การย้าย ค่าเฉลี่ย ประมาณการ

Moving Average ตัวอย่างนี้สอนวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของชุดข้อมูลเวลาใน Excel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้เพื่อทำให้จุดสูงสุดและที่ราบสูงเป็นไปอย่างราบรื่นเพื่อให้ทราบถึงแนวโน้มต่างๆได้ง่ายขึ้นอันดับแรกลองดูที่ชุดข้อมูลเวลาของเรา คลิกการวิเคราะห์ข้อมูลคลิกที่นี่เพื่อโหลด Add-In Toolkit การวิเคราะห์ 3 เลือก Moving Average และคลิก OK.4 คลิกในกล่อง Input Range และเลือกช่วง B2 M2 5. คลิกที่ช่อง Interval และพิมพ์ 6.6 คลิกที่ Output Range และเลือกเซลล์ B3.8 วาดกราฟของค่าเหล่านี้การอธิบายเนื่องจากเราตั้งค่าช่วงเป็น 6 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือค่าเฉลี่ยของ 5 จุดข้อมูลก่อนหน้าและ จุดข้อมูลปัจจุบันเป็นผลให้ยอดและหุบเขาถูกทำให้ราบเรียบกราฟแสดงแนวโน้มการเพิ่มขึ้น Excel ไม่สามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับจุดข้อมูล 5 จุดแรกเนื่องจากไม่มีจุดข้อมูลก่อนหน้านี้มากพอ 9 ทำซ้ำตามขั้นตอนที่ 2 ถึง 8 สำหรับช่วง 2 และช่วงเวลา 4. บทสรุป The la ช่วงที่มีค่าน้อยกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นจริง MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. เป็นตัวอย่าง SMA ให้พิจารณาความปลอดภัย โดยมีราคาปิดดังต่อไปนี้เกินกว่า 15 วันสัปดาห์ที่ 1 5 วัน 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 วัน 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 วัน 28, 30, 27, 29, 28 MA 10 วันโดยเฉลี่ยจะปิดราคาปิดสำหรับ 10 วันแรกเป็นจุดข้อมูลครั้งแรกจุดข้อมูลถัดไปจะลดราคาเริ่มต้นเพิ่มราคาในวันที่ 11 และใช้ค่าเฉลี่ยและอื่น ๆ ดังที่แสดงด้านล่าง ตามที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ MAs lag การกระทำราคาปัจจุบันเพราะพวกเขาจะขึ้นอยู่กับราคาที่ผ่านมาระยะเวลาที่ยาวสำหรับ MA, ยิ่งล่าช้าดังนั้น MA 200 วันจะมีระดับมากขึ้นของความล่าช้ากว่า MA 20 วันเพราะ มันมีราคาสำหรับ 200 วันที่ผ่านมาความยาวของ MA ที่จะใช้ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์การค้าที่มีระยะเวลาสั้น ๆ ที่ใช้สำหรับการซื้อขายระยะสั้นและในระยะยาว MAs เหมาะสำหรับนักลงทุนระยะยาวนักลงทุนและผู้ค้าหุ้นมีการซื้อขายพันธบัตรระยะยาว 200 วันโดยมีส่วนแบ่งสูงกว่าหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ถือเป็นสัญญาณการซื้อขายที่สำคัญนอกจากนี้ MAs ยังให้สัญญาณการซื้อขายที่สำคัญด้วยตัวเองหรือเมื่อมีค่าเฉลี่ย 2 ค่า ข้าม MA เพิ่มขึ้นแสดงให้เห็นว่าการรักษาความปลอดภัยอยู่ในขาขึ้นในขณะที่ MA ลดลงบ่งชี้ว่ามันอยู่ในขาลงในทำนองเดียวกันโมเมนตัมสูงขึ้นได้รับการยืนยันด้วยการข้ามตัวรั้นซึ่งเกิดขึ้นเมื่อ MA ระยะสั้นข้ามเหนือระยะยาว MA ลดลง โมเมนตัมจะได้รับการยืนยันจากการคลายตัวแบบหยาบคายซึ่งเกิดขึ้นเมื่อ MA ระยะสั้นทะลุผ่าน MA. Stata Data Analysis and Statistical Software. Naolas J Cox, Durham University, UK Christopher Baum, Boston College. egen, ma และ คำสั่งที่ชัดเจนที่สุดสำหรับการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือคำสั่งที่มีนัยสำคัญที่สุดสำหรับการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยการกำหนดนิพจน์จะสร้างค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่ของค่าเฉลี่ยของนิพจน์ดังกล่าวโดยค่าเริ่มต้นจะถูกนำมาเป็น 3 ต้องเป็นเลขคี่อย่างไรก็ตาม เนื่องจากรายการคู่มือระบุว่า egen ma อาจไม่สามารถรวมเข้ากับ varlist ได้และด้วยเหตุผลเพียงอย่างเดียวจึงไม่สามารถใช้กับข้อมูลแผงได้ในกรณีใด ๆ มันยืนอยู่นอกชุดของคำสั่งที่เขียนโดยเฉพาะสำหรับชุดข้อมูลเวลาดูชุดข้อมูลเวลา สำหรับรายละเอียดแนวทางการเลือกเพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับข้อมูลแผงมีอย่างน้อยสองตัวเลือกทั้งสองขึ้นอยู่กับชุดข้อมูลที่ได้รับการตั้งค่าก่อนหน้านี้เป็นอย่างมากมูลค่าการทำไม่เพียง แต่คุณสามารถบันทึกตัวเองซ้ำ ๆ ระบุตัวแปรแผงและตัวแปรเวลา แต่ Stata ทำงานอย่างชาญฉลาดให้ช่องว่างใด ๆ ในข้อมูล 1 เขียนคำนิยามของคุณเองโดยใช้ generate. Using ตัวดำเนินการแบบอนุกรมเวลาเช่น L และ F ให้คำจำกัดความของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นอาร์กิวเมนต์ที่สร้างคำสั่งถ้าคุณทำเช่นนี้คุณ, ธรรมชาติไม่ จำกัด เพียงค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ศูนย์กลางโดยคำนวณจากค่าเฉลี่ยตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามช่วงที่ถ่วงน้ำหนักอย่างเท่าเทียมกันจะได้รับโดยค่าน้ำหนักบางส่วนและค่าน้ำหนักบางส่วนสามารถระบุได้โดยง่าย d. You สามารถระบุนิพจน์เช่น log myvar แทนชื่อตัวแปรเช่น myvar. One ประโยชน์ที่ยิ่งใหญ่ของวิธีนี้คือ Stata จะทำสิ่งที่ถูกต้องให้กับข้อมูลของแผงควบคุมและค่าที่ล้าหลังอยู่ภายในแผงควบคุม เช่นเดียวกับเหตุผลตรรกะที่ควรจะเป็นข้อเสียที่น่าทึ่งที่สุดคือบรรทัดคำสั่งจะได้รับค่อนข้างยาวถ้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เกี่ยวข้องกับหลายเงื่อนไขอีกตัวอย่างหนึ่งคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ด้านเดียวขึ้นอยู่เฉพาะในค่าก่อนหน้านี้ซึ่งอาจเป็นประโยชน์สำหรับการสร้าง ความคาดหวังของการปรับตัวของตัวแปรที่จะอิงกับข้อมูลที่จะคาดเดาได้อย่างชัดเจนสำหรับช่วงเวลาปัจจุบันตามค่าสี่ค่าที่ผ่านมาโดยใช้รูปแบบการถ่วงน้ำหนักคงที่ความล้าหลัง 4 ช่วงเวลาอาจใช้โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับการใช้ timeseries รายไตรมาส egen กรองจาก SSC ใช้ตัวกรอง egen ทำงานโดยผู้ใช้จากแพคเกจ egenmore บน SSC ใน Stata 7 อัพเดตหลังจาก 14 พฤศจิกายน 2001 คุณสามารถติดตั้งแพคเกจนี้ได้โดยหลังจากที่ช่วย egenmore ชี้ไปที่รายละเอียดของตัวกรองตัวอย่างสองตัวอย่างข้างต้นจะแสดงผล ในการเปรียบเทียบนี้วิธีการสร้างอาจจะโปร่งใสมากขึ้น แต่เราจะเห็นตัวอย่างของสิ่งที่ตรงกันข้ามในขณะที่ความล่าช้าเป็นจำนวนที่นำไปสู่การลดจำนวนที่เป็นลบในกรณีนี้ -1 -1 จะขยายเป็น -1 0 1 หรือนำ 1, ล้าหลัง 0 , lag 1 Coef ficients, numlists อื่นคูณ lagging ที่สอดคล้องกันหรือรายการชั้นนำในกรณีนี้รายการเหล่านี้เป็น myvar และผลของตัวเลือกปกติคือการปรับค่าสัมประสิทธิ์แต่ละตัวด้วยผลคูณของค่าสัมประสิทธิ์เพื่อให้ coef 1 1 1 normalize คือ ค่าสัมประสิทธิ์ของ 1 3 1 3 1 3 และ coef 1 2 1 normalize เท่ากับค่าสัมประสิทธิ์ของ 1 4 1 2 1 4 คุณต้องระบุไม่เพียง แต่ความล่าช้า แต่ยังเป็นค่าสัมประสิทธิ์เนื่องจาก egen, ma ให้กรณีถ่วงน้ำหนักอย่างเท่าเทียมกัน เหตุผลหลักสำหรับตัวกรอง egen คือการสนับสนุนกรณีถ่วงน้ำหนักที่ไม่เท่ากันซึ่งคุณต้องระบุค่าสัมประสิทธิ์นอกจากนี้ยังอาจกล่าวได้ว่าการบังคับให้ผู้ใช้ระบุค่าสัมประสิทธิ์เป็นแรงกดดันเล็กน้อยต่อพวกเขาในการคิดถึงค่าสัมประสิทธิ์ที่ต้องการ สำหรับน้ำหนักที่เท่ากันคือเราคาดเดาความเรียบง่าย แต่น้ำหนักที่เท่ากันมีคุณสมบัติโดเมนความถี่หมัดกล่าวคือการพิจารณาเพียงตัวเดียวตัวอย่างที่สามข้างต้นอาจเป็นได้ทั้งสองแบบซึ่งมีความซับซ้อนเพียงเล็กน้อยในขณะที่วิธีการสร้างมีกรณีที่ egen , ตัวกรองให้สูตรที่ง่ายกว่าการสร้างถ้าคุณต้องการตัวกรองแบบทวินามระยะ 9 ตัวซึ่งนักภูมิอากาศวิทยาหาประโยชน์แล้วบางทีอาจดูน่ากลัวน้อยกว่าและง่ายกว่าที่จะทำได้ดีกว่าเช่นเดียวกับวิธีการสร้าง egen ตัวกรองทำงานได้อย่างถูกต้อง กับข้อมูลแผงในความเป็นจริงตามที่ระบุไว้ข้างต้นจะขึ้นอยู่กับชุดข้อมูลที่ได้รับก่อน tsset ปลายกราฟิกหลังจากคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณคุณอาจจะต้องการดูกราฟคำสั่งที่ผู้ใช้เขียน tsgraph เป็นสมาร์ทเกี่ยวกับชุดข้อมูล tsset ติดตั้งใน Stata 7 ที่ทันสมัยโดย ssc inst tsgraph เกี่ยวกับ subsetting กับถ้าไม่มีตัวอย่างข้างต้นใช้ประโยชน์จากข้อ จำกัด หากใน egen, ma จะไม่อนุญาตหากมีการระบุบางครั้งคน wa nt ที่จะใช้ถ้าเมื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ แต่การใช้งานของมันซับซ้อนกว่าเล็กน้อยโดยปกติแล้วสิ่งที่คุณคาดหวังจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่คำนวณได้ถ้าหากให้เราระบุสองความเป็นไปได้การตีความแนวนอนผมไม่อยากเห็นผลใด ๆ ข้อสังเกตที่ยกเว้นการตีความของทรานแซกชันฉันไม่ต้องการให้คุณใช้ค่าสำหรับการสังเกตที่ไม่ได้ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมสมมติว่าเป็นผลมาจากเงื่อนไขบางอย่างถ้าข้อสังเกต 1-42 รวมอยู่ด้วย แต่ไม่ใช่ข้อสังเกต 43 แต่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ สำหรับ 42 จะขึ้นอยู่กับสิ่งอื่นใดเกี่ยวกับค่าสำหรับการสังเกต 43 ถ้าค่าเฉลี่ยถอยหลังไปข้างหน้าและมีความยาวอย่างน้อย 3 และมันก็จะขึ้นอยู่กับบางส่วนของข้อสังเกตดังกล่าว 44 เป็นต้นไปในบางสถานการณ์การคาดเดาของเราคือว่า คนส่วนใหญ่จะไปตีความอ่อนแอ แต่ไม่ว่าจะถูกต้อง egen ตัวกรองไม่สนับสนุนถ้าอย่างใดอย่างหนึ่งคุณสามารถละเลยสิ่งที่คุณ don t ต้องการหรือแม้กระทั่งการตั้งค่าที่ไม่พึงประสงค์เพื่อหายไปภายหลังข y ใช้ replace. A ทราบเกี่ยวกับผลลัพธ์ที่หายไปที่ส่วนท้ายของชุดเนื่องจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นหน้าที่ของความล่าช้าและโอกาสในการขาย egen, ma ผลิตขาดหายไปที่ความล่าช้าและโอกาสในการขายไม่มีอยู่ที่จุดเริ่มต้นและจุดสิ้นสุดของชุดตัวเลือก nomiss บังคับให้คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงสำหรับหางในทางตรงกันข้ามไม่สร้างหรือกรองตัวกรองไม่หรืออนุญาตอะไรพิเศษเพื่อหลีกเลี่ยงผลลัพธ์ที่หายไปหากค่าใด ๆ ที่จำเป็นสำหรับการคำนวณหายไปผลลัพธ์นั้นจะหายไป ขึ้นอยู่กับผู้ใช้ในการตัดสินใจว่าจะต้องมีการผ่าตัดแก้ไขและจำเป็นสำหรับการสังเกตการณ์ดังกล่าวสันนิษฐานว่าหลังจากดูที่ชุดข้อมูลและพิจารณาจากวิทยาศาสตร์ต้นแบบใด ๆ ที่สามารถนำมาได้