Метод - скользящее среднее
Cтраница 1
 |
Данные объема продаж компании АПИ. [1] |
Метод скользящих средних позволяет сгладить ряд значений с тем, чтобы выделить тренд. [2]
Метод скользящего среднего исходит из простого предположения, что следующий во времени показатель по своей величине равен средней, рассчитанной за три периода. [3]
Метод скользящих средних представляет собой методику расчета среднего значения цены, или показателя индикатора за определенный период времени. Термин скользящий подразумевает, и это на самом деле так, что средняя изменяется или движется во времени. Существует несколько видов скользящих средних. [4]
Метод скользящего среднего предполагает, что все наблюдения временного ряда имеют одинаковую значимость ( вес) для прогноза. [5]
Метод скользящего среднего дает хорошие результаты, если на интервале усреднения зависимость у ( х) близка к прямой линии. Сглаживание четвертыми разностями требует приблизительно в полтора раза больше времени, чем сглаживание скользящим средним. Оба метода легко алгоритмируются, и составление программ для реализации выражений ( IV. ЦВМ не вызывает затруднений. [6]
Теперь применим метод скользящих средних. [7]
Часто применяется метод скользящего среднего. [8]
Хорошие результаты при использовании метода скользящего среднего получаются, если на интервале усреднения зависимость у ( х) близка к линейной. [9]
 |
Зависимости величин. [10] |
Распространенную на практике фильтрацию методом скользящего среднего нецелесообразно применять ни в непрерывном, ни в дискретном вариантах. Она сложна в реализации и дает большую погрешность, чем другие более простые фильтры. [11]
Корректировка параметров модели выполняется методом скользящего среднего по 20 измерениям. Измерения производятся периодически с частотой 1 раз за 10 мин. По скорректированной модели производится определение оценок координат экстремума методом случайного поиска с направляющим конусом. [12]
 |
Блок-схема процедуры управления процессом. [13] |
Одним из наиболее распространенных является метод скользящего среднего: при обработке экспериментальных данных после каждого ( п - f - 1) - го измерения первое измерение забывается, а оставшиеся п измерений обрабатываются методом регрессионного анализа. [14]
Одним из наиболее распространенных является метод скользящего среднего. При обработке экспериментальных данных по этому методу после каждого ( га - - 1) - го измерения первое измерение забывается, а методом наименьших квадратов обрабатываются оставшиеся и измерений. Нередко применяется метод экспоненциального сглаживания. [15]
Страницы: 1 2 3