Se você vir essa mensagem, seu navegador desativou ou não aceita JavaScript. Para usar os recursos completos deste sistema de ajuda, como pesquisa, seu navegador deve ter o suporte a JavaScript habilitado. Médias móveis ponderadas com médias móveis simples, cada valor de dados no quotwindowquot em que o cálculo é realizado tem um significado ou peso igual. É frequentemente o caso, especialmente na análise de dados de preços financeiros, que mais dados cronologicamente recentes devem ter um peso maior. Nesses casos, a média média móvel ponderada (ou o potencial móvel exponencial - veja o tópico a seguir) é muitas vezes preferida. Considere a mesma tabela de valores de dados de vendas por doze meses: para calcular uma média móvel ponderada: Calcule quantos intervalos de dados participam do cálculo da Média Mover (ou seja, o tamanho do quotwindowquot do cálculo). Se a janela de cálculo for dita n, então o valor de dados mais recente na janela é multiplicado por n, o próximo mais recente multiplicado por n-1, o valor anterior ao multiplicado por n-2 e assim por diante para todos os valores na janela. Divida a soma de todos os valores multiplicados pela soma dos pesos para dar a média móvel ponderada sobre essa janela. Coloque o valor da média móvel ponderada em uma nova coluna de acordo com o posicionamento de médias avançadas descrito acima. Para ilustrar estas etapas, considere se é necessária uma média móvel de vendas de 3 meses em dezembro (usando a tabela acima de valores de vendas). O termo quot3-monthquot implica que o quotwindowquot de cálculo é 3, portanto, o algoritmo de cálculo da média móvel ponderada para este caso deve ser: Ou, se uma Média de Movimento Ponderada de 3 meses fosse avaliada em toda a gama original de dados, os resultados seriam : Média de movimento ponderada de 3 meses. O que é uma média móvel. A primeira média móvel é 4310, que é o valor da primeira observação. (Na análise de séries temporais, o primeiro número na série de média móvel não é calculado é um valor faltante.) A próxima média móvel é a média das duas primeiras observações, (4310 4400) 2 4355. A terceira média móvel é a Média das observações 2 e 3, (4400 4000) 2 4200, e assim por diante. Se você quiser usar uma média móvel do comprimento 3, três valores são calculados em média em vez de dois. Copyright 2016 Minitab Inc. Todos os direitos reservados. Ao usar este site, você concorda com o uso de cookies para análise e conteúdo personalizado. Leia nossa políticaPerforme uma análise de tendência média ponderada Você pode realizar uma análise de tendência média ponderada para incluir o conhecimento aprendido de ajustar o mesmo modelo de tendência aos dados anteriores, a fim de obter um ajuste melhorado aos dados atuais. A linha de tendência suavizada combina informações anteriores e novas da mesma forma que o alisamento exponencial funciona. Em certo sentido, esse alisamento dos coeficientes filtra um pouco do ruído dos parâmetros do modelo estimados em ciclos sucessivos. Se você fornecer coeficientes de ajuste de análise de tendência anterior, o Minitab faz uma análise de tendência ponderada. Se o peso para um coeficiente específico for, Minitab estima o novo coeficiente por: p 1 (1 -) p 2. Onde p 1 é o coeficiente estimado a partir dos dados atuais e p 2 é o coeficiente anterior. Escolha Stat gt Time Series gt Trend Analysis e selecione Opções. Nos valores dos parâmetros anteriores. Insira as estimativas de coeficientes da análise de tendência anterior na ordem em que são dadas na janela de sessão ou no gráfico. Você também pode inserir pesos entre 0 e 1 para cada novo coeficiente em Pesos para misturar priores com novas estimativas. Insira-os na mesma ordem que para os coeficientes. Os pesos padrão de 0,2 serão usados para cada coeficiente se você não inserir nenhum. Se você inserir pesos, o número que você inserir deve ser igual ao número de coeficientes. Clique em OK em ambas as caixas de diálogo. O Minitab gera um gráfico de séries temporais dos dados e um segundo gráfico de séries temporais que mostra linhas de tendência para três modelos. A janela Sessão exibe os coeficientes e medidas de precisão para os três modelos.
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