Étapes pour effectuer une analyse de séries chronologiques à l’aide de moyennes mobiles

L'analyse des séries chronologiques est une technique couramment utilisée en apprentissage automatique pour prédire les tendances futures sur la base de données passées. Parmi eux, la moyenne mobile est l’un des outils les plus couramment utilisés et les plus puissants dans l’analyse des séries chronologiques. Les moyennes mobiles peuvent éliminer efficacement la volatilité des données en faisant la moyenne d'un ensemble de valeurs sur une période de temps spécifiée, déterminant ainsi la tendance globale des données. Lors de la prévision des valeurs futures, les moyennes mobiles fournissent une tendance fluide des données, nous aidant ainsi à faire des prédictions plus précises.

La moyenne mobile simple (SMA) et la moyenne mobile pondérée (WMA) sont deux formes couramment utilisées de moyennes mobiles dans l'analyse de données de séries chronologiques. Lorsque vous choisissez la taille de la fenêtre pour une moyenne mobile, vous devez faire un choix approprié en fonction de la fréquence des données et du niveau de lissage requis. Lorsque l’on compare une moyenne mobile simple à une moyenne mobile pondérée, il existe des facteurs à prendre en compte en termes de fluidité et de réactivité.

Moyenne mobile simple

La moyenne mobile simple (SMA) est une forme de base de moyenne mobile qui fonctionne en calculant la moyenne d'un ensemble de valeurs sur une période de temps spécifiée. La taille de la fenêtre du SMA est généralement choisie en fonction de la fréquence des données. Elle doit être suffisamment longue pour lisser les fluctuations, mais suffisamment courte pour capturer les tendances des données.

Moyenne mobile pondérée

La moyenne mobile pondérée (WMA) est une forme avancée de moyenne mobile qui prend en compte l'importance relative de chaque valeur en attribuant un poids différent à chaque valeur. De cette manière, WMA peut refléter les modifications des données de manière plus sensible. Plus précisément, WMA donne un poids plus élevé aux points de données les plus récents, tandis que les points de données plus anciens ont un poids plus faible. Cette méthode de distribution de poids permet à WMA de mieux suivre les changements de tendance dans les données.

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