Tomar uma média móvel é um processo de suavização Uma maneira alternativa de resumir os dados passados é calcular a média de sucessivos conjuntos menores de números de dados passados da seguinte forma. Lembre-se do conjunto de números 9, 8, 9, 12, 9, 12, 11, 7, 13, 9, 11, 10, que foram a quantidade de dólares de 12 fornecedores selecionados aleatoriamente. Vamos definir (M), o tamanho do conjunto menor igual a 3. Então a média dos primeiros 3 números é: (9 8 9) 3 8.667. Isso é chamado de suavização (ou seja, alguma forma de média). Este processo de suavização é continuado avançando um período e calculando a próxima média de três números, deixando o primeiro número. Exemplo de média em movimento A próxima tabela resume o processo, que é referido como Lotação ambulante. A expressão geral para a média móvel é Mt frac cdots X. Resultados da média de Averagemoving em Movimento médio de dados de séries temporais (observações igualmente espaçadas no tempo) de vários períodos consecutivos. Chamado de movimento porque é continuamente recalculado à medida que novos dados ficam disponíveis, progride soltando o valor mais antigo e adicionando o valor mais recente. Por exemplo, a média móvel das vendas de seis meses pode ser calculada tomando a média das vendas de janeiro a junho, depois a média das vendas de fevereiro a julho, de março a agosto, e assim por diante. As médias móveis (1) reduzem o efeito das variações temporárias nos dados, (2) melhoram o ajuste dos dados para uma linha (um processo chamado suavização) para mostrar a tendência dos dados mais claramente e (3) realçar qualquer valor acima ou abaixo do tendência. Se você está calculando algo com variância muito alta o melhor que você pode fazer é descobrir a média móvel. Eu queria saber qual era a média móvel dos dados, então eu teria uma melhor compreensão de como estávamos fazendo. Quando você está tentando descobrir alguns números que mudam frequentemente, o melhor que você pode fazer é calcular a média móvel.
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