중심 이동 평균을 계산하는 방법 알아보기

중심 이동 평균 계산 방법

중앙 이동 평균은 데이터를 분석하고 추세를 파악하는 데 사용되는 통계적 방법입니다. 특정 수의 데이터 포인트를 더하고 그 합계를 총 포인트 수로 나누어 계산합니다. 중앙 이동 평균은 데이터의 변동을 완화하고 전체 추세를 보다 명확하게 파악하는 데 유용합니다.

중심 이동 평균을 계산하려면 계산에 포함할 데이터 포인트 수를 결정해야 합니다. 이 숫자를 창 크기라고 합니다. 예를 들어 5포인트 중심 이동 평균을 계산하려는 경우 현재 데이터 포인트와 이전 데이터 포인트 2개 및 후속 데이터 포인트 2개를 포함하면 됩니다.

창 크기를 결정했으면 중앙 이동 평균 계산을 시작할 수 있습니다. 먼저 창 내의 데이터 요소의 합계를 구합니다. 그런 다음 합계를 창 크기로 나누어 중앙 이동 평균을 구합니다. 각 데이터 요소에 대해 이 프로세스를 반복하여 창을 업데이트합니다.

예제:

데이터 포인트: 10, 12, 14, 16, 18, 20

창 크기: 3

첫 번째 데이터 요소(10)의 중심 이동 평균은 (10 + 12 + 14) / 3 = 12입니다.

두 번째 데이터 요소(12)의 중심 이동 평균은 (10 + 12 + 14 + 16) / 4 = 13입니다.

세 번째 데이터 요소(14)의 중심 이동 평균은 (12 + 14 + 16) / 3 = 14입니다.

등등…

중앙 이동 평균은 데이터를 분석하고 이해하는 데 강력한 도구입니다. 추세를 파악하고, 미래 값을 예측하고, 데이터의 노이즈를 부드럽게 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 중앙 이동 평균을 계산하는 방법을 배우면 데이터 분석 기술을 향상하고 더 나은 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

개념 이해하기

중심 이동 평균은 시계열에서 데이터 포인트를 평활화하는 데 사용되는 통계 계산입니다. 일반적으로 추세와 패턴을 분석하는 것이 중요한 금융, 경제 및 기타 분야에서 사용됩니다.

중심 이동 평균의 개념은 시계열 데이터에서 특정 수의 값(일반적으로 홀수)을 가져와 해당 값의 평균을 계산하는 것입니다. 선택한 값이 계산의 중심점 역할을 하므로 “중심” 이동 평균이라는 이름이 붙여집니다.

예를 들어 7일 동안의 주가 시계열 데이터가 있다고 가정해 보겠습니다. 3일 중심 이동 평균을 계산하기 위해 현재 날짜의 주가와 이전 및 다음 2일의 주가를 가져옵니다. 그런 다음 이 5개 값의 평균을 계산합니다.

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중심 이동 평균은 시계열 데이터의 단기 변동과 노이즈를 완화하여 기본 추세와 패턴을 보다 명확하게 분석할 수 있도록 하는 데 유용합니다. 장기적인 추세를 파악하고 과거 데이터를 기반으로 의사 결정 프로세스를 지원하는 데 도움이 됩니다.

전반적으로, 중심 이동 평균의 개념을 이해하는 것은 데이터 분석 및 예측에 관련된 모든 사람에게 중요합니다. 이 개념은 시계열 데이터를 이해하고 해석하는 데 유용한 도구를 제공하여 보다 정확한 예측과 정보에 입각한 의사 결정을 가능하게 합니다.

중심 이동 평균 계산하기

중심 이동 평균은 시계열 데이터 집합을 평활화하기 위해 일반적으로 사용되는 통계 방법입니다. 일반적으로 평가 중인 데이터 요소를 중심으로 데이터 요소 하위 집합의 평균값을 계산합니다. 이 방법은 무작위 변동이나 노이즈의 영향을 줄이기 때문에 데이터의 추세와 패턴을 식별하는 데 유용합니다.

중심 이동 평균을 계산하려면 먼저 원하는 창 크기 또는 평균 계산에 포함할 데이터 포인트 수를 결정합니다. 창 크기는 특정 애플리케이션과 원하는 평활화 수준에 따라 달라질 수 있습니다. 창 크기가 작을수록 단기 변동에 더 잘 대응할 수 있고, 창 크기가 클수록 평균이 더 부드러워집니다.

다음으로 시계열의 각 데이터 요소에 대해 해당 데이터 요소를 중심으로 한 데이터 요소의 창을 선택합니다. 예를 들어 창 크기가 5인 경우 각 계산에 대한 데이터 요소의 하위 집합에는 이전 데이터 요소 2개, 현재 데이터 요소 및 후속 데이터 요소 2개가 포함됩니다. 이 데이터 요소 창의 평균값을 계산합니다.

전체 창을 형성할 수 없는 처음과 마지막 몇 개의 데이터 요소를 제외하고 시계열의 각 데이터 요소에 대해 이 프로세스를 반복합니다. 이렇게 얻은 일련의 평균값이 중심 이동 평균입니다.

중심 이동 평균은 장기적인 추세를 파악하고 단기적인 시장 변동성을 완화하기 위해 금융 및 주식 시장 분석에 자주 사용됩니다. 또한 단기 변동을 제거하고 장기적인 기후 패턴을 강조하기 위해 일기 예보에 일반적으로 사용됩니다.

이점 및 활용

중앙이동평균은 일반적으로 사용되는 통계 기법으로 여러 가지 이점을 제공하며 다양한 분야에서 폭넓게 활용되고 있습니다. 중심 이동 평균의 주요 이점 및 응용 분야는 다음과 같습니다:

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**1. 데이터 평활화: 중심 이동 평균은 각 포인트의 양쪽에서 동일한 수의 데이터 포인트를 고려하여 데이터 세트의 변동과 노이즈를 평활화하는 데 도움이 됩니다. 이는 무작위 변동을 줄이고 데이터를 보다 일관성 있고 분석하기 쉽게 만드는 데 도움이 됩니다.

2. 추세 분석: 중앙 이동 평균을 계산하면 데이터 세트의 추세를 더 쉽게 식별하고 분석할 수 있습니다. 이동 평균을 통해 데이터가 상승, 하락 또는 안정적으로 유지되는지 여부를 파악할 수 있어 데이터의 전반적인 방향을 예측하고 이해하는 데 유용합니다.

**3. 계절 조정: ** 중심 이동 평균을 사용하여 데이터의 계절적 패턴 또는 주기적 변화를 조정할 수 있습니다. 계절적 영향을 제거하면 데이터의 근본적인 추세와 패턴에 집중할 수 있어 장기적인 추세를 파악하고 보다 정확한 예측을 할 수 있습니다.

**4. 이상값 필터링: 중심이동평균은 데이터의 오류나 이상값으로 인해 발생할 수 있는 극단적인 값이나 이상값을 필터링하는 데 도움이 됩니다. 주변 지점의 평균을 취함으로써 개별 이상값의 영향을 최소화하여 기초 데이터를 보다 대표적이고 정확하게 추정할 수 있습니다.

5. 예측: 중앙 이동 평균은 과거 데이터를 기반으로 미래 값을 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 이동 평균이 포착한 추세를 추정하여 미래 값을 예측할 수 있으므로 계획, 의사 결정 및 예산 수립에 유용합니다.

6. 재무 분석 : 중심 이동 평균은 주가 또는 기타 재무 지표의 기술적 분석을 위한 재무 분석에 널리 사용됩니다. 추세, 지지 및 저항 수준, 잠재적 매수 또는 매도 신호를 식별하는 데 도움이 되므로 거래 및 투자 의사 결정에 유용한 도구입니다.

전반적으로 이평선은 다양한 이점을 제공하는 다재다능하고 강력한 통계 기법으로, 다양한 산업과 영역에 걸쳐 수많은 응용 분야가 있습니다.

FAQ:

이동평균이란 무엇인가요?

이동 평균은 주어진 데이터 세트의 서로 다른 하위 집합의 일련의 평균을 생성하여 데이터 포인트를 분석하는 데 사용되는 계산입니다. 일반적으로 전반적인 추세를 파악하고 데이터의 변동이나 노이즈를 부드럽게 처리하는 데 사용됩니다.

중앙 이동 평균은 어떻게 계산하나요?

중심 이동 평균은 데이터 집합의 특정 데이터 포인트를 중심으로 한 데이터 포인트 하위 집합의 평균을 구하여 계산합니다. 이를 계산하려면 하위 집합에 포함할 데이터 포인트 수(일반적으로 홀수)를 선택한 다음 해당 데이터 포인트의 평균을 구합니다. 이 프로세스는 데이터 집합의 각 데이터 요소에 대해 반복됩니다.

질문: ### 중심 이동 평균을 계산하는 목적은 무엇인가요?

중앙 이동 평균을 계산하는 목적은 데이터 집합의 전반적인 추세를 파악하고 단기적인 변동이나 노이즈를 완화하기 위한 것입니다. 특히 시계열 데이터를 분석할 때 장기적인 패턴을 강조하고 계절적 또는 무작위적인 변동을 제거하는 데 도움이 되므로 특히 유용할 수 있습니다.

중앙 이동 평균을 계산하는 예시를 알려주실 수 있나요?

물론입니다! 다음과 같은 데이터 집합이 있다고 가정해 보겠습니다: [10, 12, 15, 14, 20, 18, 16]. 3개의 데이터 요소로 구성된 하위 집합을 사용하여 중심 이동 평균을 계산하려면 먼저 처음 3개의 데이터 요소(10, 12, 15)의 평균을 구하여 12.33을 구합니다. 그런 다음 다음 하위 집합(12, 15, 14)으로 이동하면 13.67이 됩니다. 각 데이터 요소에 대해 이 프로세스를 계속합니다. 결과 중심 이동 평균 값은 다음과 같습니다: [12.33, 13.67, 16.33, 17.33, 18.0].