Peso Móvel Média Idl

Whuber - Isso é errado, como você suspeitava. É correto se os próprios pesos sejam freqüências. Mas, embora as freqüências entrem na computação das porcentagens neste caso, os pesos, embora não especificados, não são freqüências de ocorrência, mas algo mais a ver com quotdata volumequot. Então esta é a resposta errada. Ndash Rex Kerr 8 de setembro 15 às 17:50 As fórmulas estão disponíveis em vários lugares, incluindo a Wikipedia. A chave é notar que isso depende do que os pesos significam. Em particular, você receberá respostas diferentes se os pesos forem frequências (ou seja, você está apenas tentando evitar a adição de sua soma total), se os pesos forem de fato a variação de cada medida, ou se eles são apenas alguns valores externos que você impõe seus dados. No seu caso, parece superficialmente que os pesos são frequências, mas eles não são. Você gera seus dados de freqüências, mas não é uma questão simples de ter 45 registros de 3 e 15 registros de 4 em seu conjunto de dados. Em vez disso, você precisa usar o último método. (Na verdade, tudo isso é lixo - você realmente precisa usar um modelo mais sofisticado do processo que está gerando esses números. Aparentemente, você não tem algo que cuspa números normalmente distribuídos, de modo que caracterizar o sistema com o desvio padrão é Não é a coisa certa a fazer.) Em qualquer caso, a fórmula para variância (a partir da qual você calcula o desvio padrão da maneira normal) com pesos de confiabilidade é onde x soma wi xi / soma wi é a média ponderada. Você não tem uma estimativa para os pesos, o que eu suponho que você deseja tomar para ser proporcional à confiabilidade. Tomar porcentagens do jeito que você faz é tornar a análise complicada, mesmo que elas sejam geradas por um processo de Bernoulli, porque se você conseguir uma pontuação de 20 e 0, você tem porcentagem infinita. A ponderação pelo inverso do SEM é uma coisa comum e às vezes ótima para fazer. Você talvez use uma estimativa bayesiana ou um intervalo de pontuação de Wilson. Respondeu 8 de setembro 15 às 17:48 1. A discussão dos diferentes significados dos pesos era o que eu estava procurando neste tópico o tempo todo. É um contributo importante para todas as perguntas deste site sobre as estatísticas ponderadas. (Estou um pouco preocupado com as observações entre parênteses sobre distribuições normais e desvios padrão, porém, porque sugerem incorretamente que os SDs não usam fora de um modelo com base na normalidade.) Ndash whuber 9830 Set 8 15 at 18:23 whuber - Bem, Teorema do limite central para o resgate, é claro. Mas, para o que o OP estava fazendo, tentar caracterizar esse conjunto de números com um desvio padrão e médio parece extremamente desaconselhável. E em geral, para muitos usos, o desvio padrão acaba atraindo um em um falso sentimento de compreensão. Por exemplo, se a distribuição é qualquer coisa que não seja normal (ou uma boa aproximação), depender do desvio padrão lhe dará uma má idéia da forma das caudas, quando é exatamente aquelas caudas que você provavelmente se interessa em estatística Teste. Ndash Rex Kerr 8 de setembro 15 às 19:44 RexKerr dificilmente podemos culpar o desvio padrão se as pessoas colocam interpretações nele imerecidas. Mas deixe-os afastar-se da normalidade e considerar a classe muito mais ampla de distribuições unimodais contínuas e simétricas com variância finita (por exemplo). Então, entre 89 e 100 por cento da distribuição está dentro de dois desvios padrão. Isso muitas vezes é bastante útil para saber (e 95 fica praticamente no meio, de modo que nunca mais do que cerca de 7) com muitas distribuições comuns, o aspecto de simetria de queda não modifica muito (por exemplo, veja o exponencial, por exemplo). Ctd ndash Glenb 9830 Oct 1 15 em 23: 57 Médias móveis: o básico Ao longo dos anos, os técnicos encontraram dois problemas com a média móvel simples. O primeiro problema reside no prazo da média móvel (MA). A maioria dos analistas técnicos acredita que a ação de preço. O preço das ações de abertura ou fechamento, não é suficiente para depender para prever corretamente comprar ou vender sinais da ação de cruzamento de MAs. Para resolver este problema, os analistas agora atribuem mais peso aos dados de preços mais recentes usando a média móvel suavemente exponencial (EMA). (Saiba mais em Explorando a Média de Movimento Exponencialmente Pesada). Exemplo Por exemplo, usando um MA de 10 dias, um analista tomaria o preço de fechamento do 10º dia e multiplicaria esse número por 10, o nono dia por nove, o oitavo Dia por oito e assim por diante para o primeiro do MA. Uma vez que o total foi determinado, o analista dividiria o número pela adição dos multiplicadores. Se você adicionar os multiplicadores do exemplo MA de 10 dias, o número é 55. Esse indicador é conhecido como a média móvel ponderada linearmente. (Para leitura relacionada, verifique as Médias móveis simples, faça as tendências se destacarem.) Muitos técnicos são crentes firmes na média móvel suavemente exponencial (EMA). Este indicador foi explicado de muitas maneiras diferentes que confunde estudantes e investidores. Talvez a melhor explicação venha de John J. Murphys Análise Técnica dos Mercados Financeiros (publicado pelo New York Institute of Finance, 1999): a média móvel suavemente exponencial aborda os dois problemas associados à média móvel simples. Primeiro, a média exponencialmente suavizada atribui um peso maior aos dados mais recentes. Portanto, é uma média móvel ponderada. Mas, enquanto atribui menor importância aos dados do preço passado, ele inclui no cálculo de todos os dados da vida útil do instrumento. Além disso, o usuário pode ajustar a ponderação para dar maior ou menor peso ao preço dos dias mais recentes, que é adicionado a uma porcentagem do valor dos dias anteriores. A soma de ambos os valores percentuais é de até 100. Por exemplo, o preço dos últimos dias pode ser atribuído a um peso de 10 (.10), que é adicionado aos dias anteriores com peso de 90 (.90). Isso dá o último dia 10 da ponderação total. Este seria o equivalente a uma média de 20 dias, ao dar ao preço dos últimos dias um valor menor de 5 (0,05). Figura 1: Média de Movimento Suavemente Exagerada O gráfico acima mostra o Índice Composto Nasdaq desde a primeira semana em agosto de 2000 até 1º de junho de 2001. Como você pode ver claramente, o EMA, que neste caso está usando os dados de preço de fechamento ao longo de um Período de nove dias, tem sinais de venda definitivos no 8 de setembro (marcado por uma seta para baixo preta). Este foi o dia em que o índice caiu abaixo do nível de 4.000. A segunda seta preta mostra outra perna para baixo que os técnicos estavam realmente esperando. A Nasdaq não conseguiu gerar volume e interesse suficientes dos investidores de varejo para quebrar a marca de 3.000. Ele então mergulhou de novo para baixo em 1619.58 em 4 de abril. A tendência de alta de 12 de abril é marcada por uma seta. Aqui, o índice fechou em 1.961,46, e os técnicos começaram a ver os gerentes de fundos institucionais começar a retirar algumas pechinchas como a Cisco, a Microsoft e algumas das questões relacionadas à energia. (Leia nossos artigos relacionados: Envelopes médios móveis: Refinando uma ferramenta de negociação popular e um salto médio em movimento.) Métodos de contabilidade que se concentram em impostos, em vez de aparência de demonstrações financeiras públicas. A contabilidade tributária é regida. O efeito boomer refere-se à influência que o cluster geracional nascido entre 1946 e 1964 tem na maioria dos mercados. Um aumento no preço das ações que muitas vezes ocorre na semana entre o Natal e o Ano Novo039s Day. Existem inúmeras explicações. Um termo usado por John Maynard Keynes usado em um de seus livros econômicos. Em sua publicação de 1936, a Teoria Geral do Emprego. Um ato de legislação que faz um grande número de reformas às leis e regulamentos dos planos de previdência dos EUA. Esta lei fez vários. Uma medida da parte ativa da força de trabalho de uma economia. A taxa de participação refere-se ao número de pessoas que são.