Зважена ковзаюча середня проти експоненціального згладжування: в чому ключові відмінності? Quizlet

Основні відмінності між зваженою ковзною середньою та експоненціальним згладжуванням Quizlet

У світі аналізу та прогнозування даних виділяються дві популярні методики: зважена ковзаюча середня та експоненціальне згладжування. Хоча обидва методи спрямовані на прогнозування майбутніх точок даних, вони відрізняються підходами та обчисленнями.

Зміст

Зважена ковзна середня - це метод, який присвоює різну вагу кожній точці даних у часовому ряді на основі їхньої важливості. Ваги визначають внесок кожної точки даних у кінцеве середнє значення. Цей метод часто використовується, коли потрібно надати більшої ваги останнім точкам даних порівняно з більш ранніми.

Експоненціальне згладжування, з іншого боку, є методом, який підкреслює останні точки даних більше, ніж старіші. Він використовує постійний коефіцієнт згладжування, також відомий як коефіцієнт розпаду, щоб експоненціально зменшити вагу старих точок даних. Цей метод особливо корисний, коли потрібно швидко реагувати на зміни в даних і коли останні тенденції є більш важливими, ніж історичні закономірності.

З точки зору розрахунку, зважена ковзаюча середня вимагає визначення ваг для кожної точки даних. Ці ваги можуть бути визначені на основі суб’єктивної інформації або статистичних методів. Потім точки даних множаться на відповідні їм ваги, а зважені значення підсумовуються і діляться на суму ваг, щоб отримати остаточне зважене ковзне середнє.

Експоненціальне згладжування передбачає рекурсивний розрахунок, який починається з початкового рівня і тренду. Потім він коригує ці значення на основі різниці між прогнозованими і фактичними значеннями. Коефіцієнт згладжування визначає ступінь впливу останньої точки даних на прогнозоване значення. Рівняння експоненціального згладжування оновлює прогноз, враховуючи попереднє прогнозоване значення і різницю між прогнозованим і фактичним значеннями.

Зважена ковзна середня та експоненціальне згладжування мають свої сильні та слабкі сторони.** Зважена ковзна середня відносно проста в розумінні та застосуванні, але може не врахувати різкі зміни або сезонність у даних. З іншого боку, експоненціальне згладжування враховує останні тенденції, але може бути менш інтуїтивно зрозумілим і вимагати складніших розрахунків.

Підсумовуючи, можна сказати, що як зважена ковзна середня, так і експоненціальне згладжування є цінними інструментами в аналізі та прогнозуванні даних. Вибір між ними залежить від конкретних вимог поставленої задачі та характеру даних, що аналізуються. Розуміння відмінностей між цими методами дозволяє аналітикам приймати обґрунтовані рішення і робити більш точні прогнози.

Розуміння зваженої ковзної середньої

Зважена ковзаюча середня (WMA) - це метод прогнозування, який широко використовується у фінансовій та економічній сферах. Це проста, але ефективна техніка для згладжування даних і виявлення тенденцій. WMA присвоює різну вагу різним точкам даних залежно від їхньої важливості або значущості.

Концепція WMA полягає в тому, щоб надавати більшу вагу останнім точкам даних і меншу вагу старим. Мета такого зважування - підкреслити найсвіжішу інформацію та мінімізувати вплив викидів або випадкових коливань у даних.

Щоб розрахувати ЗВА, ви множите кожну точку даних на ваговий коефіцієнт, а потім підсумовуєте їх. Вагові коефіцієнти, як правило, призначаються на основі заздалегідь визначеної формули або критеріїв. Найпоширеніший метод полягає в тому, що новішим точкам даних надають більшу вагу, а старішим - меншу. Сума ваг зазвичай дорівнює одиниці.

Використання WMA може забезпечити більш плавний прогноз порівняно з іншими методами усереднення, такими як просте ковзне середнє. Це допомагає виявити тенденції та визначити основні закономірності в даних. Однак важливо вибрати відповідні вагові коефіцієнти для вашої конкретної ситуації, оскільки вони можуть сильно вплинути на результати.

Читайте також: Розуміння зміїної ковзної середньої та її використання в торгівлі

Переваги зваженої ковзної середньої: * Забезпечує більш точний прогноз порівняно зі звичайною ковзною середньою

Забезпечує більш точний прогноз у порівнянні з простим ковзним середнім.
Допомагає виявити тенденції та закономірності в даних.
Дозволяє гнучко призначати різну вагу різним точкам даних.

*Приклад

Читайте також: Чи є Citi Velocity безкоштовною? Дізнайтеся все, що потрібно знати про вартість користування Citi Velocity.

Припустимо, ви хочете спрогнозувати продажі продукту на основі історичних даних. Ви можете використовувати WMA, щоб надати більшу вагу останнім даним про продажі і меншу вагу старим. Це допоможе вам точніше прогнозувати майбутні продажі та приймати обґрунтовані рішення.

Вивчення експоненціального згладжування

Експоненціальне згладжування - це статистичний метод, який використовується в прогнозуванні часових рядів для передбачення майбутніх значень на основі історичних даних. На відміну від зваженої ковзної середньої, яка присвоює різну вагу кожній точці даних, експоненціальне згладжування надає більшу вагу останнім спостереженням і меншу вагу старим. Це робить його особливо корисним для прогнозування в ситуаціях, коли найсвіжіші дані є кращим індикатором майбутніх тенденцій.

Однією з ключових відмінностей між експоненціальним згладжуванням і зваженою ковзною середньою є спосіб призначення ваг. У зваженому ковзаючому середньому ваги, як правило, розподіляються лінійно або рівномірно. З іншого боку, при експоненціальному згладжуванні ваги розподіляються експоненціально, причому останні спостереження мають найбільшу вагу, а важливість старіших спостережень зменшується з часом.

Ще однією відмінністю є рівень складності. Експоненціальне згладжування зазвичай вважається простішим та інтуїтивно зрозумілішим методом порівняно зі зваженою ковзною середньою. У той час як зважене ковзне середнє вимагає визначення відповідних ваг для кожної точки даних, експоненціальне згладжування вимагає лише вибору фактора або коефіцієнта згладжування. Це означає, що експоненціальне згладжування часто може бути простішим у застосуванні та інтерпретації.

Крім того, експоненціальне згладжування дозволяє включити в прогноз компоненти тренду і сезонності. Використовуючи відповідні варіації методу, такі як лінійний тренд Холта або метод Холта-Вінтерса, можна включити в прогноз фактори тренду та сезонності. Це може бути корисно в ситуаціях, коли дані демонструють чіткий тренд або сезонні закономірності.

Загалом, експоненціальне згладжування та зважене ковзне середнє є ефективними методами для прогнозування часових рядів, але вони відрізняються підходом до визначення вагових коефіцієнтів та складністю реалізації. Залежно від конкретних вимог і характеристик даних, один метод може бути більш придатним, ніж інший. Прогнозистам важливо розуміти сильні та слабкі сторони кожного методу, щоб приймати обґрунтовані рішення при виборі найбільш підходящого методу для своїх потреб прогнозування.

ПОШИРЕНІ ЗАПИТАННЯ:

Що таке зважена ковзаюча середня?

Зважена ковзаюча середня - це метод прогнозування, який присвоює різну вагу історичним точкам даних в залежності від їх значущості.

Чим відрізняється експоненціальне згладжування від зваженої ковзної середньої?

Експоненціальне згладжування відрізняється від зваженої ковзної середньої тим, що воно присвоює історичним точкам даних експоненціально зменшувану вагу, приділяючи більше уваги останнім даним.

Який метод прогнозування кращий: зважена ковзна середня або експоненціальне згладжування?

Вибір між зваженою ковзною середньою та експоненціальним згладжуванням залежить від конкретних потреб і характеристик даних, що аналізуються. Зважена ковзна середня може бути більш доречною, коли певним точкам даних потрібно надати більшої ваги, тоді як експоненціальне згладжування може бути кращим для відображення короткострокових тенденцій.

Чи можна використовувати зважене ковзне середнє та експоненціальне згладжування разом?

Так, зважене ковзне середнє та експоненціальне згладжування можна використовувати разом у певних моделях прогнозування. Наприклад, гібридний підхід може передбачати використання експоненціального згладжування для відображення короткострокових тенденцій та зваженої ковзної середньої для надання більшої ваги певним точкам даних.