Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Uma média móvel é usada para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossas séries temporais. 2. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota: não consigo encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e digite 6. 6. Clique na caixa Escala de saída e selecione a célula B3. 8. Traçar um gráfico desses valores. Explicação: porque definimos o intervalo para 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores e o ponto de dados atual. Como resultado, picos e vales são alisados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não pode calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não há suficientes pontos de dados anteriores. 9. Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 e o intervalo 4. Conclusão: quanto maior o intervalo, mais os picos e os vales são alisados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados atuais. Calculadora Média Mínima Dada uma lista de dados seqüenciais, você pode construir a média móvel n-ponto (ou a média móvel) ao encontrar a média de cada conjunto de n Pontos consecutivos. Por exemplo, se você tiver o conjunto de dados ordenados 10, 11, 11, 15, 13, 14, 12, 10, 11, a média móvel de 4 pontos é 11,75, 12,5, 13,25, 13,5, 12,25, 11,75. As médias móveis são usadas Para alisar os dados seqüenciais eles fazem picos afiados e mergulhos menos pronunciados porque cada ponto de dados brutos é dado apenas um peso fracionado na média móvel. Quanto maior o valor de n. Mais suave o gráfico da média móvel em comparação com o gráfico dos dados originais. Os analistas de ações muitas vezes olham as médias móveis de dados de preço de ações para prever tendências e ver padrões com mais clareza. Você pode usar a calculadora abaixo para encontrar uma média móvel de um conjunto de dados. Número de termos em uma média móvel simple n - Point Se o número de termos no conjunto original for d e o número de termos usados em cada média é n. Então, o número de termos na sequência da média móvel será, por exemplo, se você tiver uma seqüência de 90 preços das ações e tomar a média móvel de 14 dias dos preços, a seqüência média rolante terá 90 - 14 1 77 pontos. Esta calculadora calcula médias móveis onde todos os termos são ponderados igualmente. Você também pode criar médias móveis ponderadas em que alguns termos recebem maior peso do que outros. Por exemplo, dando mais peso a dados mais recentes, ou criando um meio ponderado centralmente, onde os termos do meio são contados mais. Veja o artigo e calculadora de médias móveis ponderadas para obter mais informações. Juntamente com as médias aritméticas em movimento, alguns analistas também observam a mediana móvel dos dados ordenados, uma vez que a mediana não é afetada por valores aberrantes estranhos. Resposta de freqüência do Filtro Médio Corrente A resposta de freqüência de um sistema LTI é a DTFT da resposta impulsiva, o impulso A resposta de uma média móvel em L é uma vez que o filtro de média móvel é FIR, a resposta de freqüência reduz-se à soma finita. Podemos usar a identidade muito útil para escrever a resposta de freqüência como onde nós deixamos ae menos jomega. N 0 e M L menos 1. Podemos estar interessados na magnitude desta função, a fim de determinar quais frequências obtêm o filtro desatualizado e atenuados. Abaixo está um gráfico da magnitude desta função para L 4 (vermelho), 8 (verde) e 16 (azul). O eixo horizontal varia de zero a pi radianes por amostra. Observe que em todos os três casos, a resposta de freqüência possui uma característica de passagem baixa. Um componente constante (zero freqüência) na entrada passa pelo filtro desatualizado. Certas frequências mais altas, como pi 2, são completamente eliminadas pelo filtro. No entanto, se a intenção era projetar um filtro de passagem baixa, então não fizemos muito bem. Algumas das freqüências mais altas são atenuadas apenas por um fator de cerca de 110 (para a média móvel de 16 pontos) ou 13 (para a média móvel de quatro pontos). Nós podemos fazer muito melhor do que isso. O argumento acima foi criado pelo seguinte código Matlab: omega 0: pi400: pi H4 (14) (1-exp (-maome4)). (1-exp (-iomega)) H8 (18) (1-exp (- Iomega8)). (1-exp (-iomega)) H16 (116) (1-exp (-iomega16)). (1-exp (-iomega)) trama (omega, abs (H4) abs (H8) abs ( H16)) eixo (0, pi, 0, 1) Copyright cópia 2000- - Universidade da Califórnia, Berkeley
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