Mudança média negativa

Uma série de médias móveis bem conhecidas, como Spencers 15 ponto MA. E as médias móveis de Henderson têm pesos negativos nas médias. O que isso significa em um sentido conceitual. Que informações você está tentando obter dos dados correspondentes a esses termos? Por que isso é mais sensível do que apenas ponderar esses termos 0 e reduzir alguns dos pesos nos termos mais centrais proporcionalmente Esclarecimento. Como Emre observa corretamente, esses pesos negativos satisfazem um critério matemático. Mas isso levanta a questão: qual é o efeito conceitual estatístico do mundo real dessa exigência matemática. Faz sentido lógico o peso negativo dos dados que você sabe que não está fornecendo informações negativas (ou seja, dados que não estão mentindo) perguntou 27 de abril 12 às 5:31 Se você interpretar quotnegativequot não como quotlyingquot, mas como extrapolando, você pode encontrar alguma visão. (Lembre-se de que as médias ponderadas são funções lineares, então desenhe uma imagem no plano cartesiano do processo de interpolação linear entre dois pontos. Os pesos positivos correspondem ao segmento de linha entre esses pontos, os pesos negativos reproduzem o restante da própria linha.) Ndash whuber 9830 27 de abril 12 às 14:46 whuber: desculpe, mas acho que seu ponto me esqueceu completamente. Eu realmente não entendo o que você quer dizer com uma foto. Do processo. Quot ndash naught101 27 de abril 12 às 15:25 Considere dois pontos mathbf e mathbf. O processo aritmético de formar uma média ponderada com pesos numéricos omegax e omegay (que soma para 1) é calcular omegaxmathbf omegaymathbf. Isso pode ser reescrito algébricamente como mathbf omegay (mathbf). Geométricamente, isso significa (como um processo) que você começa no mathbf e mude-se na direção mathbf de mathbf para mathbf por um omegay múltiplo. Quando omegaxlt 0, omegaygt 1, extrapolando assim além do mathbf. Ndash whuber 9830 27 de abril 12 às 18:13 ok, gotcha. Isso, mais ou menos, cobre a resposta dos outros, não, mas eu acho que penso que, com a interpolação linear, você está em um terreno muito mais seguro do que com a extrapolação linear, então, em uma veia similar, por que não use apenas os 9 pontos internos do MA de Spencer39 (apropriadamente re - Ponderado) ndash naught101 28 de abril 12 às 1:25 Os pesos são selecionados para alcançar um final matemático. No caso da Spencers, o objetivo é permitir que as tendências cúbicas passem pelo filtro não distorcido. Isso significa que se nós decompormos a entrada Xt em um componente de tendência polinomial determinista m (t) equiv c3 t3 c2 t2 c1 t c0 e uma componente estocástica centrada Yt, tal que Xt equiv m (t) Yt, então mathcal F deixou Xt direito Para mt como sigmaY para 0, onde mathcal F é a operação de filtragem. Aqui está um exemplo ilustrado usando o Mathematica. Eu vou comparar o filtro Spencers com uma média móvel simétrica de dois lados de 15 bits. No sentido horário, da parte superior esquerda: a saída do filtro Spencers, a saída do filtro simétrico, a entrada barulhenta (Xt), a tendência cúbica (mt). Isto é com c (os coeficientes polinomiais, em ordem ascendente de grau). Discussão Como você pode ver, o filtro Spencers é mais sensível do que o filtro simétrico, devido aos pesos negativos. O efeito de passagem baixa do filtro simétrico é bom para o desmembramento (estavam comparando a norma da diferença): para o filtro simétrico versus para Spencers. No entanto, também distorce a tendência (o mesmo teste sem o ruído): leitura adicional Estas notas de palestra entram na derivação. Você também pode encontrar o artigo residente Rob Hyndmans sobre médias móveis úteis. Desculpe, sim, entendi isso. Eu deveria ter sido mais claro na questão. O que eu tipo de significado é o que é o efeito conceitual estatístico do real desse requisito matemático. Faz sentido lógico o peso negativo dos dados que você conhece não está fornecendo informações quotnegative (por exemplo, dados que não estão mentindo) 1, porém a resposta ainda é útil :) Esclareceu a questão. Ndash naught101 27 de abril 12 às 6:12 Esta pode ser a melhor resposta possível, mas é muito bom obter um exemplo (de preferência visual) dessa distorção. É difícil conceituar. Ndash naught101 28 de abril 12 em 1: 22 Preço médio inicial O preço médio móvel (MAP) é um procedimento de avaliação em que o preço de estoque pode mudar como resultado de determinadas transações comerciais (receita de bens, compensação GRIR com materiais adquiridos externamente e limpeza WIP com Materiais fabricados em casa). Pré-requisitos Você especificou para cada material que seu preço de estoque pode mudar como um preço médio móvel. Com o procedimento de avaliação do MAP, os valores externos das transações comerciais são atribuídos aos objetos de inventário. A quantidade e o valor do recibo de estoque são adicionados ao inventário existente. Em seguida, um novo MAP é calculado com base na relação entre a nova quantidade de inventário e o valor do inventário. As receitas de inventário, portanto, afetam o preço. As diferenças de liquidação são atribuídas ao inventário. Isso depende da cobertura de estoque. Os pagamentos apenas alteram o valor do inventário, nunca a quantidade de inventário. Os assentamentos, portanto, sempre afetam o preço. As questões de inventário reduzem o valor do inventário pelo valor do inventário emitido. Se isso resultar em uma nova relação preço-quantidade, o preço será ajustado em conformidade. As questões de inventário raramente usam um valor externo, mas normalmente são avaliadas com a relação de valor-quantidade atual do objeto de inventário, ou seja, o preço médio móvel atual. Por esta razão, a maioria dos problemas de inventário não afetam o preço quando o procedimento de preço médio móvel é usado. Para manter o preço consistente, o procedimento de avaliação deve ser alterado sempre que a transação comercial encontrar situações incomuns ou cobertura de estoque em falta. As seguintes situações incomuns são possíveis: valor de inventário negativo e quantidade de estoque negativa As quantidades de inventário podem tornar-se negativas se as configurações do sistema o permitirem. Inversões de documentos e transações Publicações de valor puro As postagens de valor puro normalmente possuem quantidades de base, mas preservam a situação de quantidade no inventário. Devido a atrasos de tempo, as postagens de valor com altas quantidades de base podem encontrar baixas quantidades de estoque. Para proteger os valores de inventário de serem distorcidos nesses casos, é realizada uma verificação de cobertura de estoque em que a quantidade da fatura é comparada com a quantidade de inventário atual. Publicar em um período anterior As postagens para um período anterior alteram a quantidade atual de estoque, o valor e o preço médio móvel, bem como a quantidade, o valor e o preço do período anterior. Adicione uma linha de tendência ou média móvel a um gráfico Aplica-se Para: Excel 2017 Word 2017 PowerPoint 2017 Excel 2017 Word 2017 Outlook 2017 PowerPoint 2017 Mais. Menos Para mostrar tendências de dados ou médias móveis em um gráfico que você criou. Você pode adicionar uma linha de tendência. Você também pode ampliar uma linha de tendência além de seus dados reais para ajudar a prever os valores futuros. Por exemplo, a seguinte linha de tendência linear prevê dois trimestres à frente e mostra claramente uma tendência ascendente que parece promissora para futuras vendas. Você pode adicionar uma linha de tendência a um gráfico 2-D que não está empilhado, incluindo área, barra, coluna, linha, estoque, dispersão e bolha. Você não pode adicionar uma linha de tendência a um gráfico empilhado, 3-D, radar, torta, superfície ou filhós. Adicione uma linha de tendência No seu gráfico, clique na série de dados para a qual deseja adicionar uma linha de tendência ou média móvel. A linha de tendência começará no primeiro ponto de dados da série de dados que você escolher. Verifique a caixa Trendline. Para escolher um tipo diferente de linha de tendência, clique na seta ao lado de Trendline. E depois clique em Exponencial. Previsão linear. Ou a média móvel de dois períodos. Para linhas de tendência adicionais, clique em Mais opções. Se você escolher Mais opções. Clique na opção desejada no painel Format Trendline em Trendline Options. Se você selecionar Polinômio. Insira a maior potência para a variável independente na caixa Ordem. Se você selecionar Moeda em Movimento. Insira o número de períodos a serem usados ​​para calcular a média móvel na caixa Período. Dica: uma linha de tendência é mais precisa quando seu valor R-quadrado (um número de 0 a 1 que revela quão íntimo os valores estimados para a linha de tendência correspondem aos seus dados reais) é em ou próximo de 1. Quando você adiciona uma linha de tendência aos seus dados , O Excel calcula automaticamente o valor R-squared. Você pode exibir esse valor em seu gráfico, verificando o valor Exibir R-quadrado na caixa de gráfico (Formato do painel Trendline, Opções da Tendência). Você pode aprender mais sobre todas as opções de linha de tendência nas seções abaixo. Linha de tendência linear Use este tipo de linha de tendência para criar uma linha reta de melhor ajuste para conjuntos de dados lineares simples. Seus dados são lineares se o padrão em seus pontos de dados parecer uma linha. Uma linha de tendência linear geralmente mostra que algo está aumentando ou diminuindo a uma taxa constante. Uma linha de tendência linear usa essa equação para calcular os mínimos quadrados adequados para uma linha: onde m é a inclinação e b é a intercepção. A linha de tendência linear a seguir mostra que as vendas de refrigeradores aumentaram consistentemente ao longo de um período de 8 anos. Observe que o valor do R-quadrado (um número de 0 a 1 que revela o quão próximo os valores estimados para a linha de tendência correspondem aos seus dados reais) é 0.9792, o que é um bom ajuste da linha para os dados. Mostrando uma linha curvada de melhor ajuste, esta linha de tendência é útil quando a taxa de alteração nos dados aumenta ou diminui rapidamente e depois desacelera. Uma linha de tendência logarítmica pode usar valores negativos e positivos. Uma linha de tendência logarítmica usa essa equação para calcular os mínimos quadrados que se encaixam nos pontos: onde c e b são constantes e ln é a função de logaritmo natural. A seguinte linha de tendência logarítmica mostra o crescimento populacional previsto de animais em uma área de espaço fixo, onde a população se estabilizou à medida que o espaço para os animais diminuiu. Observe que o valor R-quadrado é 0.933, que é um ajuste relativamente bom da linha para os dados. Esta linha de tendência é útil quando seus dados flutuam. Por exemplo, quando você analisa ganhos e perdas em um grande conjunto de dados. A ordem do polinômio pode ser determinada pelo número de flutuações nos dados ou por quantas curvas (colinas e vales) aparecem na curva. Normalmente, uma linha de tendência polinomial da Ordem 2 tem apenas uma colina ou vale, uma Ordem 3 tem uma ou duas colinas ou vales, e uma Ordem 4 tem até três colinas ou vales. Uma linha de tendência polinomial ou curvilínea usa esta equação para calcular os mínimos quadrados que se encaixam nos pontos: onde b e são constantes. A linha de tendência polinomial da ordem 2 (uma colina) mostra a relação entre velocidade de condução e consumo de combustível. Observe que o valor R-squared é 0.979, que é próximo de 1, de modo que as linhas são adequadas aos dados. Mostrando uma linha curva, esta linha de tendência é útil para conjuntos de dados que comparam medidas que aumentam a uma taxa específica. Por exemplo, a aceleração de um carro de corrida em intervalos de 1 segundo. Você não pode criar uma linha de tendência de energia se seus dados contiverem valores zero ou negativos. Uma linha de tendência de energia usa essa equação para calcular os mínimos quadrados que se encaixam nos pontos: onde c e b são constantes. Nota: Esta opção não está disponível quando os dados incluem valores negativos ou nulos. O gráfico de medidas de distância a seguir mostra a distância em metros por segundos. A linha de tendência de energia demonstra claramente a crescente aceleração. Observe que o valor R-squared é 0.986, que é um ajuste quase perfeito da linha para os dados. Mostrando uma linha curva, esta linha de tendência é útil quando os valores de dados aumentam ou caem a taxas cada vez maiores. Você não pode criar uma linha de tendência exponencial se seus dados contiverem valores zero ou negativos. Uma linha de tendência exponencial usa esta equação para calcular os mínimos quadrados que se encaixam nos pontos: onde c e b são constantes e e é a base do logaritmo natural. A seguinte linha de tendência exponencial mostra a quantidade decrescente de carbono 14 em um objeto à medida que envelhece. Observe que o valor R-quadrado é 0.990, o que significa que a linha se encaixa perfeitamente nos dados. Tendência média média Esta linha de tendência eleva as flutuações nos dados para mostrar um padrão ou tendência com mais clareza. Uma média móvel usa um número específico de pontos de dados (definido pela opção Período), os em média e usa o valor médio como um ponto na linha. Por exemplo, se o Período for definido como 2, a média dos dois primeiros pontos de dados é usada como o primeiro ponto na linha de tendência média móvel. A média do segundo e terceiro pontos de dados é usada como o segundo ponto na linha de tendência, etc. Uma linha de tendência média móvel usa essa equação: O número de pontos em uma linha de tendência média móvel é igual ao número total de pontos da série, menos a Número que você especificou para o período. Em um gráfico de dispersão, a linha de tendência é baseada na ordem dos valores de x no gráfico. Para obter um resultado melhor, classifique os valores x antes de adicionar uma média móvel. A seguinte linha de tendência média móvel mostra um padrão no número de casas vendidas ao longo de um período de 26 semanas.