ที่ วิธีการ ของการ เคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย จะ ใช้

Method of Moving Average Indicator การใช้ Forex Traders กำลังมองหาเครื่องมือที่จะบ่งบอกถึงเวลาที่คุณต้องทำธุรกรรมเพื่อซื้อหรือขายอย่างต่อเนื่อง แม้จะมีความจริงที่ว่าผู้ค้ามืออาชีพทุกรายใช้กลยุทธ์การซื้อขายแต่ละรูปแบบซึ่งได้รับการพิสูจน์ซ้ำแล้วซ้ำอีก แต่พวกเขาก็ยังคงมองหาวิธีการง่ายๆในการทำงานอย่างมีประสิทธิภาพในตลาด Forex วิธีการใช้วิธีการย้ายค่าเฉลี่ยการใช้วิธีการแบบง่ายๆแสดงถึงการลดลงของความสูญเสียและการเพิ่มรายได้ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นของตราสารดังกล่าวเพราะพวกเขาใช้ในการซื้อขายในตลาดแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศโดยส่วนใหญ่ของผู้ค้าเพื่อลดเสียงและเพื่อหาจุดเข้าและออกจากตลาด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แสดงราคาเฉลี่ยของคู่สกุลเงินในช่วงเวลาหนึ่ง เมื่อคำนวณ MA การคำนวณทางคณิตศาสตร์สำหรับช่วงเวลาหนึ่งของราคาเฉลี่ยของสกุลเงินจะเกิดขึ้น เมื่อมีการเปลี่ยนแปลงราคาอาจมีการเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ยโดยขึ้นหรือลง MA ในแผนภูมิแสดงราคาเฉลี่ยของคู่สกุลเงินหนึ่ง ๆ สำหรับช่วงก่อนหน้านั่นคือจะทำให้กราฟราคาดีขึ้น ด้วยจำนวนที่มากขึ้นของระยะเวลาที่มีการคำนวณค่าเฉลี่ยแผนภูมิที่สอดคล้องกันจะเรียบขึ้น เส้นโค้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มักสร้างขึ้นโดยอิงตามราคาปิดของสกุลเงินแม้ว่าจะสามารถคำนวณได้จากฐานค่าเฉลี่ยของ High, Open และ Low หากราคาเคลื่อนไหวไปในแนวราบและใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่แนะนำให้เปิดตำแหน่งใหม่ ในระยะเวลาที่สั้นกว่า MA จะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงราคาในสกุลเงินคู่อย่างไรก็ตามในเวลาเดียวกันจะไม่เพียงพอสำหรับกรองสัญญาณรบกวน ระยะเวลาที่ยาวขึ้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะลดผลกระทบของเสียงรบกวน แต่การตอบสนองต่อแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงจะล่าช้า การใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคโดยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นค่าเฉลี่ยที่ใช้ในการซื้อขายจริง โดยปกติในแพลตฟอร์มการซื้อขายเช่น MT4 ซึ่งใช้ในการซื้อขายในบัญชีเดโมและ Forex จริง มีการแสดงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 4 แบบคือแบบง่าย, แบบเสวนา, เรียบและแบบเส้นตรงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ MA ช่วยเพิ่มข้อมูลราคาเพื่อสร้างตัวบ่งชี้แนวโน้ม พวกเขาจะไม่ทำนายทิศทางราคา แต่จะเป็นตัวกำหนดทิศทางการเคลื่อนไหวราคาที่เกิดขึ้นในเวลาอันใกล้ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เคลื่อนไหวช้ากว่าราคาปัจจุบันเนื่องจากค่าในช่วงเวลาทั้งหมดขึ้นอยู่กับผลของสกุลเงินที่ได้แสดงไว้ก่อน โดยไม่คำนึงถึงความล่าช้านี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะช่วยให้การเปลี่ยนแปลงในราคาของสกุลเงินคู่และการกรองเสียงรบกวนมีความราบรื่น การเคลื่อนย้ายนี้ถือเป็นพื้นฐานของตัวชี้วัดทางเทคนิคต่างๆเช่น MACD และ Bollinger Bands การเคลื่อนย้ายแบบง่ายและแบบเสแสร้งสามารถใช้เพื่อกำหนดทิศทางของแนวโน้มจุดออกและการเข้าสู่ตลาด เป็นตัวชี้วัดอื่น ๆ , MA จะใช้สำหรับการอำนวยความสะดวกสำหรับความสามารถในการทำธุรกรรมของผู้ประกอบการในการคาดการณ์ราคาในอนาคต พิจารณามุมของภาพนิ่งคุณมีแนวโน้มที่จะกำหนดทิศทางและความแรงของการเคลื่อนไหวของราคาที่เป็นไปได้ในตลาดสกุลเงิน ตามที่กล่าวมาแล้วตัวบ่งชี้ทางเทคนิคนี้หมายถึงตัวบ่งชี้หลักของตลาด Forex อย่างไรก็ตามจนกว่าจะถึงเวลาที่คุณไม่ได้ตัดสินใจด้วยตนเองโดยมีกฎที่ชัดเจนเกี่ยวกับ Moving Averages ในการทำงานกับบัญชีแบบสาธิตคุณไม่จำเป็นต้องเปิดบัญชีซื้อขายหลักทรัพย์จริง เนื่องจากมิฉะนั้นโอกาสที่จะอยู่ท่ามกลางผู้แพ้จะเพิ่มขึ้นอย่างมาก JustForex เป็นโบรกเกอร์ Forex รายย่อยที่ให้ผู้ค้าสามารถเข้าถึงตลาดแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศและมีเงื่อนไขการค้าที่ดีเยี่ยมในบัญชีต่างๆเช่น Classic, NDD, ECN, BitCoin, Cent ซึ่งเป็นเครื่องมือทางการค้าที่หลากหลายโดยมี Leverage ถึง 1: 2000 , ข่าวล้นตลาดข่าวและปฏิทินทางเศรษฐกิจ IPCTrade Inc. ได้รับมอบอำนาจและควบคุมโดย Belize International Financial Services Commission (ใบอนุญาตเลขที่ IFSC60241TS16) โปรดทราบว่า: เราไม่ได้ให้บริการแก่ผู้อยู่อาศัยและหน่วยงานใด ๆ ในสหรัฐฯ การซื้อขายหลักทรัพย์ในตลาด Forex เป็นเก็งกำไรและมีความเสี่ยงสูงรวมถึงการสูญเสียเงินฝากเต็มจำนวน คุณต้องเข้าใจเรื่องนี้และตัดสินใจด้วยตัวคุณเองว่าการซื้อขายประเภทนี้เหมาะกับคุณหรือไม่คำนึงถึงระดับความรู้ในด้านการเงินประสบการณ์การค้าความสามารถทางการเงินและปัจจัยอื่น ๆ 20122017 สงวนลิขสิทธิ์ บริการทางการเงินที่จัดทำโดย IPCTrade Inc. การวิเคราะห์ทางเทคนิค: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนไหวส่วนใหญ่รูปแบบกราฟแสดงรูปแบบการเคลื่อนไหวด้านราคามาก ซึ่งอาจทำให้ผู้ค้าได้รับความคิดในเรื่องแนวโน้มความปลอดภัยโดยรวม หนึ่งวิธีง่ายๆที่ผู้ค้าใช้ในการต่อสู้นี้คือการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาที่กำหนด โดยการวางแผนการรักษาความปลอดภัยราคาเฉลี่ยการเคลื่อนไหวของราคาจะเรียบออก เมื่อความผันผวนแบบวันต่อวันจะถูกเอาออกผู้ค้าจะสามารถระบุแนวโน้มที่แท้จริงได้ดีขึ้นและเพิ่มความเป็นไปได้ที่จะใช้ประโยชน์ได้ ประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายแบบแตกต่างกันไปตามที่คำนวณ แต่วิธีตีความค่าเฉลี่ยแต่ละค่ายังคงเหมือนเดิม การคำนวณมีความแตกต่างกันเพียงอย่างเดียวกับการถ่วงน้ำหนักที่พวกเขาวางไว้กับข้อมูลราคาขยับจากน้ำหนักที่เท่ากันของแต่ละจุดราคาไปเป็นน้ำหนักที่มากขึ้นเมื่อเทียบกับข้อมูลล่าสุด สามประเภทที่พบมากที่สุดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่ที่ง่ายๆ เชิงเส้นและเลขชี้กำลัง Simple Moving Average (SMA) นี่เป็นวิธีที่นิยมใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของราคา ใช้เวลาเพียงผลรวมของราคาปิดที่ผ่านมาในช่วงเวลาและหารผลตามจำนวนราคาที่ใช้ในการคำนวณ ตัวอย่างเช่นในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันราคาปิดสุดท้าย 10 รายการจะรวมเข้าด้วยกันและหารด้วย 10 ดังที่คุณเห็นในรูปที่ 1 ผู้ประกอบการค้าสามารถที่จะทำให้ค่าเฉลี่ยของการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงราคาโดยเฉลี่ยน้อยลงโดยการเพิ่มจำนวน ของรอบระยะเวลาที่ใช้ในการคำนวณ การเพิ่มจำนวนช่วงเวลาในการคำนวณเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการวัดความแข็งแกร่งของแนวโน้มในระยะยาวและความเป็นไปได้ที่จะเกิดการย้อนกลับ หลายคนอ้างว่าประโยชน์ของค่าเฉลี่ยประเภทนี้มีข้อ จำกัด เนื่องจากแต่ละจุดในชุดข้อมูลมีผลกระทบต่อผลลัพธ์โดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่เกิดขึ้นในลำดับ นักวิจารณ์ยืนยันว่าข้อมูลล่าสุดมีความสำคัญมากขึ้นและควรมีการถ่วงน้ำหนักที่สูงขึ้น การวิพากษ์วิจารณ์ประเภทนี้เป็นหนึ่งในปัจจัยหลักที่นำไปสู่การประดิษฐ์รูปแบบอื่น ๆ ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเชิงเส้นตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้เป็นค่าเฉลี่ยที่น้อยที่สุดจากสามตัวและใช้เพื่อแก้ปัญหาเกี่ยวกับการถ่วงน้ำหนักเท่ากัน เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักแบบเส้นตรงคำนวณจากผลรวมของราคาปิดทั้งหมดในช่วงเวลาหนึ่งและคูณด้วยตำแหน่งของจุดข้อมูลและหารด้วยผลรวมของจำนวนงวด ตัวอย่างเช่นในระยะเวลาห้าวันโดยถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักราคาปิดในปัจจุบันจะคูณด้วยห้าวันวานโดยสี่เป็นต้นจนกระทั่งถึงวันแรกในช่วงระยะเวลา ตัวเลขเหล่านี้จะถูกรวมเข้าด้วยกันและหารด้วยผลรวมของตัวคูณ ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบ Exponential (EMA) การคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ใช้ปัจจัยที่ราบเรียบเพื่อให้น้ำหนักที่สูงขึ้นในจุดข้อมูลล่าสุดและถือว่ามีประสิทธิภาพมากกว่าค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเชิงเส้น ไม่จำเป็นต้องมีความเข้าใจในการคำนวณสำหรับผู้ค้าส่วนใหญ่เนื่องจากส่วนใหญ่แพคเกจแผนภูมิทำคำนวณสำหรับคุณ สิ่งสำคัญที่สุดที่ต้องจดจำเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาก็คือการตอบสนองต่อข้อมูลใหม่ ๆ เมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย การตอบสนองนี้เป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่ทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของทางเลือกในหมู่ผู้ค้าทางเทคนิคจำนวนมาก ดังที่เห็นในรูปที่ 2 EMA ระยะเวลา 15 วันจะเพิ่มขึ้นและลดลงเร็วกว่า SMA 15 ช่วง ความแตกต่างเล็กน้อยนี้ดูเหมือนจะไม่ค่อยมากนัก แต่เป็นปัจจัยสำคัญที่ต้องคำนึงถึงเนื่องจากอาจมีผลกระทบต่อ การใช้ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้เพื่อระบุแนวโน้มในปัจจุบันและการกลับรายการแนวโน้มเช่นเดียวกับการตั้งค่าการสนับสนุนและระดับความต้านทาน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้เพื่อระบุได้อย่างรวดเร็วว่าการรักษาความปลอดภัยมีการเคลื่อนไหวในขาขึ้นหรือขาลงหรือไม่ขึ้นอยู่กับทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ดังที่เห็นในรูปที่ 3 เมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เคลื่อนขึ้นสูงและราคาอยู่เหนือระดับความปลอดภัยจะอยู่ในแนวโน้มขาขึ้น ในทางกลับกันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่หดตัวลงพร้อมกับราคาด้านล่างสามารถนำมาใช้เป็นสัญญาณขาลง อีกวิธีหนึ่งในการกำหนดโมเมนตัมคือการดูลำดับของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองเส้น เมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นอยู่เหนือค่าเฉลี่ยระยะยาวแนวโน้มจะเพิ่มขึ้น ในทางกลับกันค่าเฉลี่ยระยะยาวที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยระยะสั้นจะส่งผลให้แนวโน้มการปรับตัวลดลง การย้ายการพลิกกลับของค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยจะเกิดขึ้นในสองวิธีหลัก ๆ คือเมื่อราคาเคลื่อนผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และเมื่อเคลื่อนที่ผ่านค่าไขว้ถัวเฉลี่ยเคลื่อนที่ สัญญาณแรกที่พบคือเมื่อราคาเคลื่อนผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญ ตัวอย่างเช่นเมื่อราคาหลักทรัพย์ที่อยู่ในช่วงขาลงลดลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่วง 50 เช่นในรูปที่ 4 จะเป็นสัญญาณว่าแนวโน้มขากลับอาจย้อนกลับ สัญญาณอื่น ๆ ของการกลับรายการแนวโน้มคือเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หนึ่งตัวผ่านไปมาอีก ตัวอย่างเช่นที่คุณเห็นในรูปที่ 5 ถ้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 วันสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันนั่นเป็นสัญญาณบวกที่ราคาจะเริ่มเพิ่มขึ้น หากระยะเวลาที่ใช้ในการคำนวณค่อนข้างสั้นตัวอย่างเช่น 15 และ 35 อาจส่งสัญญาณการกลับรายการในระยะสั้น ในทางกลับกันเมื่อค่าเฉลี่ยสองค่าที่มีกรอบเวลาที่ค่อนข้างยาว (เช่น 50 และ 200) จะใช้เพื่อแนะนำการเปลี่ยนแปลงในระยะยาว อีกวิธีหนึ่งในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือการระบุระดับการสนับสนุนและความต้านทาน ไม่ใช่เรื่องแปลกที่จะเห็นสต็อกที่ได้รับการล้มหยุดการลดลงและทิศทางย้อนกลับเมื่อมันกระทบการสนับสนุนของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญ การเคลื่อนที่ผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญมักถูกใช้เป็นสัญญาณโดยผู้ค้าทางเทคนิคที่มีแนวโน้มย้อนกลับ ตัวอย่างเช่นถ้าราคาพักผ่านเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันในทิศทางลงเป็นสัญญาณว่าแนวโน้มขากลับกำลังย้อนกลับ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์แนวโน้มด้านความปลอดภัย พวกเขาให้การสนับสนุนที่มีประโยชน์และจุดความต้านทานและใช้งานง่ายมาก กรอบเวลาที่พบบ่อยที่สุดที่ใช้เมื่อสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ได้แก่ 200 วัน 100 วัน 50 วัน 20 วันและ 10 วัน ค่าเฉลี่ย 200 วันนับเป็นวัดที่ดีสำหรับปีการค้าขายซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยครึ่งวันของ 100 วันซึ่งเป็นค่าเฉลี่ย 50 วันของไตรมาสโดยเฉลี่ยอยู่ที่ 20 วันต่อเดือนและ 10 วันเฉลี่ย 2 สัปดาห์ การเคลื่อนย้ายค่าเฉลี่ยช่วยให้ผู้ค้าทางเทคนิคสามารถเอื้ออำนวยต่อการเคลื่อนไหวของราคาในแต่ละวันซึ่งทำให้ผู้ค้ามองเห็นแนวโน้มราคาได้ชัดเจนยิ่งขึ้น จนถึงตอนนี้เรามุ่งเน้นการเคลื่อนไหวของราคาผ่านแผนภูมิและค่าเฉลี่ย ในส่วนถัดไปให้ดูเทคนิคอื่น ๆ ที่ใช้เพื่อยืนยันการเคลื่อนไหวและรูปแบบราคา Query 5. มีการใช้วิธีการย้ายค่าเฉลี่ย (A) to plo ใช้วิธีการย้ายค่าเฉลี่ย (A) เพื่อทำชุดข้อมูล B) ในการวิเคราะห์การถดถอย C) ให้เรียบเป็นชุด D) เพื่อแทนค่า aseries เมื่อใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักแบบทวีคูณเพื่อคำนวณการพยากรณ์มากกว่าการให้เรียบ A) ค่าที่ปรับให้เรียบในปัจจุบันจะคาดการณ์ได้ B) ค่าที่ราบรื่นก่อนหน้านี้คาดการณ์ไว้ C) ค่าที่ราบรื่นถัดไปคาดการณ์ได้ D) ไม่มีข้อใดข้างต้นในการเลือกรูปแบบการคาดการณ์ที่เหมาะสมมีการแนะนำแนวทางต่อไปนี้: A) ใช้หลักการของการเปรียบเทียบ B) วัดขนาดของข้อผิดพลาดในการออกอากาศ C) ดำเนินการ residualanalysis D) ทั้งหมดข้างต้นเพื่อประเมินความเพียงพอของรูปแบบการคาดการณ์หนึ่งมาตรการที่ใช้บ่อยคือ Expert AnswerSmoothing ข้อมูลจะลบรูปแบบที่สุ่มออกและแสดงแนวโน้มและส่วนประกอบของวงจรที่มีอยู่ในการรวบรวมข้อมูลที่เกิดขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปคือรูปแบบของรูปแบบที่สุ่ม มีวิธีการลดการยกเลิกผลกระทบเนื่องจากรูปแบบสุ่ม เทคนิคที่มักใช้ในอุตสาหกรรมคือการทำให้เรียบ เทคนิคนี้เมื่อนำมาประยุกต์ใช้อย่างถูกต้องจะแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มขององค์ประกอบตามฤดูกาลและวัฏจักรที่ชัดเจนยิ่งขึ้น มีสองวิธีที่เรียบง่ายในการทำให้เรียบวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยวิธีการหาค่าความสม่าเสมอการใช้ค่าเฉลี่ยเป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการทำให้ข้อมูลราบรื่นก่อนอื่นเราจะตรวจสอบวิธีการเฉลี่ยบางอย่างเช่นค่าเฉลี่ยทั่วไปของข้อมูลที่ผ่านมาทั้งหมด ผู้จัดการคลังสินค้าต้องการทราบว่าผู้จัดจำหน่ายทั่วไปให้บริการเท่าไรใน 1,000 ดอลลาร์ Heshe ใช้ตัวอย่างของซัพพลายเออร์จำนวน 12 รายโดยสุ่มได้ผลลัพธ์ดังนี้: ค่าเฉลี่ยหรือค่าเฉลี่ยของข้อมูล 10. ผู้จัดการตัดสินใจที่จะใช้ค่านี้เป็นค่าประมาณสำหรับค่าใช้จ่ายของผู้จัดจำหน่ายทั่วไป นี่คือการประมาณการที่ดีหรือไม่ดีข้อผิดพลาดหมายถึงกำลังสองเป็นวิธีที่จะตัดสินว่ารูปแบบที่ดีอย่างไรเราจะคำนวณความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย จำนวนเงินที่ใช้จ่ายจริงลบด้วยจำนวนเงินโดยประมาณ ข้อผิดพลาด squared คือข้อผิดพลาดข้างต้นยกกำลังสอง SSE คือผลรวมของข้อผิดพลาดสี่เหลี่ยม MSE เป็นค่าเฉลี่ยของข้อผิดพลาดสี่เหลี่ยม ผลลัพธ์ที่ได้คือ MSE ข้อผิดพลาดและข้อผิดพลาดในแบบสี่เหลี่ยมประมาณ 10 คำถามที่เกิดขึ้น: เราสามารถใช้ค่าเฉลี่ยในการคาดการณ์รายได้ได้ถ้าเราสงสัยว่าเทรนด์ A ดูกราฟด้านล่างแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าเราไม่ควรทำเช่นนี้ ค่าเฉลี่ยของการสังเกตทั้งหมดในอดีตโดยสรุปเราระบุว่าค่าเฉลี่ยหรือค่าเฉลี่ยเฉลี่ยของการสังเกตทั้งหมดในอดีตเป็นเพียงประมาณการที่เป็นประโยชน์สำหรับการคาดการณ์เมื่อไม่มีแนวโน้ม หากมีแนวโน้มให้ใช้ค่าประมาณต่างๆที่คำนึงถึงแนวโน้ม ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักการสังเกตการณ์ในอดีตอย่างเท่าเทียมกัน ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยของค่า 3, 4, 5 คือ 4. เรารู้แน่นอนว่าค่าเฉลี่ยคำนวณโดยการเพิ่มค่าทั้งหมดและหารผลรวมตามจำนวนค่า อีกวิธีหนึ่งในการคำนวณค่าเฉลี่ยคือการเพิ่มแต่ละค่าหารด้วยจำนวนค่าหรือ 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. ตัวคูณ 13 เรียกว่าน้ำหนัก โดยทั่วไป: bar frac sum left (frac right) x1 left (frac right) x2,. ,, left (frac right) xn. (ซ้าย (frac ขวา)) เป็นน้ำหนักและแน่นอนว่าผลรวมเป็น 1