Moving-average-process-definition

Moving-average-process-definition

Yurisprudensi-opsi saham-lisensi
Stock-trading-strategy-menjelaskan
Dimana-do-us-options-trade


Stock-options-spread-calculator Pilihan pra-pembelian-saham Sinyal opsi perdagangan Options-trading-101-from-theory-to-application-pdf-free-download Bagaimana-banyak-tidak-biaya-trading-akademi-biaya Trading-beli-sinyal

Pengantar ARIMA: model nonseasonal Persamaan peramalan ARIMA (p, d, q): Model ARIMA secara teori adalah kelas model paling umum untuk meramalkan deret waktu yang dapat dibuat dengan cara membedakan (jika perlu), mungkin Dalam hubungannya dengan transformasi nonlinier seperti logging atau deflating (jika perlu). Variabel acak yang merupakan deret waktu adalah stasioner jika sifat statistiknya konstan sepanjang waktu. Seri stasioner tidak memiliki tren, variasinya berkisar rata-rata memiliki amplitudo konstan, dan bergoyang secara konsisten. Yaitu pola waktu acak jangka pendeknya selalu terlihat sama dalam arti statistik. Kondisi terakhir ini berarti autokorelasinya (korelasi dengan penyimpangannya sendiri dari mean) tetap konstan dari waktu ke waktu, atau ekuivalen, bahwa spektrum kekuatannya tetap konstan seiring berjalannya waktu. Variabel acak dari bentuk ini dapat dilihat (seperti biasa) sebagai kombinasi sinyal dan noise, dan sinyal (jika ada) dapat menjadi pola reversi rata-rata yang cepat atau lambat, atau osilasi sinusoidal, atau alternasi cepat pada tanda , Dan itu juga bisa memiliki komponen musiman. Model ARIMA dapat dilihat sebagai filter 8220filter8221 yang mencoba memisahkan sinyal dari noise, dan sinyal tersebut kemudian diekstrapolasikan ke masa depan untuk mendapatkan perkiraan. Persamaan peramalan ARIMA untuk rangkaian waktu stasioner adalah persamaan linier (yaitu regresi-tipe) dimana prediktor terdiri dari kelambatan variabel dependen dan atau lag dari kesalahan perkiraan. Yaitu: Prediksi nilai Y adalah konstanta dan atau jumlah tertimbang dari satu atau lebih nilai Y dan satu angka tertimbang dari satu atau lebih nilai kesalahan terkini. Jika prediktor hanya terdiri dari nilai Y yang tertinggal, itu adalah model autoregresif murni (8220 self-regressed8221), yang hanyalah kasus khusus dari model regresi dan yang dapat dilengkapi dengan perangkat lunak regresi standar. Sebagai contoh, model autoregresif orde pertama (8220AR (1) 8221) untuk Y adalah model regresi sederhana dimana variabel independennya hanya Y yang tertinggal satu periode (LAG (Y, 1) dalam Statgrafik atau YLAG1 dalam RegresIt). Jika beberapa prediktor tertinggal dari kesalahan, model ARIMA TIDAK merupakan model regresi linier, karena tidak ada cara untuk menentukan error8221 8220last period8417s sebagai variabel independen: kesalahan harus dihitung berdasarkan periode-ke-periode Saat model dipasang pada data. Dari sudut pandang teknis, masalah dengan menggunakan kesalahan tertinggal sebagai prediktor adalah bahwa prediksi model8217 bukanlah fungsi linear dari koefisien. Meskipun mereka adalah fungsi linier dari data masa lalu. Jadi, koefisien pada model ARIMA yang mencakup kesalahan tertinggal harus diestimasi dengan metode optimasi nonlinier (8220 climb-climbing8221) daripada hanya dengan memecahkan sistem persamaan. Akronim ARIMA adalah singkatan Auto-Regressive Integrated Moving Average. Lags dari rangkaian stasioner dalam persamaan peramalan disebut istilah quotautoregressivequot, kelambatan kesalahan perkiraan disebut istilah kuotasi rata-rata quotmoving, dan deret waktu yang perlu dibedakan untuk dijadikan stasioner disebut versi seri integimental dari seri stasioner. Model random-walk dan random-trend, model autoregresif, dan model smoothing eksponensial adalah kasus khusus model ARIMA. Model ARIMA nonseasonal diklasifikasikan sebagai model quotARIMA (p, d, q) quot, di mana: p adalah jumlah istilah autoregresif, d adalah jumlah perbedaan nonseason yang diperlukan untuk stasioneritas, dan q adalah jumlah kesalahan perkiraan yang tertinggal dalam Persamaan prediksi Persamaan peramalan dibangun sebagai berikut. Pertama, izinkan y menunjukkan perbedaan D dari Y. yang berarti: Perhatikan bahwa perbedaan kedua Y (kasus d2) bukanlah selisih 2 periode yang lalu. Sebaliknya, ini adalah perbedaan pertama perbedaan dari perbedaan pertama. Yang merupakan analog diskrit dari derivatif kedua, yaitu percepatan lokal dari seri daripada tren lokalnya. Dalam hal y. Persamaan peramalan umum adalah: Di sini parameter rata-rata bergerak (9528217s) didefinisikan sehingga tanda-tanda mereka negatif dalam persamaan, mengikuti konvensi yang diperkenalkan oleh Box dan Jenkins. Beberapa penulis dan perangkat lunak (termasuk bahasa pemrograman R) mendefinisikannya sehingga mereka memiliki tanda plus. Bila nomor aktual dicolokkan ke dalam persamaan, tidak ada ambiguitas, tapi penting untuk mengetahui konvensi mana yang digunakan perangkat lunak Anda saat Anda membaca hasilnya. Seringkali parameter dilambangkan dengan AR (1), AR (2), 8230, dan MA (1), MA (2), 8230 dll. Untuk mengidentifikasi model ARIMA yang sesuai untuk Y. Anda memulai dengan menentukan urutan differencing (D) perlu membuat stasioner seri dan menghilangkan fitur musiman musiman, mungkin bersamaan dengan transformasi yang menstabilkan varians seperti penebangan atau pengapuran. Jika Anda berhenti pada titik ini dan meramalkan bahwa rangkaian yang dibedakan konstan, Anda hanya memiliki model berjalan acak atau acak acak. Namun, rangkaian stationarized masih memiliki kesalahan autokorelasi, menunjukkan bahwa beberapa jumlah istilah AR (p 8805 1) dan beberapa persyaratan MA (q 8805 1) juga diperlukan dalam persamaan peramalan. Proses penentuan nilai p, d, dan q yang terbaik untuk seri waktu tertentu akan dibahas di bagian catatan selanjutnya (yang tautannya ada di bagian atas halaman ini), namun pratinjau beberapa jenis Model ARIMA nonseasonal yang biasa ditemui diberikan di bawah ini. ARIMA (1,0,0) model autoregresif orde pertama: jika seri stasioner dan autokorelasi, mungkin dapat diprediksi sebagai kelipatan dari nilai sebelumnya, ditambah konstanta. Persamaan peramalan dalam kasus ini adalah 8230 yang Y regresi pada dirinya sendiri tertinggal oleh satu periode. Ini adalah model konstanta 8220ARIMA (1,0,0) constant8221. Jika mean Y adalah nol, maka istilah konstan tidak akan disertakan. Jika koefisien kemiringan 981 1 positif dan kurang dari 1 besarnya (harus kurang dari 1 jika Y adalah stasioner), model tersebut menggambarkan perilaku rata-rata pada nilai periode berikutnya yang diperkirakan akan menjadi 981 1 kali sebagai Jauh dari mean sebagai nilai periode ini. Jika 981 1 negatif, ia memprediksi perilaku rata-rata dengan bergantian tanda, yaitu juga memprediksi bahwa Y akan berada di bawah rata-rata periode berikutnya jika berada di atas rata-rata periode ini. Dalam model autoregresif orde kedua (ARIMA (2,0,0)), akan ada istilah Y t-2 di sebelah kanan juga, dan seterusnya. Bergantung pada tanda dan besaran koefisien, model ARIMA (2,0,0) bisa menggambarkan sistem yang pembalikan rata-rata terjadi dengan mode sinusoidal oscillating, seperti gerak massa pada pegas yang mengalami guncangan acak. . ARIMA (0,1,0) berjalan acak: Jika seri Y tidak stasioner, model yang paling sederhana untuk model ini adalah model jalan acak, yang dapat dianggap sebagai kasus pembatas model AR (1) dimana autoregresif Koefisien sama dengan 1, yaitu deret dengan reversi mean yang jauh lebih lambat. Persamaan prediksi untuk model ini dapat ditulis sebagai: di mana istilah konstan adalah perubahan periode-ke-periode rata-rata (yaitu drift jangka panjang) di Y. Model ini dapat dipasang sebagai model regresi yang tidak mencegat dimana Perbedaan pertama Y adalah variabel dependen. Karena hanya mencakup perbedaan nonseasonal dan istilah konstan, model ini diklasifikasikan sebagai model quotARIMA (0,1,0) dengan konstan. Model acak-berjalan-tanpa-undian akan menjadi ARIMA (0,1, 0) model tanpa ARIMA konstan (1,1,0) membedakan model autoregresif orde pertama: Jika kesalahan model jalan acak autokorelasi, mungkin masalahnya dapat diperbaiki dengan menambahkan satu lag variabel dependen ke persamaan prediksi- -yaitu Dengan mengundurkan diri dari perbedaan pertama Y pada dirinya sendiri yang tertinggal satu periode. Ini akan menghasilkan persamaan prediksi berikut: yang dapat diatur ulang ke Ini adalah model autoregresif orde pertama dengan satu urutan perbedaan nonseasonal dan istilah konstan - yaitu. Sebuah model ARIMA (1,1,0). ARIMA (0,1,1) tanpa perataan eksponensial sederhana: Strategi lain untuk memperbaiki kesalahan autokorelasi dalam model jalan acak disarankan oleh model pemulusan eksponensial sederhana. Ingatlah bahwa untuk beberapa rangkaian waktu nonstasioner (misalnya yang menunjukkan fluktuasi yang bising di sekitar rata-rata yang bervariasi secara perlahan), model jalan acak tidak berjalan sebaik rata-rata pergerakan nilai masa lalu. Dengan kata lain, daripada mengambil pengamatan terbaru sebagai perkiraan pengamatan berikutnya, lebih baik menggunakan rata-rata beberapa pengamatan terakhir untuk menyaring kebisingan dan memperkirakan secara lebih akurat mean lokal. Model pemulusan eksponensial sederhana menggunakan rata-rata pergerakan rata-rata tertimbang eksponensial untuk mencapai efek ini. Persamaan prediksi untuk model pemulusan eksponensial sederhana dapat ditulis dalam sejumlah bentuk ekuivalen matematis. Salah satunya adalah bentuk koreksi yang disebut 8220error correction8221, dimana ramalan sebelumnya disesuaikan dengan kesalahan yang dibuatnya: Karena e t-1 Y t-1 - 374 t-1 menurut definisinya, ini dapat ditulis ulang sebagai : Yang merupakan persamaan peramalan ARIMA (0,1,1) - tanpa perkiraan konstan dengan 952 1 1 - 945. Ini berarti bahwa Anda dapat menyesuaikan smoothing eksponensial sederhana dengan menentukannya sebagai model ARIMA (0,1,1) tanpa Konstan, dan perkiraan koefisien MA (1) sesuai dengan 1-minus-alpha dalam formula SES. Ingatlah bahwa dalam model SES, usia rata-rata data dalam prakiraan 1 periode adalah 1 945. yang berarti bahwa mereka cenderung tertinggal dari tren atau titik balik sekitar 1 945 periode. Dengan demikian, rata-rata usia data dalam prakiraan 1-periode-depan model ARIMA (0,1,1) - tanpa model konstan adalah 1 (1 - 952 1). Jadi, misalnya, jika 952 1 0,8, usia rata-rata adalah 5. Karena 952 1 mendekati 1, model ARIMA (0,1,1) -tanpa-konstan menjadi rata-rata bergerak jangka-panjang, dan sebagai 952 1 Pendekatan 0 menjadi model random-walk-without-drift. Apa cara terbaik untuk memperbaiki autokorelasi: menambahkan istilah AR atau menambahkan istilah MA Dalam dua model sebelumnya yang dibahas di atas, masalah kesalahan autokorelasi dalam model jalan acak diperbaiki dengan dua cara yang berbeda: dengan menambahkan nilai lag dari seri yang berbeda Ke persamaan atau menambahkan nilai tertinggal dari kesalahan perkiraan. Pendekatan mana yang terbaik Aturan praktis untuk situasi ini, yang akan dibahas lebih rinci nanti, adalah bahwa autokorelasi positif biasanya paling baik ditangani dengan menambahkan istilah AR pada model dan autokorelasi negatif biasanya paling baik ditangani dengan menambahkan MA istilah. Dalam deret waktu bisnis dan ekonomi, autokorelasi negatif sering muncul sebagai artefak perbedaan. (Secara umum, differencing mengurangi autokorelasi positif dan bahkan dapat menyebabkan perubahan dari autokorelasi positif ke negatif.) Jadi, model ARIMA (0,1,1), di mana perbedaannya disertai dengan istilah MA, lebih sering digunakan daripada Model ARIMA (1,1,0). ARIMA (0,1,1) dengan perataan eksponensial sederhana konstan dengan pertumbuhan: Dengan menerapkan model SES sebagai model ARIMA, Anda benar-benar mendapatkan fleksibilitas. Pertama-tama, perkiraan koefisien MA (1) dibiarkan negatif. Ini sesuai dengan faktor pemulusan yang lebih besar dari 1 dalam model SES, yang biasanya tidak diizinkan oleh prosedur pemasangan model SES. Kedua, Anda memiliki pilihan untuk menyertakan istilah konstan dalam model ARIMA jika Anda mau, untuk memperkirakan tren nol-rata-rata. Model ARIMA (0,1,1) dengan konstanta memiliki persamaan prediksi: Prakiraan satu periode dari model ini secara kualitatif serupa dengan model SES, kecuali bahwa lintasan perkiraan jangka panjang biasanya adalah Garis miring (kemiringannya sama dengan mu) dan bukan garis horizontal. ARIMA (0,2,1) atau (0,2,2) tanpa pemulusan eksponensial linier konstan: Model pemulusan eksponensial linier adalah model ARIMA yang menggunakan dua perbedaan nonseasonal dalam hubungannya dengan persyaratan MA. Perbedaan kedua dari seri Y bukan hanya perbedaan antara Y dan dirinya tertinggal dua periode, namun ini adalah perbedaan pertama dari perbedaan pertama - i. Perubahan perubahan Y pada periode t. Jadi, perbedaan kedua Y pada periode t sama dengan (Y t - Y t-1) - (Y t-1 - Y t-2) Y t - 2Y t-1 Y t-2. Perbedaan kedua dari fungsi diskrit sama dengan turunan kedua dari fungsi kontinu: ia mengukur kuotasi kuadrat atau quotcurvaturequot dalam fungsi pada suatu titik waktu tertentu. Model ARIMA (0,2,2) tanpa konstan memprediksi bahwa perbedaan kedua dari rangkaian sama dengan fungsi linier dari dua kesalahan perkiraan terakhir: yang dapat disusun ulang sebagai: di mana 952 1 dan 952 2 adalah MA (1) dan MA (2) koefisien. Ini adalah model pemulusan eksponensial linear umum. Dasarnya sama dengan model Holt8217s, dan model Brown8217s adalah kasus khusus. Ini menggunakan rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial untuk memperkirakan tingkat lokal dan tren lokal dalam rangkaian. Perkiraan jangka panjang dari model ini menyatu dengan garis lurus yang kemiringannya bergantung pada tren rata-rata yang diamati menjelang akhir rangkaian. ARIMA (1,1,2) tanpa perataan eksponensial eksponensial yang terfragmentasi. Model ini diilustrasikan dalam slide yang menyertainya pada model ARIMA. Ini mengekstrapolasikan tren lokal di akhir seri namun meratakannya pada cakrawala perkiraan yang lebih panjang untuk memperkenalkan catatan konservatisme, sebuah praktik yang memiliki dukungan empiris. Lihat artikel di quotWhy the Damped Trend karyaquot oleh Gardner dan McKenzie dan artikel quotGolden Rulequot oleh Armstrong dkk. Untuk rinciannya Umumnya dianjurkan untuk berpegang pada model di mana setidaknya satu dari p dan q tidak lebih besar dari 1, yaitu jangan mencoba menyesuaikan model seperti ARIMA (2,1,2), karena hal ini cenderung menyebabkan overfitting. Dan isu-isu kuotom-faktorquot yang dibahas secara lebih rinci dalam catatan tentang struktur matematis model ARIMA. Implementasi Spreadsheet: Model ARIMA seperti yang dijelaskan di atas mudah diterapkan pada spreadsheet. Persamaan prediksi hanyalah persamaan linier yang mengacu pada nilai-nilai masa lalu dari rangkaian waktu asli dan nilai kesalahan masa lalu. Dengan demikian, Anda dapat membuat spreadsheet peramalan ARIMA dengan menyimpan data di kolom A, rumus peramalan pada kolom B, dan kesalahan (data minus prakiraan) di kolom C. Rumus peramalan pada sel biasa di kolom B hanya akan menjadi Sebuah ekspresi linier yang mengacu pada nilai-nilai pada baris-kolom sebelumnya kolom A dan C, dikalikan dengan koefisien AR atau MA yang sesuai yang tersimpan dalam sel di tempat lain pada spreadsheet. Berapa Banyak Jenis Energi Ada Jika seorang psikolog diminta untuk mendiagnosa energi, dia mungkin akan mengatakan Ia memiliki banyak gangguan kepribadian (apakah ada kelainan seperti itu). Teman kami yang menarik, Mr. Energy tampaknya memiliki banyak cara untuk mengekspresikan dirinya. QuotOh ya, Anda mungkin bertanya, quotHow banyak jenis energi yang ada. Dua Dua Puluh Satu Saya tahu, saya tahu. Anda mendengar tentang segala macam bentuk energi yang berbeda. Anda mendengar tentang energi listrik, energi kimia, energi kinetik, energi mekanik, panas, energi potensial, kerja, dan lain-lain juga. Bahkan di dalam halaman-halaman terkutuk dari situs web ini, saya bersalah karena melemparkan sejumlah energi tanpa akhir tanpa henti. Eksplorasi energi hebat Anda mungkin juga membawa Anda ke sumber yang mengatakan bahwa hanya ada dua jenis energi - kinetik dan potensial. Yang hanya dua Yup. Apa yang dikatakan profesor termodinamika dan belajar bijak saya. Namun, jika Anda benar-benar ingin menjadi nitrit, seperti yang saya lakukan, tampaknya bagi saya seseorang bisa membuat kasus yang cukup bagus hanya ada satu jenis energi - kinetik. Karena energi potensial lebih seperti quotenergy-waiting-to-happenquot, tapi belum benar-benar terjadi. Apakah itu benar-benar energi Atau apakah itu terlalu jauh Apakah saya menyeberang ke zona energi kosong dari energi simbol Symantecight Ya, saya akan melangkah terlalu jauh. Kita tidak bisa tanpa konsep energi potensial atau tersimpan. Ketika kita menganalisis aliran energi di alam dan teknologi, kita harus memperhitungkan semua energi sebagai Hukum Termodinamika Pertama yang mengatakan bahwa kita harus melakukannya. Ini tidak akan menambah upquot tanpa mencatat potensi energi. Energi Kinetik adalah Matter in Motion Energi kinetik adalah energi yang terkandung dalam massa bergerak atau dalam partikel yang bergerak (partikel adalah sedikit materi). Saya pikir mungkin menyenangkan untuk menyebut energi kuototen ini (berharap saya tidak mendapat masalah dengan guru mana pun). Jika Anda bisa melihat cukup dekat, atau cukup kecil, Anda akan melihat bahwa ketika ada sesuatu yang quothappeningquot, pekerjaan sedang dilakukan, atau telah dilakukan, dan sesuatu (massa), atau keseluruhan banyak quotsomethingsquot, bergerak. Jadi halaman ini adalah halaman pilih-pilih. Di sinilah orang-orang yang ingin benar-benar membacanya secara lurus - atau benar-benar bingung - dapat datang untuk merenungkan dan berdebat, dan mudah-mudahan mengerti sedikit lebih banyak tentang energi. Pekerjaan dan Panas adalah Proses (dan Bentuk Energi) Hanya ada dua cara untuk energi ditransfer - oleh pekerjaan atau dengan panas. Kita sering menggunakan kata-kata kerja dan panas seolah bentuk energi. Saya selalu melakukannya dan saya tidak menyesal. Tetapi beberapa buku teks termodinamika mengatakan bahwa pekerjaan dan panas adalah proses atau metode transfer energi, bukan bentuk energi. Ketika menggambarkan transfer energi dengan cara ini, kita harus mengatakan sesuatu seperti, quotenergy ditransfer selama proses kerja. Atau ketika berbicara tentang proses panas, kita akan lebih tepat untuk mengatakannya, quotenergy ditransfer oleh aliran panas quot. Sebagian besar dari kita tidak karena akan cepat tua. Tapi itu akan menjadi cara yang lebih jelas untuk merujuk pada dua proses tersebut. Sangat. Pikirkanlah sebentar. Ini adalah energi yang ditransfer atau diubah. Proses dimana hal ini terjadi adalah dengan bekerja atau dengan panas (bukan oleh hook atau oleh penjahat). Dalam konteks ini, mereka adalah proses atau metode perubahan energi, bukan jenis energi. Contoh: Seorang pria mengambang di air setelah jatuh dari kapal. Dia memakai jaket pelampung, tentu saja. Siapa pun yang pergi berperahu tanpa jaket pelampung adalah orang bodoh. Suhu air adalah 0 degC (32 degF). Karena suhu air jauh lebih rendah dari suhu tubuh mans 38 degC (98,6 degF), dan karena air merupakan konduktor yang baik untuk aliran panas, energi karena panas akan mengalir dengan cepat dari tubuhnya ke dalam air. Hanya dalam beberapa menit yang menyedihkan suhu tubuh mans akan mulai turun, dan air di sekitarnya akan sedikit menghangat. Energi sedang ditransfer, oleh proses aliran panas. Dari tubuhnya ke air sekitarnya. Itu adalah energi internal yang ditransfer, bukan panas. Kami biasanya mengatakan bahwa dia kehilangan panas. Tapi yang sebenarnya dia kehilangan adalah energi internal. Energi internal adalah kata yang lebih tepat digunakan dalam termodinamika untuk menggambarkan kekuatan dan gerakan mikroskopis yang sering disebut panas. (Catatan: lihat komentar baru mengenai istilah energi quotthermal di bawah ini) Panas adalah Pekerjaan bila Hal-hal Teens-Weensy Tapi tidak semuanya. Kegagalan kami baru saja dimulai. Agar benar-benar tidak tepat, kita harus menyadari bahwa pada skala remaja (skala kuotroskopik atau atomik, jika Anda harus formal), panas adalah pekerjaan. Yup, konsep panas adalah semacam ilusi yang diakibatkan oleh keharmonisan ukuran kita dan ketidakmungkinan mencatat sejumlah besar atom dan molekul kecil yang tak terbayangkan. Apa yang kita sebut aliran panas benar-benar hasil rata-rata triliunan atom dan molekul yang mentransfer energi kinetik mereka, melalui proses kerja, ke atom dan molekul lainnya. Quot. Panas dan energi internal adalah dua hal yang sangat berbeda energi yang terkait dengan gerakan dan kekuatan mikroskopik adalah energi internal, bukan panas. Kutipan dari buku teks Thermo: Rekayasa Termodinamika oleh William Reynolds dan Henry Perkins McGraw-Hill Book Company quotSee, saya sudah bilang begitu. Dari penulis kecil yang berpikiran buruk David Watson Setiap kali energi ditransfer melalui proses kerja, energi kinetik terlibat. Energi ditransfer melalui kerja ke objek atau sistem bila suatu gaya diberikan melalui jarak pada objek atau sistem tersebut. Untuk sebuah kekuatan untuk melakukan perjalanan melalui jarak jauh pasti ada gerakan. Sesuatu harus bergerak dan mendorong sesuatu yang lain. Hal lain yang didorong terus berlanjut kemudian dipindah. Jika tidak ada yang bergerak, tidak ada pekerjaan yang dilakukan, dan tidak ada energi yang ditransfer. Kapan saja sepotong kecil atau besar materi bergerak itu mengandung energi kinetik. Di dalam air panas, atau tubuh Anda, atau badan pelantun, atau tubuh ikan paus, atau tubuh nyamuk, atau di udara yang mereka hirup, atau batuan yang mereka tempati (kecuali ikan paus), molekul dan atom berputar, bergetar. , Mengikat bersama dengan kekuatan nuklir, menyimpan energi sebagai massa sesuai dengan persamaan Einstein, mentransfer elektron, atau dalam kasus gas, umumnya terbang mengelilingi dan membenturkan satu sama lain. Ketika potongan-potongan kecil benda ini saling bergetar, atau mentransfer elektron atau energi elektromagnetik, atau bergetar atau berputar satu sama lain, mereka mentransfer energi dengan melakukan pekerjaan satu sama lain. Yup, pekerjaan sedang dilakukan, satu partikel atom kecil sekaligus. Sakit lagi. Karena mereka benar-benar benar-benar (dua benar-benar) kecil, dan karena ada banyak triliunannya, dan karena banyak terjadi begitu cepat, kita bahkan tidak dapat mulai berpikir untuk mengukur energi masing-masing partikel atom. Namun, kita bisa mengukur beberapa hal yang menunjukkan rata-rata energi dari semuanya digabungkan. Ketika kita mengukur suhu atau tekanan, kita mengukur energi rata-rata semua atom dan molekul. Sebenarnya suhu di dalam gas sering digambarkan (tidak didefinisikan) sebagai energi kinetik rata-rata semua atom dan molekul dalam gas. Tekanan adalah gaya yang bekerja pada area tertentu. Tekanan dalam gas seperti udara, atau cairan seperti air, adalah kekuatan rata-rata triliunan atom dan dan molekul yang mendorong pada area tertentu. Kami mengukur tekanan dalam satuan seperti Newton gaya per meter persegi (disebut Pascal) atau pon gaya per inci persegi (psi). Semakin tinggi energi quotpushingquot rata-rata dari semua partikel mikroskopis, semakin tinggi tekanannya. Jika suhu udara di rumah Anda naik, itu karena energi kinetik rata-rata molekul udara di rumah Anda meningkat. Pada saat tertentu beberapa molekul akan melaju kencang dan beberapa lainnya akan lamban. Ada yang memukul-mukul orang lain, mentransfer energi dengan kerja dari satu ke yang lain. Tapi rata-rata energi gabungan semuanya meningkat. Jika Anda mulai merasa panas, itu karena molekul udara energi yang lebih tinggi telah mulai mentransfer lebih banyak energi ini oleh mekanisme aliran panas ke dalam molekul tubuh Anda, dan energi internal yang kurang, yang diciptakan oleh metabolisme Anda. Mampu mengalir keluar dari tubuh Anda. Ada Dua Jenis Energi - Dalam Banyak Bentuk Meskipun saya memilih kata-kata di atas, kebanyakan ilmuwan dan insinyur merasa dapat diterima dan berguna untuk membicarakan energi kimia dan listrik dan mekanik dan magnetik dan lainnya. Mereka juga sering menggambarkan energi internal sebagai konten panas atau quotheat atau kuotasi dari heatquot karena beberapa teks yang lebih tua menyebutnya. Tetapi sangat membantu untuk memahami mengapa beberapa orang mengatakan bahwa semua bentuk energi lainnya benar-benar jenis energi kinetik atau energi potensial yang diekspresikan dengan cara yang berbeda. Energi listrik . Misalnya, adalah aliran partikel bermuatan yang disebut elektron atau ion. Ketika elektron mengalir melalui kawat atau melalui ratusan kaki udara (sebuah peristiwa yang kita sebut petir) itu karena benda itu dilepaskan atau dipaksa oleh medan listrik. Bidang ini disebabkan oleh perbedaan muatan listrik. Sebuah kekuatan diberikan pada elektron dan mereka bergerak. Pekerjaan dilakukan pada partikel bermuatan. Sebuah kekuatan mendorong mereka dari kejauhan. Sebenarnya, mereka melompat dari atom ke atom, didorong oleh gaya gerak listrik. Sementara elektron bergerak mereka mengandung energi kinetik. Jadi pada tingkat energi atomnya adalah energi kinetik. Energi mekanis adalah cara yang berguna yang terkadang kita lihat pada hal-hal seperti roda gigi, mesin, lokomotif yang menarik kereta api, bola kanon yang terbang di udara, atau contoh energi lainnya pada peralatan mekanis. Tapi, tentu saja, sekarang Anda melihat bahwa semua bagian yang bergerak ini mengandung energi kinetik. Mereka benar-benar hanya mode yang berbeda dari energi kinetik - energi yang terkandung dalam massa bergerak. Untuk mendapatkan berbagai benda berputar atau berputar ini, sebuah kekuatan harus diberikan. Kerja adalah kekuatan yang bekerja melalui jarak, jadi cara mereka bergerak dan terus bergerak adalah dengan melakukan pekerjaan pada mereka. Pekerjaan adalah proses transfer energi. Energi kimia adalah istilah lain yang kita pakai banyak. Ini lebih samar. Kita mengatakan hal-hal seperti, quotduring pembakaran, energi kimia dilepaskanquot. Hmmm. Istilah energi kimia mengacu pada energi yang tersimpan dalam ikatan molekul, kekuatan yang menahan molekul bersama-sama. Jadi melepaskan energi kimia berarti energi akhirnya terbebas dari ikatan molekulnya. Dalam pengertian yang lebih umum, tentu saja, ini adalah energi potensial. Energi yang tersimpan, atau energi yang diperkirakan akan terjadi tidak tepat, atau yang memiliki efek quotototentialquot terjadi, atau itu bisa terjadi namun belum, agak masuk akal disebut energi potensial. Seperti yang dijelaskan di bagian fotosintesis, molekul karbohidrat, digunakan oleh organisme hidup untuk makanan (dan hal lainnya), menyimpan energi dalam ikatan atom mereka. Sel hidup melepaskan energi tersimpan ini secara relatif lambat melalui proses yang disebut respirasi. Beberapa energi potensial yang tersimpan menjadi energi kinetik proses sel dan pergerakan otot dan sebagian menjadi energi internal (sering disebut panas). Tapi sekarang Anda tahu seharusnya saya mengatakan, quotsome energi tersimpan ditransfer oleh proses panas ke energi internal sel. Sel ini disebut upquot dengan meningkatkan energi rata-rata molekul sel. Akhirnya, tentu saja, semua itu menjadi energi internal dan kemudian mengalir melalui perpindahan panas ke udara dan benda-benda di sekitar organisme. Cukup contoh. Kami mendapatkan ide. Mungkin Anda bisa memikirkan beberapa bentuk lainnya. Kecuali Anda menulis buku teks termodinamika, mungkin tidak apa-apa jika mengatakan ada lebih dari dua bentuk energi dan menggunakan istilah panas dan bekerja seolah-olah itu adalah jenis energi. Jadi ketika Anda menemukan saya melakukannya di situs web ini, jangan tulis saya e-mail nit-picky yang mengatakan bahwa panas adalah sebuah proses, bukan suatu bentuk energi. Aku tahu. Aku tahu. Energi Panas (catatan samping ditambahkan nanti) Berkeliling di berbagai buku teks dan sumber daya adalah istilah yang lumayan umum untuk energi termal quot. Hal ini tampaknya umumnya digunakan sebagai istilah lain untuk energi internal atau konten panas. Salah satu buku thermo saya secara langsung mengusulkan istilah ini sebagai cara untuk menghindari penggunaan panas sebagai jenis energi. Menurut buku ini, sudah dicoba dulu tapi tidak pernah tertangkap. Saya masih menyukai idenya, dan karenanya mulai menggunakan istilah itu secara bergantian di halaman baru di situs ini. Jadi di situs web ini ketika Anda melihat istilah energi panas itu berarti jenis energi internal yang biasa disebut panas seperti yang dijelaskan di atas. Ini jangka pendeknya bisa menambah kebingungan Anda, tapi dalam jangka panjang Anda akan menjadi lebih bijaksana untuk itu. Apakah Anda membeli BackMoving Average itu: Apa itu dan Cara Menghitungnya Menonton video atau membaca artikel di bawah ini: Rata-rata bergerak adalah teknik untuk mendapatkan gambaran keseluruhan tentang tren dalam kumpulan data, rata-rata dari setiap subset dari Angka. Rata-rata bergerak sangat berguna untuk meramalkan tren jangka panjang. Anda bisa menghitungnya untuk jangka waktu tertentu. Misalnya, jika Anda memiliki data penjualan selama dua puluh tahun, Anda dapat menghitung rata-rata pergerakan lima tahun, rata-rata pergerakan empat tahun, rata-rata pergerakan tiga tahun dan sebagainya. Analis pasar saham akan sering menggunakan rata-rata pergerakan 50 atau 200 hari untuk membantu mereka melihat tren di pasar saham dan (semoga) meramalkan posisi saham. Rata-rata mewakili nilai 8220middling8221 dari serangkaian angka. Rata-rata bergerak sama persis, namun rata-rata dihitung beberapa kali untuk beberapa himpunan bagian data. Misalnya, jika Anda menginginkan rata-rata pergerakan dua tahun untuk kumpulan data dari tahun 2000, 2001, 2002 dan 2003, Anda akan menemukan rata-rata untuk subset 20002001, 20012002 dan 20022003. Rata-rata pergerakan biasanya diplot dan paling baik divisualisasikan. Menghitung Contoh Rata-rata Bergerak 5 Tahun Contoh Soal: Hitunglah rata-rata pergerakan lima tahun dari kumpulan data berikut: (4M 6M 5M 8M 9M) ​​5 6.4M Penjualan rata-rata untuk subset kedua selama lima tahun (2004 8211 2008). Yang berpusat di sekitar tahun 2006, adalah 6.6M: (6M 5M 8M 9M 5M) 5 6.6M Penjualan rata-rata untuk subset ketiga selama lima tahun (2005 8211 2009). Berpusat di sekitar tahun 2007, adalah 6.6M: (5M 8M 9M 5M 4M) 5 6.2M Lanjutkan menghitung setiap rata-rata lima tahun, sampai Anda mencapai akhir himpunan (2009-2013). Ini memberi Anda serangkaian poin (rata-rata) yang dapat Anda gunakan untuk merencanakan grafik rata-rata bergerak. Tabel Excel berikut menunjukkan rata-rata bergerak yang dihitung untuk 2003-2012 bersamaan dengan kumpulan data yang tersebar: Tonton video atau baca langkah-langkah di bawah ini: Excel memiliki add-in yang kuat, Data Analysis Toolpak (cara memuat Data Analysis Toolpak) yang memberi Anda banyak pilihan tambahan, termasuk fungsi moving average otomatis. Fungsi tidak hanya menghitung rata-rata bergerak untuk Anda, namun juga grafik data asli pada saat bersamaan. Menghemat banyak penekanan tombol. Excel 2013: Langkah Langkah 1: Klik tab 8220Data8221 dan kemudian klik 8220Data Analysis.8221 Langkah 2: Klik 8220Moving average8221 dan kemudian klik 8220OK.8221 Langkah 3: Klik kotak 8220Input Range8221 dan kemudian pilih data Anda. Jika Anda menyertakan tajuk kolom, pastikan Anda mencentang Label di kotak Row pertama. Langkah 4: Ketik interval ke dalam kotak. Interval adalah berapa banyak poin sebelumnya yang ingin Anda gunakan Excel untuk menghitung rata-rata bergerak. Sebagai contoh, 822058221 akan menggunakan 5 titik data sebelumnya untuk menghitung rata-rata untuk setiap titik berikutnya. Semakin rendah interval, semakin dekat rata-rata pergerakan Anda ke kumpulan data asli Anda. Langkah 5: Klik di kotak 8220Output Range8221 dan pilih area pada lembar kerja yang Anda inginkan hasilnya muncul. Atau, klik tombol radio 8220New worksheet8221. Langkah 6: Centang kotak 8220Chart Output8221 jika Anda ingin melihat grafik kumpulan data Anda (jika Anda lupa melakukan ini, Anda dapat selalu kembali dan menambahkannya atau memilih grafik dari tab 8220Insert8221.8221 Langkah 7: Tekan 8220OK .8221 Excel akan mengembalikan hasil di area yang Anda tentukan di Langkah 6. Tonton video, atau baca langkah-langkah di bawah ini: Contoh masalah: Hitung moving average tiga tahun di Excel untuk data penjualan berikut: 2003 (33M), 2004 (22M), 2005 (36M), 2006 (34M), 2007 (43M), 2008 (39M), 2009 (41M), 2010 (36M), 2011 (45M), 2012 (56 juta), 2013 (64 juta). 1: Ketik data Anda menjadi dua kolom di Excel Kolom pertama harus memiliki kolom tahun dan kolom kedua dengan data kuantitatif (dalam contoh ini masalah, angka penjualan). Pastikan tidak ada baris kosong dalam data sel Anda. : Hitunglah rata-rata tiga tahun pertama (2003-2005) untuk data.Untuk contoh ini, ketik 8220 (B2B3B4) 38221 ke dalam sel D3 Menghitung rata-rata pertama Langkah 3: Tarik kotak di sudut kanan bawah d Miliki untuk memindahkan formula ke semua sel di kolom. Ini menghitung rata-rata untuk tahun-tahun berikutnya (misalnya 2004-2006, 2005-2007). Menyeret formula. Langkah 4: (Opsional) Buat grafik. Pilih semua data di lembar kerja. Klik tab 8220Insert8221, lalu klik 8220Scatter, 8221 lalu klik 8220Scatter dengan garis dan spidol yang halus.8221 Grafik rata-rata bergerak Anda akan muncul di lembar kerja. Lihat saluran YouTube kami untuk mendapatkan lebih banyak statistik bantuan dan tip Moving Average: Apa itu dan Cara Menghitungnya terakhir diubah: 8 Januari 2016 oleh Andale 22 pemikiran tentang ldquo Moving Average: Apa itu dan Cara Menghitungnya rdquo Ini adalah Sempurna dan sederhana untuk berasimilasi. Terima kasih untuk pekerjaan ini sangat jelas dan informatif. Pertanyaan: Bagaimana seseorang menghitung rata-rata pergerakan 4 tahun Tahun berapa pusat pergerakan rata-rata 4 tahun di atasnya akan berpusat pada akhir tahun kedua (yaitu 31 Desember). Dapatkah saya menggunakan penghasilan rata-rata untuk meramalkan penghasilan masa depan siapa tahu tentang berpusat berarti tolong beritahu saya jika ada yang tahu. Ini berarti kita harus mempertimbangkan 5 tahun untuk mendapatkan mean yang ada di center.Then bagaimana dengan sisa tahun jika kita ingin mendapatkan rata-rata tahun 20118230 karena kita tidak memiliki nilai lebih lanjut setelah 2012, lalu bagaimana kita menghitungnya? Tidak ada info lagi, tidak mungkin untuk menghitung MA 5 tahun untuk 2011. Anda bisa mendapatkan rata-rata pergerakan dua tahun sekalipun. Hai, terima kasih atas videonya. Namun, satu hal tidak jelas. Bagaimana melakukan ramalan untuk bulan-bulan mendatang Video menunjukkan perkiraan untuk bulan-bulan dimana data sudah tersedia. Hai, Raw, I8217m sedang mengembangkan artikel untuk memasukkan peramalan. Prosesnya sedikit lebih rumit daripada menggunakan data masa lalu sekalipun. Lihatlah artikel Duke University ini, yang menjelaskannya secara mendalam. Salam, Stephanie terima kasih untuk penjelasan yang jelas. Hai Tidak dapat menemukan tautan ke artikel Universitas Duke yang disarankan. Meminta untuk mengirim link lagi
Laporan perdagangan-review-konsumen-terbaru
Moving-average-equity-curve