Filtro Promedio Móvil Ppt

El suavizado de datos elimina la variación aleatoria y muestra las tendencias y los componentes cíclicos Inherente a la recopilación de datos tomados en el tiempo es una forma de variación al azar. Existen métodos para reducir la cancelación del efecto debido a la variación aleatoria. Una técnica de uso frecuente en la industria es suavizar. Esta técnica, cuando se aplica correctamente, revela más claramente la tendencia subyacente, los componentes estacionales y cíclicos. Existen dos grupos distintos de métodos de suavizado Métodos de promedio Métodos exponenciales de suavizado Tomar promedios es la forma más sencilla de suavizar los datos Primero investigaremos algunos métodos de promediación, como el promedio simple de todos los datos anteriores. Un gerente de un almacén quiere saber cuánto un proveedor típico ofrece en unidades de 1000 dólares. Se toma una muestra de 12 proveedores, al azar, obteniendo los siguientes resultados: La media o media calculada de los datos 10. El gestor decide usar esto como la estimación para el gasto de un proveedor típico. Es esto una buena o mala estimación? El error cuadrático medio es una forma de juzgar qué tan bueno es un modelo Vamos a calcular el error cuadrático medio. La cantidad verdadera del error gastada menos la cantidad estimada. El error al cuadrado es el error anterior, al cuadrado. El SSE es la suma de los errores al cuadrado. El MSE es la media de los errores al cuadrado. Resultados de MSE por ejemplo Los resultados son: Errores y errores cuadrados La estimación 10 La pregunta surge: podemos usar la media para pronosticar ingresos si sospechamos una tendencia? Un vistazo a la gráfica abajo muestra claramente que no debemos hacer esto. El promedio pesa todas las observaciones pasadas igualmente En resumen, declaramos que El promedio simple o la media de todas las observaciones pasadas es sólo una estimación útil para pronosticar cuando no hay tendencias. Si hay tendencias, utilice estimaciones diferentes que tengan en cuenta la tendencia. El promedio pesa todas las observaciones pasadas igualmente. Por ejemplo, el promedio de los valores 3, 4, 5 es 4. Sabemos, por supuesto, que un promedio se calcula sumando todos los valores y dividiendo la suma por el número de valores. Otra forma de calcular el promedio es añadiendo cada valor dividido por el número de valores, o 3/3 4/3 5/3 1 1.3333 1.6667 4. El multiplicador 1/3 se llama el peso. En general: barra frac fracción izquierda (frac derecha) x1 izquierda (frac derecha) x2,. ,, Izquierda (frac derecha) xn. Promedio - PowerPoint PPT Presentación Transcripción y presentadores Notas 1 Promedio móvil Paskorn Champrasert 2 Qué es el promedio móvil? Las medias móviles son una de las más populares y más populares. Herramientas fáciles de usar disponibles para el analista técnico. Suavizar una serie de datos y hacer más fácil detectar tendencias, algo que es especialmente útil en los mercados volátiles. También constituyen los bloques de construcción de muchos otros indicadores técnicos y superposiciones 3 Tipos populares de media móvil Promedio móvil simple (SMA) Promedio móvil exponencial (EMA) 4 SMA (promedio móvil simple) Ejemplo Utilice 5 datos para calcular 1011121314 60 SMA 60/5 12 A continuación, los datos siguientes (6 ª datos) próximos) 1112131415 65 SMA 65/5 13 5 10 Datos SMA 6 Media móvil exponencial (EMA) reaccionará más rápido a los cambios de precios recientes que una media móvil simple reducir el retraso en las medias móviles simples aplicando Más peso a precios recientes en comparación con precios más antiguos 7 Formulario para EMA EMA (actual) ((Precio (actual) - EMA (prev)) x Multiplicador EMA (prev) EMA basado en período, Multiplicador es igual a 2 / (1 N ) Donde N es el número especificado de períodos. Ejemplo de un promedio móvil exponencial Para los primeros períodos de media móvil exponencial, el promedio móvil simple se utilizó como media móvil exponencial de períodos anteriores (punto culminante amarillo para el 10º período). Desde el período 11 en adelante, se utilizaron los períodos anteriores EMA. El cálculo en el período 11 se descompone como sigue (C - P) (61.33 - 63.682) -2.352 (C - P) x K -2.352 x .181818 -0.4276 ((C - P) x K) P -0.4276 63.682 63.254 EMA (Actual) ((Precio (actual) - EMA (prev)) x Multiplicador) EMA (prev) 9 EWMA por qué ExponentialPowerShow es una presentación líder / presentación de diapositivas sitio web. Si su aplicación es de negocios, cómo, educación, medicina, escuela, iglesia, ventas, marketing, formación en línea o simplemente por diversión, PowerShow es un gran recurso. Y, lo mejor de todo, la mayoría de sus características interesantes son gratuitas y fáciles de usar. 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Además de Balaacutezs comentario Kotoszrsquo, es importante que los pesos no son iguales, es decir, se calcula la media aritmética de ejecución de la señal de entrada. Este tipo de filtro se suele denominar medio de ejecución. No deberías usarlos porque eliminan algunas frecuencias en tu espectro y otras se invierten. Thatrsquos mal si está interesado en una banda de frecuencia específica, que es o bien eliminado (sin respuesta) o invertido (cambio de signo y, por tanto, causalidad) (ver página 177 en mi libro de texto MATLAB Recipes for Earth Sciences, Springer 2010). Heres a MATLAB Ejemplo para ver el efecto de correr medios. Como ejemplo, la aplicación del filtro a una señal con un periodo de aproximadamente 1 / 0,09082 elimina por completo esa señal. Además, como la magnitud de la respuesta en frecuencia es la absoluta de la respuesta de frecuencia compleja, la respuesta de magnitud es realmente negativa entre 0,3633 y entre 0,4546 y la frecuencia de Nyquist. Todos los componentes de señal que tienen frecuencias dentro de estos intervalos están reflejados en el eje t. Como ejemplo, se intenta una onda sinusoidal con un periodo de 7.0000, p. Una frecuencia de aproximadamente 0,1429, que está dentro del primer intervalo con una respuesta de magnitud negativa: t (1: 100) x10 2sin (2pit / 7) b10 unidades (1,11) / 11 m10 longitud (b10) y10 filtro (b10, 1, x10) y10 y10 (1 (m10-1) / 2: extremo (m10-1) / 2,1) y10 (fin1: endm10-1,1) X10, t, y10) Aquí se muestra la respuesta de amplitud del filtro mostrando los ceros y el recorte: h, w, freqz (b10,1,512) f 1w / (2pi) magnitud abs (h) trazado (f, magnitud) Con un periodo de 7 experiencias una reducción de amplitud de, por ejemplo Alrededor de 80, pero también cambió de signo como se puede ver en la trama. La eliminación de ciertas frecuencias y la inversión de la señal tiene una consecuencia importante al interpretar la causalidad en las ciencias de la tierra. Estos filtros, aunque se ofrecen como estándar en los programas de hoja de cálculo para suavizado, por lo tanto, debe ser completamente evitado. Como alternativa, deben usarse filtros con una respuesta de frecuencia específica, como un filtro de paso bajo de Butterworth. Tienes una pregunta que necesitas responder rápidamente