Schritte zur Durchführung einer Zeitreihenanalyse mithilfe gleitender Durchschnitte

Die Zeitreihenanalyse ist eine Technik, die häufig beim maschinellen Lernen verwendet wird, um zukünftige Trends auf der Grundlage vergangener Daten vorherzusagen. Unter diesen ist der gleitende Durchschnitt eines der am häufigsten verwendeten und leistungsstärksten Werkzeuge in der Zeitreihenanalyse. Gleitende Durchschnitte können die Volatilität von Daten effektiv beseitigen, indem sie eine Reihe von Werten innerhalb eines bestimmten Zeitraums mitteln und so den Gesamttrend der Daten bestimmen. Bei der Vorhersage zukünftiger Werte sorgen gleitende Durchschnitte für einen gleichmäßigen Trend in den Daten und helfen uns, genauere Vorhersagen zu treffen.

Einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) und gewichteter gleitender Durchschnitt (WMA) sind zwei häufig verwendete Formen gleitender Durchschnitte in der Zeitreihendatenanalyse. Bei der Auswahl der Fenstergröße für einen gleitenden Durchschnitt müssen Sie eine geeignete Auswahl treffen, die auf der Häufigkeit der Daten und dem erforderlichen Glättungsgrad basiert. Beim Vergleich eines einfachen gleitenden Durchschnitts mit einem gewichteten gleitenden Durchschnitt müssen Faktoren gegen die Glätte und Reaktionsfähigkeit abgewogen werden.

Einfacher gleitender Durchschnitt

Der einfache gleitende Durchschnitt (SMA) ist eine Grundform des gleitenden Durchschnitts, bei dem der Durchschnitt einer Reihe von Werten über einen bestimmten Zeitraum berechnet wird. Die Fenstergröße des SMA wird normalerweise basierend auf der Häufigkeit der Daten gewählt. Sie muss lang genug sein, um Schwankungen auszugleichen, aber kurz genug, um Trends in den Daten zu erfassen.

Gewichteter gleitender Durchschnitt

Der gewichtete gleitende Durchschnitt (WMA) ist eine erweiterte Form des gleitenden Durchschnitts, der die relative Bedeutung jedes Werts berücksichtigt, indem er jedem Wert eine andere Gewichtung zuweist. Auf diese Weise kann WMA Änderungen in den Daten sensibler widerspiegeln. Insbesondere verleiht WMA neueren Datenpunkten eine höhere Gewichtung, während älteren Datenpunkten eine geringere Gewichtung zukommt. Mit dieser Gewichtsverteilungsmethode kann WMA die Trendänderungen in den Daten besser verfolgen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSchritte zur Durchführung einer Zeitreihenanalyse mithilfe gleitender Durchschnitte. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!