2x4 चलती - औसत

औसत चल रहा है। यह उदाहरण आपको सिखाता है कि Excel में एक समय श्रृंखला की चलती औसत की गणना कैसे की जा सकती है एक चलती औसत का प्रयोग रुझानों को आसानी से पहचानने के लिए चोटियों और घाटियों को आसानी से करने के लिए किया जाता है। सबसे पहले, हम अपने समय की श्रृंखला देखें। डेटा टैब पर, डेटा विश्लेषण पर क्लिक करें। नोट डेटा विश्लेषण बटन नहीं ढूंढ सकता विश्लेषण टूलपैक ऐड-इन को लोड करने के लिए यहां क्लिक करें। चलना औसत चुनें और OK.4 पर क्लिक करें। इनपुट रेंज बॉक्स में क्लिक करें और सीमा B2 M2 चुनें। 5 अंतराल बॉक्स में क्लिक करें और टाइप करें 6.6 आउटपुट रेंज बॉक्स में क्लिक करें और सेल का चयन करें B3.8 इन मानों का ग्राफ़ करें। एक्सप्लैनेशन क्योंकि हम अंतराल को 6 निर्धारित करते हैं, चल औसत औसत पिछले 5 डेटा बिंदुओं का औसत है और वर्तमान डेटा बिंदु, नतीजतन, चोटियों और घाटियों को सुखाया जाता है ग्राफ बढ़ती हुई प्रवृत्ति को दर्शाता है एक्सेल पहले 5 डेटा बिंदुओं के लिए चलती औसत की गणना नहीं कर सकता क्योंकि वहां पर्याप्त पिछले डेटा बिंदु नहीं हैं। दोहराव 2 से 8 अंतराल के लिए दोहराएं और अंतराल 4. सम्मेलन ला अंतराल को रगड़ना, अधिक चोटियों और घाटियों को खत्म कर दिया जाता है छोटे अंतराल, वास्तविक डेटा बिंदुओं के करीब चलती औसत। जब चलती औसत चलती है, तो बीच के समय में औसत रखकर समझदारी होती है। पिछला उदाहरण हमने पहले 3 समय की अवधि के औसत की गणना की और इसे अगले अवधि के लिए रखा था 3 हम तीन अवधियों के समय अंतराल के मध्य में औसत रख सकते थे, जो कि अवधि 2 के बगल में है यह अजीब समय अवधि के साथ अच्छी तरह काम करता है , लेकिन समयावधि के लिए इतने अच्छे नहीं हैं तो हम पहली चलती औसत जब एम 4 की जगह लेंगे। तकनीकी, चलने का औसत टी 2 5, 3 5 पर गिर जाएगा। इस समस्या से बचने के लिए हम एम 2 का इस्तेमाल करते हुए एम 2 को चिकना करते हैं। हम चिकनी मूल्यों को सुचारू करते हैं। यदि हम एक भी संख्या की औसत संख्या को औसत करते हैं, तो हमें चिकनी मूल्यों को चिकना करने की आवश्यकता होती है। निम्नलिखित तालिका एम 4.6 का उपयोग करते हुए परिणाम दिखाती है। 2 औसत चलती है। समय श्रृंखला अपघटन की शास्त्रीय विधि 1 9 20 के दशक में उत्पन्न हुई और व्यापक रूप से 1 तक इस्तेमाल किया 9 550 यह अभी भी बाद के समय के तरीकों का आधार बना है, और इसलिए यह समझने में महत्वपूर्ण है कि यह कैसे काम करता है। शास्त्रीय अपघटन में पहला कदम प्रवृत्ति चक्र का अनुमान लगाने के लिए चलती औसत विधि का उपयोग करना है, इसलिए हम चलने की औसत औसत चौरसाई का चलना। ऑर्डर मी के चलती औसत को टोपी फ्रैक राशि के रूप में लिखा जा सकता है, जहां एम 2k 1 है, उस समय प्रवृत्ति चक्र का अनुमान टी अवधि के मूल्यों की औसत अवधि के दौरान प्राप्त होता है। टी समय-समय पर टिप्पणियां भी मूल्य के करीब होने की संभावना है, और औसतन डेटा में कुछ यादृच्छिकता को समाप्त कर देता है, एक चिकनी प्रवृत्ति-चक्र घटक को छोड़कर हम इसे एम-एमए कहते हैं, जिसका मतलब है कि चलती औसत क्रम मीटर उदाहरण के लिए, चित्रा 6 6 पर विचार करें कि हर साल दक्षिण ऑस्ट्रेलिया में आवासीय ग्राहकों को 1 9 8 9 से 2008 तक बेची गई बिजली की मात्रा को बेचा जा चुका है, गर्म पानी की बिक्री को शामिल नहीं किया गया है। डेटा 6 तालिका में भी दिखाया गया है 1. फिगर 6 6 गर्म पानी च छोड़कर आवासीय बिजली की बिक्री या दक्षिण ऑस्ट्रेलिया 1989-2008। माई एसेल्सल्स, ऑर्डर 5. इस तालिका के दूसरे कॉलम में, ऑर्डर 5 का चलती औसत दिखाया गया है, जो प्रवृत्ति चक्र का अनुमान लगाता है, इस कॉलम में पहला मान पहला है पांच टिप्पणियों 1989-1993 5-एमए स्तंभ का दूसरा मान 1 99 0 99 4 के मूल्यों का औसत है और इसी प्रकार 5-एमए स्तंभ में प्रत्येक मान इसी वर्ष की अवधि के पांच साल की अवधि में टिप्पणियों का औसत है पहले दो वर्षों या पिछले दो सालों के लिए कोई मूल्य नहीं है क्योंकि हम दोनों तरफ दो नज़रिया नहीं रखते हैं ऊपर सूत्र में, स्तंभ 5-एमए में कश्मीर 2 के साथ टोपी के मूल्य शामिल हैं, यह देखने के लिए कि रुझान-चक्र अनुमान किस तरह दिखता है , हम इसे चित्रा 6 में मूल आंकड़ों के साथ साजिश करते हैं 7. फैग़र 6 7 आवासीय बिजली की बिक्री के साथ-साथ रुझान-चक्र लाल के 5-एमए अनुमान के साथ। प्लॉट एलिकलेस, मुख्य आवासीय बिजली की बिक्री, इलैब जीडब्ल्यूएच एक्सएलएब साल की रेखाएं एमएएक्सलेस , 5 लाल रंग लाल। नोट कैसे लाल रंग की प्रवृत्ति टी से चिकनी है वह मूल आंकड़ा है और सभी छोटी उतार-चढ़ाव के बिना समय श्रृंखला के मुख्य आंदोलन को पकड़ता है चलती औसत विधि टी के अनुमान की अनुमति नहीं देता है जहां टी श्रृंखला के अंत के करीब है इसलिए लाल रेखा ग्राफ के किनारों तक नहीं फैलती दोनों तरफ बाद में हम प्रवृत्त चक्र आकलन के अधिक परिष्कृत तरीकों का प्रयोग करेंगे, जो अनुमान के अंत के निकट अनुमानों को अनुमति देते हैं। चलती औसत के आदेश प्रवृत्ति चक्र अनुमान की चिकनाई को निर्धारित करता है सामान्य तौर पर, एक बड़े ऑर्डर से एक चिकनी वक्र निम्नलिखित है ग्राफ़, आवासीय बिजली बिक्री डेटा के लिए चलती औसत के क्रम को बदलने के प्रभाव को दर्शाता है। फिगर 6 8 आवासीय बिजली बिक्री डेटा पर लागू होने वाली विभिन्न चल औसत। साधारण गति जैसे औसत ये आम तौर पर अजीब क्रम हैं उदा। 3, 5, 7 , आदि। यह इसलिए है कि वे क्रमिक 2,000 मीटर के क्रमिक क्रम में सममित हैं, कश्मीर के पहले के अवलोकन, कश्मीर के बाद के अवलोकन और मध्य अवलोकन जो औसत होते हैं लेकिन यदि मी ई यह अब सममित नहीं होगा। चलती औसत के औसत की औसत। चलती औसत को चलती औसत पर लागू करना संभव है, ऐसा करने का एक कारण यह है कि औसत सममित चलने वाले क्रम-आदेश भी बनाते हैं। उदाहरण के लिए, हम ऑर्डर 4 की औसत चलती है, और उसके परिणाम के क्रम 2 के दूसरे चलते औसत पर लागू होते हैं। तालिका 6 2, यह ऑस्ट्रेलियाई त्रैमासिक बीयर उत्पादन डेटा के पहले कुछ वर्षों के लिए किया गया है। बीयर 2 - विंडो ऑब्सबीर, 1 99 2 की शुरूआत - मा बीयर 2, ऑर्डर 4 केंद्र FALSE ma2x4 - मा बीयर 2, ऑर्डर 4 केंद्र TRUE। अंतिम कॉलम में संकेतन 2 बार 4-एमए एक 4-एमए का मतलब है 2-एमए के बाद पिछले कॉलम के मान एक चल औसत पिछले कॉलम में मानों के क्रम 2 का उदाहरण के लिए, 4-एमए कॉलम में पहले दो मान 451 2 443 410 420 532 4 और 448 8 410 420 532 433 4 2 बार 4-एमए कॉलम में पहला मान है इन दो 450 0 451 2 448 8 2 के औसत जब 2-एमए 4 की तरह चलती औसत के क्रम में भी होता है , इसे ऑर्डर के एक केंद्रित चल औसत कहा जाता है 4 इसका कारण यह है कि परिणाम अब सममित हैं यह देखने के लिए कि यह मामला है, हम 2 बार 4-एमए लिख सकते हैं, जैसा कि निम्नलिखित हैट फ्रैक बिग फ्रैक य्यय फ्रैक य्य बिग फ्रैक वाई फ्रैक 14 ई फ्रैक 14 frac14y frac18y end यह अब टिप्पणियों का एक भारित औसत है, लेकिन यह सममित है चलती औसत के अन्य संयोजन भी संभव हैं उदाहरण के लिए 3 बार 3 - एमए अक्सर उपयोग किया जाता है, और क्रमशः 3 का एक चलती औसत होता है जिसके बाद दूसरा बढ़ता औसत ऑर्डर 3 सामान्य तौर पर, एक ऑर्डर एमए भी इसे सममित बनाने के लिए एक भी ऑर्डर एमए द्वारा किया जाना चाहिए। इसी तरह, एक अजीब क्रम एमए को एक अजीब आदेश एमए द्वारा पीछा किया जाना चाहिए। मौसमी आंकड़ों के साथ प्रवृत्ति चक्र को लागू करना। केंद्रित चलती औसत मौसमी डेटा से प्रवृत्ति चक्र का अनुमान लगाने में है 2 बार 4 - एमए टोपी फ्राक वाई फ्राक 14 ई फ्रैक 14 ई फ्रैक 14 ई एफएसी 184 पर विचार करें जब त्रैमासिक आंकड़ों पर आवेदन किया जाता है, तो प्रत्येक तिमाही को समान वज़न दिया जाता है क्योंकि पहला और अंतिम नियम लागू होते हैं लगातार वर्षों में एक ही तिमाही के लिए, मौसमी विविधता औसत हो जाएगा और टोपी के परिणामस्वरूप मूल्यों में थोड़ा या कोई मौसमी विविधता शेष नहीं होगी एक समान प्रभाव 2 बार 8 - एमए या 2 बार 12 का उपयोग करके प्राप्त किया जाएगा - एमए सामान्य रूप से, 2 बार एम-एमए, भारोत्तोलन की औसत भार के बराबर है, जिसमें सभी टिप्पणियों के वजन 1 मीटर लेते हैं, केवल पहली और अंतिम शर्तों को छोड़कर जो वज़न 1 2 मीटर लेते हैं, यदि मौसमी अवधि भी और व्यवस्था है मी, ट्रेंड-साइक्ल का अनुमान लगाने के लिए 2 गुना एम-एमएएम का उपयोग करें यदि मौसमी अवधि अजीब और क्रमशः एम है, विशेष रूप से प्रवृत्ति चक्र का अनुमान लगाने के लिए am - MA का उपयोग करें, 2 बार 12 - एमए का अनुमान लगाने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है मासिक डेटा की प्रवृत्ति चक्र और 7-एमए का उपयोग दैनिक डेटा के रुझान-चक्र का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है एमए के क्रम के लिए अन्य विकल्प आम तौर पर प्रवृत्ति चक्र के आंकड़ों के परिणामस्वरूप मौसम में होने वाली मौसमी स्थिति से दूषित होने का अनुमान लगाते हैं। उदाहरण 6 2 विद्युत उपकरण विनिर्माण। फिक्चर 6 9 2 बार 12 - एमए एपी दिखाता है बिजली के उपकरण के आदेश के सूचक पर दिखे नोटिस कि चिकनी रेखा से कोई मौसम नहीं दिखाता है यह चित्र 6 2 में दिखाए जाने वाले रुझान चक्र के समान है, जो अनुमानित चलने की तुलना में अधिक परिष्कृत विधि का अनुमान लगा रहा था। 24, 36 इत्यादि को छोड़कर औसत चलती है, जिसके परिणामस्वरूप कुछ मौसमी उतार-चढ़ाव दिखने वाली एक चिकनी रेखा होती होगी। फिक्चर 6 9 ए 2x12-एमए विद्युत उपकरण के आदेशों के लिए लागू होता है। प्लॉट एलीसिव, नई ऑर्डर सूचकांक ग्रे ग्रे, मुख्य विद्युत उपकरण उदाहरण के लिए, ऊपर बताए गए 2x4-MA, भारित 5-एमए के बराबर है, जो कि फ्रैक, फ्रैक, एफएसीए द्वारा दिए गए वजन के बराबर है। frac, frac सामान्यतया, भारित एम-एमए को टोट टी राशि के एजेयू के रूप में लिखा जा सकता है, जहां के एम -1 2 और वजन एक, डॉट्स, एके द्वारा दिया जाता है यह महत्वपूर्ण है कि वज़न सभी को एक और कि वे सिम हैं मीट्रिक इतना है कि एजे ए सरल एम-एमए एक विशेष मामला है जहां सभी वजन 1 मीटर के बराबर है भारित चलती औसत का एक बड़ा फायदा यह है कि वे प्रवृत्ति चक्र का एक चिकना अनुमान अर्जित करते हैं। पूर्ण भार पर, उनके वजन धीरे-धीरे बढ़ते हैं और धीरे-धीरे धीरे-धीरे कम हो जाते हैं जिसके परिणामस्वरूप एक चिकनी वक्र होते हैं कुछ विशेष प्रकार के वजन का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है इनमें से कुछ तालिका 6 3 में दिए गए हैं