简单移动平均和加权移动平均都是用来平滑时间序列数据,帮助我们更好地分析趋势的统计工具。它们的主要区别在于计算方法的不同。
1. 简单移动平均(Simple Moving Average, SMA):这种平均值是通过取一系列数值中的最后n个数,将这些数值相加后除以n来计算得到的。简单移动平均对每个数据点赋予了相同的权重,也就是说,在计算过程中每一个数值的重要性都是相等的。
2. 加权移动平均(Weighted Moving Average, WMA):与简单移动平均不同的是,加权移动平均在计算时会给予最近的数据更高的权重,认为近期的数据比远期的数据更能反映未来的趋势。这样做的目的是为了使预测结果更加贴近实际变化情况。具体来说,在进行加权处理时,每个数据点都会乘以一个预先设定的权重值(所有权重之和等于1),然后对这些经过加权后的数值求和并除以其总权重。
总的来说,简单移动平均适用于数据波动较小的情况,而当市场或业务环境变化较大时,使用加权移动平均可以更准确地反映当前趋势。