Beweglichkeitslogarithmisch

Auswählen der besten Trendlinie für Ihre Daten Wenn Sie in Microsoft Graph eine Trendlinie zu einem Diagramm hinzufügen möchten, können Sie einen der sechs verschiedenen Trend - / Regressionstypen auswählen. Die Art der Daten, die Sie festlegen, bestimmt die Art der Trendlinie, die Sie verwenden sollten. Trendline-Zuverlässigkeit Eine Trendlinie ist am zuverlässigsten, wenn ihr R-squared-Wert auf oder nahe bei 1. Wenn Sie eine Trendlinie zu Ihren Daten passt, berechnet Graph automatisch seinen R-Quadrat-Wert. Wenn Sie möchten, können Sie diesen Wert in Ihrem Diagramm anzeigen. Eine lineare Trendlinie ist eine am besten passende gerade Linie, die mit einfachen linearen Datensätzen verwendet wird. Ihre Daten sind linear, wenn das Muster in seinen Datenpunkten einer Linie ähnelt. Eine lineare Trendlinie zeigt in der Regel, dass etwas mit steiler Geschwindigkeit steigt oder sinkt. Im folgenden Beispiel zeigt eine lineare Trendlinie deutlich, dass der Umsatz der Kühlschränke über einen Zeitraum von 13 Jahren konstant gestiegen ist. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0.9036 ist, was eine gute Übereinstimmung der Zeile zu den Daten ist. Eine logarithmische Trendlinie ist eine am besten passende gekrümmte Linie, die am nützlichsten ist, wenn die Änderungsrate der Daten schnell ansteigt oder abnimmt und dann abnimmt. Eine logarithmische Trendlinie kann negative und / oder positive Werte verwenden. Das folgende Beispiel verwendet eine logarithmische Trendlinie, um das prognostizierte Bevölkerungswachstum von Tieren in einem festen Raum zu veranschaulichen, in dem die Population ausgeglichen wurde, als der Platz für die Tiere abnahm. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,9407 ist, was eine relativ gute Passung der Zeile zu den Daten ist. Eine Polynom-Trendlinie ist eine gekrümmte Linie, die verwendet wird, wenn Daten schwanken. Es eignet sich zum Beispiel für die Analyse von Gewinnen und Verlusten über einen großen Datensatz. Die Reihenfolge des Polynoms kann durch die Anzahl der Fluktuationen in den Daten oder durch die Anzahl der Biegungen (Hügel und Täler) in der Kurve bestimmt werden. Eine Ordnung 2 Polynom-Trendlinie hat in der Regel nur einen Hügel oder Tal. Ordnung 3 hat im Allgemeinen ein oder zwei Hügel oder Täler. Auftrag 4 hat in der Regel bis zu drei. Das folgende Beispiel zeigt eine Polynomlinie der Ordnung 2 (ein Hügel), um die Beziehung zwischen Geschwindigkeit und Benzinverbrauch zu veranschaulichen. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,9474 ist, was eine gute Übereinstimmung der Zeile zu den Daten ist. Eine Leistungs-Trendlinie ist eine gekrümmte Linie, die am besten mit Datensätzen verwendet wird, die Messungen vergleichen, die mit einer spezifischen Rate zunehmen, zum Beispiel die Beschleunigung eines Rennwagens in Intervallen von einer Sekunde. Sie können keine Power-Trendline erstellen, wenn Ihre Daten Null - oder negative Werte enthalten. Im folgenden Beispiel werden Beschleunigungsdaten durch Zeichnen der Distanz in Metern pro Sekunde dargestellt. Die Leistung Trendlinie zeigt deutlich die zunehmende Beschleunigung. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,9923 ist, was eine nahezu perfekte Passung der Zeile zu den Daten ist. Eine exponentielle Trendlinie ist eine gekrümmte Linie, die am nützlichsten ist, wenn Datenwerte mit zunehmend höheren Raten steigen oder fallen. Sie können keine exponentielle Trendlinie erstellen, wenn Ihre Daten Null - oder negative Werte enthalten. Im folgenden Beispiel wird eine exponentielle Trendlinie verwendet, um die abnehmende Menge an Kohlenstoff 14 in einem Objekt darzustellen, während es altert. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 1 ist, dh die Linie passt perfekt zu den Daten. Eine gleitende durchschnittliche Trendlinie glättet Fluktuationen in Daten, um ein Muster oder einen Trend deutlicher zu zeigen. Eine gleitende durchschnittliche Trendlinie verwendet eine bestimmte Anzahl von Datenpunkten (die von der Option Periode festgelegt wurden), sie mittelt sie und verwendet den Durchschnittswert als Punkt in der Trendlinie. Wenn Period beispielsweise auf 2 gesetzt ist, wird der Durchschnitt der ersten beiden Datenpunkte als erster Punkt in der gleitenden durchschnittlichen Trendlinie verwendet. Der Durchschnitt der zweiten und dritten Datenpunkte wird als der zweite Punkt in der Trendlinie verwendet, und so weiter. Im folgenden Beispiel zeigt eine gleitende durchschnittliche Trendlinie ein Muster in der Zahl der Häuser, die über einen Zeitraum von 26 Wochen verkauft werden. Wie Berechnung der gewichteten gleitenden Durchschnittswerte in Excel mit Exponentialglättung Excel-Datenanalyse für Dummies, 2. Edition Das Exponential-Glättungswerkzeug in Excel berechnet Der gleitende Durchschnitt. Die exponentielle Glättung gewichtet jedoch die in den gleitenden Durchschnittsberechnungen enthaltenen Werte, so daß neuere Werte einen größeren Einfluss auf die Durchschnittsberechnung haben und alte Werte einen geringeren Effekt haben. Diese Gewichtung wird durch eine Glättungskonstante erreicht. Um zu veranschaulichen, wie das Exponential-Glättungswerkzeug arbeitet, nehmen Sie an, dass Sie wieder die durchschnittliche tägliche Temperaturinformation betrachten. Gehen Sie folgendermaßen vor, um gewichtete gleitende Mittelwerte mit exponentieller Glättung zu berechnen: Um einen exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt zu berechnen, klicken Sie zuerst auf die Schaltfläche Data tab8217s Data Analysis. Wenn Excel das Dialogfeld Datenanalyse anzeigt, wählen Sie aus der Liste den Punkt Exponentielle Glättung aus, und klicken Sie dann auf OK. Excel zeigt das Dialogfeld Exponentielle Glättung an. Identifizieren Sie die Daten. Um die Daten zu identifizieren, für die Sie einen exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt berechnen möchten, klicken Sie in das Textfeld Eingabebereich. Identifizieren Sie dann den Eingabebereich, indem Sie entweder eine Arbeitsbereichsadresse eingeben oder den Arbeitsblattbereich auswählen. Wenn Ihr Eingabebereich eine Textbeschriftung enthält, um Ihre Daten zu identifizieren oder zu beschreiben, aktivieren Sie das Kontrollkästchen Beschriftungen. Geben Sie die Glättung konstant. Geben Sie den Glättungskonstantenwert in das Textfeld Dämpfungsfaktor ein. Die Excel-Hilfedatei legt nahe, dass Sie eine Glättungskonstante zwischen 0,2 und 0,3 verwenden. Vermutlich jedoch, wenn Sie dieses Tool verwenden, haben Sie Ihre eigenen Ideen, was die richtige Glättungskonstante ist. (Wenn you8217re ahnungslos über die Glättungskonstante, vielleicht sollten Sie shouldn8217t mit diesem Tool.) Sagen Sie Excel, wo die exponentiell geglättete gleitende durchschnittliche Daten platzieren. Verwenden Sie das Textfeld Ausgabebereich, um den Arbeitsblattbereich zu identifizieren, in dem Sie die gleitenden Durchschnittsdaten platzieren möchten. Beispielsweise legen Sie die gleitenden Durchschnittsdaten in das Arbeitsblatt-Feld B2: B10. (Optional) Diagramm die exponentiell geglätteten Daten. Um die exponentiell geglätteten Daten darzustellen, aktivieren Sie das Kontrollkästchen "Diagrammausgabe". (Optional) Geben Sie an, dass Standardfehlerinformationen berechnet werden sollen. Um Standardfehler zu berechnen, aktivieren Sie das Kontrollkästchen Standardfehler. Excel legt Standardfehlerwerte neben den exponentiell geglätteten gleitenden Mittelwerten fest. Klicken Sie auf OK, nachdem Sie festgelegt haben, welche gleitenden durchschnittlichen Informationen Sie berechnen möchten und wo Sie sie platzieren möchten. Excel berechnet gleitende durchschnittliche Informationen. Exponential Moving Average - EMA Laden des Players. BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA Die 12- und 26-Tage-EMAs sind die beliebtesten Kurzzeitmittelwerte und werden verwendet, um Indikatoren wie die gleitende durchschnittliche Konvergenzdivergenz (MACD) und den prozentualen Preisoszillator (PPO) zu erzeugen. Im Allgemeinen werden die 50- und 200-Tage-EMAs als Signale von langfristigen Trends verwendet. Trader, die technische Analyse verwenden finden fließende Mittelwerte sehr nützlich und aufschlussreich, wenn sie richtig angewendet werden, aber Chaos verursachen, wenn sie falsch verwendet werden oder falsch interpretiert werden. Alle gleitenden Mittelwerte, die gewöhnlich in der technischen Analyse verwendet werden, sind von Natur aus nacheilende Indikatoren. Folglich sollten die Schlussfolgerungen aus der Anwendung eines gleitenden Durchschnitts auf ein bestimmtes Marktdiagramm eine Marktbewegung bestätigen oder ihre Stärke belegen. Sehr oft, bis eine gleitende durchschnittliche Indikatorlinie eine Änderung vorgenommen hat, um eine bedeutende Bewegung auf dem Markt zu reflektieren, ist der optimale Punkt des Markteintritts bereits vergangen. Eine EMA dient dazu, dieses Dilemma zu einem gewissen Grad zu lindern. Da die EMA-Berechnung mehr Gewicht auf die neuesten Daten setzt, umgibt sie die Preisaktion etwas fester und reagiert damit schneller. Dies ist wünschenswert, wenn ein EMA verwendet wird, um ein Handelseintragungssignal abzuleiten. Interpretation der EMA Wie alle gleitenden Durchschnittsindikatoren sind sie für Trendmärkte viel besser geeignet. Wenn der Markt in einem starken und anhaltenden Aufwärtstrend ist. Zeigt die EMA-Indikatorlinie auch einen Aufwärtstrend und umgekehrt einen Abwärtstrend. Ein wachsamer Händler achtet nicht nur auf die Richtung der EMA-Linie, sondern auch auf das Verhältnis der Änderungsgeschwindigkeit von einem Balken zum nächsten. Wenn zum Beispiel die Preisaktion eines starken Aufwärtstrends beginnt, sich zu verflachen und umzukehren, wird die EMA-Rate der Änderung von einem Balken zum nächsten abnehmen, bis zu dem Zeitpunkt, zu dem die Indikatorlinie flacht und die Änderungsrate null ist. Wegen der nacheilenden Wirkung, von diesem Punkt, oder sogar ein paar Takte zuvor, sollte die Preisaktion bereits umgekehrt haben. Daraus folgt, dass die Beobachtung einer konsequenten Abschwächung der Veränderungsrate der EMA selbst als Indikator genutzt werden könnte, der das Dilemma, das durch den nacheilenden Effekt von gleitenden Durchschnitten verursacht wird, weiter beheben könnte. Gemeinsame Verwendung der EMA-EMAs werden häufig in Verbindung mit anderen Indikatoren verwendet, um signifikante Marktbewegungen zu bestätigen und deren Gültigkeit zu messen. Für Händler, die intraday und schnelllebigen Märkten handeln, ist die EMA mehr anwendbar. Häufig benutzen Händler EMAs, um eine Handel Bias zu bestimmen. Zum Beispiel, wenn eine EMA auf einer Tages-Chart zeigt einen starken Aufwärtstrend, eine Intraday-Trader-Strategie kann nur von der langen Seite auf einem Intraday-Chart handeln. Logarithmische gleitende Durchschnitte N. H.Bingham a. Bujar Gashi b ,. Institut für Mathematische Naturwissenschaften, Universität Liverpool, L69 7ZL, UK Erhalten am 20. Mai 2014. Online verfügbar am 20. August 2014. Verfasst von U Englisch: tobias-lib. ub. uni-tuebingen. de/fron...s = 2582 & la = de Wir stellen eine gleitende mittlere Summierbarkeit vor, die sich als logarithmisch verhält. Mehrere Äquivalenz - und Tauberschen Theoreme sind gegeben. Ein starkes Gesetz der großen Zahlen wird auch bewiesen. Keywords Copyright 2014 Erschienen bei Elsevier Inc. Zitieren von Artikeln () Empfohlene Artikel In Verbindung stehender Buchinhalt Copyright 2016 Elsevier B. V. mit Ausnahme bestimmter Inhalte von Drittanbietern. ScienceDirect ist ein eingetragenes Warenzeichen von Elsevier B. V. Cookies werden von dieser Website verwendet. Weitere Informationen finden Sie auf unserer Cookies-Seite. Melden Sie sich über Ihre Institution an gleitender Durchschnitt b linearer Trend Gleichung c A. gleitender Durchschnitt B. lineare Trendgleichung C. logarithmische Trendgleichung D. Zeitreihendaten 55. Was ist das Langzeitverhalten einer Variablen über einen längeren Zeitraum A. Säkularer Trend B. Saisonale Variation C. Zyklische Variation D. Unregelmäßige oder unregelmäßige Variation 56. Eine Zeitreihe ist eine Sammlung von Daten, die: A. Aufzeichnungen über die Wertentwicklung B. Aufzeichnungen über die künftige Leistung C. ist auf die jährlichen Daten beschränkt Begrenzt auf vierteljährliche Daten 57. Warum sind langfristige Vorhersagen als wesentlich für die Verwaltung eines Unternehmens A. Zur Entwicklung von Plänen für mögliche neue Pflanzen B. Um Rohstoffe für die künftige Nachfrage zu erhalten C. Zur Entwicklung von Plänen für die künftige Finanzierung D. Um genügend Personal haben Für zukünftige Bedürfnisse E. Alle der obigen 58. Welche der folgenden ist nicht Bestandteil einer Zeitreihe A. Säkularer Trend B. Beweglicher Durchschnitt C. Saisonale Veränderung D. Unregelmäßige Veränderung E. Alle oben genannten Komponenten sind Bestandteile 59. Was ist die richtige Reihenfolge der Ereignisse in einem typischen Geschäftszyklus A. Wohlstand, Rezession, Depression und Erholung B. Depression, Erholung, Rezession und Wohlstand C. Rezession, Depression, Wohlstand und Rezession D. Rezession, Erholung, Wohlstand und Depression Diese Vorschau Hat absichtlich verschwommene Abschnitte. Melden Sie sich an, um die Vollversion zu sehen. 60. Der Absturz der Telekommunikationsbranche im Jahr 2000 wirkte sich auf die Wirtschaft aus, die folgendermaßen klassifiziert werden könnte: A. Säkularer Trend B. Episodische Variation C. Restschwankung D. Saisonale Schwankung 61. In der linearen Trendgleichung, die den Durchschnitt repräsentiert Änderung der abhängigen Variablen für jede Einheitsänderung in der Zeit A. a B. b C. t D. 62. Für eine Zeitreihe, die mit 1988 beginnt und bis zum Jahr 2007 reicht, welches Jahr mit einem Code kodiert werden würde, wenn das kodierte Verfahren verwendet wird A. 1986 B. 1988 C. 1989 D. 1998 63. Für eine jährliche Zeitreihe, die sich von 1997 bis 2007 erstreckt, würde wie viele Jahre in einem dreijährigen gleitenden Durchschnitt A. 2 am Anfang und 1 am Ende B verloren gehen. 1 am Anfang und 1 am Ende C. 2 am Anfang und 0 am Ende D. 0 am Anfang und 2 am Ende 64. Angesichts der Trendgleichung 25 0,6 t (Basisjahr 2003), was wäre die Prognosewert für 2007 A. 25 B. 28 C. 30 D. 32 65. Wie können Sie die gleitende Durchschnittsmethode A beschreiben. Nützlich beim Glätten einer Zeitreihe B. Wird bei der Messung von Saisonschwankungen verwendet C. Eine Technik, die nicht resultiert In einer Trendliniengleichung D. Eine Methode zur Identifizierung einer Tendenz E. Alle obengenannten 66. Für einen 5-Jahres-Gleitendurchschnitt gehen zu Beginn und am Ende der Zeitreihe A. 0 wie viele Werte am Anfang verloren Und 4 am Ende B. 3 am Anfang und 3 am Ende C. 2 am Anfang und 2 am Ende D. 0 am Anfang und 5 am Ende 67. Eine lineare Trendgleichung wird verwendet, um Zeitreihen zu repräsentieren Werte, wenn die Daten sich um den Wert A ändern. Prozente B. Proportionen C. Mengen D. Sowohl A als auch B sind korrekt 68. Wenn die Zeitreihendaten, die auf einem Millimeterpapier mit einer arithmetischen Skala aufgetragen sind, um gleiche Prozentwerte zunehmen oder abnehmen, wie wird das Diagramm dargestellt Aussehen A. Gerade Linie Diese Vorschau hat absichtlich verschwommene Abschnitte. Melden Sie sich an, um die Vollversion zu sehen. Dies ist das Ende der Vorschau. Melden Sie sich für den Rest des Dokuments.