Gnumerisch Gleitender Durchschnitt

Gnumeric 1 9 3 aka TBD ist jetzt verfügbar. Das Gnumeric Team freut sich, die Verfügbarkeit von Gnumeric Version 1 9 bekannt geben. 3.Diese Veröffentlichung ist ein Entwicklungs-Release mit vielen Bug-Fixes Wir haben die Anzahl der offenen Bugs unter 450 gebracht Es war Weit über 500 vor ein paar Monaten Während 450 noch viele offene Fehlerberichte sind, sollte man darauf hinweisen, dass etwa 220 als Erweiterungsanforderungen klassifiziert werden. Diese Freigabe erfordert das gleichzeitig freigegebene Goffice 0 7 2 Wir empfehlen auch die neue libgsf 1 4 10.Do nicht drucken versteckte Blätter Bug 525368.Print wysiwyg Bug 153578.Fix Spalte Bestellung in Analyse-Tools Bug 516052.Machen Sie die gepaarten t-Test-Analyse-Tool verwenden nur komplette Paare 531852.Improve Regression tool. Fix Zeilen Höhe und Spalte Breite Dialoge Bug 360873.Don t Kraft Text Export von leeren Blättern Bug 521726.By Standard-Zellen mit Hyperlinks sollte nicht leer sein Bug 152617.Fix Befehlsnamen für Hyperlink additions. Improve Histogramm-Tool Bug 385458 Bug 552161.Make externe Hyperlinks Arbeit Bug 535015.Machen Sie mehr Dialog-Schaltflächen Befolgen Sie no-icon Anfrage Bug 302883.Fix und verbessern Sie die Sampling-Tool Bug 552975.Improve Moving Averages Tool Bug 527489.Add gewichtet und kumulative gleitende Durchschnitte. Add Spencer s 15-Punkt gleitenden Durchschnitt. Fix und verbessern exponentielle Glättung Tool Bug 553267.Added Holt s Trend korrigiert exponentielle Glättung Bug 385467.Added Additiv Holt-Winters exponentielle Glättung. Fix Szenario Report Shift Bug 554591.Added multiplikative Holt-Winters exponentielle Glättung. Fix kleinere Bugs Bug 554818 Bug 553342.Update einige der Analyse-Tools documentation. Add non - numerische Frequenz Tabellen-Tool Bug 134166.Add grundlegende Kaplan-Meier Schätzungen Tool Bug 453765.Fix Scrolling Problem in Funktionsauswahl Bug 556718.Delete Zelle überschreiben Dialog Bug 556773.Fix Druck von gedrehten Text Bug 539734.Fix Leckage in Histogramm-Tool Bug 552596. Fix horizontale Position der Blattobjekte in Druck Bug 554993.Reimplementiert die Goffice-Komponente. Extend ssgrep, um VBA zu suchen. Add Spalte Breite Verdoppelung im Display Formel-Modus. Fix OO o Stil importieren Bug 553506.Support XLSX themed Farben Bug 555687.Restore die undokumentiert Magie für feste Füllungen in XLSX-Bedingungen. Work um gtk Verhaltensänderung in IMContext Initialisierung. XLS Unterstützung anachronistischen objs in neueren Versionen Bug 546887.WIN32 build fixes. WIN32 Fix Dezimal Keypad Zeichen Bug 555522.JHM Dassen Ray. Understand und ignorieren Byte-Reihenfolge Marker Für CSV stf Sondieren und importieren Bug 549743.Fix-Anzeige von Array-Formeln Bug 550902.Fix off-by-one für randomlandau. Fix Fehler überprüfen für den Druck auf file. Fix SUMIF Absturz Bug 552006.Fix NETWORKDAYS Problem Bug 553047.Bring SUMX2MY2, SUMX2PY2 , Und SUMXMY2 in den 21. Jahrhundert Bug 554040.Fix XIRR Problem mit fehlenden Daten Bug 554732.Schalten Sie auf LINGUAS Datei Bug 554348.Fix Probleme mit Speichern undefinierten Namen Bug 554325.Fix Parser Crash Teil der Bug 552750.Fix Zwischenablage Leck. Fix Lesung magische Version Der alten Dateiformat Bug 555933.Enable Perl Plugin wieder Bug 553939.Goffice 0 7 2 alias TBD ist jetzt available. Fix Crash in Gohelpdisplay, wenn nicht Gnome Anwendungen verwenden Goffice mit Gnome Bug 551128.Implement Wahrscheinlichkeit Plots für einige gemeinsame Distributionen Bug 500168.Fix Ungültiges Schreiben in gogprobabilityplotseriesupdate Bug 555161.Fix Null-Zeiger-Crash in Gogcontourviewrender Bug 555757.Patch foocanvas zu arbeiten um Verhaltensänderung in gtk 2 14.Fix gourlresolverelative Bug 550898.Libgsf 1 4 10 alias TBD ist jetzt available. Patch einige Abdeckung Fragen 189, 250 , 251.Work um sshfs bug Bug 509883.support tar archives. Improve gsf Unterstützung für gebrochene Archive Bug 553861.Avide eine kritische für schlechte ole2 Bug 554848.Simple Moving Average - SMA. BREAKING DOWN Einfache Moving Average - SMA. A einfach gleitenden Durchschnitt Ist anpassbar, dass es für eine andere Anzahl von Zeiträumen berechnet werden kann, einfach durch Hinzufügen des Schlusskurses der Sicherheit für eine Anzahl von Zeiträumen und dann diese Summe durch die Anzahl der Zeiträume, die den Durchschnittspreis der Sicherheit über den Zeitraum Ein einfacher gleitender Durchschnitt glättet die Volatilität und macht es einfacher, den Preisverlauf einer Sicherheit zu sehen Wenn der einfache gleitende Durchschnitt nach oben zeigt, bedeutet dies, dass der Wert der Sicherheit s steigt Wenn es nach unten zeigt, bedeutet das Die Sicherheit s Preis sinkt Je länger der Zeitrahmen für den gleitenden Durchschnitt, desto glatter der einfache gleitende Durchschnitt Ein kürzerfristig gleitender Durchschnitt ist volatiler, aber seine Lesung ist näher an den Quelldaten. Analytische Signifikanz. Moving Durchschnitte sind eine wichtige analytische Werkzeug, um die aktuellen Preisentwicklungen zu identifizieren und das Potenzial für eine Veränderung in einem etablierten Trend Die einfachste Form der Verwendung eines einfachen gleitenden Durchschnittes in der Analyse ist es, um schnell zu identifizieren, ob eine Sicherheit ist in einem Aufwärtstrend oder Abwärtstrend Eine weitere beliebte, wenn auch etwas komplexer Analytisches Werkzeug, ist es, ein Paar einfacher gleitender Durchschnitte zu vergleichen, wobei jeder unterschiedliche Zeitrahmen abdeckt. Wenn ein kurzfristiger einfacher gleitender Durchschnitt über einem längerfristigen Durchschnitt liegt, wird ein Aufwärtstrend erwartet. Auf der anderen Seite ein Langzeitdurchschnitt über a Kürzere durchschnittliche Signale signalisieren eine Abwärtsbewegung im Trend. Popular Trading Patterns. Two beliebte Trading-Muster, die einfache gleitende Durchschnitte verwenden gehören das Todeskreuz und ein goldenes Kreuz Ein Todeskreuz tritt auf, wenn die 50-Tage einfache gleitende Durchschnitt kreuzt unterhalb der 200- Tag gleitender Durchschnitt Dies gilt als ein bärisches Signal, dass weitere Verluste auf Lager sind Das goldene Kreuz tritt auf, wenn ein kurzfristiger gleitender Durchschnitt über einen langfristigen gleitenden Durchschnitt bricht. Verstärkt durch hohe Handelsvolumina, kann dies weitere Spuren signalisieren. Abhängige Beobachtungen. Das Exponential-Glättungswerkzeug führt die exponentielle Glättung für den gegebenen Satz oder die Sätze von Werten aus. Es bietet die Wahl von 5 verschiedenen exponentiellen Glättungsmethoden. Einfache exponentielle Glättung nach Hunter, 1968.Einfache exponentielle Glättung nach Roberts, 1959.Holt s Trend korrigierte exponentielle Glättung gelegentlich auch als doppelte exponentielle Glättung bezeichnet. Additive Holt-Winters exponentielle Glättung. Multiplicative Holt-Winters exponentielle Glättung gelegentlich auch als Triple Exponential Glättung bezeichnet. Seit die Art der Optionen zur Verfügung stehen abhängig von der Art der exponentiellen Glättung gewünscht, Sie können den Typ auf der Eingabeseite auswählen.8 4 1 1 1 Gemeinsame Optionen des exponentiellen Glättungswerkzeugs. Spezifizieren Sie die Zellen, die die Datensätze enthalten, im Eingabebereich Eintrag Der eingegebene Bereich oder die Bereiche werden in Zeilen oder Spalten in Datensätze gruppiert. Wenn Sie Etiketten in der ersten Zelle eines jeden Datensatzes haben, wählen Sie die Option Etiketten aus. Wenn Sie die Option Diagramm einschließen wählen, erstellt Gnumeric auch ein Diagramm, das sowohl die Daten als auch die entsprechenden geglätteten Werte anzeigt.8 4 1 1 2 Exponentielle Glättung nach Hunter. Each Wert in der geglätteten Menge wird auf der Grundlage der Prognose für die vorherige Periode vorhergesagt Die Formel ist in Abbildung 8-35 angegeben ist der Wert als Dämpfungsfaktor yt ist der t-Wert im ursprünglichen Datensatz und lt die entsprechende geglättet Value. Figure 8-35 Exponentielle Glättungsformel nach Hunter. Zum Beispiel bedeutet ein Wert für zwischen 0 2 und 0 3 20 bis 30 Prozent Fehleranpassung in der vorherigen Prognose. Wenn Sie sich entscheiden, das Werkzeug geben Sie Formul anstatt Werte in Der Ausgabebereich, dann kannst du den Dämpfungsfaktor auch nach dem Ausführen des Werkzeuges ändern. Um auch die Standardfehler auszugeben, kontrollierst du das Kontrollkästchen Standardfehler. Die verwendete Formel ist in Abbildung 8-36 angegeben. Der Nenner kann durch Auswahl eingestellt werden Das entsprechende Optionsfeld Da es t 1 Ausdrücke in der Summe des Nenners gibt, bedeutet die Auswahl von n 1, dass der Nenner t 2.Figure 8-36 Die Standardfehlerformel für die exponentielle Glättung nach Hunter. Wenn Sie das Include-Diagramm überprüfen Kontrollkästchen, ein Zeilendiagramm, das die Beobachtungen yt und die vorhergesagten Werte anzeigt, wird auch erstellt. Beispiel 8-7 Verwenden des exponentiellen Glättungswerkzeugs. Abbildung 8-37 zeigt einige Beispieldaten, Abbildung 8-38 die ausgewählten Optionen und Abbildung 8- 39 die entsprechende Ausgabe. Bild 8-37 Einige Beispieldaten für das exponentielle Glättungswerkzeug.8 4 1 1 3 Exponentielle Glättung nach Roberts. Die einfache exponentielle Glättungsmethode nach Roberts dient zur Prognose einer Zeitreihe ohne Trend oder Saisonmuster , Aber für die sich das Niveau dennoch langsam im Laufe der Zeit ändert, werden die vorhergesagten Werte nach der in Abbildung 8-40 angegebenen Formel berechnet, wobei der als Dämpfungsfaktor yt angegebene Wert der t-te Wert im ursprünglichen Datensatz und der vorhergesagte Wert ist L 0 ist der vorhergesagte Wert zum Zeitpunkt 0 und muss geschätzt werden. Dieses Werkzeug verwendet den Mittelwert der ersten 5 Beobachtungen als Schätzung. Wenn Sie das Werkzeug wählen, geben Sie Formul anstatt Werte in den Ausgabebereich ein, dann können Sie die Dämpfung ändern Faktor und der Schätzwert zum Zeitpunkt 0 nach Ausführung des Werkzeugs. Abbildung 8-40 Exponentielle Glättungsformel nach Roberts. Um auch die Standardfehler auszugeben, markieren Sie das Kontrollkästchen Standardfehler. Die verwendete Formel ist in Abbildung 8-41 angegeben Nenner kann durch Auswahl des entsprechenden Optionsfeldes eingestellt werden. Abbildung 8-41 Die Standardfehlerformel für die exponentielle Glättung nach Roberts. Wenn Sie das Kontrollkästchen Diagramm einschließen, wird ein Zeilendiagramm angezeigt, in dem die Beobachtungen yt und die vorhergesagten Werte angezeigt werden Erstellt. Example 8-8 Verwenden des Exponential-Glättungs-Tools. Figur 8-42 zeigt Beispiel-Ausgabe für das exponentielle Glättungswerkzeug mit der Formel nach Roberts Zelle A4 enthält die geschätzte Ebene zum Zeitpunkt 0 Wenn Sie gefordert haben, Formul anstatt Werte eingegeben zu haben Das Blatt, dann die Änderung der Schätzung in A4 und / oder der Wert für in A2 wird zu einer sofortigen Änderung der vorhergesagten Werte führen. Bild 8-42 Exponential Glättung Werkzeug Ausgang Roberts.8 4 1 1 4 Holt s Trend korrigiert Exponential Glättung. Holt S Trend korrigierte exponentielle Glättung ist angemessen, wenn sowohl das Niveau als auch die Wachstumsrate einer Zeitreihe sich ändern Wenn die Zeitreihe eine feste Wachstumsrate hat und daher einen linearen Trend aufweist, ist ein lineares Regressionsmodell geeigneter. yt ist der wahre Wert Zum Zeitpunkt tlt ist der geschätzte Pegel zum Zeitpunkt t und bt ist die geschätzte Wachstumsrate zum Zeitpunkt t Wir verwenden die beiden Glättungsgleichungen, die in Abbildung 8-43 zur Aktualisierung unserer Schätzungen gegeben werden, ist der Wert, der als Dämpfungsfaktor gegeben wird, und ist der Wert, der als Wachstum angegeben wird Dämpfungsfaktor. Dieses Werkzeug erhält Anfangszeit 0 Schätzungen für den Pegel und die Wachstumsrate durch die Durchführung einer linearen Regression unter Verwendung der ersten 5 Datenwerte. Figur 8-43 Formeln von Holt s Trend korrigiert Exponentielle Glättung. Wenn Sie wählen, um das Werkzeug geben formul Anstatt Werte in den Ausgabebereich, dann können Sie die Dämpfungsfaktoren sowie die geschätzte Pegel - und Wachstumsrate zum Zeitpunkt 0 nach dem Ausführen des Werkzeuges ändern. Um auch die Standardfehler auszugeben, markieren Sie das Kontrollkästchen Standardfehler Wird in Abbildung 8-44 angewendet. Der Nenner kann durch Auswahl des entsprechenden Optionsfeldes eingestellt werden. Abbildung 8-44 Die Standardfehlerformel für Holt s Trendkorrigierte Exponentialglättung. Wenn Sie das Kontrollkästchen Diagramm einschließen markieren, wird ein Zeilendiagramm angezeigt Beobachtungen yt und die geschätzten Pegelwerte werden ebenfalls angelegt. Beispiel 8-9 Verwendung des exponentiellen Glättungswerkzeugs. Abbildung 8-45 zeigt Beispielausgabe für Holt s Trend korrigierte exponentielle Glättung Die Zelle A4 enthält den geschätzten Pegel zum Zeitpunkt 0 und B4 der geschätzten Wachstumsrate zum Zeitpunkt 0 Wenn Sie aufgefordert haben, Formul anstatt in das Blatt eingegeben zu haben, dann ändern Sie die Schätzungen in A4, B4, die Werte für in A2 und / oder in B2 führen zu einer sofortigen Änderung der vorhergesagten Werte. Bildung 8-45 Exponential-Glättungs-Tool Ausgang Holt s.8 4 1 1 5 Additive Holt-Winters-Methode. Die additive Holt-Winters-Methode der exponentiellen Glättung ist angemessen, wenn eine Zeitreihe mit einem linearen Trend ein additives saisonales Muster hat, für das das Niveau, Die Wachstumsrate und das saisonale Muster können sich ändern Ein additives saisonales Muster ist ein Muster, in dem die saisonale Variation durch die Hinzufügung einer saisonalen Konstante erklärt werden kann, obwohl wir diese Konstante erlauben, sich langsam zu ändern. yt ist der wahre Wert zum Zeitpunkt tlt Ist das geschätzte Niveau zum Zeitpunkt tbt ist die geschätzte Wachstumsrate zum Zeitpunkt t und st ist die geschätzte saisonale Anpassung für die Zeit t Wir verwenden die drei Glättungsgleichungen, die in Abbildung 8-46 zur Aktualisierung unserer Schätzungen gegeben werden, ist der Wert, der als Dämpfungsfaktor angegeben wird Wert als Wachstumsdämpfungsfaktor angegeben und ist der Wert, der als saisonaler Dämpfungsfaktor L angegeben wird, ist der Wert, der als Saisonperiode angegeben ist. Wenn Ihre Daten aus monatlichen Werten bestehen, dann sollte L 12 sein, wenn es aus vierteljährlichen Werten besteht, dann sollte L sein. 4.This Werkzeug erhält Anfangszeit 0 Schätzungen für die Pegel - und Wachstumsrate durch Durchführung einer linearen Regression unter Verwendung aller Datenwerte Es erhält Schätzungen für die saisonalen Anpassungen durch Mittelung der entsprechenden saisonalen Unterschiede von Werten, die durch lineare Regression alleine vorhergesagt werden. Abbildung 8-46 Exponentielle Glättungsformeln von Die additive Holt-Winters-Methode. Wenn Sie das Werkzeug haben, geben Sie Formul anstelle von Werten in den Ausgabebereich ein, dann können Sie die Dämpfungsfaktoren und alle Schätzungen nach dem Ausführen des Werkzeugs ändern. Damit die Standardfehler ausgegeben werden können Nun, überprüfen Sie das Kontrollkästchen Standardfehler Die verwendete Formel ist in Abbildung 8-47 angegeben. Der Nenner kann durch Auswahl des entsprechenden Optionsfeldes eingestellt werden. Abbildung 8-47 Die Standardfehlerformel der Additiv-Holt-Winters-Methode. Wenn Sie die Include Chart-Kontrollkästchen, ein Liniendiagramm, das die Beobachtungen yt und die geschätzten Pegelwerte zeigt, wird auch erstellt. Beispiel 8-10 Mit dem Exponential-Glättungswerkzeug. Figur 8-48 zeigt die Optionen-Registerkarte des exponentiellen Glättungswerkzeugs für den additiven Holt - Winter-Methode Die Daten werden voraussichtlich eine saisonale Periode von 4 haben, würde dies zum Beispiel passieren, wenn wir einen Datenwert für jedes Vierteljahr haben. Abbildung 8-49 zeigt die entsprechende Beispielausgabe für die additive Holt-Winters-Methode Cell C7 enthält Der geschätzte Pegel zum Zeitpunkt 0, D7 die geschätzte Wachstumsrate zum Zeitpunkt 0 und E4 bis E7 die anfänglichen saisonalen Anpassungen für jede der 4 Jahreszeiten, die unserer Datenperiode vorausgehen Wenn Sie aufgefordert haben, Formul anstatt Werte in das Blatt zu haben, dann Ändern einer dieser Schätzungen, die Werte für in A2, für in B2 und oder für in C2 wird eine sofortige Änderung der geschätzten Werte. Figur 8-48 Exponential Glättung Werkzeug Optionen Additive Holt-Winters. Figure 8-49 Exponentielle Glättung Werkzeugausgang Additive Holt-Winters.8 4 1 1 6 Multiplikative Holt-Winters-Methode Die multiplikative Holt-Winters-Methode der exponentiellen Glättung ist sinnvoll, wenn eine Zeitreihe mit einem linearen Trend ein multiplikatives saisonales Muster aufweist, für das das Niveau, die Wachstumsrate Und das saisonale Muster kann sich ändern Ein multiplikatives saisonales Muster ist ein Muster, in dem die saisonale Variation durch die Vervielfältigung einer saisonalen Konstante erklärt werden kann, obwohl wir diese Konstante langsam ändern können. Es ist der wahre Wert zum Zeitpunkt tlt der geschätzte Level zur Zeit tbt ist die geschätzte Wachstumsrate zum Zeitpunkt t und st ist die geschätzte saisonale Anpassung für die Zeit t Wir verwenden die drei Glättungsgleichungen in Abbildung 8-50 zur Aktualisierung unserer Schätzungen ist der Wert gegeben als Dämpfungsfaktor ist der Wert gegeben als Wachstumsdämpfungsfaktor und ist der Wert, der als saisonaler Dämpfungsfaktor L angegeben wird, ist der Wert, der als Saisonperiode angegeben wird. Wenn Ihre Daten aus monatlichen Werten bestehen, dann sollte L 12 sein, wenn es aus vierteljährlichen Werten besteht, dann sollte L sein. Dieses Werkzeug erhält anfänglich Zeit 0 Schätzungen für die Pegel - und Wachstumsrate durch Durchführung einer linearen Regression unter Verwendung der Datenwerte der ersten 4 Saisonperioden Es erhält Schätzungen für die saisonalen Anpassungen durch Mittelung der entsprechenden saisonalen Unterschiede von Werten, die durch lineare Regression alleine während der ersten 4 Saisonperioden vorhergesagt wurden. Figure 8-50 Exponentielle Glättungsformeln der multiplikativen Holt-Winters-Methode. Wenn du das Werkzeug wählst, musst du Formulare anstatt Werte in den Ausgabebereich eintragen, dann kannst du die Dämpfungsfaktoren und alle Schätzungen nach dem Ausführen des Schatzes ändern Tool. To haben auch die Standardfehler ausgegeben, überprüfen Sie das Kontrollkästchen Standardfehler Die verwendete Formel ist in Abbildung 8-51 angegeben. Der Nenner kann durch Auswahl des entsprechenden Optionsfeldes eingestellt werden. Bild 8-51 Die Standardfehlerformel des Multiplikators Holt-Winters-Methode. Wenn Sie das Kontrollkästchen Include chart markieren, wird ein Liniendiagramm mit den Beobachtungen yt und den geschätzten Pegelwerten angezeigt. Beispiel 8-11 Verwenden des Exponential-Glättungswerkzeugs. Abbildung 8-52 zeigt die Beispielausgabe Für die multiplikative Holt-Winters-Methode unter der Annahme, dass 4 Seasons Cell C7 den geschätzten Pegel zum Zeitpunkt 0, D7 die geschätzte Wachstumsrate zum Zeitpunkt 0 und E4 bis E7 die anfänglichen saisonalen Anpassungen für jede der 4 Jahreszeiten vor unserer Datenperiode enthält Sie haben aufgefordert, Formul anstatt Werte in das Blatt eingegeben, dann ändern Sie eine dieser Schätzungen, die Werte für in A2, für in B2 und oder für in C2 wird eine sofortige Änderung der geschätzten Werte. Figur 8-52 Exponential Glättung des Werkzeugausgangs Multiplikatorische Holt-Winters.8 4 1 2 Moving Average Tool. Figure 8-53 Moving Average Tool Dialog. Verwenden Sie die gleitenden durchschnittlichen Werkzeug, um gleitende Durchschnitte von einem oder mehreren Datensätzen zu berechnen Ein gleitender Durchschnitt bietet nützliche Trendinformationen der Daten Das ist in einem einfachen Durchschnitt verloren. Darüber hinaus können gleitende Mittelwerte verwendet werden, um zufällige Varianz zu eliminieren. Verwenden Sie zum Beispiel dieses Werkzeug, um eine glattere Kurve eines Aktienpreises zu erstellen. Zeigen Sie die Zellen mit den Datensätzen im Eingabebereich an. Der eingegebene Bereich oder Bereiche werden in Datensätzen entweder nach Zeilen oder Spalten gruppiert. Wenn Sie Etiketten in der ersten Zelle jedes Datensatzes haben, wählen Sie die Option Etiketten aus. Wählen Sie die Art des gleitenden Durchschnitts, den Sie berechnen möchten. Das Werkzeug kann 4 Arten von gleitenden Durchschnitten bestimmen. Simple gleitender Durchschnitt. Kumulative gleitenden Durchschnitt. Geschätzten gleitenden Durchschnitt. Spencer s 15 Punkt gleitenden Durchschnitt. Figur 8-54 Moving Average Tool Dialog Die Optionen Tab. Specify das Intervall für den gleitenden Durchschnitt Das Intervall i ist die Anzahl der aufeinander folgenden Werte zu sein In jedem gleitenden Durchschnitt enthalten Diese Optionen stehen nur für die einfachen und gewichteten Bewegungsdurchschnitte zur Verfügung. Überprüfen Sie das Kontrollkästchen Standardfehler, wenn Sie auch den Standardfehler berechnen möchten. Da es keine allgemeine Vereinbarung über den Nenner für den Standardfehler gibt, können Sie wählen Das entsprechende Optionsfeld. Im Falle des einfachen gleitenden Durchschnitts können Sie auch zwischen einem vorherigen gleitenden Durchschnitt und einem zentralen gleitenden Durchschnitt wählen, oder Sie können sogar einen anderen gewünschten Offset angeben. Vorhergehender gleitender Durchschnitt Jeder Durchschnitt berücksichtigt die aktuelle Beobachtung und die jüngsten früheren Beobachtungen für insgesamt I Beobachtungen. Mittlerer gleitender Durchschnitt, wobei ich seltsam bin Jeder Durchschnitt berücksichtigt die aktuelle Beobachtung und die gleiche Anzahl der letzten vorherigen Beobachtungen und die nächstgelegenen Beobachtungen für insgesamt I Beobachtungen. Mittlerer gleitender Durchschnitt, wobei i gleich ist. Dies wird nach der in Abbildung 8-55 angegebenen Formel berechnet. A t ist der gleitende Durchschnitt zum Zeitpunkt t und y t ist die Beobachtung zum Zeitpunkt t. Anderer Versatz Wenn der Versatz 0 ist, ist dies nur der vorhergehende gleitende Durchschnitt. Andernfalls gibt der Versatz die Anzahl der engsten zukünftigen Beobachtungen an, um in den Durchschnitt einzubeziehen. Entsprechend wird die Anzahl der letzten vergangenen Beobachtungen verringert. Figure 8-55 Formel für die Zentrale Moving Average mit Even Interval. Die Ergebnisse werden in einer Spalte für jeden Datensatz mit einer zweiten Spalte hinzugefügt, wenn Sie Standardfehler ausgewählt haben, die berechnet werden sollen. Jede Zeile repräsentiert den gleitenden Durchschnitt der entsprechenden Zeile oder Spalte im Eingabebereich Je nach Typ Des Mittelwertes und des Versatzes kann der gleitende Durchschnitt nicht für die ersten Zeilen im Eingangsbereich berechnet werden.8 4 1 2 1 Einfacher Gleitender Durchschnitt Ein einfacher gleitender Durchschnitt ist der ungewichtete Durchschnitt einer Sammlung von Beobachtungen Genau welche Beobachtungen enthalten sind, hängt davon ab Ob ein vorheriger oder zentraler gleitender Durchschnitt berechnet wird.8 4 1 2 2 Kumulativer bewegter Durchschnitt. Ein kumulativer gleitender Durchschnitt ist ein vorhergehender gleitender Durchschnitt, in dem die aktuellen und alle vorherigen Beobachtungen enthalten sind.8 4 1 2 3 Gewichteter bewegter Durchschnitt Gleitender Durchschnitt mit einem Intervall i ist ein vorhergehender gleitender Durchschnitt, berechnet nach Formel Abbildung 8-55 at ist der gleitende Durchschnitt zum Zeitpunkt t und yt ist die Beobachtung zum Zeitpunkt t. Figure 8-56 Formel für den gewichteten beweglichen Mittelwert mit Intervall i. 8 4 1 2 4 Spencer s 15 Punkt bewegter Durchschnitt. Spencer s 15 Punkt gleitender Durchschnitt ist ein zentraler gleitender Durchschnitt, berechnet nach Formel Abbildung 8-57 at ist der gleitende Durchschnitt zum Zeitpunkt t und yt ist die Beobachtung zum Zeitpunkt t. Figur 8 -57 Formel für Spencer s 15 Punktbewegungs-Durchschnitt. Das Fourier-Analysewerkzeug führt normalerweise eine Fast-Fourier-Transformation durch, um die diskrete Fourier-Transformation Fs der gegebenen Sequenz ft der reellen Zahlen gemäß der in Abbildung 8-62 angegebenen Formel zu erhalten Inverse Option zur Berechnung der inversen diskreten Fourier-Transformation ft der gegebenen Sequenz F s von reellen Zahlen. Wenn die Anzahl der Terme in der gegebenen Sequenz nicht eine Potenz von 2, dh 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128 ist, Etc, wird dieses Tool Nullen anfügen, um eine solche Leistung von 2.Specify die Zellen mit den Datensätzen in der Eingabebereich Eintrag Die eingegebenen Bereich oder Bereiche sind in Sequenzen entweder durch Zeilen oder Spalten gruppiert. Wenn Sie Etiketten in der ersten Zelle haben Von jedem Datensatz, wählen Sie die Etiketten Option. Bildung 8-62 Fourier Analysis Formulae. Before Verwendung der Zahlen durch dieses Tool erhalten, stellen Sie sicher, dass diese in der Tat die richtigen Formeln für Ihre Disziplin In den physikalischen Wissenschaften diese Fourier-Transformation neigt dazu, aufgerufen werden Die inverse Fourier-Transformation und umgekehrt Darüber hinaus variiert häufig der Skalierungsfaktor. Zum Beispiel verwendet Mathematica die Terme Fourier-Transformation und inverse Fourier-Transformation mit der umgekehrten Bedeutung als Gnumeric und verwendet einen Skalierungsfaktor von 1 SQRT N anstatt 1 N.8 4 3 Kaplan Meier Estimates Tool.8 4 3 1 Die Registerkarte "Input" Die Registerkarte "Input" in Abbildung 8-63 enthält die Felder, die die für die Kaplan Meier Estimates zu verwendenden Daten angeben. Die Zeitspalte enthält die Zeiten oder Termine, an denen die Probanden gestorben sind Oder wurden zensiert Wenn irgendwelche der Untertanen zensiert wurden, wird das Permit-Zensur-Kontrollkästchen überprüft und die Zensorspalte enthielt die Zensurmarken Zensurzeichen sind typischerweise 0s oder 1s. Die Anzahl der Zensurmarken oder Etiketten kann mit den verbleibenden zwei Spinboxen eingestellt werden -63 Kaplan-Meier Tool Dialog.8 4 3 2 Die Gruppen Tab. Wenn die Themen zu mehreren Gruppen gehören und die Gruppen separat analysiert werden sollen, kann die Registerkarte Gruppen verwendet werden. Figur 8-64 Kaplan-Meier Tool Dialog Gruppen Tab Die Registerkarte Gruppen können über das Kontrollkästchen Mehrere Gruppen definieren aktiviert werden. Der Gruppenspalteneintrag enthält die Adresse der Spalte, die die Gruppenmitgliedschaft angibt. Gruppen können dann über die Schaltflächen Hinzufügen und Entfernen definiert oder gelöscht werden. 8 3 3 Die Registerkarte Optionen. Die Registerkarte Optionen des Kaplan-Meier-Tools-Dialogs dient dazu, verschiedene Optionen des Kaplan-Meier-Tools festzulegen. Abbildung 8-65 Kaplan-Meier Tool Dialog Optionen Tab. Beispiel 8-13 Verwenden des Kaplan-Meier-Werkzeugs Kalkulieren Kaplan-Meier-Schätzungen für die in Abbildung 8-66 angegebene Zeile Jede Zeile enthält die Daten für ein Subjekt Spalte A enthält die Überlebenszeit, dh die Zeit bis zum Tod oder Zensur Spalte B enthält die Gruppennummer, wir betrachten zwei Gruppen von Fächern Spalte C gibt an, ob das Subjekt 0 gestorben ist oder getadelt wurde 1.Wir vervollständigen die Felder der Registerkarte Input, wie in Abbildung 8-66 gezeigt. Die Zeitspalte ist A2 A21 und die Zensursäule ist C2 C21.Seit haben wir zwei Gruppen von Themen, Auf der Registerkarte Gruppen prüfen wir das Kontrollkästchen Mehrere Gruppen definieren und richten Sie zwei Gruppen mit den Bezeichnern 1 und 2 in Spalte B2 ein. B21.Figure 8-67 Kaplan-Meier Tool Beispiel Gruppe Tab. Im Registerkarte Optionen sind alle Kontrollkästchen vorab überprüft und Wir lassen sie diese Art und Weise, um eine maximale Menge an Informationen zu erhalten. Auf der Ausgabe-Registerkarte wählen wir, wo wir die Ausgabe platzieren möchten. Für die Zwecke dieses Beispiels behalten wir das neue Blatt-Ziel Nach dem Klicken auf OK erhalten wir die in Abbildung gezeigte Ausgabe 8-68 Beachten Sie, dass der Graph zunächst immer oben auf dem numerischen Ergebnis erscheint und für den Screenshot gedreht wurde. B1 F17 zeigt die Ergebnisse der ersten Gruppe, G1 bis K17 die Ergebnisse der zweiten Gruppe Die Grafik zeigt den Kaplan-Meier Überlebenskurven für beide Gruppen. M4 N7 zeigt das Ergebnis des Mantel-Haenszel-Log-Rank-Tests In diesem Fall ist der p-Wert größer als 0 3 und wir würden die Null-Hypothese nicht ablehnen. Es gibt keine Hinweise darauf, dass sich die Überlebenszeiten unterscheiden. Figure 8-68 Kaplan-Meier Werkzeug Beispiel Ausgang.