Bereken die gemiddelde absolute afwyking gebaseer op 'n 2 - daagse bewegende gemiddelde

Kyk na die stap-vir-stap oplossing vir: Daily hoë temperature in St Louis vir die laaste week was as Hierdie vraag is op 4 November, is 2011. Kyk die antwoord Daily hoë temperature in St Louis vir die laaste week soos volg : 93, 94, 93, 95, 96, 88, en 90 (gister). a) Voorspelling die hoë temperature vandag, met behulp van 'n 3-daagse bewegende gemiddelde. 91,3 b) Voorspel die hoë temperature vandag, met behulp van 'n 2-daagse bewegende gemiddelde. 89 c) Bereken die gemiddelde absolute afwyking gebaseer op 'n 2-daagse bewegende gemiddelde. MAD2.7 d) Bereken die gemiddelde kwadraat fout vir die 2-daagse bewegende gemiddelde. MSE13.35 e) Bereken die gemiddelde absolute persent fout vir die 2-daagse bewegende gemiddelde. Mape 2.99 Aanhegselvoorskou Aflaai beslaglegging Daily hoë temperature in St Louis vir die laaste week was soos volg: 93, 94, 93, 95, 96, 88, en 90 (gister). a) Voorspelling die hoë temperature vandag, met behulp van 'n 3-daagse bewegende gemiddelde. 91,3 b) Voorspel die hoë temperature vandag, met behulp van 'n 2-daagse bewegende gemiddelde. 89 c) Bereken die gemiddelde absolute afwyking gebaseer op 'n 2-daagse bewegende gemiddelde. MAD2.7 d) Bereken die gemiddelde kwadraat fout vir die 2-daagse bewegende gemiddelde. MSE13.35 e) Bereken die gemiddelde absolute persent fout vir die 2-daagse bewegende gemiddelde. Mape 2.99 ChancellorBraveryDeer3159 gepos word 'n vraag middot 3 November 2011 by 07:44 pmHow om Absolute Afwyking (en Gemiddelde Absolute afwyking) Bereken eers moet ons die gemiddelde monster vind. Daar is drie verskillende maniere dit kan gedoen word. Die eerste is deur die vind van die gemiddelde. Om uit te vind die gemiddelde van al die monsters en deel saam te voeg deur die aantal monsters. Byvoorbeeld, as jou monsters is 2, 2, 4, 5, 5, 5, 9, 10, 12 jy sal hulle voeg en kry 'n totaal van 54. verdeel dan deur die aantal monsters (9) en jy sal 'n gemiddelde bereken van 6. die tweede metode van berekening van die gemiddelde is deur die gebruik van mediaan. Reël die monsters in volgorde van die laagste tot die hoogste, en vind die middelste getal. Van die monster bo 5. sou wees Die derde metode van berekening van die gemiddelde monster is deur die vind van die modus. Die modus is wat ooit monster kom die meeste. In die oorspronklike saak 5 plaasvind 3 keer wat dit die modus. Nou kan ons die absolute afwyking te bereken. As ons na die absolute afwyking te bereken uit die gemiddeld neem ons die gemiddelde gemiddelde (6) en vind die verskil tussen dit en 'n monster. As ons die eerste voorbeeld (2) te neem en bereken die absolute afwyking sou die gevolg 4. Vir die laaste voorbeeld (12) die absolute afwyking is 6. Let daarop dat dit altyd positief wees. Jy kan die Gemiddelde Absolute Afwyking bereken deur die vind van die absolute afwyking van elke monster en hulle gemiddeld. As ons die oorspronklike reeks: 2, 2, 4, 5, 5, 5, 9, 10, 12 ons kan die absolute afwyking van die gemiddelde te bereken vir elke monster omdat ons weet dat die gemiddelde is 6. In dieselfde volgorde die absolute afwykings van ons monsters sal 4,4,2,1,1,1,3,4,6 wees. Ons kan dan die gemiddelde van hierdie getalle en bereken die gemiddelde absolute afwyking as 2,888. Wat beteken dat die gemiddelde monster 2,888 van die mean. OPRE3310 Tutoriaal 3 - (c) Bereken die gemiddelde kwadraat fout. 1. Twee verskillende vooruitskatting tegnieke (F1 en F2) is gebruik om die vraag na gevalle van gebottelde water voorspel. Werklike vraag en die twee stelle voorspellings is soos volg: Tydperk vraag F1 F2 1 68 66 66 2 75 68 68 3 70 72 70 4 74 71 72 5 69 72 74 6 72 70 76 n. Bereken MAD vir elke stel voorspellings. Gegewe jou resultate, wat voorspel blyk meer akkuraat b wees. Bereken die MSE vir elke stel voorspellings. Gegewe jou resultate, wat voorspel verskyn meer akkurate Hierdie voorskou het doelbewus vaag afdelings te wees. Sluit aan by die volledige weergawe te sien. 2. Daaglikse hoë temperature in St Louis vir die laaste week was soos volg: 93, 94, 93, 95, 96, 88, 90 (gister). (A) Voorspelling die hoë temperature vandag, met behulp van 'n 2-daagse bewegende gemiddelde. (B) Bereken die gemiddelde absolute afwyking gebaseer op 'n 2-daagse bewegende gemiddelde. Dit is die einde van die voorskou. Sluit aan toegang tot die res van die dokument. Ongeformatteerde teks voorskou: (c) Bereken die gemiddelde kwadraat fout vir die 2-daagse bewegende gemiddelde. (D) Bereken die gemiddelde absolute persent fout vir die 2-daagse bewegende gemiddelde. Formule: Naam Formule Definisie N-tydperk bewegende gemiddelde N AF niitt 1 N aantal periodes Geweegde Moving Gemiddelde ntnttt A w A w A w F. 2 2 1 1 IW gewig vir tydperk ti Eksponensiële Smoothing) (1 1 1 tttt FAFF glad konstante MAD neni 1 i MAD MAD Mean Absolute Afwyking iii FA e MSE 1 MSE 1 I 2 neni MSE Mean Squared Fout Mape N 1 iii 100 A e Mape N Mape Mean Absolute Persent Fout. View Full Document Klik om te verander die dokument besonderhede hierdie skakel Deel met 'n vriend: Rapporteer hierdie dokument Verslag Gewildste dokumente vir OPRE 3310 OPRE3310 Tutoriaal 4 UT Dallas OPRE 3310 - Lente 2015 1. 'n outomatiese vul masjien word gebruik om 1 liter bottels Cola vul Die masjiene OPRE3310 Tutoriaal 4 OPRE3310 Tutorial 7 UT. Dallas OPRE 3310 - Lente 2015 TUTORIAAL 7 1. Beantwoord die vrae op grond van die volgende payoff tafel 'n As een of ander manier OPRE3310 Tutorial 7 OPRE3310 Eksamen 1 Voorbeeld Vraag Deel 2 UT Dallas OPRE 3310 -.. Lente 2015 1. 'n instrument wat nie gebruik word vir gehalte is. A. Vloeidiagram B. Histogram C. Parato Anale OPRE3310 Eksamen 1 Voorbeeld Vraag Deel 2 OPRE3310 HW5 Solutions UT Dallas OPRE 3310 - Lente 2015 1. As deel van 'n groot aanleg opknapping projek, die bedryfsingenieurswese departement OPRE3310 HW5 Solutions OPRE3310 HW4 Solutions UT Dallas OPRE 3310 - Lente 2015 1. 'n hospitaal het drie onafhanklike vuur alarmstelsels, met betroubaarheid van 0.95, 0 OPRE3310 HW4 Solutions OPRE3310 HW3 UT Dallas OPRE 3310 - Lente 2015 As gevolg op 10 Februarie 2015 1. Pioneer hoender adverteer Lite hoender met 30 minder calorThread: Gemiddelde Absolute Afwyking Ek verstaan ​​MAD, maar ek kan nie uitvind hierdie vraag. Hier is die inligting. Daily hoë temperature in St Louis vir die laaste week was soos volg: 92, 91, 94, 95, 96, 88,90. Die gemiddelde absolute afwyking gebaseer op 'n 2-daagse bewegende gemiddelde 3.20 Hoe in die wêreld is dit 3,20 Ive probeer 100'e van kombinasies te probeer om hierdie antwoord te herhaal, maar ek kan nie dit doen. Im 100 seker is dit die korrekte antwoord. Kan iemand asseblief vir my 'n stap vir stap rond in op hierdie probleem Ive het die hele dag op hierdie punt. Wat is die vraag presies. doen Die waardes van verlede week (7 dae) het iets te doen met MAD van daardie twee dae Of 3.20 is verkry vanaf 2 nuwe temperature 21 Januarie 2011, 11:49 4 Ive het iets maar is nie 100 seker. Hulle kan praat oor 'n 2-daagse bewegende gemiddelde voorspellings en meet hierdie voorspellings met behulp van jou verstand af. Dan is soos volg die situasie. Die gemiddelde van die laaste reël is 3.2. Yep dit is vir vooruitskatting. Ohhh wow. Ek dink ek didnt verstaan ​​2-daagse bewegende gemiddelde. Ek is alles wat ek kon probeer met die laaste twee nommers. Ek is selfs probeer om hulle te verdeel deur 5. Nou sien ek hoekom sy 5 waarnemings. Ek dink die term is quotmovingquot. Danksy 'n millionMoving Gemiddeldes: Wat is dit vir die mees gewilde tegniese aanwysers, bewegende gemiddeldes word gebruik om die rigting van die huidige tendens meet. Elke tipe bewegende gemiddelde (algemeen in hierdie handleiding as MA geskryf) is 'n wiskundige gevolg dat word bereken deur die gemiddeld van 'n aantal van die verlede datapunte. Sodra bepaal, die gevolglike gemiddelde is dan geplot op 'n grafiek, sodat die handelaars om te kyk na reëlmatige data eerder as om te fokus op die dag-tot-dag prysskommelings wat inherent in alle finansiële markte is. Die eenvoudigste vorm van 'n bewegende gemiddelde, gepas bekend as 'n eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA), word bereken deur die rekenkundige gemiddelde van 'n gegewe stel waardes. Byvoorbeeld, 'n basiese 10-dae - bewegende gemiddelde wat jy wil voeg tot die sluiting pryse van die afgelope 10 dae en dan verdeel die gevolg van 10. In Figuur 1 te bereken, die som van die pryse vir die afgelope 10 dae (110) is gedeel deur die aantal dae (10) om te kom op die 10-dae gemiddelde. As 'n handelaar wil graag 'n 50-dag gemiddelde sien in plaas daarvan, sal dieselfde tipe berekening gemaak word, maar dit sal die pryse sluit oor die afgelope 50 dae. Die gevolglike gemiddelde hieronder (11) in ag neem die afgelope 10 datapunte om handelaars 'n idee van hoe 'n bate relatiewe is geprys om die afgelope 10 dae te gee. Miskien is jy wonder hoekom tegniese handelaars noem hierdie hulpmiddel 'n bewegende gemiddelde en nie net 'n gewone gemiddelde. Die antwoord is dat as nuwe waardes beskikbaar is, moet die oudste datapunte laat val van die stel en nuwe data punte moet kom om dit te vervang. So, is die datastel voortdurend in beweging om rekenskap te gee nuwe data soos dit beskikbaar raak. Hierdie metode van berekening verseker dat slegs die huidige inligting word verreken. In Figuur 2, sodra die nuwe waarde van 5 word by die stel, die rooi boks (wat die afgelope 10 datapunte) na regs beweeg en die laaste waarde van 15 laat val van die berekening. Omdat die relatief klein waarde van 5 die hoë waarde van 15 vervang, sou jy verwag om die gemiddeld van die datastel afname, wat dit nie sien nie, in hierdie geval van 11 tot 10. Wat Moet Bewegende Gemiddeldes lyk as die waardes van die MA is bereken, hulle geplot op 'n grafiek en dan gekoppel aan 'n bewegende gemiddelde lyn te skep. Hierdie buig lyne is algemeen op die kaarte van tegniese handelaars, maar hoe dit gebruik word kan drasties wissel (meer hieroor later). Soos jy kan sien in Figuur 3, is dit moontlik om meer as een bewegende gemiddelde om enige term voeg deur die aanpassing van die aantal tydperke gebruik word in die berekening. Hierdie buig lyne kan steurende of verwarrend lyk op die eerste, maar jy sal groei gewoond aan hulle soos die tyd gaan aan. Die rooi lyn is eenvoudig die gemiddelde prys oor die afgelope 50 dae, terwyl die blou lyn is die gemiddelde prys oor die afgelope 100 dae. Nou dat jy verstaan ​​wat 'n bewegende gemiddelde is en hoe dit lyk, goed in te voer 'n ander tipe van bewegende gemiddelde en kyk hoe dit verskil van die voorheen genoem eenvoudig bewegende gemiddelde. Die eenvoudige bewegende gemiddelde is uiters gewild onder handelaars, maar soos alle tegniese aanwysers, dit het sy kritici. Baie individue argumenteer dat die nut van die SMA is beperk omdat elke punt in die datareeks dieselfde geweeg, ongeag waar dit voorkom in die ry. Kritici argumenteer dat die mees onlangse data is belangriker as die ouer data en moet 'n groter invloed op die finale uitslag het. In reaksie op hierdie kritiek, handelaars begin om meer gewig te gee aan onlangse data, wat sedertdien gelei tot die uitvinding van die verskillende tipes van nuwe gemiddeldes, die gewildste van wat is die eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA). (Vir verdere inligting, sien Basics gelaaide bewegende gemiddeldes en Wat is die verskil tussen 'n SMA en 'n EMO) Eksponensiële bewegende gemiddelde Die eksponensiële bewegende gemiddelde is 'n tipe van bewegende gemiddelde wat meer gewig gee aan onlangse pryse in 'n poging om dit meer ontvanklik maak om nuwe inligting. Leer die ietwat ingewikkeld vergelyking vir die berekening van 'n EMO kan onnodige vir baie handelaars wees, aangesien byna al kartering pakkette doen die berekeninge vir jou. Maar vir jou wiskunde geeks daar buite, hier is die EMO vergelyking: By die gebruik van die formule om die eerste punt van die EMO bereken, kan jy agterkom dat daar geen waarde beskikbaar is om te gebruik as die vorige EMO. Hierdie klein probleem opgelos kan word deur die begin van die berekening van 'n eenvoudige bewegende gemiddelde en die voortsetting van die bogenoemde formule van daar af. Ons het jou voorsien van 'n monster spreadsheet wat die werklike lewe voorbeelde van hoe om beide 'n eenvoudige bewegende gemiddelde en 'n eksponensiële bewegende gemiddelde te bereken sluit. Die verskil tussen die EMO en SMA Nou dat jy 'n beter begrip van hoe die SMA en die EMO bereken word, kan 'n blik op hoe hierdie gemiddeldes verskil. Deur te kyk na die berekening van die EMO, sal jy agterkom dat meer klem gelê op die onlangse data punte, maak dit 'n soort van geweegde gemiddelde. In Figuur 5, die nommers van tydperke wat in elk gemiddeld is identies (15), maar die EMO reageer vinniger by die veranderende pryse. Let op hoe die EMO het 'n hoër waarde as die prys styg, en val vinniger as die SMA wanneer die prys daal. Dit reaksie is die hoofrede waarom so baie handelaars verkies om die EMO gebruik oor die SMA. Wat doen die verskillende dae gemiddelde bewegende gemiddeldes is 'n heeltemal aanpas aanwyser, wat beteken dat die gebruiker vrylik kan kies watter tyd raam wat hulle wil wanneer die skep van die gemiddelde. Die mees algemene tydperke wat in bewegende gemiddeldes is 15, 20, 30, 50, 100 en 200 dae. Hoe korter die tydsduur wat gebruik word om die gemiddelde te skep, hoe meer sensitief sal wees om die prys veranderinge. Hoe langer die tydsverloop, hoe minder sensitief, of meer reëlmatige, die gemiddelde sal wees. Daar is geen regte tyd raam te gebruik wanneer die opstel van jou bewegende gemiddeldes. Die beste manier om uit te vind watter een werk die beste vir jou is om te eksperimenteer met 'n aantal verskillende tydperke totdat jy die een wat jou strategie pas te vind. Bewegende gemiddeldes: Hoe om dit te gebruik Skryf Nuus om te gebruik vir die nuutste insigte en ontleding Dankie vir jou inskrywing om Investopedia insigte - Nuus om te gebruik.