zum Beispiel, wenn Sie Gewinne und Verluste über einen großen Datensatz analysieren. Die Reihenfolge des Polynoms kann durch die Anzahl der Fluktuationen in den Daten oder durch die Anzahl der Biegungen (Hügel und Täler) in der Kurve bestimmt werden. Typischerweise hat eine Order-2-Polynom-Trendlinie nur einen Hügel oder ein Tal, eine Order 3 hat ein oder zwei Hügel oder Täler und eine Order 4 hat bis zu drei Hügeln oder Tälern. Eine polynomische oder krummlinige Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei b und Konstanten sind. Die folgende Polynom-Trendlinie (ein Hügel) der Ordnung 2 zeigt die Beziehung zwischen Fahrgeschwindigkeit und Kraftstoffverbrauch. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,979 ist, was nahe bei 1 liegt, so dass die Linien eine gute Anpassung an die Daten aufweisen. Diese Trendlinie, die eine gekrümmte Linie darstellt, ist für Datensätze nützlich, die Messungen vergleichen, die mit einer bestimmten Rate zunehmen. Zum Beispiel die Beschleunigung eines Rennwagens im 1-Sekunden-Intervall. Sie können keine Power-Trendline erstellen, wenn Ihre Daten Null - oder negative Werte enthalten. Eine Leistungs-Trendlinie verwendet diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind. Hinweis: Diese Option ist nicht verfügbar, wenn Ihre Daten negative oder Nullwerte enthalten. Die folgende Distanzmesskarte zeigt den Abstand in Metern pro Sekunde an. Die Leistung Trendlinie zeigt deutlich die zunehmende Beschleunigung. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,986 ist, was eine nahezu perfekte Passung der Zeile zu den Daten ist. Diese Kurve zeigt eine gekrümmte Linie, wenn Datenwerte mit stetig steigenden Werten steigen oder fallen. Sie können keine exponentielle Trendlinie erstellen, wenn Ihre Daten Null - oder negative Werte enthalten. Eine exponentielle Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind und e die Basis des natürlichen Logarithmus ist. Die folgende exponentielle Trendlinie zeigt die abnehmende Menge an Kohlenstoff 14 in einem Objekt, während es altert. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0.990 ist, was bedeutet, dass die Linie die Daten nahezu perfekt passt. Moving Average trendline Diese Trendlinie gleicht Schwankungen in den Daten aus, um ein Muster oder einen Trend deutlicher darzustellen. Ein gleitender Durchschnitt verwendet eine bestimmte Anzahl von Datenpunkten (die durch die Option "Periode" festgelegt wurden), sie mittelt sie und verwendet den Durchschnittswert als Punkt in der Zeile. Wenn beispielsweise Period auf 2 gesetzt ist, wird der Durchschnitt der ersten beiden Datenpunkte als erster Punkt in der gleitenden durchschnittlichen Trendlinie verwendet. Der Mittelwert der zweiten und dritten Datenpunkte wird als zweiter Punkt in der Trendlinie usw. verwendet. Eine gleitende durchschnittliche Trendlinie verwendet diese Gleichung: Die Anzahl der Punkte in einer gleitenden durchschnittlichen Trendlinie entspricht der Gesamtzahl der Punkte in der Reihe minus Die Sie für den Zeitraum angeben. In einem Streudiagramm basiert die Trendlinie auf der Reihenfolge der x-Werte im Diagramm. Für ein besseres Ergebnis sortieren Sie die x-Werte, bevor Sie einen gleitenden Durchschnitt hinzufügen. Die folgende gleitende durchschnittliche Trendlinie zeigt ein Muster in der Zahl der Häuser, die über einen Zeitraum von 26 Wochen verkauft wurden.