Se vir esta mensagem, o seu navegador desativou ou não suporta JavaScript. Para usar todos os recursos desse sistema de ajuda, como a pesquisa, seu navegador deve ter o suporte a JavaScript ativado. Médias Móveis Ponderadas Com Médias Móveis Simples, cada valor de dados na janela de visualização, na qual o cálculo é realizado, recebe igual importância ou peso. É frequentemente o caso, especialmente na análise de dados de preços financeiros, que mais dados cronologicamente recentes devem ter um peso maior. Nesses casos, a funcionalidade Média ponderada móvel (ou Média móvel exponencial - consulte o tópico a seguir) é geralmente preferida. Considere a mesma tabela de valores de dados de vendas para doze meses: Para calcular uma Média Móvel Ponderada: calcule quantos intervalos de dados estão participando do cálculo da Média Móvel (ou seja, o tamanho do cálculo quotwindowquot). Se a janela de cálculo for n, então o valor de dados mais recente na janela é multiplicado por n, o próximo mais recente multiplicado por n-1, o valor anterior a esse multiplicado por n-2 e assim por diante para todos os valores na janela. Divida a soma de todos os valores multiplicados pela soma dos pesos para fornecer a Média Móvel Ponderada sobre essa janela. Coloque o valor da Média Móvel Ponderada em uma nova coluna de acordo com o posicionamento das médias à direita descrito acima. Para ilustrar essas etapas, considere se é necessária uma Média Móvel Ponderada de Vendas de 3 meses em dezembro (usando a tabela acima de valores de Vendas). O termo quot3-monthquot implica que o cálculo quotwindowquot é 3, portanto, o algoritmo de cálculo da Média Móvel Ponderada para este caso deve ser: Ou, se uma Média Móvel Ponderada de 3 meses fosse avaliada em todo o intervalo original de dados, os resultados seriam : Média Móvel Ponderada de 3 mesesQuando computar uma média móvel, colocar a média no período intermediário faz sentido No exemplo anterior calculamos a média dos 3 primeiros períodos de tempo e a colocamos ao lado do período 3. Poderíamos ter colocado a média média no meio do intervalo de tempo de três períodos, ou seja, próximo ao período 2. Isso funciona bem com períodos de tempo ímpares, mas não tão bom para períodos de tempo pares. Então onde colocaríamos a primeira média móvel quando M 4 Tecnicamente, a Média Móvel cairia em t 2,5, 3,5. Para evitar esse problema, suavizamos os MAs usando M 2. Assim, suavizamos os valores suavizados Se calcularmos a média de um número par de termos, precisamos suavizar os valores suavizados A tabela a seguir mostra os resultados usando M média móvel 4. Média de séries temporais dados (observações igualmente espaçadas no tempo) de vários períodos consecutivos. Chamado de movimento porque é continuamente recalculado à medida que novos dados se tornam disponíveis, ele progride descartando o valor mais antigo e adicionando o valor mais recente. Por exemplo, a média móvel das vendas de seis meses pode ser calculada considerando a média das vendas de janeiro a junho, a média das vendas de fevereiro a julho, depois de março a agosto e assim por diante. As médias móveis (1) reduzem o efeito de variações temporárias nos dados, (2) melhoram o ajuste dos dados a uma linha (um processo chamado suavização) para mostrar a tendência dos dados mais claramente e (3) destacam qualquer valor acima ou abaixo do tendência. Se você está calculando algo com uma variação muito alta, o melhor que você pode fazer é calcular a média móvel. Eu queria saber qual era a média móvel dos dados, então eu teria uma melhor compreensão de como estávamos indo. Quando você está tentando descobrir alguns números que mudam frequentemente, o melhor que você pode fazer é calcular a média móvel. Modelos Box Jenkins (B-J)
No comments:
Post a Comment