Saturday, 28 October 2017

Exponentielles Gewichtetes Gleitendes Durchschnittsdiagramm


Der exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt (EWMA) ist eine Statistik für die Überwachung des Prozesses, die die Daten in einer Weise, die weniger und weniger Gewicht auf Daten, da sie weiter entfernt werden, in der Zeit. Vergleich von Shewhart-Kontrolldiagramm und EWMA-Kontrolltafel-Techniken Für die Shewhart-Diagrammsteuerungstechnik hängt die Entscheidung über den Zustand der Kontrolle des Prozesses zu irgendeinem Zeitpunkt (t) ausschließlich von der letzten Messung aus dem Verfahren ab, Der Grad der Richtigkeit der Schätzungen der Kontrollgrenzen aus historischen Daten. Für die EWMA-Steuerungstechnik hängt die Entscheidung von der EWMA-Statistik ab, die ein exponentiell gewichteter Durchschnitt aller vorherigen Daten ist, einschließlich der letzten Messung. Durch die Wahl des Gewichtungsfaktors (Lambda) kann die EWMA-Steuerprozedur empfindlich auf eine kleine oder allmähliche Drift in dem Prozess eingestellt werden, während die Shewhart-Steuerprozedur nur dann reagieren kann, wenn der letzte Datenpunkt außerhalb einer Kontrollgrenze liegt. Definition von EWMA Die berechnete Statistik ist: mbox t lambda Yt (1-lambda) mbox ,,, mbox ,,, t 1,, 2,, ldots ,, n. Wobei (mbox 0) der Mittelwert der historischen Daten (Ziel) (Yt) ist die Beobachtung zur Zeit (t) (n) die Anzahl der zu überwachenden Beobachtungen einschließlich (mbox 0) (0 Interpretation der EWMA - Dots sind die Rohdaten, die gezackte Linie ist die EWMA-Statistik im Laufe der Zeit. Das Diagramm zeigt uns, dass der Prozess in der Steuerung ist, weil alle (mbox t) zwischen den Kontroll-Grenzen liegen. Allerdings scheint es einen Trend nach oben für die letzten 5 Englisch: eur-lex. europa. eu/LexUriServ/LexUri...0073: EN: HTML Die gleitenden Mittelwerte liefern ein objektives Maß für die Trendrichtung, indem sie die Preisdaten glatten Andere Indikatoren. Kürzer Länge gleitende Mittelwerte sind empfindlicher und identifizieren neue Trends früher, sondern geben auch mehr falsche Alarme. Längere gleitende Mittelwerte sind zuverlässiger, aber weniger reagierend, nur Abholung der großen Trends. Führen Sie einen gleitenden Durchschnitt, der die Hälfte der Länge ist Den Zyklus, den Sie verfolgen. Wenn die Peak-to-Peak-Zykluslänge ungefähr 30 Tage beträgt, dann ist ein 15 Tage gleitender Durchschnitt geeignet. Wenn 20 Tage, dann ein 10 Tage gleitender Durchschnitt geeignet ist. Einige Händler werden jedoch 14 und 9 Tage gleitende Durchschnitte für die oben genannten Zyklen in der Hoffnung der Erzeugung von Signalen etwas vor dem Markt verwenden. Andere favorisieren die Fibonacci-Zahlen von 5, 8, 13 und 21. 100 bis 200 Tage (20 bis 40 Wochen) gleitende Durchschnittswerte sind für längere Zyklen 20 bis 65 Tage (4 bis 13 Wochen) gleitende Mittelwerte sind für Zwischenzyklen und 5 beliebt Bis 20 Tage für kurze Zyklen. Das einfachste gleitende Mittelsystem erzeugt Signale, wenn der Kurs den gleitenden Durchschnitt überquert: Gehen Sie lange, wenn der Kurs über dem gleitenden Durchschnitt von unten über den Kurs geht. Gehen Sie kurz, wenn der Kurs unter den gleitenden Durchschnitt von oben geht. Das System ist anfällig für whipsaws in ranging-Märkte, mit Preis-Kreuzung hin und her über den gleitenden Durchschnitt, wodurch eine große Anzahl von falschen Signalen. Aus diesem Grund verwenden gleitende Durchschnittssysteme normalerweise Filter zur Verringerung von Peitschenhieben. Komplexere Systeme verwenden mehr als einen gleitenden Durchschnitt. Zwei Moving Averages verwendet einen schnelleren gleitenden Durchschnitt als Ersatz für Schlusskurs. Drei Moving Averages beschäftigen einen dritten gleitenden Durchschnitt, um festzustellen, wann der Preis reicht. Multiple Moving Averages verwenden eine Serie von sechs schnell bewegten Durchschnitten und sechs langsam bewegten Durchschnitten, um einander zu bestätigen. Displaced Moving Averages sind nützlich für Trendfolgen, wodurch die Anzahl der Whipsaws reduziert wird. Keltner-Kanäle verwenden Banden, die in einem Vielfachen des durchschnittlichen wahren Bereichs gezeichnet sind, um gleitende Durchschnittsübergänge zu filtern. Die populäre MACD (Moving Average Convergence Divergence) - Anzeige ist eine Variation der beiden Moving-Average-System, aufgetragen als ein Oszillator, der den langsam bewegten Durchschnitt von dem schnell bewegten Durchschnitt subtrahiert. Es gibt mehrere verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten, jeweils mit ihren eigenen Besonderheiten. Einfache gleitende Mittelwerte sind am einfachsten zu konstruieren, aber auch am anfälligsten für Verzerrungen. Gewichtete gleitende Durchschnitte sind schwer zu konstruieren, aber zuverlässig. Exponentielle gleitende Durchschnitte erreichen die Vorteile der Gewichtung kombiniert mit der Leichtigkeit der Konstruktion. Wilder gleitende Durchschnitte werden hauptsächlich in Indikatoren verwendet, die von J. Welles Wilder entwickelt wurden. Im Wesentlichen die gleiche Formel wie exponentielle gleitende Durchschnitte, verwenden sie unterschiedliche Gewichtungen mdash, für die Benutzer zu berücksichtigen müssen. Indikatorbedienfeld zeigt, wie Sie Bewegungsdurchschnitte einrichten. Die Standardeinstellung ist ein 21-Tage-exponentieller gleitender Durchschnitt. Was ist ein EWMA-Diagramm? Was ist ein EWMA-Diagramm? Ein EWMA-Regelungsdiagramm ist ein zeitgewichtetes Kontrolltafel, das die exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnittswerte darstellt. EWMA-Diagramme eignen sich besonders zur Überwachung von Prozessen, die ein Driftmittel im Zeitablauf aufweisen, oder zum Erfassen kleiner Verschiebungen in einem Prozess. Beispielsweise kann ein EWMA-Diagramm helfen, eine Drift zu detektieren, die durch Werkzeugverschleiß verursacht wird. Beispiel eines EWMA-Diagramms Ein Hersteller von Zentrifugenrotoren möchte den Durchmesser aller in einer Woche produzierten Rotoren verfolgen. Die Durchmesser müssen nahe am Ziel liegen, da auch kleine Verschiebungen zu Problemen führen. EWMA-Diagramm Die Punkte liegen innerhalb der Kontrollgrenzen. Keine Trends oder Muster werden angezeigt. Die Rotordurchmesser sind stabil. Was sind Plotpunkte, die auf den Plotpunkten basieren, können entweder auf Untergruppen oder einzelne Beobachtungen basieren. Wenn Daten in Untergruppen vorliegen, werden exponentiell gewichtete Bewegungsdurchschnitte aus der Untergruppeneinrichtung berechnet. Bei der Darstellung einzelner Beobachtungen werden aus den einzelnen Beobachtungen exponentiell gewichtete Bewegungsdurchschnitte berechnet. Standardmäßig ist der Bewegungsbereich der Länge 2, da aufeinander folgende Punkte die höchste Wahrscheinlichkeit haben, gleich zu sein. Sie können auch die Länge des Bewegungsbereichs ändern. Richtlinien zur Gewichtsauswahl für ein EWMA-Diagramm Die Berechnungen für jeden Punkt eines EWMA-Diagramms umfassen Informationen aus den vorherigen Punkten. Die Punkte werden nach einem benutzerdefinierten Gewichtungsfaktor gewichtet. Ein Vorteil von EWMA-Diagrammen ist, dass sie nicht stark betroffen sind, wenn ein kleiner oder großer Wert in die Berechnung eintritt. Durch Ändern des Gewichts (auch als Lambda oder bezeichnet) und der Breite der Regelgrenzen können Sie eine Verschiebung nahezu beliebiger Größe erkennen. Aus diesem Grund werden EWMA-Diagramme häufig verwendet, um In-Control-Prozesse für kleine Verschiebungen von dem Ziel zu überwachen. Normalerweise verwenden Sie kleinere Gewichte, um kleinere Schichten zu erkennen. Beispielsweise arbeiten Gewichte zwischen 0,05 und 0,25 gut. Legen Sie die Breite der Regelgrenzen fest Minitabs-Regelgrenzen werden standardmäßig mit 3 Standardabweichungen oberhalb und unterhalb der Mittellinie angezeigt. Um die Breite der Kontrollgrenzen für ein Diagramm zu ändern, gehen Sie wie folgt vor: Wählen Sie Stat gt Kontrolltafeln gt Zeitgewichtete Kurven gt EWMA. Klicken Sie auf EWMA-Optionen, und klicken Sie dann auf die Registerkarte Tests. Unter K. ändern Sie den Wert für 1 Punkt mehr als K Standardabweichungen von der Mittellinie. Über die fehlende Untergruppe bedeutet Nachricht Um ein EWMA-Diagramm zu erstellen, müssen Sie in jeder Untergruppe mindestens eine nichtmissive Beobachtung haben. Wenn Sie eine Untergruppe haben, in der alle Beobachtungen fehlen, zeigt Minitab einen Fehler an und generiert das Diagramm nicht.

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