ای ڈبلیو ایم اے (تیزی سے وزن میں اوسطا اوسط) | فارمولہ اور مثالیں
ای ڈبلیو ایم اے کی تعریف (تیزی سے وزن میں منتقل اوسط)
تیزی سے چلنے والی اوسط اوسط (ای ڈبلیو ایم اے) سے مراد اوسط اعداد و شمار ہیں جو مختلف عوامل پر غور کرکے ان کو وزن دے کر نتائج اور آؤٹ پٹ کو جانچ کر پورٹ فولیو کی نقل و حرکت کو ٹریک کرنے کے لئے استعمال ہوتے ہیں اور کارکردگی کا اندازہ کرنے کے ل results نتائج سے باخبر رہتے ہیں۔ بہتری لائیں
EWMA کے لئے وزن ماضی میں مزید پڑنے والی ہر مدت کے لئے تیزی سے راستے کو کم کرتا ہے۔ نیز ، چونکہ ای ڈبلیو ایم اے میں پہلے سے حساب کی اوسط ہوتی ہے ، لہذا تیزی سے وزن میں منتقل اوسط کا نتیجہ مجموعی ہوگا۔ اس کی وجہ سے ، تمام ڈیٹا پوائنٹس نتائج میں حصہ ڈالیں گے ، لیکن اگلی مدت ای ڈبلیو ایم اے کے حساب کتاب ہونے کے ساتھ ہی شراکت کا عنصر کم ہوجائے گا۔
وضاحت
یہ EWMA فارمولہ ایک وقت میں اوسط میں حرکت پذیر کی قیمت کو ظاہر کرتا ہے۔
EWMA (t) = a * x (t) + (1-a) * EWMA (t-1)
کہاں
- EWMA (t) = وقت میں اوسط چلتی t
- a = 0 اور 1 کے مابین پیرامیٹر ویلیو کی ڈگری
- x (t) = سگنل ایکس کی قیمت t وقت پر
یہ فارمولا وقت میں اوسط حرکتی کی قیمت کو بتاتا ہے۔ یہ ایک پیرامیٹر ہے جو پرانے اعداد و شمار کے حساب سے آنے کی شرح کو ظاہر کرتا ہے۔ ایک کی قیمت 0 سے 1 کے درمیان ہوگی۔
اگر ایک = 1 جس کا مطلب ہے کہ ای ڈبلیو ایم اے کی پیمائش کرنے کے لئے صرف تازہ ترین ڈیٹا استعمال ہوا ہے۔ اگر ایک 0 کے قریب ہے تو ، اس کا مطلب ہے کہ پرانے ڈیٹا کو زیادہ وزن دیا جاتا ہے اور اگر کوئی 1 کے قریب ہے تو اس کا مطلب ہے کہ نئے اعداد و شمار کو زیادہ وزن دیا گیا ہے۔
EWMA کی مثالیں
ذیل میں تیزی سے چلنے والی اوسط اوسط کی مثالیں ہیں
آپ یہ EWMA ایکسل سانچہ ڈاؤن لوڈ کرسکتے ہیں۔ EWMA ایکسل ٹیمپلیٹمثال # 1
آئیے ذیل میں جدول کے مطابق 5 ڈیٹا پوائنٹس پر غور کریں:
اور پیرامیٹر a = 30٪ یا 0.3
تو EWMA (1) = 40
مندرجہ ذیل وقت 2 کے لئے EWMA ہے
- ای ڈبلیو ایم اے (2) = 0.3 * 45 + (1-0.3) * 40.00
- = 41.5
اسی طرح مقررہ اوقات کے لئے تیزی سے چلنے والی اوسط اوسط کا حساب لگائیں -
- ای ڈبلیو ایم اے (3) = 0.3 * 43 + (1-0.3) * 41.5 = 41.95
- ای ڈبلیو ایم اے (4) = 0.3 * 31 + (1-0.3) * 41.95 = 38.67
- ای ڈبلیو ایم اے (5) = 0.3 * 20 + (1-0.3) * 38.67 = 33.07
مثال # 2
ہمارے ہاں اتوار سے ہفتہ تک ایک شہر کا درجہ حرارت ڈگری سینٹی گریڈ میں رہتا ہے۔ ایک = 10٪ کا استعمال کرتے ہوئے ہم ہفتے کے ہر دن درجہ حرارت کی چلتی اوسط تلاش کریں گے۔
استعمال کرنا a = 10٪ ہمیں نیچے دیئے گئے جدول میں ہر دن کے لئے تیزی سے وزن میں اوسطا مل جائے گا۔
ذیل میں گراف اصل درجہ حرارت اور EWMA کے مابین ایک موازنہ دکھا رہا ہے
جیسا کہ ہم دیکھ سکتے ہیں کہ = 10٪ کا استعمال کرتے ہوئے سگریٹ نوشی کافی مضبوط ہے۔ اسی طرح ہم متعدد قسم کے ٹائم سیریز یا ترتیب ڈیٹاسیٹس کے ل the تیزی سے چلنے والی اوسط کو حل کرسکتے ہیں۔
فوائد
- اس کو ڈیٹا یا آؤٹ پٹ کی پوری تاریخ کا استعمال کرتے ہوئے اوسط تلاش کرنے کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے۔ دوسرے تمام چارٹ ہر اعداد و شمار کو انفرادی طریقے سے پیش کرتے ہیں۔
- صارف اپنی سہولت کے مطابق ہر ڈیٹا پوائنٹ کو وزن دے سکتا ہے۔ اس وزن کو مختلف اوسطوں کا موازنہ کرنے کے لئے تبدیل کیا جاسکتا ہے۔
- EWMA اعداد و شمار کو ہندسی طور پر دکھاتا ہے۔ اس کی وجہ سے جب اعداد و شمار پیش آتے ہیں تو ڈیٹا زیادہ متاثر نہیں ہوتا ہے۔
- تیز رفتار وزن میں اوسطا ہر اعداد و شمار پوائنٹس کی متحرک اوسط کی نمائندگی کرتا ہے۔
حدود
- یہ صرف تب ہی استعمال کیا جاسکتا ہے جب وقتا فوقتا مستقل اعداد و شمار دستیاب ہوں۔
- اس کا استعمال تبھی ہوسکتا ہے جب ہم اس عمل میں ایک چھوٹی سی شفٹ کا پتہ لگانا چاہتے ہوں۔
- اوسط کا حساب لگانے کے لئے یہ طریقہ استعمال کیا جاسکتا ہے۔ نگرانی کے تغیر کے لئے صارف کو کچھ دوسری تکنیک استعمال کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔
اہم نکات
- ڈیٹا جس کے ل we ہم تیزی سے وزن میں چلنے والی اوسط حاصل کرنا چاہتے ہیں اس کا وقت ترتیب دیا جانا چاہئے۔
- شور مچانے والے ٹائم سیریز کے ڈیٹا پوائنٹس میں شور کو کم کرنے میں یہ بہت مددگار ہے جس کو ہموار کہا جاسکتا ہے۔
- ہر آؤٹ پٹ کو ایک ویٹیج دیا جاتا ہے۔ جتنا حالیہ اعداد و شمار ہوں گے ، اس کو سب سے زیادہ وزن ملے گا۔
- چھوٹی شفٹ کا پتہ لگانے میں یہ کافی اچھا ہے لیکن بڑی شفٹ کا پتہ لگانے میں اس کا عمل آہستہ ہے۔
- یہ استعمال کیا جاسکتا ہے جب سب گروپ کے نمونے کے سائز 1 سے زیادہ ہوں۔
- اصل دنیا میں ، اس طریقہ کار کو کیمیائی عمل میں اور یومیہ اکاؤنٹنگ کے عمل میں استعمال کیا جاسکتا ہے۔
- ہفتہ کے دنوں میں ویب سائٹ کے زائرین کو اتار چڑھاؤ ظاہر کرنے میں بھی اس کا استعمال کیا جاسکتا ہے۔
نتیجہ اخذ کرنا
ای ڈبلیو ایم اے ، وقتی عمل کے وسط میں چھوٹی شفٹوں کا پتہ لگانے کا ایک ذریعہ ہے۔ تیزی سے چلنے والی اوسط اوسط کا بھی اعلی مطالعہ کیا جاتا ہے اور اعداد و شمار کی چلتی اوسط کو تلاش کرنے کے لئے ایک ماڈل کا استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ ماضی کے اعداد و شمار کی ایونٹ کی بنیاد کی پیش گوئی کرنے میں بھی بہت مفید ہے۔ تیزی سے وزن میں منتقل اوسط ایک فرض کی گئی اساس ہے کہ عام طور پر مشاہدات تقسیم کردیئے جاتے ہیں۔ یہ ان کے وزن کی بنیاد پر ماضی کے اعداد و شمار پر غور کر رہا ہے۔ چونکہ ماضی میں اعداد و شمار زیادہ ہیں لہذا حساب کے لئے اس کا وزن تیزی سے کم ہوگا۔
EWMA بنیاد کے مختلف سیٹ کے مختلف سیٹ معلوم کرنے کے ل Users صارف ماضی کے ڈیٹا کو وزن دے سکتے ہیں۔ جغرافیائی طور پر دکھائے جانے والے ڈیٹا کی وجہ سے بھی ، باہر جانے والوں کی وجہ سے ڈیٹا زیادہ متاثر نہیں ہوتا ہے ، لہذا اس طریقہ کا استعمال کرتے ہوئے زیادہ تیز اعداد و شمار حاصل کیے جاسکتے ہیں۔
