Moving Gjennomsnittet Feil

Slik beregner du Flytte Gjennomsnitt i Excel. Ekstern dataanalyse for dummier, 2. utgave. Dataanalyse-kommandoen gir et verktøy for å beregne flytende og eksponentielt glatte gjennomsnitt i Excel. For å illustrere at du har samlet inn daglig temperaturinformasjon, vil du beregne tre-dagers glidende gjennomsnitt gjennomsnittet for de siste tre dagene som en del av noen enkle værprognoser For å beregne glidende gjennomsnitt for dette datasettet, gjør du følgende trinn. For å beregne et glidende gjennomsnitt, klikker du først på Datatabellen s Data Analysis-kommandoen knappen. Når Excel viser dialogboksen Dataanalyse, velger du Moving Average-elementet fra listen og klikker deretter OK. Eksempel viser dialogboksen Moving Average. Identifiser dataene du vil bruke til å beregne det bevegelige gjennomsnittet. Klikk på Input Område tekstboksen i dialogboksen Moving Average Deretter identifiserer du inngangsområdet, enten ved å skrive inn et regnearkområdeadresse eller ved å bruke musen til å velge regnearkområdet. Din rekkevidde referanse skal bruke absolutte celle adresser En absolutt celle adresse går foran kolonne bokstav og rad nummer med tegn, som i A 1 A 10. Hvis den første cellen i ditt inngangsområde inneholder en tekstetikett for å identifisere eller beskrive dataene dine, velg etikettene i Intervall-tekstboksen, fortell Excel hvor mange verdier som skal inkluderes i den bevegelige gjennomsnittlige beregningen. Du kan beregne et glidende gjennomsnitt ved å bruke et hvilket som helst antall verdier Som standard bruker Excel de nyeste tre verdiene for å beregne bevegelsen gjennomsnitt For å angi at et annet antall verdier skal brukes til å beregne det bevegelige gjennomsnittet, skriv inn verdien i intervalltekstboksen. Fortell Excel hvor du skal plassere de bevegelige gjennomsnittlige dataene. Bruk tekstboksen Utgangsområde for å identifisere arbeidsarkområdet som du har Ønsker å plassere de bevegelige gjennomsnittsdataene I regnearkseksemplet har de bevegelige gjennomsnittsdataene blitt plassert i regnearkområdet B2 B10. Valgfritt Angi om du vil ha et diagram. Hvis du vil ha et diagram som viser den bevegelige gjennomsnittlige informasjonen, markerer du avkrysningsboksen Kartutgang. Valgfritt Angi om du vil beregne standard feilinformasjon. Hvis du vil beregne standardfeil for dataene, velg avkrysningsboksen Standard feil. Excel plasserer standard feilverdier ved siden av de bevegelige gjennomsnittsverdiene. Standardfeilinformasjonen går inn i C2 C10. Når du er ferdig spesifiserer hvilken bevegelig gjennomsnittsinformasjon du vil ha beregnet, og hvor du vil plassere den, klikker du OK. Eksempel beregner glidende gjennomsnittlig informasjon. Merk Hvis Excel ikke har nok informasjon til å beregne et glidende gjennomsnitt for en standardfeil, plasserer den feilmeldingen i cellen Du kan se flere celler som viser denne feilmeldingen som en verdi. Dette er et grunnspørsmål på Box-Jenkins MA-modeller Som jeg forstår, er en MA-modell i utgangspunktet en lineær regresjon av tidsserieverdier Y mot tidligere feilvilkår og at er observasjonen Y først regressert mot sine tidligere verdier YY, og deretter brukes en eller flere Y-hat-verdier som feilvilkårene for MA-modellen. Men hvordan er det erro r-vilkår beregnet i en ARIMA 0, 0, 2-modell Hvis MA-modellen brukes uten en autoregressiv del og dermed ingen estimert verdi, hvordan kan jeg muligens få en feilperiode. Skrevet Apr 7 12 på 12 48.MA Model Estimation. Let Vi antar en serie med 100 tidspunkter, og si at dette er preget av MA 1-modell uten avskjæring. Da er modellen gitt av. yt varepsilont-theta varpsilon, quad t 1,2, cdots, 100 quad 1. Feilperioden her observeres ikke. For å oppnå dette, foreslår Box et al Tidsserie Analyse Forecasting and Control 3. utgave side 228 at feilperioden er beregnet recursively by. So feilbegrepet for t 1 er varepsilon y theta varepsilon Nå kan vi ikke beregne dette uten å vite verdien av theta For å oppnå dette må vi beregne modellens første eller foreløpige estimat, se Box et al. av nevnte bok, Seksjon 6 3 2 side 202 angir at. Det har blitt vist at de første q autokorrelasjoner av MA q prosess er ikke-null og kan skrives i forhold til modellens parametre som rhok displaystyle frac theta1 theta theta2 theta cdots theta thetaq quad k 1,2, cdots, q Uttrykket ovenfor for rho1, rho2 cdots, rhoq i termen theta1, theta2, cdots, thetaq, leverer q ligninger i q ukjente Foreløpige estimater av theta s kan fås ved å erstatte estimater rk for rhok i over ligning. Notat at rk er estimert autokorrelasjon Det er flere diskusjoner i seksjon 6 3 - Initial Estimater for Parametrene, vennligst les om det Nå, forutsatt at vi oppnår det opprinnelige estimatet theta 0 5 Da er varepsilon y 0 5 varepsilon Nå er et annet problem vi ikke ha verdi for varepsilon0 fordi t starter ved 1, og så kan vi ikke beregne varepsilon1 Heldigvis finnes det to metoder to å skaffe dette. Kondisjonell sannsynlighet. Ubetinget sannsynlighet. Ifølge boks et al. § 7 1 3 side 227 kan verdiene til varepsilon0 erstattes til null som en tilnærming hvis n er moderat eller stor, er denne metoden betinget sannsynlighet Ellers blir ubetinget sannsynlighet brukt, der verdien av varepsilon0 er oppnådd ved tilbakestilling, anbefaler Box et al denne metoden. Les mer om tilbakestillingen ved Seksjon 7 1 4 side 231. Etter å ha oppnådd de opprinnelige estimatene og verdien av varepsilon0, så endelig kan vi fortsette med rekursiv beregning av feilperioden. Så er sluttfasen til es timate parameteren til modellen 1, husk at dette ikke er det foreløpige estimatet lenger. Ved estimering av parameteren theta bruker jeg ikke-lineær estimeringsprosedyre, spesielt Levenberg-Marquardt-algoritmen, siden MA-modellene er ikke-lineære på parameteren. BREAKING DOWN Moving Average - MA. Som et SMA-eksempel, vurder en sikkerhet med følgende lukkepriser over 15 dager. Veil 1 5 dager 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 dager 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 dager 28, 30, 27, 29, 28.A 10-dagers MA vil gjennomsnittlig utgående sluttpriser for de første 10 dagene som første datapunkt Det neste datapunktet vil slippe den tidligste prisen, legge til prisen på dag 11 og ta gjennomsnittet, og så videre som vist nedenfor. Som tidligere nevnt, lagrer MAs nåværende prishandling fordi de er basert på tidligere priser, jo lengre tidsperioden for MA, jo større er lagdet. Dermed en 200-dagers MA vil ha en mye større grad av lag enn en 20-dagers MA fordi den inneholder priser for de siste 200 dagene. Lengden på th e MA å bruke, avhenger av handelsmålene, med kortere MAs som brukes til kortvarig handel og langsiktig MAs mer egnet for langsiktige investorer 200-dagers MA er mye etterfulgt av investorer og forhandlere, med pauser over og under dette Flytende gjennomsnitt anses å være viktige handelssignaler. MA'er gir også viktige handelssignaler alene, eller når to gjennomsnitt krysser over. En stigende MA indikerer at sikkerheten er i en uptrend mens en fallende MA indikerer at den er i en downtrend Tilsvarende oppover. momentum er bekreftet med en bullish crossover som oppstår når en kortsiktig MA krysser over en langsiktig MA Nedadgående momentum er bekreftet med en bearish crossover, som oppstår når en kortsiktig MA krysser under en langsiktig MA.