Proceso Aleatorio Promedio Móvil

El suavizado de datos elimina la variación aleatoria y muestra las tendencias y los componentes cíclicos Inherente a la recopilación de datos tomados en el tiempo es una forma de variación al azar. Existen métodos para reducir la cancelación del efecto debido a la variación aleatoria. Una técnica frecuentemente utilizada en la industria es suavizar. Esta técnica, cuando se aplica correctamente, revela más claramente la tendencia subyacente, los componentes estacionales y cíclicos. Existen dos grupos distintos de métodos de suavizado Métodos de promedio Métodos exponenciales de suavizado Tomar promedios es la forma más sencilla de suavizar los datos Primero investigaremos algunos métodos de promediación, como el promedio simple de todos los datos anteriores. Un gerente de un almacén quiere saber cuánto un proveedor típico ofrece en unidades de 1000 dólares. Se toma una muestra de 12 proveedores, al azar, obteniendo los siguientes resultados: La media o media calculada de los datos 10. El gestor decide usar esto como la estimación para el gasto de un proveedor típico. ¿Es esto una buena o mala estimación? El error cuadrático medio es una forma de juzgar qué tan bueno es un modelo Vamos a calcular el error cuadrático medio. La cantidad verdadera del error gastada menos la cantidad estimada. El error al cuadrado es el error anterior, al cuadrado. El SSE es la suma de los errores al cuadrado. El MSE es la media de los errores al cuadrado. Resultados de MSE por ejemplo Los resultados son: Errores y errores cuadrados La estimación 10 La pregunta surge: ¿podemos usar la media para pronosticar ingresos si sospechamos una tendencia? Un vistazo a la gráfica abajo muestra claramente que no debemos hacer esto. El promedio pesa todas las observaciones pasadas igualmente En resumen, declaramos que El promedio simple o la media de todas las observaciones pasadas es sólo una estimación útil para pronosticar cuando no hay tendencias. Si hay tendencias, utilice estimaciones diferentes que tengan en cuenta la tendencia. El promedio pesa todas las observaciones pasadas igualmente. Por ejemplo, el promedio de los valores 3, 4, 5 es 4. Sabemos, por supuesto, que un promedio se calcula sumando todos los valores y dividiendo la suma por el número de valores. Otra forma de calcular el promedio es añadiendo cada valor dividido por el número de valores, o 3/3 4/3 5/3 1 1.3333 1.6667 4. El multiplicador 1/3 se llama el peso. En general: barra frac fracción izquierda (frac derecha) x1 izquierda (frac derecha) x2,. ,, Izquierda (frac derecha) xn. El (izquierda (frac derecha)) son los pesos y, por supuesto, suman a 1. Información de contacto Búsqueda en el sitio Centro de conocimiento Cuándo usar un gráfico de rango promedio móvil Gráficos de media móvil Generalmente se utilizan para detectar pequeños cambios en la media del proceso. Detectarán cambios de .5 sigma a 2 sigma mucho más rápido que los gráficos de Shewhart con el mismo tamaño de muestra. Sin embargo, son más lentos en la detección de grandes cambios en la media del proceso. Además, las pruebas de ejecución típicas no se pueden utilizar debido a la dependencia de los puntos de datos. También se pueden preferir los gráficos de media móvil cuando los subgrupos son de tamaño n1. En este caso, un gráfico alternativo podría ser el Gráfico X Individual, en cuyo caso se necesitaría estimar la distribución del proceso para definir sus límites esperados con límites de control. La ventaja de las gráficas de Cusum, EWMA y Moving Average es que cada punto trazado incluye varias observaciones, por lo que puede usar el teorema del límite central para decir que el promedio de los puntos (o el promedio móvil, en este caso) Los límites de control están claramente definidos. Otro uso de las gráficas de media móvil es para procesos con ciclos intrínsecos conocidos. Muchos procesos de contabilidad y procesos químicos encajan en esta categorización. Si toma muestras a intervalos fijos y establece el tamaño de la celda igual al número de subgrupos por ciclo, a medida que baja la muestra más antigua en la celda, capta el punto correspondiente en el siguiente ciclo. Si la naturaleza cíclica del proceso se altera, entonces los nuevos puntos añadidos serán sustancialmente diferentes, causando fuera de los puntos de control. Al igual que con otros gráficos de control, los gráficos de movimientos promedio se utilizan para monitorear los procesos con el tiempo. Los ejes x están basados ​​en el tiempo, por lo que los gráficos muestran un historial del proceso. Por esta razón, debe tener datos que se ordenan en el tiempo, es decir, se ingresan en la secuencia desde la que se generó. Si este no es el caso, entonces tendencias o cambios en el proceso pueden no ser detectados, sino atribuidos a la variación aleatoria (causa común). Los gráficos de rangos de amplitud media móvil se pueden usar cuando el tamaño de la celda es menor de diez subgrupos. Si el tamaño de la celda es mayor de diez, utilice las tablas de Sigma de Promedio móvil. Otros gráficos útiles en los escenarios anteriores son los gráficos EWMA y Cusum. Desde 1982: La ciencia del arte para mejorar su línea de fondo Quality America ofrece software de control estadístico de procesos, así como materiales de capacitación para Lean Six Sigma, gestión de la calidad y SPC. Adoptamos un enfoque orientado al cliente y lideramos muchas innovaciones de software, buscando continuamente formas de ofrecer a nuestros clientes las mejores y más asequibles soluciones. Líderes en su campo, Quality America ha proporcionado software y productos de formación y servicios a decenas de miles de empresas en más de 25 países. Como ejemplo de SMA, considere un valor con los siguientes precios de cierre en 15 días: Semana 1 (5 días) 20, 22, 24, 25, 23 Semana 28, 30, 27, 29, 28 Un MA de 10 días promediaría los precios de cierre de los primeros 10 días como el primer punto de datos . El próximo punto de datos bajaría el precio más temprano, agregaría el precio el día 11 y tomaría el promedio, y así sucesivamente como se muestra a continuación. Como se mencionó anteriormente, las AMs se retrasan en la acción de los precios actuales porque se basan en precios pasados, mientras más largo sea el período de tiempo para la MA, mayor será el retraso. Así, un MA de 200 días tendrá un grado mucho mayor de retraso que un MA de 20 días porque contiene precios durante los últimos 200 días. La longitud de la MA a utilizar depende de los objetivos de negociación, con MA más cortos utilizados para el comercio a corto plazo y más largo plazo MA más adecuado para los inversores a largo plazo. El MA de 200 días es ampliamente seguido por inversores y comerciantes, con rupturas por encima y por debajo de este promedio móvil considerado como señales comerciales importantes. Las MA también imparten señales comerciales importantes por sí mismas, o cuando dos medias se cruzan. Un aumento MA indica que la seguridad está en una tendencia alcista. Mientras que un MA decreciente indica que está en una tendencia bajista. Del mismo modo, el impulso ascendente se confirma con un cruce alcista. Que se produce cuando una MA a corto plazo cruza por encima de un MA a más largo plazo. El impulso descendente se confirma con un cruce bajista, que ocurre cuando una MA a corto plazo cruza por debajo de un MA a más largo plazo.