1440 Media Móvil

Más parece salir de estas ecuaciones que va adentro. Por qué de otra manera los hombres sabios invertir tiempo y energía en ellos Cuando usted primero comienza a guardar su registro, el primer día, incorpore su peso en la columna ldquoTrendrdquo así como la columna ldquoWeightrdquo . A partir de entonces, calcule el número de la columna ldquoTrendrdquo de la siguiente manera: Sustraiga la tendencia de ayer desde el peso de hoy. Escribe el resultado con un signo menos si es negativo. Cambiar el lugar decimal en el número resultante un lugar a la izquierda. Redondear el número a un decimal colocando el segundo decimal y aumentando el primer decimal por uno si el segundo decimal es 5 o mayor. Añada este número al número de tendencia de ayer y entre en la columna de tendencia de hoy. Por ejemplo, heres un registro para noviembre de 1990, Youre sobre hacer la entrada para el 4 de noviembre. Youve sólo se pesó en 171,5, e ingresó ese número en la columna de peso. Su registro ahora se parece a esto: Para computar el número de la tendencia, sustraiga el número de la tendencia de ayer (173.2) del peso de hoy (171.5): Este resultado, 173.0, se introduce como el número de la tendencia para el 4to. Cuando inicie una nueva hoja de registro para el mes siguiente, copie el número de tendencia del último día del mes anterior a la línea justo debajo del encabezado de columna ldquoTrendrdquo del nuevo registro. Cuando calcula la tendencia para el primer día del mes nuevo, utilice esa entrada como el número de tendencia de días anteriores. Esto puede parecer un montón de problemas al principio, pero una vez que te acostumbras a él, puedes calcular el nuevo número de tendencia en unos segundos. (Aquellos que están familiarizados con las matemáticas reconocerán esto como un promedio móvil suavizado exponencialmente con 10 suavizado, rdquo y las instrucciones anteriores como equivalente wordy de la expresión T n T n minus1 0,1 (W n menos T n menos1) donde T n es la tendencia Número para el día n y W n es el número de peso para el día N. Si está usando una calculadora para calcular la tendencia, utilice esta fórmula. A continuación se dan las definiciones matemáticas completas de las diferentes formas de promedios móviles. El porcentaje de suavizado de 10 y cambiar el lugar decimal en lugar ha sido utilizado por décadas por los analistas financieros que hacen gráficos de precios de acciones y materias primas.) Para calcular el número de libras que está perdiendo (o ganando) por semana en un mes determinado, Para el mes a partir del número de tendencia inicial, luego divida por 4 para obtener una pérdida de peso semanal (o ganancia). Por ejemplo, si el primer día del mes la entrada de tendencia fue de 167 y el último día del mes se situó en 160, perdió un total de 7 libras ese mes. La pérdida por semana es entonces 7/4, o 1,75 libras. Para calcular el déficit promedio diario de calorías (o el exceso) de un mes, tome la pérdida de peso total (o ganancia) ese mes (por ejemplo 167 menos 160 7 libras) medida de los números de tendencia, multiplique por 3500 para obtener el total de calorías quemadas A partir de la grasa (o almacenada allí), luego dividir por el número de días en el mes (31 para julio, por ejemplo) para dar el promedio de calorías diarias déficit o exceso. Si comenzó julio con la tendencia a 167 y terminó con la tendencia a 160, cada día que comió un promedio de menos calorías que quemó. Sólo toma un par de minutos para hacer un gráfico de peso mensual de una página de registro completado. Depende de si actualizar el gráfico todos los días o esperar hasta el final del mes y trazar todos los datos en una sola sesión. Una ventaja de hacer el gráfico mensual es que al final del mes sabes el rango de peso para el mes, así que no tienes problemas con una línea que corre fuera del fondo (o, horror de los horrores, la parte superior) de la página. Para hacer un gráfico, obtener un pedazo de papel cuadriculado y dibujar los ejes en la parte inferior, izquierda y derecha. Marque las garrapatas en la parte inferior para cada día, y las garrapatas a la izquierda para libras. El eje derecho va de 0 a 48 y se utiliza para trazar el peldaño en el programa de ejercicios que completó cada día. Para ahorrar tiempo, compórtese un cuadro en blanco con los ejes dibujados, los días del mes marcados en el eje horizontal y los números de peldaño a la derecha, luego ejecute un suministro de años en una copiadora. Todo lo que tiene que hacer cada mes es etiquetar la escala de peso en el eje vertical y trazar los datos. Trazar las lecturas diarias del peso y los datos de tendencias en el gráfico, junto con el escalón del ejercicio. La mejor manera de distinguir las diferentes líneas del gráfico es dibujarlas en diferentes colores, por ejemplo, negro para el peso diario, azul para la línea de tendencia y rojo para la línea del peldaño del ejercicio. Usando todas esas plumas de colores diferentes puede hacer que se sienta como un nerd, pero ya que no está usando una computadora, está bien. Modelar sus cartas dibujadas a mano después de las generadas por ordenador. Para calcular cuánto tiempo se tardará en alcanzar una meta de peso a partir de un peso determinado, en una dieta que restringe las calorías que usted consume a un número menor de lo que quema todos los días, restar primero la meta de peso del peso inicial para obtener el número De libras que usted necesita perder. Multiplicando por 3500 obtiene el número total de calorías que necesita para quemar de grasa para reducir su peso por la cantidad deseada. Ahora dividir por el déficit de calorías diarias previsto en su plan de dieta. El resultado será el número de días que debe tomar para perder el peso. Usted puede dividir el número de días por 7 para obtener semanas, o por 30 por el tiempo en meses. Utilizando los números del ejemplo de planificación de la dieta. Calculamos de la siguiente manera. Restando el peso, 145, del peso inicial, 215, da una pérdida de peso de 70 libras. Multiplicando esto por 3500 calorías / libra indica que un total de 245000 calorías de grasa (whew) tendrá que ser quemado a perder que 70 libras. El dieter tiene la intención de reducir su ingesta diaria de 862 calorías por debajo de lo que quema, por lo que dividir esto en 245000 nos dice cuánto tiempo tomará la dieta: 284 días. Dividir por 7 expresa esto como 41 semanas (después de redondear a la semana más cercana) dividir por 30 da la duración como levemente menos de 9 meses y medio. Para calcular los minutos adicionales por día equivalentes a extender su vida por un número dado de años, comience con una conjetura en su vida mínima, sobrepeso y fuera de forma. Si tiene menos de 60 años, use 65 años, pensando en dejar caer muerto el día de su jubilación. Lifes como eso, isnt él Si usted es 60 o arriba, agrega 10 años a su edad actual. A continuación, restar su edad de este número, dando los años youd vivir en su forma actual. Por ejemplo, si usted es 40 ahora, y suponiendo youd vivir a 65 sin perder peso o hacer ejercicio, youd calcular 65 menos 40 25 años de vida. A continuación, haga una suposición sobre el número de años que aumentará su esperanza de vida al hacer ejercicio. La cifra de 3 años utilizada en el ejemplo de extensión de vida es conservadora, algunas estimaciones llegan a 4 años, reduciendo la esperanza simplemente de ser de 15 libras de sobrepeso. Multiplica los años de aumento de la vida útil en 1440, el número de minutos en un día (24 60 1440), para obtener el total de minutos de aumento de la vida, luego dividir por el número de años que vivir de lo contrario para obtener los minutos adicionales por día. Asumiendo 3 años de aumento de la vida útil y 25 años para vivir de otra manera, calculará: Por lo tanto, si la pérdida de peso y el ejercicio extiende su vida a los 3 años 65 años, ha añadido tiempo extra a su vida equivalente a más de 172 minutos al día: Casi tres horas extras. Pero a qué costo en el tiempo Si amplía su vida 3 años 65 años con 15 minutos de ejercicio diario, tiene una ganancia neta de 172 menos 15 157 minutos al día, más de dos horas y media. Otra perspectiva sobre el tiempo invertido en una vida más larga se da por el cálculo de los años totales youll pasar el ejercicio de ahora hasta el final de su vida útil estimada. Tome sus años estimados para vivir, multiplíquese por los minutos por el día pasado que ejercita, y divida por 1440. Usando las mismas suposiciones como antes, y calculando en 15 minutos un día del ejercicio, rendimientos: Así, en los 25 años a partir de la edad 40 a 65, youd pasar un total de alrededor de un cuarto de año de ejercicio. Si eso le compró tres años más para vivir, youd terminan con 2 3/4 años adicionales, más de 1000 días adicionales (2.75 365 asymp 1000), para disfrutar de la vida, incluso si usted calcula que el tiempo dedicado al ejercicio fue completamente completamente desperdiciado Y no obtuviste otros beneficios aparte de una vida más larga. El sistema de retroalimentación del termostato modelado por el espacio de trabajo de Excel FEEDLAB. XLS no es realmente práctico para trabajar a mano. La cantidad de cálculo necesaria para simular un día es tal que usted casi seguramente se dará por vencido antes de obtener la comprensión intuitiva de la retroalimentación que viene de cambiar los parámetros y ver la computadora inmediatamente simular las consecuencias. Sin embargo, aquí está la base matemática del modelo. A partir de estas ecuaciones puede implementar la simulación en otra hoja de cálculo o como un programa independiente. Los parámetros que controlan el modelo son identificados por sus etiquetas en el panel de control FEEDLAB. Para cada intervalo de tiempo de 10 minutos, calcule la temperatura interior T _ {i} como sigue. Es un número pseudoaleatorio que varía de menos1 a 1, con un nuevo valor generado en cada ocurrencia de. Las instrucciones rápidas y fáciles para calcular la tendencia diaria del peso se dan arriba. Ese cálculo utiliza una media móvil específica exponencialmente suavizada elegida para la facilidad de cálculo, así como su eficacia en la extracción de la tendencia de los pesos diarios. Esta sección presenta la definición matemática de todas las formas de promedios móviles descritas en el capítulo Señal y Ruido. Usted no tiene que entender este material para entender los promedios móviles, y ciertamente no es necesario usar promedios móviles para controlar su peso. Si estás interesado en experimentar por tu cuenta con los promedios móviles en una computadora, estas ecuaciones proporcionan la base para los programas que vas a escribir. Todos los promedios móviles operan sobre una serie temporal de mediciones, M 1. M _ {2}, hellip, M _ {d}. Donde d es el número total de mediciones realizadas hasta la fecha y M d es la medida más reciente. Por conveniencia en la discusión, asumir bien una medida se hace por día cualquier otro intervalo regular es equivalente. La media móvil simple n día para el día d se calcula por: Si tenemos diez mediciones, M 1 a M 10. Y queremos calcular un promedio móvil de cuatro días, los promedios móviles para los días sucesivos son: No podemos calcular un promedio móvil de cuatro días hasta que tengamos cuatro días de datos. Es por eso que la primera media móvil en este ejemplo es A 4. Una media móvil ponderada se calcula mediante la definición de factores de peso. W 1. W 2, hellip W n. Para cada día en la media móvil de día n. El promedio móvil ponderado para el día d es entonces: Tenga en cuenta que si todos los pesos, W i son 1, esta ecuación se reduce a la de un promedio móvil simple. Un promedio móvil con suavidad exponencial es un promedio móvil ponderado en el que los factores de peso son potencias de S. La constante de suavizado. Se calcula una media móvil exponencialmente suavizada sobre todos los datos acumulados hasta ahora en lugar de cortarse después de algunos días. Para el día d la media móvil exponencialmente suavizada es: Pero esto es sólo una secuencia geométrica El siguiente término en una secuencia de este tipo es dado por: A d (1minus S) M d SA d menos1. El cálculo se acelera y la comprensión sirve si sustituimos: P 1minus S por S en la ecuación para el siguiente término. Haciendo un pequeño álgebra, descubrimos: Esta reformulación hace que la operación de suavizado sea muy intuitiva. Cada día, tomamos la tendencia antigua número A d minus1. Calcular la diferencia entre ella y la medida de hoy M d. Entonces agregue un porcentaje de esa diferencia P al valor de tendencia antiguo obtenga el nuevo. Obviamente, cuanto más cerca está P de 1 (y por lo tanto, cuanto más cerca está de S), más influencia tiene la nueva medición sobre la tendencia. Si P 1, el valor de tendencia antiguo A d minus1 se cancela y el promedio móvil sigue los datos con precisión. Por ejemplo, con la constante de suavizado S 0.9 que usamos en los datos de peso, calculamos el nuevo valor de tendencia A d del valor de tendencia anterior A d minus1 y el peso de hoy M d como: En discusiones de promedios móviles suavizados exponencialmente, particularmente sus aplicaciones financieras , Tenga cuidado de no confundir la constante de suavizado S con la variante P 1 menos S introducida para simplificar el cálculo y hacer más evidente el efecto de los nuevos datos sobre el promedio móvil. P se refiere a menudo como el porcentaje de ldquosmoothing el término ldquo10 smoothingrdquo se refiere a un cálculo en el que P 10/100 0,1 y por lo tanto S 0,9. Para calcular la tasa de pérdida o ganancia de peso y el déficit de calorías o el exceso responsable de ella desde la línea de tendencia de media móvil, la hoja de cálculo de Excel encuentra la tendencia de línea recta que mejor se ajusta a la curva trazada por el promedio móvil por el método de mínimos cuadrados . El proceso de encontrar una línea que representa con precisión la tendencia de una colección de puntos de datos se denomina regresión lineal. Y el método de mínimos cuadrados es el enfoque más utilizado para el problema. Cualquier línea recta no vertical (youd estar en una salmuera fina si su línea de tendencia de peso eran verticales, wouldnt usted) se puede expresar en la forma: donde m es la pendiente. Dando el cambio en el valor del eje Y para cada cambio de unidad a lo largo del eje X, yb es el intercepto. El punto en el que la línea cruza el eje Y cuando X es cero. Encontrar m y b para la línea que mejor se ajusta a una colección de puntos de datos D 1. D _ {2}. Hellip D n calculamos: Dado que sólo estaban interesados ​​en la tasa de cambio, sólo necesitamos la pendiente, m. Que da la tasa diaria de cambio en la línea que mejor se ajusta a la curva de tendencia media móvil. De la pendiente, el cambio de peso promedio por semana es sólo siete veces el cambio diario, y el déficit promedio diario de calorías (si es negativo) o exceso (si es positivo) es: Moving Average newdigital: No sé, pero es lo que tenemos En el foro sobre MA y precio: MADistance está en - este post. Buen indicador por Hiachiever escribiendo la distancia entre MA y el precio en la carta. Los ajustes son ajustables. - Y el mismo indicador con alerta está en este post. - La última versión con audio y / o pop-alert está en este post. Precio por encima o por debajo de MA. Indicador está en este post. MA Price Alert está en esta página. Buen indicador creado por cja con ajustes muy avanzados (seleccione el tiempo, el sonido, el correo electrónico, la alerta emergente, cambie el sonido al tuyo, el modo ma y mucho más). Es que hay un indicador de alerta cuando el precio está por encima o por debajo de la SMA y tienen la opción de cambio (como el de la MT4). Con colores como el del poste y hay un milagro que todo esto en un histograma. Que va a utilizar gran MS Access / Moving Average en MS. Pregunta de acceso Hola, Tengo una serie de datos sobre precios y me gustaría hacer que las medias móviles de esos datos. Eq. Precio Promedio 20 30 40 30 ((203040) / 3) 50 36.6 ((504030) / 3) 70 53.3 ((705040) / 3) ¿Qué fórmula debo usar o cómo puedo hacerlo? Respuesta Arianto, hi, One approach is A través de un conjunto de registros. Necesitará una columna en su tabla para rellenar con el promedio móvil. Generar una subrutina en un módulo con un conjunto de registros basado en el conjunto de datos que se va a evaluar, en el orden correcto. Utilice dos variables de memoria para almacenar los valores anterior y anterior, pero uno. Calcular el promedio basado en las dos vars y el valor actual y almacenarlo en la columna de media móvil. Índice de los dos vars. Pase al siguiente registro. El código se verá algo como esto Dim db como DAO. Database, rs como DAO. Recordset Dim iVar1 como doble, iVar2 como doble Set db CurrentDB Set rs SELECT Precio, PriceAv FROM tblVentas ORDER BY SalesDate iVar1 0 iVar20 Aunque no rs. EOF rs. Edit rsPriceAv (iVar1 iVar2 rsPrice) / 3 rs. Update iVar1 iVar2 iVar2 rsPrice rs. MoveNext Wend rs. Close Set rsNothing Tendrá que comprobar el conjunto de registros SQL para adaptarse a su tabla, etc Espero que esto ayude