Статистический подход, позволяющий исключить выбросы из наборов данных, чтобы сделать закономерности более заметными
Что такое сглаживание данных?
Сглаживание данных относится к статистическому подходу, заключающемуся в устранении выбросов из наборов данных, чтобы сделать закономерности более заметными. Это достигается с помощью алгоритмов устранения статистического шума из наборов данных. Использование сглаживания данных может помочь прогнозировать закономерности, например, наблюдаемые в ценах на акции.
В процессе сбора данных они могут быть изменены, чтобы уменьшить или устранить любые значительные отклонения или другие статистические помехи. Сглаживание данных помогает трейдерам или статистикам анализировать большое количество данных, которые могут быть сложными для обработки, для выявления тенденций или закономерностей, которые они в противном случае упустили бы из виду.
Такой подход использует упрощенные улучшения для лучшего прогнозирования различных закономерностей. Он фокусируется на создании базового направления для основных точек данных, избегая любых изменчивых фрагментов данных и рисуя более плавную кривую между точками данных.
Резюме
- Сглаживание данных можно определить как статистический подход к устранению выбросов из наборов данных, чтобы сделать закономерности более заметными.
- Случайный метод, простое скользящее среднее, случайное блуждание, простая экспонента и экспоненциальное скользящее среднее – вот некоторые из методов, используемых для сглаживания данных.
- Сглаживание данных может помочь в выявлении тенденций в бизнесе, финансовых рынках ценных бумаг и экономике.
Методы сглаживания данных
Случайный метод, простое скользящее среднее, случайное блуждание, простая экспонента и экспоненциальное скользящее среднее – вот некоторые из методов, которые можно использовать для сглаживания данных. Наиболее часто используемые методы обсуждаются ниже:
1. Простой экспоненциальный
Простой экспоненциальный метод является популярным методом сглаживания данных из-за простоты расчета, гибкости и высокой производительности. Он использует вычисление среднего значения для присвоения экспоненциально убывающих весов, начиная с самого последнего наблюдения. Этот метод легко освоить и применять.
Прогнозы считаются точными, поскольку разница между реальными прогнозами и тем, что происходит на самом деле, учитывается при использовании простого экспоненциального подхода. Однако этот метод не позволяет эффективно управлять тенденциями. Поэтому он используется, когда отсутствуют циклические колебания.
2. Скользящая средняя
Метод скользящего среднего лучше всего использовать при незначительных сезонных колебаниях или их полном отсутствии. Сглаживание данных по скользящему среднему используется для выделения случайных изменений.
Это простой подход к сглаживанию данных, который экономисты используют для оценки основных закономерностей в выдаче разрешений на строительство и других нестабильных наборах данных. Скользящее среднее объединяет данные за месяц в временные единицы, длина которых превышает месяц, например, среднее значение данных за несколько месяцев.
3. Случайное блуждание
Метод сглаживания данных случайного блуждания обычно используется для описания закономерностей в финансовых инструментах. Некоторые инвесторы считают, что прошлые колебания цены ценной бумаги и будущие движения не могут быть связаны. Они используют метод случайного блуждания, который предполагает, что случайная величина даст потенциальные точки данных при добавлении к последней доступной точке данных.
4. Экспоненциальное скользящее среднее
При использовании метода экспоненциальной скользящей средней к историческим наблюдениям применяются веса после использования метода экспоненциального сглаживания. При этом основное внимание уделяется последним наблюдениям за данными. Следовательно, экспоненциальная скользящая средняя быстрее реагирует на изменения цен, чем метод простой скользящей средней.
Кроме того, для прогнозирования требуется только предыдущий прогноз волатильности и изменение цены за предыдущий цикл. Нет необходимости пересчитывать прогноз, используя длинную историю возврата цен.
Преимущества сглаживания данных
Методы сглаживания данных просты для понимания и внедрения. Они могут помочь в выявлении тенденций в бизнесе, финансовых рынках ценных бумаг и экономике.
Сглаживание данных может помочь выявить закономерности в сложных данных. Это помогает предсказать обычное направление движения следующей наблюдаемой точки данных. Если пользователям не нужны определенные точки данных, сглаживание данных удаляет точки данных, которые не представляют интереса для пользователя.
Это также помогает создавать сглаженные графики, отображающие тенденции и закономерности.
Ограничения сглаживания данных
Сглаживание данных не обязательно дает интерпретацию тем или закономерностей, которые оно помогает распознать. Оно также может привести к тому, что некоторые точки данных будут упущены из виду, если сосредоточиться на других.
Иногда сглаживание данных может исключить полезные точки данных. Это может привести к неправильным прогнозам, если набор данных является сезонным и не полностью отражает реальность, полученную в результате анализа данных. Кроме того, сглаживание данных может привести к значительным сбоям в работе из-за отклонений в данных.
