Ağırlıklı Hareketli Ortalama ve Üstel Düzgünleştirme: Temel farklar nelerdir? Quizlet

Ağırlıklı Hareketli Ortalama ve Üstel Düzgünleştirme Arasındaki Temel Fark Quizlet

Veri analizi ve tahmin dünyasında iki popüler teknik öne çıkmaktadır: ağırlıklı hareketli ortalama ve üstel düzeltme. Her iki yöntem de gelecekteki veri noktalarını tahmin etmeyi amaçlasa da, yaklaşımları ve hesaplamaları bakımından farklılık gösterirler.

İçindekiler

Ağırlıklı hareketli ortalama, bir zaman serisindeki her bir veri noktasına önemlerine göre farklı ağırlıklar atayan bir tekniktir. Ağırlıklar, her bir veri noktasının nihai ortalamaya katkısını belirler. Bu yöntem genellikle yeni veri noktalarına eski olanlara kıyasla daha fazla önem verilmesi gerektiğinde kullanılır.

Öte yandan Üstel yumuşatma, son veri noktalarını eski olanlardan daha fazla vurgulayan bir tekniktir. Eski veri noktalarının ağırlıklarını üstel olarak azaltmak için bozunma faktörü olarak da bilinen sabit bir yumuşatma faktörü kullanır. Bu yöntem özellikle verilerdeki değişikliklere hızlı bir şekilde tepki verilmesi gerektiğinde ve son trendlerin geçmiş modellerden daha önemli olduğu durumlarda kullanışlıdır.

Hesaplama açısından, ağırlıklı hareketli ortalama her veri noktası için ağırlıkların belirlenmesini gerektirir. Bu ağırlıklar öznel bilgilere veya istatistiksel tekniklere dayalı olarak belirlenebilir. Veri noktaları daha sonra kendilerine karşılık gelen ağırlıklarla çarpılır ve ağırlıklı değerler toplanır ve nihai ağırlıklı hareketli ortalamayı elde etmek için ağırlıkların toplamına bölünür.

Üstel düzleştirme başlangıç seviyesi ve trend ile başlayan özyinelemeli bir hesaplama içerir. Daha sonra bu değerleri öngörülen ve gerçek değerler arasındaki farka göre ayarlar. Düzeltme faktörü, en son veri noktasının tahmin edilen değeri ne ölçüde etkileyeceğini belirler. Üstel düzeltme denklemi, önceki tahmin edilen değeri ve tahmin edilen ve gerçekleşen değerler arasındaki farkı dikkate alarak tahmini günceller.

Ağırlıklı hareketli ortalama ve üstel düzeltmenin kendine özgü güçlü ve zayıf yönleri vardır.** Ağırlıklı hareketli ortalamanın anlaşılması ve uygulanması nispeten kolaydır, ancak verilerdeki ani değişiklikleri veya mevsimselliği yakalayamayabilir. Öte yandan, üstel düzeltme son trendleri dikkate alır ancak daha az sezgisel olabilir ve daha karmaşık hesaplamalar gerektirebilir.

Özetle, hem ağırlıklı hareketli ortalama hem de üstel düzeltme veri analizi ve tahmininde değerli araçlardır. İkisi arasındaki seçim, eldeki sorunun özel gereksinimlerine ve analiz edilen verilerin niteliğine bağlıdır. Bu yöntemler arasındaki farkların anlaşılması, analistlerin bilinçli kararlar almasına ve daha doğru tahminler üretmesine olanak tanır.

Ağırlıklı Hareketli Ortalamayı Anlama

Ağırlıklı Hareketli Ortalama (WMA), finans ve ekonomi alanlarında yaygın olarak kullanılan bir tahmin yöntemidir. Verileri yumuşatmak ve eğilimleri belirlemek için basit ama etkili bir tekniktir. WMA, farklı veri noktalarına önemlerine veya anlamlılıklarına göre farklı ağırlıklar atar.

WMA’nın arkasındaki konsept, yeni veri noktalarına daha fazla ağırlık vermek ve daha eski olanlara daha az ağırlık vermektir. Bu ağırlıklandırmanın amacı, en yeni bilgileri vurgulamak ve verilerdeki aykırı değerlerin veya rastgele dalgalanmaların etkisini en aza indirmektir.

WMA’yı hesaplamak için her bir veri noktasını bir ağırlık faktörüyle çarpıp toplarsınız. Ağırlık faktörleri genellikle önceden tanımlanmış bir formüle veya kritere göre atanır. Yaygın olarak kullanılan bir yöntem, daha yeni veri noktalarına daha yüksek ve daha eski olanlara daha düşük ağırlıklar vermektir. Ağırlıkların toplamı genellikle bire eşittir.

Ayrıca Oku: Forex En Riskli Yatırım mı? Forex Ticaretinin Risklerini ve Ödüllerini Keşfetmek

WMA kullanmak, basit hareketli ortalama gibi diğer ortalama alma tekniklerine kıyasla daha yumuşak bir tahmin sağlayabilir. Trendlerin tespit edilmesine ve verilerin altında yatan modellerin belirlenmesine yardımcı olur. Ancak, sonuçları büyük ölçüde etkileyebileceğinden, özel durumunuz için uygun ağırlıklandırma faktörlerini seçmek önemlidir.

Ağırlıklı Hareketli Ortalamanın Avantajları:

Basit hareketli ortalamaya kıyasla daha doğru bir tahmin sağlar.
Verilerdeki eğilimleri ve kalıpları tespit etmeye yardımcı olur.
Farklı veri noktalarına farklı ağırlıkların atanmasında esneklik sağlar.

*Örnek: *

Geçmiş verilere dayanarak bir ürünün satışlarını tahmin etmek istediğinizi varsayalım. WMA’yı son satış rakamlarına daha fazla, eski rakamlara ise daha az ağırlık vermek için kullanabilirsiniz. Bu, gelecekteki satışları daha doğru tahmin etmenize ve bilinçli kararlar almanıza yardımcı olacaktır.

Ayrıca Oku: Clipper borsası nedir? - Clipper kripto para borsasının faydalarını ve özelliklerini keşfetmek

Üstel Düzgünleştirmeyi Keşfetme

Üstel düzeltme, geçmiş verilere dayanarak gelecekteki değerleri tahmin etmek için zaman serisi tahmininde kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Her veri noktasına farklı ağırlıklar atayan ağırlıklı hareketli ortalamanın aksine, üstel düzeltme son gözlemlere daha fazla ağırlık verirken eski gözlemlere daha az ağırlık verir. Bu, en son verilerin gelecekteki eğilimlerin daha iyi bir göstergesi olduğu durumlarda tahmin için özellikle yararlı olmasını sağlar.

Üstel düzeltme ile ağırlıklı hareketli ortalama arasındaki önemli bir fark, ağırlıkların atanma şeklidir. Ağırlıklı hareketli ortalamada, ağırlıklar tipik olarak doğrusal veya tekdüze bir şekilde atanır. Öte yandan, üstel düzleştirme ağırlıkları üstel olarak atar, en yeni gözlemler en yüksek ağırlığa sahiptir ve eski gözlemlerin önemi zaman içinde azalır.

Bir diğer fark ise karmaşıklık düzeyidir. Üstel düzeltme genellikle ağırlıklı hareketli ortalamaya kıyasla daha basit ve sezgisel bir yöntem olarak kabul edilir. Ağırlıklı hareketli ortalama her bir veri noktası için uygun ağırlıkların belirlenmesini gerektirirken, üstel düzleştirme yalnızca bir düzleştirme faktörü veya katsayısının seçilmesini gerektirir. Bu da üssel düzeltmenin uygulanmasının ve yorumlanmasının genellikle daha kolay olabileceği anlamına gelir.

Ek olarak, üstel düzleştirme trend ve mevsimsellik bileşenlerinin tahmine dahil edilmesine olanak tanır. Holt’un doğrusal trendi veya Holt-Winters’ın yöntemi gibi yöntemin uygun varyasyonlarını kullanarak, trend ve mevsimsellik faktörlerini tahmine dahil etmek mümkündür. Bu, verilerin net bir eğilim veya mevsimsel kalıplar sergilediği durumlarda faydalı olabilir.

Genel olarak, üstel düzeltme ve ağırlıklı hareketli ortalama, zaman serisi tahmini için etkili yöntemlerdir, ancak ağırlık atama yaklaşımı ve uygulamanın karmaşıklığı açısından farklılık gösterirler. Verilerin özel gereksinimlerine ve özelliklerine bağlı olarak, bir yöntem diğerinden daha uygun olabilir. Tahmincilerin, tahmin ihtiyaçları için en uygun tekniği seçerken bilinçli kararlar verebilmeleri için her bir yöntemin güçlü yönlerini ve sınırlamalarını anlamaları önemlidir.

SSS:

Ağırlıklı hareketli ortalama nedir?

Ağırlıklı hareketli ortalama, geçmiş veri noktalarına önemlerine göre farklı ağırlıklar atayan bir tahmin yöntemidir.

Üstel düzeltmenin ağırlıklı hareketli ortalamadan farkı nedir?

Üstel düzeltme, geçmiş veri noktalarına üstel olarak azalan ağırlıklar atayarak son verilere daha fazla önem vermesi bakımından ağırlıklı hareketli ortalamadan farklıdır.

Hangi tahmin yöntemi daha iyidir: ağırlıklı hareketli ortalama mı yoksa üstel düzeltme mi?

Ağırlıklı hareketli ortalama ve üstel düzeltme arasındaki seçim, analiz edilen verilerin özel ihtiyaçlarına ve özelliklerine bağlıdır. Ağırlıklı hareketli ortalama, belirli veri noktalarına daha fazla ağırlık verilmesi gerektiğinde daha uygun olabilirken, üstel düzeltme kısa vadeli eğilimleri yakalamada daha iyi olabilir.

Ağırlıklı hareketli ortalama ve üstel düzeltme birlikte kullanılabilir mi?

Evet, ağırlıklı hareketli ortalama ve üstel düzeltme belirli tahmin modellerinde birlikte kullanılabilir. Örneğin, hibrit bir yaklaşım, kısa vadeli eğilimleri yakalamak için üstel düzeltme ve belirli veri noktalarına daha fazla ağırlık vermek için ağırlıklı hareketli ortalama kullanmayı içerebilir.