Hoe om Geweegde Gemiddelde Bereken identifiseer die nommers wat geweeg. Wil jy dalk om dit neer te skryf op jou papier in 'n grafiek vorm. Byvoorbeeld, as jy probeer om uit te vind 'n graad, moet jy identifiseer wat jy gegradeer op elke eksamen. Identifiseer die gewigte van elke nommer. Dit is dikwels 'n persentasie. Lys die gewig langs die nommer. Persentasies is algemeen omdat gewigte is dikwels 'n persentasie van 'n totaal van 100. As jy uitzoeken die geweegde gemiddelde van grade, beleggings en ander finansiële data, kyk uit vir die persentasie van die voorkoms uit 100. As jy uitzoeken die geweegde gemiddelde van grade, moet jy die gewig van elke eksamen of projek te identifiseer. Skakel persentasies om desimale getalle. vermenigvuldig altyd desimale deur desimale, in plaas van desimale deur persentasies. Hoe om woorde met 'n sakrekenaar Skryf Hoe om te doen n Cool Calculator Trick Hoe om Skakel 'n normale skooldag Sakrekenaar hoe om te werk 'n wetenskaplike sakrekenaar Hoe om 'desimale plekke op 'n TI BA II Plus Sakrekenaar Hoe om toegang speletjies op jou TI 83 Sakrekenaar Hoe vir aflaai Spele op 'n grafiese sakrekenaar Hoe om die TI 83 Kry op jou rekenaar Hoe om 'n Persentasie Skakel na Desimale Vorm met 'n sakrekenaar Hoe om 'n screenshot van 'n Texas Instruments Grap CalculatorWeighted Bewegende Gemiddeldes: die Basics oor die jare, het tegnici gevind twee probleme met die eenvoudige bewegende gemiddelde. Die eerste probleem lê in die tyd van die bewegende gemiddelde (MA). Die meeste tegniese ontleders glo dat die prys aksie. die opening of sluiting voorraad prys, is nie genoeg om op te hang vir goed voorspel koop of te verkoop seine van die MA crossover aksie. Om hierdie probleem op te los, het ontleders nou meer gewig toeken aan die mees onlangse prys data deur gebruik te maak van die eksponensieel stryk bewegende gemiddelde (EMA). (Meer inligting in die ondersoek van die eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde.) 'N voorbeeld Byvoorbeeld, met behulp van 'n 10-dag MA, sou 'n ontleder die sluitingsprys van die 10de dag te neem en vermeerder hierdie getal deur 10, die negende dag van nege, die agtste van dag tot agt en so aan tot die eerste van die MA. Sodra die totale bepaal, sou die ontleder dan verdeel die aantal deur die byvoeging van die vermenigvuldigers. As jy die vermenigvuldigers van die 10-dag MA voorbeeld te voeg, die getal is 55. Hierdie aanwyser is bekend as die lineêr geweeg bewegende gemiddelde. (Vir verwante leesstof, check Eenvoudige bewegende gemiddeldes Maak Trends uitstaan.) Baie tegnici is ferm gelowiges in die eksponensieel stryk bewegende gemiddelde (EMA). Hierdie aanwyser is verduidelik in so baie verskillende maniere waarop dit verwar studente en beleggers sowel. Miskien is die beste verduideliking kom van John J. Murphy tegniese ontleding van die finansiële markte, (uitgegee deur die New York Instituut van Finansies, 1999): Die eksponensieel stryk bewegende gemiddelde adresse beide van die probleme wat verband hou met die eenvoudige bewegende gemiddelde. Eerstens, die eksponensieel stryk gemiddelde ken 'n groter gewig aan die meer onlangse data. Daarom is dit 'n geweegde bewegende gemiddelde. Maar terwyl dit ken mindere belang vir verlede prys data, beteken dit sluit in die berekening al die data in die lewe van die instrument. Daarbenewens het die gebruiker in staat is om die gewig te pas by mindere of meerdere gewig te gee aan die mees onlangse dae prys, wat by 'n persentasie van die vorige dae waarde. Die som van beide persentasie waardes voeg tot 100. Byvoorbeeld, die laaste dae die prys kan 'n gewig van 10 (0,10), wat by die vorige dae gewig van 90 (0,90) opgedra. Dit gee die laaste dag 10 van die totale gewig. Dit sou die ekwivalent van 'n 20-dag gemiddeld deur die laaste dae die prys 'n kleiner waarde van 5 (0,05) wees. Figuur 1: eksponensieel stryk bewegende gemiddelde Bogenoemde grafiek toon die Nasdaq saamgestelde indeks van die eerste week in Augustus 2000 tot 1 Junie 2001 As jy duidelik kan sien, die EMO, wat in hierdie geval is die gebruik van die sluitingsprys data oor 'n tydperk van nege dae, het definitiewe verkoop seine op die 8 September (gekenmerk deur 'n swart afpyltjie). Dit was die dag toe die indeks het onder die vlak 4000. Die tweede swart pyl toon 'n ander af been wat tegnici eintlik verwag het nie. Die Nasdaq kon genoeg volume en belangstelling van die kleinhandel beleggers na die 3000 merk breek nie genereer. Dit dan duif weer af na onder uit by 1619,58 op April 4. Die uptrend van 12 April is gekenmerk deur 'n pyl. Hier is die indeks gesluit 1,961.46, en tegnici begin institusionele fondsbestuurders begin om af te haal 'n paar winskopies soos Cisco, Microsoft en 'n paar van die energie-verwante kwessies te sien. (Lees ons verwante artikels: Moving Gemiddelde Koeverte: Verfyning 'n gewilde Trading Tool en bewegende gemiddelde Bounce.) Vooruitskatting seasonals en tendense deur eksponensieel geweeg bewegende gemiddeldes Charles C. Holt Graduate School of Business, Universiteit van Texas in Austin, Austin, TX, USA aanlyn beskikbaar 28 Januarie 2004. Abstract die papier bied 'n sistematiese ontwikkeling van die voorspelling uitdrukkings vir eksponensiële geweegde bewegende gemiddeldes. Metodes vir die reeks met geen tendens, of toevoeging of vermenigvuldiging tendens word ondersoek. Net so, die metodes te dek nie-seisoenale en seisoenale reeks met toevoeging of vermenigvuldiging fout strukture. Die papier is 'n herdruk weergawe van die verslag 1957 aan die Kantoor van Naval Navorsing (ONR 52) en word hier gepubliseer om groter toeganklikheid bied. Sleutelwoorde Eksponensiële glad Vooruitskatting Plaaslike seasonals Plaaslike tendense Vitae Biografie: Charles C. HOLT is professor in Management emeritus aan die Graduate School of Business, Universiteit van Texas in Austin. Sy huidige navorsing is op kwantitatiewe besluit metodes, besluitsteunstelsels, en finansiële vooruitskatting. Voorheen het hy navorsing en onderrig gedoen word by M. I.T. Carnegie Mellon Universiteit, die London School of Economics, die Universiteit van Wisconsin en die Urban Institute. Hy is reeds aktief in rekenaartoepassings sedert 1947, en het navorsing oor outomatiese beheer gedoen, die simulasie van ekonomiese stelsels, skedulering produksie, indiensname en voorrade, en die dinamika van inflasie en werkloosheid. Kopiereg 2004 Uitgegee deur Elsevier BV Met verwysing na artikels () Geweegde gemiddelde Probleme Daar is drie hooftipes gemiddelde probleme algemeen voorkom in skoolalgebra: Gemiddeld (rekenkundige gemiddelde). Geweegde gemiddelde en gemiddelde spoed. In hierdie les sal ons leer hoe om geweegde gemiddelde probleme op te los. Geweegde gemiddelde Probleme Een tipe gemiddelde probleme behels die geweegde gemiddelde - wat is die gemiddeld van twee of meer terme wat nie almal dieselfde aantal lede. Om die geweegde termyn vind, vermenigvuldig elke kwartaal deur sy gewig faktor, wat is die aantal kere wat elke kwartaal plaasvind. Die formule vir geweegde gemiddelde is: 'n klas van 25 studente het 'n wetenskap toets. 10 studente het 'n gemiddelde (rekenkundige gemiddelde) telling van 80. Die ander studente 'n gemiddelde telling van 60. Wat is die gemiddelde telling van die hele klas Stap 1 het: Om die som van geweegde terme te kry, vermenigvuldig elke gemiddelde deur die aantal studente wat die gemiddelde het en dan op te som dit op. 80 keer 10 60 keer 15 800 900 1700 Stap 2: Die totale aantal terme Totaal aantal studente 25 Stap 3: Gebruik die formule Antwoord: Die gemiddelde telling van die hele klas is 68. Wees versigtig Jy sal die verkeerde antwoord kry as jy voeg die twee gemiddelde tellings en deel die antwoord deur twee. Video's Die volgende video's gee nog 'n voorbeeld van hoe om die geweegde gemiddelde te bereken. Voorbeeld: Op 'n gesondheids-klub, 80 van die lede is mans en 20 van die lede is vroue. As die gemiddelde ouderdom van die mans is 30 en die gemiddelde ouderdom van die vroue is 40, wat is die gemiddelde ouderdom van al die lede Vind die geweegde gemiddelde gegee 'n frekwensietabel. Voorbeeld: 'n Groep mense is ondervra vir hoeveel flieks wat hulle sien in 'n week. Die tabel hieronder toon die resultaat van die opname. (A) Hoeveel mense het deelgeneem aan die opname (b) Wat was die totale aantal films gesien in 'n week deur al die opname takers (c) Wat was die gemiddelde aantal films gesien in 'n week per persoon ondervra Geweegde Gemiddelde Voorbeeld geweegde gemiddeldes Voorbeeld: 1) Hoeveel pond van gemengde neute verkoop vir 4,75 per pond moet gemeng word met 10 pond van gedroogde vrugte verkoop vir 5,50 per pond 'n roete mengsel wat verkoop vir 4,95 per pond 2) 'n chemie eksperiment oproepe vir 'n te kry 30 oplossing van kopersulfaat. Kendra het 40 milliliter van 25 oplossing. Hoeveel milliliter van 60 oplossing moet sy voeg by 'n 30-oplossing 3) 'n motor en 'n noodgeval op pad na mekaar. Die motor beweeg teen 'n spoed van 30 km of 44 voet per sekonde. Die noodvoertuig ry teen 'n spoed van 50 km of ongeveer 74 voet per sekonde. As die voertuie is 1000 voet uitmekaar en die voorwaardes is ideaal, in hoeveel sekondes sal die ry van die motor die eerste keer gehoor die sirene draai landskap skerm formaat op 'n selfoon of 'n klein tafel van die Mathway widget gebruik, 'n gratis wiskunde probleemoplosser dat jou vrae met stap-vir-stap verduidelikings antwoord. Jy kan die gratis Mathway sakrekenaar en probleemoplosser hieronder gebruik om Algebra of ander wiskunde onderwerpe oefen. Probeer die gegewe voorbeelde, of tik in jou eie probleem en kontroleer u antwoord met die stap-vir-stap explanations. Forecasting: geweeg bewegende gemiddelde historiese vraag na 'n produk is DEMAND 12 Januarie 11 Februarie 15 Maart 12 April 16 Mei 15 per Junie. Met behulp van 'n geweegde bewegende gemiddelde met gewigte van 0.60, 0.30 en 0.10, vind die Julie voorspel. b. Met behulp van 'n eenvoudige drie-maande bewegende gemiddelde, vind die Julie voorspel. c. Die gebruik van enkele eksponensiële gladstryking met amp945 0.2 en 'n Junie voorspel 13, vind die Julie voorspel. Maak alles aannames wat jy wil. d. Met behulp van eenvoudige lineêre regressie-analise, bereken die regressievergelyking vir die voorafgaande vraag data. e. Die gebruik van die regressievergelyking in d, bereken die voorspelling vir Julie. Oplossing Opsomming Excel lêer toon 'n maande foretasted vraag met behulp van: 'n geweegde bewegende gemiddelde met gewigte van 0.60, 0.30 en 0.10, vind die Julie voorspel. b. Met behulp van 'n eenvoudige drie-maande bewegende gemiddelde c. enkele eksponensiële gladstryking d. eenvoudige lineêre regressie-analise
No comments:
Post a Comment