الأسي المرجحة الحركة من المتوسط - ويكيبيديا

المتوسط ​​المتحرك في الإحصاءات. المتوسط ​​المتحرك هو واحد من عائلة من التقنيات المماثلة المستخدمة لتحليل بيانات السلاسل الزمنية. يمكن حساب سلسلة متوسط ​​متحرك لأي سلسلة زمنية. وتستخدم المتوسطات المتحركة لتخفيف التقلبات على المدى القصير، مما يسلط الضوء على الاتجاهات أو الدورات الأطول أجلا. وتتوقف العتبة بين الأجلين القصير والطويل على التطبيق، وستحدد معلمات المتوسط ​​المتحرك وفقا لذلك. رياضيا، كل من هذه المتوسطات المتحركة هو مثال على التلازم. وتشبه هذه المعدلات أيضا مرشحات التمرير المنخفض المستخدمة في معالجة الإشارات. المتوسط ​​المتحرك البسيط إديت عند حساب القيم المتتالية، تأتي قيمة جديدة في المجموع، وتنخفض القيمة القديمة، مما يعني أن الجمع الكامل في كل مرة غير ضروري، وفي التحليل الفني هناك قيم شعبية مختلفة ل n. مثل 10 أيام، 40 يوما، أو 200 يوما. وتعتمد الفرتة املختارة على نوع الحركة املرتكزة على املدى القصير اأو املتوسط اأو الطويل. وعلى أية حال، فإن مستويات المتوسط ​​المتحرك تفسر على أنها دعم في سوق صاعدة، أو مقاومة في سوق هبوط. في جميع الحالات يكون المتوسط ​​المتحرك متأخرا عن آخر حركة السعر، ببساطة من طبيعة تجانسه. يمكن أن يتخطى سما إلى حد غير مرغوب فيه، ويمكن أن يتأثر كثيرا من الأسعار القديمة التسرب من المتوسط. يتم التعامل مع ذلك من خلال إعطاء وزن إضافي للأسعار الأخيرة، كما في وما و إما أدناه. إحدى خصائص سما هي أنه إذا كانت البيانات لديها تذبذب دوري، فإن تطبيق سما لتلك الفترة سيقضي على هذا الاختلاف (المتوسط ​​الذي يحتوي دائما على دورة كاملة كاملة). ولكن نادرا ما تواجه دورة منتظمة تماما في الاقتصاد أو المالية. 1 المتوسط ​​المتحرك المرجح المتوسط ​​المتوسط ​​المرجح هو أي متوسط ​​له عوامل مضاعفة لإعطاء أوزان مختلفة لنقاط بيانات مختلفة. ولكن في التحليل الفني يكون المتوسط ​​المتحرك المرجح (وما) له معنى محدد للأوزان التي تنخفض بشكل حسابي. في وما يوم ن يوم آخر يوم له الوزن ن. والثانية أحدث N-1. الخ، وصولا الى الصفر. وي أوز n 15 يظهر الرسم البياني في الجانب الأيمن كيف تنخفض الأوزان، من أعلى وزن في الأيام الأخيرة، وصولا إلى الصفر. ويمكن مقارنتها بالأوزان في المتوسط ​​المتحرك الأسي الذي يلي. المتوسط ​​المتحرك الأسي تعديل أوزان إما N 15 المتوسط ​​المتحرك الأسي (إما)، الذي يطلق عليه أحيانا المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة (إوما)، يطبق عوامل الترجيح التي تنخفض أضعافا مضاعفة. وينخفض ​​الترجيح لكل يوم بشكل هائل، مما يعطي أهمية أكبر للمالحظات األخيرة، بينما ال يزال ال يتجاهل املالحظات القديمة بالكامل. يظهر الرسم البياني على اليمين مثالا على انخفاض الوزن. ويعبر عن درجة انخفاض الوزن كعامل تمهيد ثابت، ويمكن التعبير عن عدد بين 0 و 1. كنسبة مئوية، لذلك عامل تمهيد من 10 يعادل 0.1. وبدلا من ذلك، يمكن التعبير عنها من حيث الفترات الزمنية N، حيث. على سبيل المثال، N19 يعادل 0.1. وتحدد الملاحظة في فترة زمنية t t t. وقيمة المتوسط ​​المتحرك في أي فترة زمنية t. S 1 غير محدد. يمكن تهيئة S 2 بعدد من الطرق المختلفة، الأكثر شيوعا من خلال وضع S 2 إلى Y 1. على الرغم من وجود تقنيات أخرى، مثل وضع S 2 إلى متوسط ​​أول 4 أو 5 ملاحظات. وتتوقف أهمية تأثير التخصيص الأولي S2 على المتوسط ​​المتحرك الناتج على القيم الأصغر حجما على أن يكون اختيار S 2 أكثر أهمية نسبيا من القيم الأكبر حجما، نظرا لأن الخصومات الأعلى تخفض الملاحظات الأقدم بسرعة أكبر. الصيغة المستخدمة لحساب إما في الفترات الزمنية t88052 هي 2 هذه الصيغة وفقا ل هنتر (1986) 3 نهج بديل من قبل روبرتس (1959) يستخدم Y t بدلا من Y t-1 4 ويمكن أيضا التعبير عن هذه الصيغة في التحليل الفني على النحو التالي، وتبين كيف أن إما خطوات نحو أحدث الأسعار، ولكن فقط بنسبة من الفرق (في كل مرة)، 5 من الناحية النظرية هذا هو مبلغ محدود. ولكن لأن 1- هو أقل من 1، تصبح المصطلحات أصغر وأصغر، ويمكن تجاهلها مرة واحدة صغيرة بما فيه الكفاية. يقترب القاسم 1، ويمكن استخدام هذه القيمة بدلا من إضافة الصلاحيات، بشرط أن يستخدم أحد المصطلحات الكافية أن الجزء المحذوف لا يكاد يذكر. وتحدد الفترات N في إيما N-داي العامل فقط. انها ليست نقطة توقف لحساب في الطريقة N هو في سما أو وما. أول N أيام في إما تمثل حوالي 86 من الوزن الكلي في الحساب على الرغم من. تعطي صيغة الطاقة أعلاه قيمة بداية ليوم معين، وبعد ذلك يمكن تطبيق صيغة الأيام المتعاقبة التي تظهر أولا. وتتوقف مسألة مدى الرجوع إلى القيمة الأولية، في أسوأ الأحوال، على البيانات. إذا كان هناك ضخمة قيم السعر p في البيانات القديمة ثم ثيل يكون لها تأثير على المجموع حتى لو كان وزنها صغير جدا. إذا كان أحد يفترض أن الأسعار لا تختلف بعنف جدا ثم فقط يمكن النظر في الترجيح، والعمل على كم من الوزن يتم حذفها عن طريق التوقف بعد القول ك المصطلحات. هذا هو، أي، أي. جزء من الوزن الكلي. J. ويليس وايلدر إديت يستخدم المحلل الفني المشار إليه J. ويليس وايلدر شكلا مختلفا لتحديد فترة إما. ليقول 14 يوما يكتب 6 حتى 1N بدلا من 2 (N1) كما هو موضح أعلاه. الحساب والخصائص كلها هي نفسها، لها مجرد حساب مختلفة من معدل التمهيد. ومن الواضح أنه يجب توخي الحذر مع المقصود. يمكن إجراء التحويل بسهولة، على سبيل المثال 14 يوما من وايلدر تعادل 27 يوما في أعلاه (التحويل 2N-1). توزيعات أخرى يتم استخدام أنظمة الترجيح الأخرى في بعض الأحيان 8211 على سبيل المثال، وزن الوزن سوف ترجح كل فترة زمنية تتناسب مع حجم التداول. هناك أنظمة ترجيح مصممة باستخدام مجموعة من المتوسطات المتحركة: مؤشر ديما (ومؤشر تيما (المتوسط ​​المتحرك الثلاثي الأسي) هي مركبات فريدة لمتوسط ​​متحرك أسي واحد، ومتوسط ​​متحرك أسي مزدوج، وفي الحالة الأخيرة تتحرك الأسي الثلاثي في المتوسط ​​الذي يوفر أقل تأخر من أي من المكونات الثلاثة بشكل فردي. وقد أدخلت في الأصل كانون الثاني / يناير 1994 من قبل باتريك مولوي كيفية الرجوع إلى ملخص أو النص يستخدم مؤشر تريكس ثلاثي إما في حسابه. وهذا ينتهي مجرد مجموعة معينة من الأوزان على البيانات السابقة، ومجموعة مختلفة تماما عن إما عادي في الواقع انظر أيضا تحرير الملاحظات والمراجع تحرير الروابط الخارجية تحرير الكشف عن التدخل مانع الكشف ويكيا هو موقع مجاني للاستخدام الذي يجعل المال من الإعلانات لدينا لا يمكن الوصول إلى تجربة معدلة للمشاهدين باستخدام حاصرات الإعلانات ويكيا إذا أجريت تعديلات إضافية، فأزل قاعدة (قواعد) حظر الإعلانات المخصصة وسيتم تحميل الصفحة كما هو متوقع. المتوسط ​​المتحرك في الإحصاءات. متوسط ​​متحرك. وتسمى أيضا متوسط ​​الدوران. المتوسط ​​المتحرك. المتداول المتوسط. انزلاق المتوسط ​​الزمني. أو تشغيل المتوسط. هو نوع من مرشحات الاستجابة النبضية المحدودة المستخدمة لتحليل مجموعة من نقاط البيانات عن طريق إنشاء سلسلة من متوسطات مجموعات فرعية مختلفة من مجموعة البيانات الكاملة. وبالنظر إلى سلسلة من الأرقام وحجم مجموعة فرعية ثابتة، يتم الحصول على العنصر الأول للمتوسط ​​المتحرك بأخذ متوسط ​​المجموعة الفرعية الثابتة الأولية لسلسلة الأرقام. ثم يتم تعديل المجموعة الفرعية عن طريق التحول إلى الأمام وهذا هو، باستثناء العدد الأول من السلسلة بما في ذلك الرقم التالي التالي مجموعة فرعية الأصلي في السلسلة. وهذا يخلق مجموعة فرعية جديدة من الأرقام، التي يتم حسابها في المتوسط. وتكرر هذه العملية عبر سلسلة البيانات بأكملها. خط المؤامرة الذي يربط جميع المتوسطات (الثابتة) هو المتوسط ​​المتحرك. المتوسط ​​المتحرك هو مجموعة من الأرقام، كل منها هو متوسط ​​المجموعة الفرعية المقابلة لمجموعة أكبر من نقاط المسند. ويمكن أن يستخدم المتوسط ​​المتحرك أيضا أوزانا غير متساوية لكل قيمة مسند في المجموعة الفرعية للتأكيد على قيم معينة في المجموعة الفرعية. ويشيع استخدام المتوسط ​​المتحرك مع بيانات السلاسل الزمنية لتلافي التقلبات القصيرة الأجل وتسليط الضوء على الاتجاهات أو الدورات الأطول أجلا. وتتوقف العتبة بين الأجلين القصير والطويل على التطبيق، وستحدد معلمات المتوسط ​​المتحرك وفقا لذلك. على سبيل المثال، غالبا ما يستخدم في التحليل الفني للبيانات المالية، مثل أسعار الأسهم. إرجاع أو حجم التداول. كما أنها تستخدم في الاقتصاد لدراسة الناتج المحلي الإجمالي أو العمالة أو غيرها من السلاسل الزمنية للاقتصاد الكلي. رياضيا، المتوسط ​​المتحرك هو نوع من التلافيف، وبالتالي يمكن أن ينظر إليه كمثال على مرشح تمرير منخفض المستخدمة في معالجة الإشارات. وعند استخدامها مع بيانات سلاسل غير متزامنة، يقوم متوسط ​​متحرك بتصفية مكونات تردد أعلى دون أي اتصال محدد بالوقت، على الرغم من أن هناك عادة نوع من الطلبات ضمنيا. ينظر إليها بساطة يمكن اعتبارها تمهيد البيانات. المتوسط ​​المتحرك البسيط يعد المعدل المتحرك البسيط (سما) في التطبيقات المالية المتوسط ​​غير المرجح لنقاط البيانات السابقة. ومع ذلك، في العلوم والهندسة عادة ما يؤخذ المتوسط ​​من عدد متساو من البيانات على جانبي القيمة المركزية. وهذا يضمن أن التغيرات في المتوسط ​​تتماشى مع الاختلافات في البيانات بدلا من أن تتحول في الوقت المناسب. ومن الأمثلة على طريقة التشغيل البسيط المرجح على قدم المساواة لعينة من سعر الإقفال على مدار اليوم هو متوسط ​​أسعار إغلاق الأيام السابقة. إذا كانت تلك الأسعار ثم الصيغة هي عند حساب القيم المتتالية، قيمة جديدة تأتي في مجموع والقيمة القديمة ينسحب، وهذا يعني جمع كامل في كل مرة غير ضرورية لهذه الحالة البسيطة، تعتمد الفترة المختارة على نوع الحركة من الفائدة، مثل قصيرة، أو متوسطة، أو طويلة الأجل. من الناحية المالية يمكن تفسير مستويات المتوسط ​​المتحرك على أنها دعم في سوق صاعدة، أو مقاومة في سوق هبوط. وإذا لم تكن البيانات المستخدمة مركزة حول المتوسط، فإن المتوسط ​​المتحرك البسيط يتخلف عن آخر نقطة مسند بمقدار نصف عرض العينة. كما يمكن أن يتأثر سما بشكل غير متناسب بنقاط البيانات القديمة التي تتسرب أو البيانات الجديدة القادمة. ومن سمات سما أنه إذا كانت البيانات تذبذب دوري، فإن تطبيق سما لتلك الفترة سيزيل هذا الاختلاف (المتوسط ​​الذي يحتوي دائما دورة كاملة واحدة). ولكن نادرا ما تواجه دورة منتظمة تماما. 1 بالنسبة لعدد من التطبيقات فمن المفيد لتجنب التحول الناجم عن استخدام البيانات الماضية فقط. ومن ثم يمكن حساب متوسط ​​متحرك مركزي، باستخدام بيانات متباعدة بالتساوي على جانبي النقطة في السلسلة حيث يتم حساب المتوسط. وهذا يتطلب استخدام عدد فردي من نقاط المسند في إطار العينة. المتوسط ​​المتحرك التراكمي إديت في المتوسط ​​المتحرك التراكمي. فإن البيانات تصل إلى داتوم داتوم تيار و إحصائي ترغب في الحصول على متوسط ​​جميع البيانات حتى نقطة مسند الحالية. على سبيل المثال، قد يرغب المستثمر في متوسط ​​سعر جميع معاملات الأسهم لسهم معين حتى الوقت الحالي. ومع حدوث كل معاملة جديدة، يمكن حساب متوسط ​​السعر وقت المعاملة بالنسبة لجميع المعاملات حتى تلك النقطة باستخدام المتوسط ​​التراكمي، وهو عادة متوسط ​​مرجح بالتساوي لتتابع قيم i x 1. x ط تصل إلى الوقت الحالي: طريقة القوة الغاشمة لحساب هذا سيكون لتخزين جميع البيانات وحساب مجموع وتقسيم من قبل عدد من النقاط مسند في كل مرة وصلت نقطة مسند جديدة. ومع ذلك، فمن الممكن ببساطة تحديث المتوسط ​​التراكمي كقيمة جديدة إكسي 1 تصبح متاحة، وذلك باستخدام الصيغة: وبالتالي فإن المتوسط ​​التراكمي الحالي لنقطة مسند جديدة يساوي المتوسط ​​التراكمي السابق بالإضافة إلى الفرق بين أحدث نقطة مسند و المتوسط ​​السابق مقسوما على عدد النقاط الواردة حتى الآن. عندما تصل جميع نقاط المسند (i N)، فإن المتوسط ​​التراكمي يساوي المتوسط ​​النهائي. ويكون اشتقاق الصيغة المتوسطة التراكمية مباشرا. باستخدام و على نحو مشابه ل i 1. يتبين أن حل هذه المعادلة ل كا i 1 ينتج في: المتوسط ​​المتحرك المرجح المتوسط ​​المتوسط ​​المرجح هو أي متوسط ​​يحتوي على عوامل مضاعفة لإعطاء أوزان مختلفة للبيانات في مواقع مختلفة في نافذة العينة. رياضيا، المتوسط ​​المتحرك هو انحلال نقاط المسند مع وظيفة الترجيح الثابتة. تطبيق واحد هو إزالة بيكسيليزاتيون من صورة رسومية رقمية. في التحليل الفني للبيانات المالية، فإن المتوسط ​​المتحرك المرجح (وما) له المعنى المحدد للأوزان التي تنخفض في التقدم الحسابي. 2 في وما يوم ن يوم آخر يوم له الوزن ن. والثانية أحدث n 16087221601، وما إلى ذلك وصولا الى واحد. الملف: الأوزان المتوسطة المتحركة المرجحة N15.png عند حساب الوا ما عبر القيم المتتالية، يكون الفرق بين بسطات وما M 1 و وما M نب M 1 1608722160 p M 16087221601608722160 p M 8722n1. إذا كنا نشير إلى المبلغ ص م 160160160160 م M 8722 ن 1 من قبل توتال M. ثم يظهر الرسم البياني على اليمين كيف تنخفض الأوزان، من أعلى وزن لأحدث نقاط المسند، وصولا الى الصفر. ويمكن مقارنتها بالأوزان في المتوسط ​​المتحرك الأسي الذي يلي. المتوسط ​​المتحرك الأسي إديت المتوسط ​​المتحرك الأسي (إما)، المعروف أيضا باسم المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة (إوما)، هو نوع من مرشح الاستجابة النبضية اللانهائي الذي ينطبق عوامل الترجيح التي تنخفض أضعافا مضاعفة. وينخفض ​​الترجيح لكل نقطة مسند أقدم أضعافا مضاعفة، ولا تصل أبدا إلى الصفر. يظهر الرسم البياني على اليمين مثالا على انخفاض الوزن. ويمکن حساب المتوسط ​​المتحرك لسلسلة Y بصورة متکررة: ويمثل المعامل درجة انخفاض الترجيح، وهو عامل تمهيد ثابت بين 0 و 1. وبدلا من ذلك، يمكن التعبير عنها من حيث الفترات الزمنية N، حيث يكون خطأ النص البرمجي 1601602 (N 1) خطأ في النص البرمجي 91 الاقتباس 93. على سبيل المثال، إذا كان N 16016019 يعادل 1601600.1، فإن نصف عمر الأوزان (الفاصل الزمني الذي فإن الأوزان تنخفض بمقدار عاملين) حوالي N 2.8854 (ضمن 1 إذا N 160gt1605). Y t هي القيمة في فترة زمنية t. S t هي قيمة إما في أي فترة زمنية t. S 1 غير محدد. يمكن تهيئة S 1 بعدد من الطرق المختلفة، والأكثر شيوعا من خلال وضع S 1 إلى Y 1. على الرغم من وجود تقنيات أخرى، مثل وضع S 1 إلى متوسط ​​أول 4 أو 5 ملاحظات. وتعتمد أهمية تأثير التخصيص الأولي S 1 على المتوسط ​​المتحرك الناتج على قيم أموسمالر تجعل اختيار S 1 أكثر أهمية نسبيا من القيم الأكبر، لأن الخصومات الأعلى تسجل الملاحظات الأقدم بسرعة أكبر. هذه الصيغة وفقا لهنتر (1986). 4 عن طريق التطبيق المتكرر لهذه الصيغة لأوقات مختلفة، يمكننا أن نكتب في نهاية المطاف S t كمبلغ مرجح لنقاط المسند Y t. على النحو التالي: نهج بديل من قبل روبرتس (1959) يستخدم Y ر بدلا من تي تي 87221. 5 ويمكن التعبير عن هذه الصيغة أيضا في مصطلحات التحليل الفني على النحو التالي، والتي تبين كيف أن خطوات إما نحو أحدث نقطة مسند، ولكن فقط بنسبة من الفرق (في كل مرة):، وهذا هو مبلغ لا حصر له مع تناقض المصطلحات. فترات N في N - يوم إما فقط تحديد عامل. N ليست نقطة توقف للحساب كما هو الحال في سما أو وما. ل N كبيرة بما فيه الكفاية. وتمثل النقاط الأولى N داتوم في إما إما حوالي 86 من الوزن الكلي في الحساب: 6 تعطي صيغة القدرة أعلاه قيمة بدء ليوم معين، وبعد ذلك يمكن تطبيق الصيغة المتتالية التي يتم عرضها على الأيام التالية. وتتوقف مسألة مدى الرجوع إلى القيمة الأولية، في أسوأ الأحوال، على البيانات. ستؤثر قيم الأسعار الكبيرة في البيانات القديمة على المجموع حتى لو كان وزنها ضئيلا جدا. إذا كانت الأسعار لديها اختلافات صغيرة ثم فقط يمكن النظر في الترجيح. الوزن المحذوف عن طريق التوقف بعد k المصطلحات هو من الوزن الكلي. على سبيل المثال، أن يكون 99.9 من الوزن، تعيين أعلاه نسبة تساوي 0.1 وحل ل k. لهذا المثال (99.9 الوزن). المتوسط ​​المتحرك المعدل يتم تعريف المتوسط ​​المتحرك المعدل (مما) أو المتوسط ​​المتحرك الجاري (رما) أو المتوسط ​​المتحرك السلس على النحو التالي: تطبيق لقياس أداء الكمبيوتر تحرير بعض مقاييس أداء الكمبيوتر، على سبيل المثال. فإن متوسط ​​طول قائمة انتظار العمليات، أو متوسط ​​استخدام وحدة المعالجة المركزية، يستخدم شكلا من أشكال المتوسط ​​المتحرك الأسي. يتم تعريف هنا كدالة من الوقت بين قراءتين. مثال على معامل يعطي وزنا أكبر للقراءة الحالية، والوزن الأصغر للقراءات القديمة هو على سبيل المثال، متوسط ​​15 دقيقة L من طول قائمة انتظار العمليات Q. يقاس كل 5 ثوان (الفرق الزمني هو 5 ثوان)، ويحسب كما الأوزان الأخرى تحرير وتستخدم أنظمة الترجيح الأخرى في بعض الأحيان 8211 على سبيل المثال، في تداول الأسهم وزن الترجيح وزن كل فترة زمنية تتناسب مع حجم التداول. وهناك ترجيح آخر، يستخدمه الخبراء الاكتواريون، هو سبنسرز المتحرك المتحرك من 15 نقطة (المتوسط ​​المتحرك المتوسط). معاملات الوزن المتماثلة هي -3، -6، -5، 3، 21، 46، 67، 74، 67، 46، 21، 3، -5، -6، -3. خارج عالم التمويل، يعني تشغيل المرجح لها أشكال كثيرة والتطبيقات. كل وظيفة الترجيح أو النواة لها خصائصها الخاصة. في الهندسة والعلوم استجابة التردد والمرحلة من المرشح غالبا ما تكون ذات أهمية أساسية في فهم التشوهات المرغوبة وغير المرغوب فيها أن مرشح معين سوف تنطبق على البيانات. لا يعني ذلك مجرد تسهيل البيانات. والمتوسط ​​هو شكل من مرشحات التمرير المنخفض. وينبغي فهم آثار المرشح الخاص المستخدم من أجل إجراء الاختيار المناسب. حول هذه النقطة، النسخة الفرنسية من هذه المقالة يناقش الآثار الطيفية من 3 أنواع من الوسائل (التراكمي، الأسي، غاوسيان). المتوسط ​​المتحرك من وجهة نظر إحصائية، يكون المتوسط ​​المتحرك، عند استخدامه لتقدير الاتجاه الأساسي في سلسلة زمنية، عرضة لأحداث نادرة مثل الصدمات السريعة أو حالات الشذوذ الأخرى. وهناك تقدير أكثر قوة للاتجاه هو المتوسط ​​المتحرك البسيط على نقاط الوقت n: حيث يتم العثور على الوسيط، على سبيل المثال، فرز القيم داخل الأقواس وإيجاد القيمة في الوسط. لقيم أكبر من n. يمكن حساب المتوسط ​​بكفاءة عن طريق تحديث قائمة تخطيطية قابلة للفهرسة. 12 إحصائيا، المتوسط ​​المتحرك هو الأمثل لاستعادة الاتجاه الكامن من السلاسل الزمنية عندما يتم عادة توزيع التقلبات حول الاتجاه. ومع ذلك، فإن التوزيع الطبيعي لا يضع احتمالا كبيرا على الانحرافات الكبيرة جدا عن الاتجاه الذي يفسر أن هذا الانحراف سيكون له تأثير كبير بشكل غير متناسب على تقدير الاتجاه. ويمكن أن يبين أنه إذا كان من المفترض بدلا من أن تكون لابلاس توزيع التقلبات. فإن المتوسط ​​المتحرك هو الأمثل إحصائيا. 13 بالنسبة إلى فارق معين، فإن توزيع لابلاس يضع احتمالا أعلى على الأحداث النادرة أكثر مما هو الحال في الحالة الطبيعية، مما يفسر أن متوسط ​​الحركة يتحمل الصدمات أفضل من المتوسط ​​المتحرك. وعندما يكون الوسيط المتحرك البسيط أعلاه مركزيا، يكون التجانس مطابقا للمرشح الوسيط الذي يحتوي على تطبيقات في معالجة إشارة الصورة مثلا. راجع أيضا تحرير يتضمن هذا المقال قائمة مراجع. ولكن مصادرها لا تزال غير واضحة بسبب عدم كفاية الاستشهادات المضمنة. الرجاء المساعدة على تحسين هذه المقالة من خلال تقديم اقتباسات أكثر دقة. 32 (شباط / فبراير 2018) نظرا لسلسلة زمنية إكسي، أريد حساب متوسط ​​متحرك مرجح مع نافذة متوسط ​​النقاط N، حيث ترجح الأوزان القيم الأحدث على القيم القديمة. في اختيار الأوزان، وأنا باستخدام حقيقة مألوفة أن سلسلة هندسية تتقارب إلى 1، أي سوم (فراك) k، قدمت لا حصر لها العديد من المصطلحات. للحصول على عدد منفصل من الأوزان التي تجمع للوحدة، وأنا ببساطة أخذ أول شروط N من سلسلة هندسية (فراك) k، ومن ثم تطبيع حسب مجموعها. عندما N4، على سبيل المثال، يعطي هذا الأوزان غير العادية التي، بعد تطبيع حسب مجموعها، يعطي المتوسط ​​المتحرك هو ببساطة مجموع الناتج من أحدث القيم 4 ضد هذه الأوزان المقيسة. هذا الأسلوب يعمم في طريقة واضحة لتحريك النوافذ من طول N، ويبدو من السهل حسابيا كذلك. هل هناك أي سبب لعدم استخدام هذه الطريقة البسيطة لحساب المتوسط ​​المتحرك المرجح باستخدام الأوزان الأسية أسأل لأن دخول ويكيبيديا ل إوما يبدو أكثر تعقيدا. مما يجعلني أتساءل عما إذا كان تعريف كتاب إوما ربما لديه بعض الخصائص الإحصائية التي التعريف البسيط أعلاه لا أو أنها في الواقع يعادل طلب نوفمبر 28 12 في 23:53 لتبدأ الخاص بك على افتراض 1) أنه لا توجد قيم غير عادية و لا توجد تحولات في المستوى ولا توجد اتجاهات زمنية ولا دمى موسمية 2) أن المتوسط ​​المرجح المثقل له أوزان تقع على منحنى سلس يمكن وصفه بمعامل واحد 3) أن تباين الخطأ ثابت أنه لا توجد سلسلة مسببة معروفة لماذا كل من الافتراضات. نداش إريشستات أوكت 1 14 في 21:18 رافي: في المثال المذكور، مجموع المصطلحات الأربعة الأولى هو 0.9375 0.06250.1250.250.5. لذا، فإن المصطلحات الأربعة الأولى تحمل 93.8 من الوزن الكلي (6.2 في الذيل اقتطاع). استخدم هذا للحصول على الأوزان المقيسة التي تصل إلى وحدة عن طريق ريسكالينغ (تقسيم) بنسبة 0.9375. وهذا يعطي 0.06667، 0.1333، 0.2667، 0.5333. نداش الأسد إبراهيم أكتوبر 1 14 في 22:21 إيف وجدت أن الحوسبة إكسبونيتيالي المرجح تشغيل المتوسطات باستخدام أوفيرلين ليفتارو أوفيرلين ألفا (س - أوفيرلين)، alphalt1 هو بسيط طريقة سطر واحد، وهذا هو بسهولة، إلا إذا كان تقريبا، يمكن تفسيرها من حيث عدد فعال من العينات نالفا (مقارنة هذا النموذج مع شكل لحساب المتوسط ​​الجاري)، يتطلب فقط المسند الحالي (والقيمة المتوسطة الحالية)، ومستقر عدديا. من الناحية الفنية، هذا النهج لا يتضمن كل التاريخ في المتوسط. والمزايا الرئيسية في استخدام النافذة الكاملة (بدلا من النافذة المقطوعة التي نوقشت في السؤال) هي أنه في بعض الحالات يمكن أن يخفف من الوصف التحليلي للفلترة، ويقلل من التقلبات التي تحدث إذا كانت البيانات الكبيرة جدا (أو الصغيرة) القيمة هي جزء من مجموعة البيانات. على سبيل المثال النظر في نتيجة التصفية إذا كانت البيانات صفر باستثناء مسند واحد قيمته 106. أجاب نوف 29 12 في 0:33