Сглаживание данных метод скользящего среднего

Сглаживание данных метод скользящего среднего

Таким образом, выбранное количество наблюдений для усреднения является мерой относительной важности данных прошлых периодов против последних данных. Преимущества и недостатки Скользящее среднее просто рассчитывается и легко понимается. Однако имеются два ограничения:

Оглавление:

Алгоритмы Loginom: Скользящее окно обработчик Метод сглаживания временных рядов с целью исключения влияния случайной составляющей. Широко применяется для предобработки данных в прогнозировании и других видах анализа.

мой портфель форекс советников

Метод заключается в замене фактических значений членов ряда средним арифметическим значений нескольких ближайших к нему членов. Набор усредняемых значений образует так называемое окно скольжения.

Член, значение которого заменяется на среднее по окну, занимает в окне срединное положение.

компания о заработке в интернет

Различают две разновидности метода скользящего среднего — простое сглаживание и взвешенное сглаживание. Простое заключается в обычной замене значений членов ряда на среднее арифметическое по соответствующему окну: Размер окна зависит от характера временного ряда, целей исследования и определяется пользователем.

Вообще, чем больше окно, тем сильнее сглаживание.

сглаживание данных метод скользящего среднего доходность памм счет

Поэтому, если выбрать окно слишком большим, вместе со случайной составляющей возможно будут подавлены изменения, несущие полезную информацию. В пределе, если размер окна взять равным длине ряда, значения всех его членов станут одинаковыми и равными среднему значению ряда. Вся информация о динамике исследуемого процесса таким образом будет потеряна.

спред на форексе usd

При взвешенном сглаживании значения ряда средние значения, вычисленные по окну, берутся с некоторыми весами, отражающими вклад члена ряда в отражаемые рядом закономерности исследуемого процесса. В этом случае, аппроксимация оценки значения ряда производится с помощью полинома порядка p в интервале: