Cara Memperbarui Rata-rata Berjalan: Metode dan Contoh

Cara Memperbarui Rata-rata Berjalan

Menghitung dan memperbarui rata-rata berjalan adalah tugas yang umum dilakukan di berbagai bidang, termasuk statistik, ilmu komputer, dan keuangan. Rata-rata berjalan adalah cara untuk mengukur dan melacak nilai rata-rata dari kumpulan data saat titik data baru ditambahkan atau titik data yang sudah ada dimodifikasi.

Daftar isi

Ada beberapa metode untuk memperbarui rata-rata berjalan, tergantung pada persyaratan dan karakteristik spesifik dari kumpulan data. Salah satu pendekatan yang umum digunakan adalah rata-rata bergerak sederhana, yang menghitung rata-rata dari sejumlah titik data terbaru. Metode lainnya adalah rata-rata bergerak eksponensial, yang memberikan bobot lebih besar pada titik data terbaru dan secara bertahap mengurangi bobot titik data yang lebih lama.

Memperbarui rata-rata berjalan membutuhkan pemahaman tentang konsep jumlah kumulatif dan jumlah titik data dalam set. Untuk memperbarui rata-rata berjalan, Anda akan menambahkan titik data baru ke jumlah kumulatif dan membaginya dengan jumlah total titik data dalam kumpulan. Perhitungan ini dapat dilakukan secara berulang-ulang saat titik data baru ditambahkan atau dimodifikasi.

Pada artikel ini, kita akan membahas berbagai metode dan contoh untuk memperbarui rata-rata berjalan. Kami akan membahas kelebihan dan kekurangan dari pendekatan yang berbeda dan memberikan potongan kode dalam berbagai bahasa pemrograman untuk mengilustrasikan implementasinya.

Metode-metode untuk Memperbarui Rata-Rata Berjalan

Ada beberapa metode untuk memperbarui rata-rata berjalan, tergantung pada persyaratan dan batasan spesifik dari masalah yang dihadapi. Berikut adalah tiga metode umum:

1. Metode Naif: 1. Metode Naif

Metode naif untuk memperbarui rata-rata berjalan hanya melibatkan pelacakan jumlah semua nilai dan jumlah nilai. Untuk memperbarui rata-rata berjalan, Anda menambahkan nilai baru ke jumlah dan menambah jumlah. Rata-rata kemudian dapat dihitung dengan membagi jumlah dengan jumlah.

2. Metode Tertimbang:

Dalam beberapa kasus, mungkin diinginkan untuk lebih mementingkan nilai tertentu dalam rata-rata berjalan. Metode tertimbang memungkinkan Anda untuk memberikan bobot pada setiap nilai, yang menunjukkan tingkat kepentingannya. Untuk memperbarui rata-rata berjalan, Anda mengalikan setiap nilai dengan bobotnya, menjumlahkan nilai tertimbang, dan membaginya dengan total bobot.

3. Penghalusan Eksponensial:

Pemulusan eksponensial adalah metode yang memberi bobot lebih besar pada nilai terbaru dalam rata-rata berjalan. Dengan penghalusan eksponensial, Anda memberikan bobot pada setiap nilai yang menentukan kontribusinya pada rata-rata. Untuk memperbarui rata-rata berjalan, Anda mengalikan rata-rata sebelumnya dengan faktor penghalusan, menambahkan nilai baru dikalikan dengan bobotnya, dan membaginya dengan jumlah faktor penghalusan dan bobot.

Ini hanyalah beberapa contoh metode yang dapat digunakan untuk memperbarui rata-rata berjalan. Pilihan metode akan tergantung pada persyaratan khusus dari masalah dan karakteristik data yang sedang dirata-ratakan.

Metode Pembaruan Online

Dalam bidang statistik, metode pembaruan online mengacu pada teknik yang memungkinkan pembaruan berkelanjutan dari rata-rata berjalan saat data baru tersedia. Metode ini sangat berguna ketika berurusan dengan kumpulan data yang besar atau ketika analisis waktu nyata diperlukan.

Salah satu metode pembaruan online yang umum digunakan adalah algoritme inkremental, yang memperbarui rata-rata berdasarkan setiap pengamatan baru. Algoritma ini efisien secara komputasi dan dapat dengan mudah diimplementasikan.

Berikut ini adalah contoh cara kerja metode pembaruan online:

| Pengamatan | Pengamatan | Rata-rata Saat Ini | Rata-rata Baru | — | — | — | | 10 | 20 | 15 | | 30 | 15 | 22.5 | | 25 | 22.5 | 24 |

Baca Juga: Apa Platform Trading Biner Terbaik? Rekomendasi dan Ulasan Teratas

Dalam contoh ini, rata-rata awal adalah 20. Ketika pengamatan baru, 10, ditambahkan, rata-rata baru dihitung sebagai (20 + 10) / 2 = 15. Demikian pula, ketika pengamatan 30 ditambahkan, rata-rata baru adalah (15 + 30) / 2 = 22,5. Proses ini terus berlanjut ketika observasi baru ditambahkan, menghasilkan rata-rata yang diperbarui.

Metode pembaruan online dapat diterapkan pada berbagai ukuran statistik, seperti rata-rata, varians, dan deviasi standar. Bergantung pada aturan pembaruan spesifik yang digunakan, metode pembaruan online dapat memberikan estimasi yang akurat untuk ukuran-ukuran ini bahkan dengan sumber daya komputasi yang terbatas.

Secara keseluruhan, metode pembaruan online adalah alat yang berharga di bidang statistik, menyediakan cara yang fleksibel dan efisien untuk terus memperbarui rata-rata berjalan saat data baru diperoleh.

Metode Pembaruan Rekursif

Metode pembaruan rekursif adalah teknik untuk memperbarui rata-rata berjalan dengan menghitung secara rekursif rata-rata baru berdasarkan rata-rata sebelumnya dan titik data baru.

Baca Juga: Pialang STP: Memahami Jenis dan Manfaat Pemrosesan Langsung

Metode ini melibatkan pelacakan dua variabel: jumlah saat ini dari semua titik data dan jumlah titik data. Dengan setiap titik data baru, kami memperbarui jumlah saat ini dengan menambahkan nilai baru dan menambah jumlah titik data sebanyak satu.

Untuk menghitung rata-rata yang baru, kita membagi jumlah yang telah diperbarui dengan jumlah titik data yang diperbarui. Ini akan memberikan kita rata-rata berjalan yang diperbarui.

Titik Data	Jumlah Saat Ini	Jumlah Titik Data	Jumlah yang Diperbarui	Jumlah Titik Data yang Diperbarui	Rata-rata yang Diperbarui
1	0	0	1	1	1
2	1	1	3	2	1.5
3	3	2	6	3	2

Dengan menggunakan metode pembaruan rekursif, kita dapat dengan mudah memperbarui rata-rata berjalan dengan titik data baru tanpa perlu menyimpan semua titik data sebelumnya. Metode ini sangat berguna ketika berurusan dengan kumpulan data yang besar di mana penggunaan memori menjadi perhatian.

Contoh Memperbarui Rata-rata Berjalan

Memperbarui rata-rata berjalan melibatkan penambahan titik data baru secara terus menerus ke rata-rata yang sudah ada untuk mendapatkan rata-rata yang baru dan lebih baik. Berikut adalah beberapa contoh bagaimana prosesnya bekerja:

Contoh 1:

Rata-rata awal: 4
Titik data baru: 6
Rata-rata yang diperbarui: (4 + 6) / 2 = 5

Contoh 2:

Rata-rata awal: 3
Titik data baru: 5
Rata-rata yang diperbarui: (3 + 5) / 2 = 4

Contoh 3:

Rata-rata awal: 7
Titik data baru: 9
Rata-rata yang diperbarui: (7 + 9) / 2 = 8

Contoh-contoh ini menunjukkan prinsip dasar untuk memperbarui rata-rata berjalan. Dengan terus menambahkan titik data baru dan menghitung ulang rata-rata berdasarkan kumpulan angka yang diperbarui, rata-rata menjadi lebih akurat dan mencerminkan keseluruhan kumpulan data.

PERTANYAAN UMUM:

Apa yang dimaksud dengan rata-rata berjalan?

Rata-rata berjalan adalah konsep statistik yang menghitung rata-rata dari kumpulan data saat titik data baru ditambahkan atau dihapus dari waktu ke waktu. Konsep ini memberikan ukuran tren keseluruhan atau tendensi sentral data.

Mengapa penting untuk memperbarui rata-rata berjalan?

Memperbarui rata-rata berjalan adalah penting karena memungkinkan untuk memasukkan titik data baru dan memastikan bahwa nilai rata-rata mencerminkan informasi terkini. Hal ini membantu dalam melacak perubahan dari waktu ke waktu dan membuat keputusan yang tepat berdasarkan data yang paling baru.

Apa saja metode umum untuk memperbarui rata-rata berjalan?

Ada beberapa metode yang berbeda untuk memperbarui rata-rata berjalan, termasuk metode rata-rata sederhana, metode rata-rata tertimbang, metode pemulusan eksponensial, dan metode rata-rata kumulatif. Setiap metode memiliki keunggulannya masing-masing dan cocok untuk berbagai jenis data dan tujuan analisis.

Dapatkah Anda memberikan contoh untuk memperbarui rata-rata berjalan menggunakan metode rata-rata kumulatif?

Tentu! Katakanlah kita memiliki serangkaian angka: 5, 8, 12, dan 6. Rata-rata awal adalah (5 + 8 + 12 + 6) / 4 = 7,75. Jika kita ingin memperbarui rata-rata setelah menambahkan titik data baru, katakanlah 10, kita cukup menghitung rata-rata baru sebagai (7,75*4 + 10)/5 = 8,5.

Apa saja yang perlu dipertimbangkan ketika memilih metode untuk memperbarui rata-rata berjalan?

Ketika memilih metode untuk memperbarui rata-rata berjalan, penting untuk mempertimbangkan faktor-faktor seperti jenis data, tingkat sensitivitas yang diinginkan terhadap data baru, dan persyaratan atau batasan spesifik dari analisis atau aplikasi. Memahami kekuatan dan keterbatasan setiap metode dapat membantu dalam membuat pilihan yang tepat.