As jy hierdie boodskap, die leser óf het afgeskakel of ondersteun nie JavaScript. Om die volle kenmerke van hierdie hulpstelsel, soos soek gebruik, moet u blaaier het Javascript ondersteuning aangeskakel. Geweegde bewegende gemiddeldes met 'n eenvoudige Bewegende Gemiddeldes, is elke datawaarde in die quotwindowquot waarin die berekening uitgevoer word gegee 'n gelyke belang of gewig. Dit is dikwels die geval is, veral in die finansiële prys data-ontleding, wat meer kronologies onlangse data 'n groter gewig moet dra. In sulke gevalle, Geweegde bewegende gemiddelde (of eksponensiële bewegende gemiddelde - sien die volgende onderwerp) funksie word dikwels verkies. Kyk na die tafel van verkope data waardes vir twaalf maande: Om 'n Geweegde bewegende gemiddelde te bereken: Bereken hoeveel intervalle van data deelneem aan die bewegende gemiddelde berekening (dit wil sê die grootte van die berekening quotwindowquot). As die venster berekening word gesê N wees, dan is die mees onlangse data waarde in die venster word vermenigvuldig met N, die volgende mees onlangse vermenigvuldig met N-1, die waarde voor dit vermenigvuldig met N-2 en so aan vir alle waardes in die venster. Verdeel die som van al die menigvuldige waardes deur die som van die gewigte aan die Geweegde bewegende gemiddelde oor die venster gee. Plaas die Geweegde bewegende gemiddelde waarde in 'n nuwe kolom volgens die sleep gemiddeldes posisionering hierbo beskryf. Om hierdie stappe te illustreer, te oorweeg as 'n 3-maande Geweegde bewegende gemiddelde van verkope in Desember vereis (met behulp van die bostaande tabel van Verkope waardes). Die term quot3-monthquot impliseer dat die berekening quotwindowquot is 3, dus die geweegde bewegende gemiddelde berekening algoritme vir hierdie geval behoort te wees: Of, as 'n 3-maande Geweegde bewegende gemiddelde is geëvalueer oor die hele oorspronklike reeks data, sal die resultate wees : 3 maande geweeg Moving AverageWhat is 'n bewegende gemiddelde grafiek a tipe-time geweeg beheer grafiek wat die ongeweegde bewegende gemiddelde plotte met verloop van tyd vir individuele waarnemings. Hierdie grafiek gebruik perke beheer (UCL en LCL) om vas te stel wanneer 'n out-of-beheer situasie plaasgevind het. Bewegende gemiddelde (MA) kaarte is meer effektief as Xbar kaarte in die opsporing van klein proses skofte, en is veral nuttig wanneer daar net 1 waarneming per subgroep. Tog is EWMA kaarte algemeen verkies word bo MA kaarte omdat hulle gewig van die waarnemings. Die waarnemings kan óf individuele metings of subgroep beteken. Bewegende gemiddeldes bereken vanaf kunsmatige subgroepe wat geskep uit opeenvolgende waarnemings. Voorbeeld van 'n bewegende gemiddelde grafiek 'N Vervaardiger van centrifuge rotors wil die deursnee van al rotors wat tydens 'n week op te spoor. Die diameters moet naby aan die teiken wees, want selfs klein verskuiwings veroorsaak probleme. Die punte lyk lukraak wissel rondom die middellyn en is binne die beheer perke Daar is een punt wat naby aan die beheer limiet wat jy dalk wil investigate. What kom is 'n bewegende gemiddelde die eerste bewegende gemiddelde is 4310, wat die waarde van die eerste waarneming. (In tydreeksanalise, die eerste getal in die reeks bewegende gemiddeldes is nie bereken is dit 'n vermiste waarde.) Die volgende bewegende gemiddelde is die gemiddeld van die eerste twee waarnemings, (4310 4400) / 2 4355. Die derde bewegende gemiddelde is die gemiddelde van waarneming 2 en 3, (4400 4000) / 2 4200, en so aan. As jy wil 'n bewegende gemiddelde lengte 3 gebruik, is drie waardes gemiddeld in plaas van twee. Kopiereg 2016 Minitab Inc.. Deur die gebruik van hierdie webwerf stem jy in om die gebruik van koekies vir analise en persoonlike inhoud. Lees ons policySix Sigma Gehalteverbetering met Minitab, 2de Uitgawe 1.1 Kwaliteit en Gehalteverbetering. 1.2 Six Sigma Gehalteverbetering. 1.3 Die Six Sigma Roadmap en DMAIC. 1.4 Die rol van statistiek metodes in Six Sigma. 1.5 Minitab en sy rol in die implementering van statistiese metodes. 1.6 Oefeninge en opvolgaktiwiteite. 2 Data skerm, Opsomming en manipulasie. 2.1 Die Run Chart 8211 'n eerste Minitab sessie. 2.1.1 toevoer van data via die sleutelbord en die skepping van 'n Run Chart in Minitab. 2.1.2 Minitab Projekte en hul komponente. 2.2 Wys en inhoud van Eenveranderlike Data. 2.2.1 Histogram en verspreiding. 2.2.2 Vorm van 'n verspreiding. 2.3 data-invoer, uitvoer, manipulasie en Administrasie. 2.3.1 Data toevoer en afvoer. 2.3.2 Stapeling en ontstapelsystemen van Data Verandering Data Tipe en kodering. 2.3.3 Gevallestudie Demonstrasie Ranking, sortering en Onttrekking van inligting uit Datum / Tyd Data. 2.4 Oefeninge en opvolgaktiwiteite. 3 Verkennende data-analise, sigbare en Opsomming van meerveranderlike data. 3.1 Verkennende data-analise. 3.1.1 Stem-en-blaar-voorstellings. 3.1.2 Uitskieters en Uitskieter Detection. 3.2 Wys en inhoud van Tweeveranderlike en Meerveranderlike data. 3.2.1 Tweeveranderlike data 8211 Verspredingsgrafieke en marginale erwe. 3.2.2 kovariansie en korrelasie. 3.2.3 Meerveranderlike Data 8211 Matrix erwe. 3.2.4 Multi-Vari Charts. 3.3 Ander displays. 3.3.1 Pareto Charts. 3.3.2 Oorsaak en gevolg diagram. 3.4 Oefeninge en opvolgaktiwiteite. 4 statistiese modelle. 4.1 Grondbeginsels van waarskynlikheid. 4.1.1 Konsep en notasie. 4.1.2 Reëls vir waarskynlikhede. 4.2 waarskynlikheidsverdelings vir grafte en afmetings. 4.2.1 binomiaalverdeling. 4.2.2 Poisson-verspreiding. 4.2.3 Normale (Gauss) Distribution. 4.3 Verspreiding van middele en proporsies. 4.3.1 Twee voorlopige resultate. 4.3.2 Die verspreiding van die steekproefgemiddelde. 4.3.3 Die verspreiding van die Monster Proporsie. 4.4 meerveranderlike normaalverdeling. 4.5 statistiese modelle Toegepaste aanvaarding Monsterneming. 4.5.1 Steekproef deur eienskappe. 4.5.2 Steekproef deur veranderlikes. 4.6 Oefeninge en opvolgaktiwiteite. 5 Control Charts. 5.1 Shewhart Charts vir meting data. 5.1.1 Ek en MR kaarte vir Individuele Metings. 5.1.2 Toetse vir Bewyse van Spesiale Oorsaak Variasie op Shewhart Charts. 5.1.3 Xbar en R kaarte vir Monsters (Subgroepe) metings. 5.2 Shewhart kaarte vir attribute data. 5.2.1 P Chart vir Proporsie AFWYKENDE. 5.2.2 NP Chart vir nommer AFWYKENDE. 5.2.3 C Chart vir Telling van Nonconformities. 5.2.4 U Chart vir Nonconformities per eenheid. 5.2.5 Funnel erwe. 5.3 Tyd Geweegde beheer Charts. 5.3.1 Bewegende Gemiddeldes en die toepassing daarvan. 5.3.2 eksponensieel Geweegde Moving Gemiddelde beheer Charts. 5.3.3 Kumulatiewe bedrag beheer Charts. 5.4 Proses Aanpassing. 5.4.1 Proses Peuter. 5.4.2 Autocorrelated Data en Proses Terugvoer Aanpassing. 5.5 Meerveranderlike beheer Charts. 5.6 Oefeninge en opvolgaktiwiteite. 6 Proses Organisasie-analise. 6.1 Proses vermoë. 6.1.1 Proses Organisasie-analise met Meting Data. 6.1.2 Proses Capability indekse en Sigma kwaliteit vlakke. 6.1.3 Proses Organisasie-analise met Nonnormal Data. 6.1.4 Verdraagsaamheid intervalle. 6.1.5 Proses Organisasie-analise met attribute data. 6.2 Oefeninge en opvolgaktiwiteite. 7 Proses Eksperimentering met 'n enkele faktor. 7.1 Grondbeginsels van hipotesetoetsing. 7.2 Toetse en vertrouensintervalle vir die vergelyking van gemiddeldes en proporsies met 'n standaard. 7.2.1 Toetse gebaseer op die standaard normaalverdeling 8211 Z-toetse. 7.2.2 Toetse Op grond van die Student t-verdeling 8211 t-toetse. 7.2.3 Toetse vir proporsies. 7.2.4 Nie-parametriese Teken en Wilcoxon toetse. 7.3 Toetse en vertrouensintervalle vir die vergelyking van twee gemiddeldes of twee proporsies. 7.3.1 Twee-letter Voorbeeld t-toetse. 7.3.2 Toetse vir twee proporsies. 7.3.3 Nie-parametriese Mann8211Whitney toets. 7.4 Die ontleding van pare Data 8211 t-toetse en Teken toetse. 7.5 eksperimenteer met 'n enkele faktor met meer as twee vlakke. 7.5.1 Ontwerp en Ontleding van 'n enkele-Factor Medley. 7.5.2 Die Vaste effektemodel. 7.5.3 Die Random effektemodel. 7.5.4 Die parametriese Kruskal8211Wallis toets. 7.6 Blokkering in enkel-Factor eksperimente. 7.7 eksperimenteer met 'n enkele faktor, met meer as twee vlakke, waar die reaksie is 'n persentasie. 7.8 Toetse vir Gelykheid van variansies. 7.9 Oefeninge en opvolgaktiwiteite. 8 Proses Eksperimentering met twee of meer faktore. 8.1 Algemene faktoriaal eksperimente. 8.1.1 Die skepping van 'n Algemene faktoriaal eksperimentele ontwerp. 8.1.2 Wys en ontleding van data uit 'n Algemene faktoriaal eksperiment. 8.1.3 Die Vaste effektemodel, vergelykings. 8.1.4 Die Random effektemodel, variansiekomponente. 8.2 volledig faktor Eksperimente in die 2 k Series. 8.2.1 2 2 faktoriale eksperimentele ontwerpe, sigbare en ontleding van data. 8.2.2 Modelle en Associated Uitstallings. 8.2.3 Voorbeelde van 2 3 en 2 4 eksperimente, die gebruik van Pareto en die normale waarskynlikheid plotte van effekte. 8.3 Fraksionele faktoriaal Eksperimente in die 2 k-p-reeks. 8.3.1 Inleiding tot fractionele faktor Eksperimente, Confounding en resolusie. 8.3.2 Gevallestudie voorbeelde. 8.4 Taguchi eksperimentele ontwerp. 8.5 Oefeninge en opvolgaktiwiteite. 9 Evaluering van meting prosesse. 9.1 Meting Proses Konsepte. 9.1.1 Vooroordeel, lineariteit, Herhaalbaarheid en Reproduceerbaarheid. 9.1.2 Onvoldoende Meet eenhede. 9.2 Meter Herhaalbaarheid en Reproduceerbaarheid Studies. 9.3 Vergelyking van meting stelsels. 9.4 Kenmerk scenario. 9.5 Oefeninge en opvolgaktiwiteite. 10 Regressie en model ontwikkeling. 10.1 Regressie met 'n enkele voorspeller veranderlike. 10.2 Meervoudige Regressie. 10.3 Reaksie Oppervlakte metodes. 10.4 kategoriese data en logistiese regressie. 10.4.1 Toetse van Vereniging Gebruik die Chi-Square Distribution. 10.4.2 Binary logistiese regressie. 10.5 Oefeninge en opvolgaktiwiteite. 11 Leer hoe Verdere Minitab. 11.1 om meer te leer oor Minitab en Hulp verkry. 11.1.1 Ontmoet Minitab. 11.1.6 Glossary, metodes en formules. 11.1.7 Minitab op die web en Knowledge / Vrae. 11.2.1 Minitab Sessie opdragte. 11.2.2 Globale en plaaslike Minitab Makro. 11.3 Verdere kenmerke van Minitab. 11.4 Kwaliteit Companion. Moving Gemiddeld - MA afbreek bewegende gemiddelde - MA As SMA voorbeeld, kyk na 'n sekuriteit met die volgende sluitingsdatum pryse meer as 15 dae: Week 1 (5 dae) 20, 22, 24, 25, 23 Week 2 (5 dae) 26, 28, 26, 29, 27 Week 3 (5 dae) 28, 30, 27, 29, 28 A 10-dag MA sou gemiddeld uit die sluitingsdatum pryse vir die eerste 10 dae as die eerste data punt. Die volgende data punt sal daal die vroegste prys, voeg die prys op dag 11 en neem die gemiddelde, en so aan, soos hieronder getoon. Soos voorheen verduidelik, MA lag huidige prys aksie omdat dit gebaseer is op vorige pryse hoe langer die tydperk vir die MA, hoe groter is die lag. So sal 'n 200-dag MA 'n veel groter mate van lag as 'n 20-dag MA het omdat dit pryse vir die afgelope 200 dae bevat. Die lengte van die MA om te gebruik, hang af van die handel doelwitte, met korter MA gebruik vir 'n kort termyn handel en langer termyn MA meer geskik vir 'n lang termyn beleggers. Die 200-dag MA word wyd gevolg deur beleggers en handelaars, met onderbrekings bo en onder hierdie bewegende gemiddelde beskou as belangrike handel seine wees. MA ook mee belangrik handel seine op hul eie, of wanneer twee gemiddeldes kruis. 'N stygende MA dui daarop dat die sekuriteit is in 'n uptrend. terwyl 'n dalende MA dui daarop dat dit in 'n verslechtering neiging. Net so, is opwaartse momentum bevestig met 'n lomp crossover. wat gebeur wanneer 'n korttermyn-MA kruisies bo 'n langer termyn MA. Afwaartse momentum bevestig met 'n lomp crossover, wat plaasvind wanneer 'n kort termyn MA kruisies onder 'n langer termyn MA.
No comments:
Post a Comment