चलती - औसत से अधिक समय

औसत चल रहा है। यह उदाहरण आपको सिखाता है कि Excel में एक समय श्रृंखला की चलती औसत की गणना कैसे की जा सकती है एक चलती औसत का प्रयोग रुझानों को आसानी से पहचानने के लिए चोटियों और घाटियों को आसानी से करने के लिए किया जाता है। सबसे पहले, हम अपने समय की श्रृंखला देखें। डेटा टैब पर, डेटा विश्लेषण पर क्लिक करें। नोट डेटा विश्लेषण बटन नहीं ढूंढ सकता विश्लेषण टूलपैक ऐड-इन को लोड करने के लिए यहां क्लिक करें। चलना औसत चुनें और OK.4 पर क्लिक करें। इनपुट रेंज बॉक्स में क्लिक करें और सीमा B2 M2 चुनें। 5 अंतराल बॉक्स में क्लिक करें और टाइप करें 6.6 आउटपुट रेंज बॉक्स में क्लिक करें और सेल का चयन करें B3.8 इन मानों का ग्राफ़ करें। एक्सप्लैनेशन क्योंकि हम अंतराल को 6 निर्धारित करते हैं, चल औसत औसत पिछले 5 डेटा बिंदुओं का औसत है और वर्तमान डेटा बिंदु, नतीजतन, चोटियों और घाटियों को सुखाया जाता है ग्राफ बढ़ती हुई प्रवृत्ति को दर्शाता है एक्सेल पहले 5 डेटा बिंदुओं के लिए चलती औसत की गणना नहीं कर सकता क्योंकि वहां पर्याप्त पिछले डेटा बिंदु नहीं हैं। दोहराव 2 से 8 अंतराल के लिए दोहराएं और अंतराल 4. सम्मेलन ला अंतराल को रगड़ना, अधिक चोटियों और घाटियों को खत्म कर दिया जाता है छोटे अंतराल, वास्तविक डेटा बिंदुओं के करीब चलती औसत। जब चलती औसत चलती है, तो बीच के समय में औसत रखकर समझदारी होती है। पिछला उदाहरण हमने पहले 3 समय की अवधि के औसत की गणना की और इसे अगले अवधि के लिए रखा था 3 हम तीन अवधियों के समय अंतराल के मध्य में औसत रख सकते थे, जो कि अवधि 2 के बगल में है यह अजीब समय अवधि के साथ अच्छी तरह काम करता है , लेकिन समयावधि के लिए इतने अच्छे नहीं हैं तो हम पहली चलती औसत जब एम 4 की जगह लेंगे। तकनीकी, चलने का औसत टी 2 5, 3 5 पर गिर जाएगा। इस समस्या से बचने के लिए हम एम 2 का इस्तेमाल करते हुए एम 2 को चिकना करते हैं। हम चिकनी मूल्यों को सुचारू करते हैं। अगर हम एक भी संख्या में औसत की औसतता रखते हैं, तो हमें सुचारू मूल्यों को सुचारू बनाने की आवश्यकता है। निम्नलिखित तालिका में एम 4 का उपयोग करके परिणाम दिखाए जाते हैं। मुझे स्टॉक की कीमतों की एक श्रृंखला है और चलती औसत की गणना करना चाहते हैं दस मिनट की खिड़की नीचे दिए गए चित्र देखें प्राथमिक के रूप में सीई टिक्कस का विचलित रूप से अर्थ होता है, वे आवधिक नहीं होते हैं, यह समय-भारित चलती औसत की गणना करने के लिए सबसे अच्छा लगता है। चित्र में ए, बी, सी और डी में चार मूल्य परिवर्तन होते हैं, जिसमें खिड़की के अंदर आने वाले उत्तरार्ध तीन होते हैं, क्योंकि केवल बी खिड़की में कुछ समय होता है 3 मिनट में, एक का मान अभी भी कंप्यूटिंग में योगदान देता है। वास्तव में, जहां तक ​​मैं बता सकता हूं कि गणना केवल ए, बी और सी डी के मूल्यों के आधार पर और इसके बीच की अवधि उन्हें और अगला बिंदु या ए के मामले में समय खिड़की और बी की शुरुआत के बीच की अवधि शुरू में डी के कोई प्रभाव नहीं होगा क्योंकि इसका समय भार शून्य होगा यह सही है। यह सही है, मेरी चिंता यह है कि चलती औसत गैर-भारित गणना से अधिक समय होगा जो डी के मूल्य के लिए तुरंत खाता होगा, हालांकि, गैर-भारित कंप्यूटेशन के अपने स्वयं के नुकसान हैं एक समय की खिड़की के बाहर होने के बावजूद अन्य कीमतों के रूप में परिणाम पर ज्यादा असर पड़ेगा। तेजी से बढ़ती कीमतों के अचानक घबराहट चलती औसत पर भारी असर पड़ेगी, हालांकि यह वांछनीय है। क्या कोई भी सलाह दे सकता है जिस पर दृष्टिकोण सबसे अच्छा लगता है, या क्या कोई विकल्प या हाइब्रिड दृष्टिकोण पर विचार करने के योग्य है। एप 14 12 से 21 35. आपका तर्क सही है, हालांकि आप इसका औसत उपयोग करना चाहते हैं, हालांकि बिना यह जानते हुए कि यह कोई सलाह देने के लिए मुश्किल है। शायद कोई विकल्प नहीं होगा अपने रनिंग औसत ए पर विचार करने के लिए, और जब एक नया मूल्य V आता है, तो नए औसत ए को 1-सी ए सी वी के लिए गणना करें, जहां सी 0 और 1 के बीच है, इस तरह से हाल ही की अधिक ताकतें मजबूत प्रभाव पड़ती हैं, और समय के साथ पुरानी टीकों का असर आप समय पर निर्भर हो सकते हैं, क्योंकि पिछली टिक्स सी कम हो जाती है क्योंकि टिक्के करीब होते हैं। पहले मॉडल के भार का औसत प्रत्येक सेकेंड अलग होगा क्योंकि पुरानी रीडिंग कम भार और नए रीडिंग ज igher इसलिए यह हमेशा बदल रहा है जो वांछनीय नहीं हो सकता है दूसरे दृष्टिकोण के साथ, कीमतें अचानक कूदता है क्योंकि नई कीमतें शुरू हो जाती हैं और बूढ़े लोग खिड़की से गायब हो जाते हैं। उत्तर 14 अप्रैल, 21 50. दो सुझाव असतत दुनिया से आते हैं, लेकिन आपको अपने विशेष मामले के लिए एक प्रेरणा मिल सकती है। घातीय चौरसाई पर एक नज़र डालें इस दृष्टिकोण में आप चौरसाई कारक 01 को प्रस्तुत करते हैं जो आपको भविष्य के मूल्यों पर हाल के तत्वों के प्रभाव को बदलने में मदद करता है पुराने तत्वों को भारी मात्रा में कम किया जाता है I एक साधारण एनीमेशन बनाया है कि कैसे घातीय चिकनाई एक समान समय श्रृंखला 1 1 1 1 1 3 3 2 2 2 1 तीन अलग-अलग के साथ ट्रैक करेगी। सुदृढीकरण सीखने की कुछ तकनीकों पर एक नज़र भी देखने के लिए अलग-अलग डिस्काउंटिंग विधियों पर गौर करें। उदाहरण टीडी-लर्निंग और क्यू-लर्निंग. हां, चलती औसत पाठ्यक्रम निश्चित रूप से अंतराल होगा क्योंकि इसका मूल्य ऐतिहासिक जानकारी है, यह पिछले 10 मिनट में कीमत के नमूनों को संक्षेप में बताता है इस प्रकार की औसत स्वाभाविक रूप से लगी होती है इसमें पांच मिनट का ऑफसेट बनाया जाता है क्योंकि ऑफसेट के बिना एक बॉक्स औसत 5 मिनट पर आधारित होता है, नमूना पर केंद्रित होता है यदि कीमत ए पर एक लंबे समय के लिए होती है और उसके बाद एक बार बदल जाता है बी, यह एबी 2 तक पहुंचने के लिए 5 मिनट लगते हैं। यदि आप डोमेन में किसी भी बदलाव के बिना एक समारोह को आसान बनाना चाहते हैं, तो वजन को समान रूप से नमूना बिंदु के रूप में बांटा जाना चाहिए, लेकिन कीमतों में होने वाली कीमतों के लिए ऐसा करना असंभव है वास्तविक समय, क्योंकि भविष्य के आंकड़ों अनुपलब्ध हैं। यदि आप हालिया परिवर्तन चाहते हैं, जैसे डी, एक बड़ा प्रभाव पड़ता है, तो औसत का उपयोग करें जो हाल के आंकड़ों के लिए बड़ा वजन देता है, या कम समय की अवधि या दोनों। चिकनी डेटा केवल एक एकल संचायक का प्रयोग करने वाला चिकना अनुमानक ई है और डेटा के आवधिक नमूने एसई को निम्नानुसार अपडेट किया जाता है। I ई ए अंश कश्मीर के बीच 0 और 1 के बीच वर्तमान मूल्य नमूना एस और अनुमानक ई के अंतर के बीच ई मान लीजिए कि कीमत ए के लिए एक लंबा टिम है ई, ताकि ई ए पर है, और फिर अचानक बी में बदल जाता है अनुमानक बी को बढ़ाना शुरू कर देगा जैसे हीटिंग कूलिंग, कैप्सरी का निर्वहन चार्ज आदि, सबसे पहले यह एक बड़ी छलांग बना देगा, और फिर छोटे और छोटे वेतन वृद्धि कितनी तेज़ी से चलती है यदि कश्मीर 0 पर निर्भर करता है, तो अनुमानक बिल्कुल भी आगे नहीं बढ़ता है, और यदि कश्मीर 1 है, तो तुरन्त कश्मीर के साथ कदम हो सकता है आप अनुमान लगा सकते हैं कि आप नए नमूने के मुकाबले कितना वजन देते हैं अधिक वजन अधिक हाल के नमूनों को निहित किया गया, और नमूना खिड़की मूल रूप से अनंत ई तक फैली हुई है, जो हर मूल्य के नमूने पर आधारित होती है, हालांकि निश्चित रूप से बहुत पुराने लोग वर्तमान मूल्य पर कोई प्रभाव नहीं रखते हैं एक बहुत सरल, सुंदर विधि। उत्तर 12 में 21 50. यह वही है जो टॉम द्वारा अपने अनुमान के नए मूल्य के लिए सूत्र है - 1 केई केएस जो बीजीय रूप से ईकेएस-ई के समान है, यह वर्तमान अनुमानक ई और नए के बीच एक रेखीय मिश्रण समारोह है नमूना एस जहां के 0 के मूल्य, 1 चुनाव मिश्रण को ट्रोल करता है इस तरह से लिखना अच्छा और उपयोगी है यदि कश्मीर 0 है, तो हम 70 में से एस और 30 ई ई लेते हैं, जो ई और एस के बीच 70 अंतर जोड़ने के लिए ई-कैज अप्रैल 14 12 22 15. टॉम के उत्तर के विस्तार में, टिक्कों के बीच की रिक्ति को ध्यान में रखने के लिए फार्मूला औपचारिक रूप से औपचारिक रूप से तैयार किया जा सकता है। पास के अनुपात में कम भार है। टीएन-टी एन -1 टी, यह एक औसत से अधिक आगमन समय के डेल्टा का अनुपात है interval. v 1 पिछले बिंदु का उपयोग करें, या v 1 - ua रैखिक प्रक्षेप, या vu अगले बिंदु। आगे की जानकारी पुस्तक के पृष्ठ 59 पर पाया जाता है उच्च आवृत्ति वित्त के लिए एक परिचय।