Bei sogenannten Zeitreihendaten, bei denen sich Werte im Laufe der Zeit ändern, ist es wichtig zu wissen, ob die Werte im Zeitverlauf nach oben, nach unten oder flach tendieren, um zukünftige Werte vorherzusagen. Aktienkursdiagramme zeigen beispielsweise oft gleitende Durchschnitte an, und Sie können diese nutzen, um Aktienkurstrends zu verstehen und zukünftige Kauf- und Verkaufsentscheidungen zu treffen.
Übrigens wurde in der aktuell neuesten Version von JMP 16 beim Zeichnen einer glatten Linie mit dem Graph Builder eine Option zur Verwendung von „Moving Average“ als Glättungsmethode hinzugefügt. Bei der Betrachtung gleitender Durchschnitte ist es jedoch wichtig zu bedenken, dass es zwei Hauptberechnungsmethoden gibt:
A. Gleitender Durchschnitt unter Verwendung vorheriger und nachfolgender Daten
B. Gleitender Durchschnitt unter Verwendung früherer (vergangener) Daten
Mit dem oben erwähnten Graph Builder können Sie auch zwischen beiden unterscheiden.
Beispiel für die Berechnung des gleitenden Durchschnitts
Um ein Beispiel für die Berechnung eines gleitenden Durchschnitts zu demonstrieren, verwenden wir die folgenden einfachen Daten. Sie können es sich beispielsweise als Zeitreihendaten vorstellen, die die Anzahl der Besucher (Wert) für jeden Tag eines bestimmten Geschäfts anzeigen.
Wenn Sie hier den „gleitenden 5-Tage-Durchschnitt“ mit den oben genannten Methoden A und B berechnen, sieht er wie folgt aus.
A. Vorher-Nachher-Daten
(Daten der letzten zwei Punkte + aktuelle Daten + Daten von zwei zukünftigen Punkten) ÷ 5
Beispiel: gleitender 5-Tage-Durchschnitt für Tag 6
(80 + 150 + 120 + 120 + 70) ÷ 5 = 108
B. Nur vorherige Daten
(Daten der letzten 4 Punkte + aktuelle Daten) ÷ 5
Beispiel: gleitender 5-Tage-Durchschnitt für Tag 6
(130 + 140 + 80 + 150 + 120) ÷ 5 = 124
Betrachtet man das Beispiel für den 6. Tag, erkennt man, dass der gleitende Durchschnittswert je nach Berechnungsmethode stark variiert.
Beide Methoden zur Berechnung gleitender Durchschnitte werden häufig verwendet. Wenn Sie jedoch hauptsächlich gleitende Durchschnitte verwenden, um die Zukunft vorherzusagen, wie im ersten Aktienkursbeispiel, dann wird Methode B (nur unter Verwendung früherer Daten) empfohlen. Natürlich liegen uns zum jetzigen Zeitpunkt keine Zukunftsdaten vor.
Zeichnen Sie mit dem Graph Builder einen gleitenden Durchschnitt
Um im Graph Builder von JMP 16 eine Linie mit gleitendem Durchschnitt hinzuzufügen, geben Sie „Gleitender Durchschnitt“ als Methode für glatte Linien an, wie unten gezeigt.
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Eine mit der Standardmethode gezeichnete glatte Linie ist A. Vorher- und Nachher-Daten Es wird berechnet durch
Im Bild unten ist die Option „Lokale Breite“ unten links auf „5“ gesetzt und es wird eine gleitende 5-Tage-Durchschnittslinie gezeichnet. (Zusätzlich ist Trim auf Maximum eingestellt.)
5-tägiger gleitender Durchschnitt (A. (Verwendung von Daten vorher und nachher)
Wenn Sie einen großen Trimmwert festlegen, wird daraus eine gleitende Durchschnittslinie von Tag = 3 bis Tag 14. In diesem Intervall kann der gleitende 5-Tage-Durchschnitt ordnungsgemäß wie definiert berechnet werden.
Also, B. Nur vorherige Daten Wie kann ich es berechnen?
Geben Sie „Trailing (vorderer Abschnitt)“ über die Schaltfläche mit dem roten Dreieck mit glatter Linie unten links im Fenster wie folgt an.
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5-tägiger gleitender Durchschnitt (B. (Vorherige Daten verwenden)
Wenn Sie Trim auf einen großen Wert einstellen, wird daraus eine gleitende Durchschnittslinie von Tag 5 bis Tag 16. Aus der Grafik können Sie erkennen, dass die Kundenzahl in letzter Zeit rückläufig war. Möglicherweise müssen einige Maßnahmen ergriffen werden, beispielsweise die Durchführung einer Kampagne.
Zeigt Trends bei der Anzahl der Coronavirus-Infektionen in Japan anhand gleitender Durchschnitte
In Japan gibt es große Unterschiede in der Anzahl der Tests an Wochentagen und Feiertagen, und da die Woche 7 Tage hat, wird in vielen Fällen der „7-Tage-Durchschnitt“ berücksichtigt. Wie zeichne ich ein 7-Tage-Durchschnittsdiagramm mit gleitendem Durchschnitt? Ja, B. Nur vorherige Daten verwendet wird. Die folgende Abbildung ist eine Grafik, die die tägliche Zahl neuer Coronavirus-Infektionen in Japan zeigt, und die rote Kurve ist Nachlauf (vorderer Abschnitt) Es handelt sich um einen gleitenden 7-Tage-Durchschnitt, der mithilfe der Option ermittelt wird.
Seltsamerweise ist die Zahl der Neuinfektionen mit dem Coronavirus in Japan auch jetzt im Dezember rückläufig. Ich weiß nicht, welche Auswirkungen der neue Mutantenstamm in Zukunft haben wird, aber ich hoffe, dass die Zahl der Infizierten auf einem niedrigen Niveau bleibt und sich die Wirtschaft erholt.
