중앙 이동 평균에 대해 알아야 할 모든 것

중앙 이동 평균: 알아야 할 모든 것

중심이동평균은 데이터를 평활화하고 기본 추세 또는 패턴을 추정하는 데 널리 사용되는 통계 기법입니다. 금융, 경제, 엔지니어링 등 다양한 분야에서 일반적으로 사용됩니다. 특히 시간에 따라 일정한 간격으로 관측값이 기록되는 시계열 데이터를 분석할 때 중심이동평균이 유용합니다.

중심이동평균은 각 지점의 이전과 이후 값의 평균을 구하여 일련의 데이터 포인트의 평균을 계산하는 것입니다. 이렇게 하면 데이터의 단기 변동과 노이즈의 영향을 줄여 기본 추세를 보다 정확하게 나타낼 수 있습니다.

*중심 이동 평균은 “폭이 일정한 이동 평균” 또는 “대칭 이동 평균"이라고도 합니다. 이동 평균이 각 데이터 포인트를 중심으로 양쪽의 데이터 포인트 수가 같기 때문에 “중심 이동 평균"이라고 합니다.

중심 이동 평균 사용의 주요 장점 중 하나는 데이터를 부드럽게 표현하여 장기 추세 또는 패턴을 식별하는 데 도움이 될 수 있다는 것입니다. 또한 데이터에서 이상값이나 비정상적인 스파이크를 제거하는 데 사용할 수 있어 해석과 분석이 더 쉬워집니다.

전반적으로, 중앙 이동 평균은 데이터 분석 및 시각화를 향상시키는 데 사용할 수 있는 강력한 도구입니다. 노이즈를 완화하고 기본 패턴을 밝혀냄으로써 연구자와 분석가가 데이터를 기반으로 보다 정보에 입각한 의사 결정과 예측을 할 수 있게 해줍니다.

중앙이동평균이란 무엇인가요?

중심이동평균은 시계열 데이터를 분석하는 데 사용되는 통계 기법입니다. 이는 지정된 수의 데이터 포인트의 평균을 계산하는 이동 평균의 한 유형으로, 데이터 포인트에 동일한 가중치를 부여하고 현재 지점을 중심으로 계산합니다. 과거 데이터 포인트만을 기준으로 계산되는 다른 이동 평균과 달리, 중심 이동 평균은 과거와 미래의 데이터 포인트를 모두 고려하므로 데이터의 추세 또는 패턴을 더 정확하게 표현할 수 있습니다.

중앙이동평균은 일반적으로 금융, 경제 및 기타 시계열 분석이 중요한 분야에서 사용됩니다. 데이터의 변동이나 노이즈를 완화하여 기본 추세나 패턴을 더 쉽게 식별하고 해석할 수 있도록 하는 데 자주 사용됩니다. 중심 이동 평균은 주변 데이터 포인트의 평균을 계산하여 전체 추세를 보다 안정적이고 신뢰할 수 있는 측정값을 제공하므로 예측을 하거나 미래 값을 예측하는 데 유용할 수 있습니다.

중앙 이동 평균을 계산하려면 지정된 창 내의 데이터 포인트를 합산한 다음 창 내의 포인트 수로 나눕니다. 창은 특정 응용 프로그램과 원하는 평활화 수준에 따라 어떤 크기로든 지정할 수 있습니다. 일반적으로 창 크기는 3, 5, 7 또는 현재 점을 중심으로 대칭을 유지하기 위해 홀수를 선택할 수 있습니다. 단순 이동 평균 또는 가중 이동 평균과 같은 다양한 알고리즘을 사용하여 중심 이동 평균을 계산할 수 있습니다.

요약하면, 중심이동평균은 시계열 데이터를 분석하는 데 유용한 통계 기법입니다. 데이터의 변동이나 노이즈를 완화하여 기본 추세나 패턴을 보다 명확하게 파악하는 데 도움이 됩니다. 과거와 미래의 데이터 포인트를 모두 고려함으로써 중앙 이동 평균은 전체 추세를 보다 정확하게 측정할 수 있으므로 예측 및 예측 목적에 유용한 도구입니다.

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중앙이동평균은 어떻게 계산하나요?

중심이동평균은 시계열 데이터를 평활화하는 데 일반적으로 사용되는 방법입니다. 노이즈를 제거하고 데이터의 기본 추세나 패턴을 강조하는 데 도움이 됩니다. 중앙 이동 평균은 데이터 포인트와 그 주변 값의 평균을 구하여 계산합니다. 과거 값만 고려하는 단순 이동 평균과 달리, 중심 이동 평균은 과거 값과 미래 값을 모두 고려하므로 데이터의 전반적인 추세를 파악하는 데 더 적합합니다.

중앙 이동 평균을 계산하려면 다음 단계를 따르세요:

계산에 포함할 데이터 포인트의 수인 창 크기를 결정합니다. 창 크기는 홀수여야 중앙 데이터 포인트가 있는지 확인할 수 있습니다.
시계열에서 첫 번째 중심 데이터 포인트를 선택하여 시작합니다. 이것은 (창 크기 + 1)/2번째 데이터 포인트가 됩니다.
중심 데이터 포인트를 포함하여 현재 창의 데이터 포인트의 평균을 구합니다.
끝점에 도달할 때까지 시계열의 각 중심 데이터 포인트에 대해 2-3단계를 반복합니다. 각 반복마다 창을 한 데이터 포인트 앞으로 이동합니다.

다음은 중앙 이동 평균 계산의 예입니다:

시간	데이터	창	이동 평균
1	10	8, 10, 12	10
2	15	10, 12, 15, 17, 20	14.8
3	12	15, 17, 20, 12, 9	14.6
4	18	17, 20, 12, 9, 18, 15	14.2
5	20	20, 12, 9, 18, 15	14.8

이 예에서 창 크기는 3이며 각 창에서 중앙 데이터 포인트가 강조 표시됩니다. 이동 평균은 각 창에 있는 데이터 요소의 평균을 구하여 계산됩니다. 시계열을 따라 창이 이동함에 따라 이동 평균 값이 변경되어 데이터의 기본 추세를 강조 표시합니다.

FAQ:

질문: ### 중앙 이동 평균이란 무엇인가요?

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중심 이동 평균은 주어진 시간 프레임 내에서 양쪽에 동일한 수의 데이터 포인트가 있는 데이터 포인트 하위 집합의 평균을 구하여 데이터를 분석하는 데 사용되는 통계적 방법입니다. 이를 통해 데이터의 변동을 완화하고 추세를 강조하는 데 도움이 됩니다.

중앙 이동 평균은 어떻게 계산하나요?

중심 이동 평균은 주어진 시간 프레임 내에서 데이터 포인트의 하위 집합의 평균을 구하는 방식으로 계산되며, 계산되는 포인트의 양쪽에 동일한 수의 데이터 포인트가 있습니다. 평균은 하위 집합에 있는 데이터 포인트의 값을 합산한 다음 하위 집합의 데이터 포인트 수로 나누어 구합니다.

질문: ### 중앙 이동 평균을 사용하는 목적은 무엇인가요?