Moving genomsnittet drift

Flytta genomsnittliga och exponentiella utjämningsmodeller. Som ett första steg för att flytta bortom genomsnittliga modeller kan slumpmässiga gångmodeller och linjära trendmodeller, nonseasonal mönster och trender extrapoleras med hjälp av en rörlig genomsnitts - eller utjämningsmodell. Det grundläggande antagandet bakom medelvärdes - och utjämningsmodeller är Att tidsserierna är lokalt stationära med ett långsamt varierande medelvärde. Därför tar vi ett rörligt lokalt medelvärde för att uppskatta det nuvarande värdet av medelvärdet och sedan använda det som prognosen för den närmaste framtiden. Detta kan betraktas som en kompromiss mellan medelmodellen Och slumpmässig-walk-without-drift-modellen Samma strategi kan användas för att uppskatta och extrapolera en lokal trend. Ett glidande medel kallas ofta en jämn version av den ursprungliga serien, eftersom kortsiktig medelvärde har en effekt att utjämna stötarna I den ursprungliga serien Genom att justera graden av utjämning av det rörliga genomsnittsbredden kan vi hoppas att hitta någon form av optimal balans mellan prestandan hos medelvärdet Och slumpmässiga gångmodeller Den enklaste typen av medelvärdesmodell är det enkla lika viktade rörliga medelvärdet. Värdet för Y-värdet vid tiden t 1 som görs vid tid t är lika med det enkla genomsnittet av de senaste m-observationerna. Här och på andra ställen kommer jag att använda symbolen Y-hat för att kunna förutse en prognos av tidsserie Y som gjorts så tidigt som möjligt före en given modell. Detta medel är centrerat vid period-m 1 2, vilket innebär att uppskattningen av Den lokala medelvärdet tenderar att ligga bakom det verkliga värdet av det lokala medelvärdet med ca m 1 2 perioder Således säger vi att medeltal för data i det enkla glidande medlet är m 1 2 relativt den period som prognosen beräknas för det här är hur lång tid prognoserna tenderar att ligga bakom vändpunkterna i data. Om du till exempel medger de senaste 5 värdena kommer prognoserna att vara cirka 3 perioder sent för att svara på vändpunkter. Observera att om m 1, Den enkla glidande SMA-modellen motsvarar den slumpmässiga promenadmodellen utan tillväxt Om m är mycket stor jämförbar med längden av uppskattningsperioden är SMA-modellen lika med medelmodellen. Som med vilken parameter som helst av en prognosmodell är det vanligt för att justera värdet på ki n för att få den bästa passformen till data, dvs de minsta prognosfelen i genomsnitt. Här är ett exempel på en serie som verkar uppvisa slumpmässiga fluktuationer runt ett långsamt varierande medel. Låt oss försöka passa det med en slumpmässig promenad modell, vilket motsvarar ett enkelt glidande medelvärde av 1 term. Slumpmässig gångmodell svarar väldigt snabbt på förändringar i serien, men därigenom väljer den mycket av bruset i data, de slumpmässiga fluktuationerna samt signalen den lokala medelvärde Om vi ​​istället försöker ett enkelt glidande medelvärde på 5 termer får vi en snyggare uppsättning prognoser. Det 5-åriga enkla glidande medlet ger betydligt mindre fel än den slumpmässiga gångmodellen i detta fall Medelåldern för data i detta prognosen är 3 5 1 2, så att den tenderar att ligga bakom vändpunkter med cirka tre perioder. Till exempel verkar en nedgång ha skett i period 21, men prognoserna vänder inte om till flera perioder senare. Notera att den långsiktiga termiska prognoser från SMA mod el är en horisontell rak linje, precis som i den slumpmässiga promenadmodellen. Således antar SMA-modellen att det inte finns någon trend i data. Även om prognoserna från slumpmässig promenadmodellen helt enkelt motsvarar det senast observerade värdet, kommer prognoserna från SMA-modellen är lika med ett vägt genomsnitt av de senaste värdena. De konfidensbegränsningar som beräknas av Statgraphics för de långsiktiga prognoserna för det enkla rörliga genomsnittet blir inte större eftersom prognosen för horisonten ökar. Detta är uppenbarligen inte korrekt. Tyvärr finns ingen underliggande statistisk teori som berättar hur förtroendeintervallen borde öka för denna modell. Det är emellertid inte så svårt att beräkna empiriska uppskattningar av konfidensgränserna för prognosen för längre horisont. Till exempel kan du skapa ett kalkylblad där SMA-modellen skulle användas för att prognostisera två steg framåt, 3 steg framåt, etc inom det historiska dataprovet. Du kan sedan beräkna provstandardavvikelserna av fel vid varje prognos h orizon och konstruera sedan konfidensintervaller för längre siktprognoser genom att lägga till och subtrahera multiplar av lämplig standardavvikelse. Om vi ​​försöker ett 9-sikt enkelt glidande medelvärde får vi ännu smidigare prognoser och mer av en långsammare effekt. Medelåldern är Nu 5 perioder 9 1 2 Om vi ​​tar ett 19-årigt glidande medelvärde, ökar medeltiden till 10. Notera att prognoserna nu försvinner nu bakom vändpunkter med cirka 10 perioder. Vilken mängd utjämning är bäst för denna serie Här är en tabell som jämför deras felstatistik, inklusive ett 3-årigt genomsnitt. Modell C, det 5-åriga glidande genomsnittet, ger det lägsta värdet av RMSE med en liten marginal över de tre och 9-siktiga genomsnitten, och Deras andra statistik är nästan identiska Så, bland modeller med mycket liknande felstatistik kan vi välja om vi föredrar lite mer lyhördhet eller lite mer jämnhet i prognoserna. Tillbaka till början av sidan. Brons s Exponentiell utjämning exponentiellt vägd glidande medelvärdet. Den enkla glidande medelmodellen beskriven ovan har den oönskade egenskapen som den behandlar de senaste k-observationerna lika och fullständigt ignorerar alla föregående observationer Intuitivt bör tidigare data diskonteras mer gradvis - till exempel bör den senaste observationen Få lite mer vikt än 2: a senast och 2: a senast bör få lite mer vikt än den 3: e senaste, och så vidare. Den enkla exponentiella utjämning SES-modellen åstadkommer detta. Låt beteckna en utjämningskonstant ett tal mellan 0 och 1 Ett sätt att skriva modellen är att definiera en serie L som representerar den aktuella nivån, dvs det lokala medelvärdet av serien som uppskattat från data upp till idag. Värdet av L vid tid t beräknas rekursivt från sitt eget tidigare värde som detta. Således är det nuvarande utjämnade värdet en interpolation mellan det tidigare jämnda värdet och den aktuella observationen, där kontrollen av det interpolerade värdet är så nära som möjligt cent observation Prognosen för nästa period är helt enkelt det nuvarande utjämnade värdet. Evivalent kan vi uttrycka nästa prognos direkt i form av tidigare prognoser och tidigare observationer, i någon av följande ekvivalenta versioner I den första versionen är prognosen en interpolering Mellan föregående prognos och tidigare observation. I den andra versionen erhålls nästa prognos genom att justera föregående prognos i riktning mot det föregående felet med en bråkdel. Erroren vid tidpunkten t I den tredje versionen är prognosen en exponentiellt viktad dvs diskonterat glidande medelvärde med rabattfaktor 1.Interpoleringsversionen av prognosformuläret är det enklaste att använda om du implementerar modellen på ett kalkylblad som passar i en enda cell och innehåller cellreferenser som pekar på föregående prognos, föregående observation och cellen där värdet av lagras. Notera att om 1, motsvarar SES-modellen en slumpmässig promenadmodell wit träväxt Om 0, motsvarar SES-modellen den genomsnittliga modellen, förutsatt att det första släta värdet sätts lika med medelvärdet Return to top of the page. Den genomsnittliga åldern för data i prognosen för enkel exponentiell utjämning är 1 relativ till den period som prognosen beräknas för. Detta är inte tänkt att vara uppenbart, men det kan enkelt visas genom att utvärdera en oändlig serie. Därför tenderar den enkla glidande genomsnittliga prognosen att ligga bakom vändpunkter med cirka 1 period. Till exempel när 0 5 fördröjningen är 2 perioder när 0 2 fördröjningen är 5 perioder då 0 1 fördröjningen är 10 perioder och så vidare. För en given medelålder, dvs mängden fördröjning, är den enkla exponentiella utjämning SES-prognosen något överlägsen den enkla rörelsen genomsnittlig SMA-prognos eftersom den lägger relativt större vikt vid den senaste observationen - det är något mer responsivt på förändringar som inträffade under det senaste. Till exempel har en SMA-modell med 9 villkor och en SES-modell med 0 2 båda en genomsnittlig ålder av 5 för da ta i sina prognoser, men SES-modellen lägger mer vikt på de senaste 3 värdena än SMA-modellen och samtidigt glömmer det inte helt värderingar som är mer än 9 perioder gamla, vilket visas i det här diagrammet. En annan viktig fördel med SES-modellen över SMA-modellen är att SES-modellen använder en utjämningsparameter som är kontinuerligt variabel så att den lätt kan optimeras genom att använda en solveralgoritm för att minimera medelkvadratfelet. Det optimala värdet av SES-modellen för denna serie visar sig Att vara 0 2961, som visas här. Medelåldern för data i denna prognos är 1 0 2961 3 4 perioder, vilket liknar det för ett 6-sikt enkelt glidande medelvärde. De långsiktiga prognoserna från SES-modellen är En horisontell rak linje som i SMA-modellen och den slumpmässiga promenadmodellen utan tillväxt Men notera att de konfidensintervaller som beräknas av Statgraphics nu avviker på ett rimligt sätt och att de är väsentligt smalare än förtroendeintervallet för rand Om walk-modellen SES-modellen förutsätter att serien är något mer förutsägbar än den slumpmässiga promenadmodellen. En SES-modell är egentligen ett speciellt fall av en ARIMA-modell, så den statistiska teorin om ARIMA-modeller ger en bra grund för att beräkna konfidensintervaller för SES-modell SES-modellen är speciellt en ARIMA-modell med en icke-säsongsskillnad, en MA 1-term och ingen konstant term som annars kallas en ARIMA 0,1,1-modell utan konstant MA1-koefficienten i ARIMA-modellen motsvarar Kvantitet 1- i SES-modellen Om du till exempel passar en ARIMA 0,1,1-modell utan konstant till den analyserade serien, visar den uppskattade MA 1-koefficienten sig på 0 7029, vilket är nästan exakt en minus 0 2961. Det är möjligt att lägga till antagandet om en icke-noll konstant linjär trend för en SES-modell. Ange bara en ARIMA-modell med en icke-säsongsskillnad och en MA 1-term med en konstant, dvs en ARIMA 0,1,1-modell med konstant De långsiktiga prognoserna kommer att Då har en trend som är lika med den genomsnittliga trenden som observerats under hela estimeringsperioden. Du kan inte göra detta i samband med säsongsjustering, eftersom säsongsjusteringsalternativen är inaktiverade när modelltypen är inställd på ARIMA. Du kan dock lägga till en konstant lång Termisk exponentialutveckling till en enkel exponentiell utjämningsmodell med eller utan säsongjustering genom att använda inflationsjusteringsalternativet i prognostiseringsförfarandet. Den lämpliga inflationsprocenttillväxten per period kan uppskattas som lutningskoefficienten i en linjär trendmodell monterad på data i Samband med en naturlig logaritmtransformation, eller det kan baseras på annan oberoende information om långsiktiga tillväxtutsikter. Tillbaka till början av sidan. Brett s Linjär dvs dubbel exponentiell utjämning. SMA-modellerna och SES-modellerna antar att det inte finns någon trend av Vilken typ som helst i de data som vanligtvis är ok eller åtminstone inte för dålig för 1-stegs prognoser när data är relativt noi sy och de kan modifieras för att införliva en konstant linjär trend som visad ovan. Vad sägs om kortsiktiga trender Om en serie visar en varierande tillväxthastighet eller ett cykliskt mönster som står klart mot bruset och om det finns behov av att Prognos mer än 1 år framåt, kan uppskattning av en lokal trend också vara ett problem. Den enkla exponentiella utjämningsmodellen kan generaliseras för att erhålla en linjär exponentiell utjämning av LES-modell som beräknar lokala uppskattningar av både nivå och trend. Den enklaste tidsvarierande trenden Modellen är Brown s linjär exponentiell utjämningsmodell, som använder två olika släta serier som centreras vid olika tidpunkter. Prognosformeln baseras på en extrapolering av en linje genom de två centren. En mer sofistikerad version av denna modell, Holt s, är diskuteras nedan. Den algebraiska formen av Browns linjära exponentiella utjämningsmodell, som den enkla exponentiella utjämningsmodellen, kan uttryckas i ett antal olika men e kvivalenta former Standardformen för denna modell uttrycks vanligen enligt följande. Låt S beteckna den singelglatta serien som erhållits genom att applicera enkel exponentiell utjämning till serie Y Det betyder att värdet på S vid period t ges av. Minns att under enkel exponentiell utjämning skulle detta vara prognosen för Y vid period t 1 Låt sedan S beteckna den dubbelsidiga serien som erhållits genom att applicera enkel exponentiell utjämning med samma till serie S. Slutligen är prognosen för Y tk för vilken som helst K 1, ges av. Detta ger e 1 0 dvs lurar lite och låt den första prognosen motsvara den faktiska första observationen och e 2 Y 2 Y 1, varefter prognoser genereras med hjälp av ekvationen ovan. Detta ger samma monterade värden Som formel baserad på S och S om den senare startades med användning av S 1 S 1 Y 1 Denna version av modellen används på nästa sida som illustrerar en kombination av exponentiell utjämning med säsongsjustering. Helt s linjär exponentiell utjämning. s LES-modellen beräknar lokala uppskattningar av nivå och trend genom att utjämna de senaste uppgifterna, men det faktum att det gör det med en enda utjämningsparameter ställer en begränsning på datamönstren att den kan passa nivån och trenden får inte variera vid oberoende priser Holt s LES-modellen tar upp problemet genom att inkludera två utjämningskonstanter, en för nivån och en för trenden. När som helst t, som i Brown s-modellen, finns det en uppskattning L t på lokal nivå och en uppskattning T T av den lokala trenden Här beräknas de rekursivt från värdet av Y observerat vid tid t och de tidigare uppskattningarna av nivån och trenden med två ekvationer som tillämpar exponentiell utjämning åt dem separat. Om den beräknade nivån och trenden vid tiden t-1 är L tl och T t-1, varför prognosen för Y t som skulle ha gjorts vid tid t-1 är lika med L t-1 T t-1 När det verkliga värdet observeras, uppdateras uppskattningen av nivån beräknas rekursivt genom att interpolera mellan Yt och dess prognos L t-1 T t 1 med vikter av och 1. Förändringen i beräknad nivå, nämligen L t L t 1 kan tolkas som en bullrig mätning av Trenden vid tiden t Den uppdaterade uppskattningen av trenden beräknas därefter rekursivt genom interpolering mellan L t L t 1 och den tidigare uppskattningen av trenden, T t-1 med vikter av och 1.Tolkningen av trendutjämningskonstanten är analog med den för jämnliknande konstanten Modeller med små värden antar att trenden förändras bara mycket långsamt över tiden medan modeller med större antar att det förändras snabbare En modell med en stor tror att den avlägsna framtiden är mycket osäker eftersom fel i trendberäkning blir ganska viktiga när prognoser mer än en period framöver. Av sidan. Utjämningskonstanterna och kan beräknas på vanligt sätt genom att minimera medelkvadratfelet i de 1-stegs-prognoserna. När detta görs i Statgraphics visar uppskattningarna att vara 0 3048 och 0 008 Det mycket lilla värdet av Innebär att modellen antar mycket liten förändring i trenden från en period till en annan, så i princip försöker denna modell uppskatta en långsiktig trend. I analogi med begreppet medelålder för de data som används vid uppskattning av t han lokal nivå av serien, är den genomsnittliga åldern för de data som används för att uppskatta den lokala trenden proportionell mot 1, men inte exakt lika med det i det här fallet visar sig vara 1 0 006 125 Detta är inte mycket exakt nummer Eftersom beräkningsnoggrannheten inte är riktigt 3 decimaler, men den har samma generella storleksordning som provstorleken på 100, så denna modell är medeltal över ganska mycket historia för att beräkna trenden. Prognosplotten nedan visar att LES-modellen beräknar en något större lokal trend i slutet av serien än den ständiga trenden som uppskattas i SES-trendmodellen. Det uppskattade värdet är nästan identiskt med det som erhållits genom att montera SES-modellen med eller utan trend , så det här är nästan samma modell. Nu ser dessa ut som rimliga prognoser för en modell som ska beräkna en lokal trend. Om du eyeball denna plot ser det ut som om den lokala trenden har vänt sig nedåt i slutet av Serie Wh Vid har hänt Parametrarna för denna modell har uppskattats genom att minimera kvadreringsfelet i 1-stegs prognoser, inte längre prognoser, i vilket fall trenden gör inte stor skillnad. Om allt du tittar på är 1 - steg framåtfel, ser du inte den större bilden av trender över säga 10 eller 20 perioder För att få denna modell mer i linje med vår ögonbolls extrapolering av data kan vi manuellt justera trendutjämningskonstanten så att den Använder en kortare baslinje för trenduppskattning. Om vi ​​exempelvis väljer att ställa in 0 1, är medelåldern för de data som används för att uppskatta den lokala trenden 10 perioder, vilket betyder att vi medeltar trenden under de senaste 20 perioderna eller så Här är vad prognosplottet ser ut om vi ställer in 0 1 samtidigt som vi håller 0 3 Det ser intuitivt rimligt ut för den här serien, även om det är troligt farligt att extrapolera denna trend mer än 10 perioder i framtiden. Vad med felstatistik Här är En modell jämförelse f eller de två modellerna som visas ovan samt tre SES-modeller Det optimala värdet på SES-modellen är ungefär 0 3, men liknande resultat med något mer eller mindre responsivitet erhålls med 0 5 och 0 2. En Holt s linjär expo-utjämning Med alfa 0 3048 och beta 0 008. B Holt s linjär expjäkning med alfa 0 3 och beta 0 1. C Enkel exponentiell utjämning med alfa 0 5. D Enkel exponentiell utjämning med alfa 0 3. E Enkel exponentiell utjämning med alfa 0 2.De statistiken är nästan identiska, så vi kan verkligen inte göra valet på grundval av prognosfel i ett steg i dataprovet. Vi måste falla tillbaka på andra överväganden. Om vi ​​starkt tror att det är vettigt att basera strömmen trendberäkning om vad som hänt under de senaste 20 perioderna eller så kan vi göra ett fall för LES-modellen med 0 3 och 0 1 Om vi ​​vill vara agnostiska om det finns en lokal trend, kan en av SES-modellerna Vara lättare att förklara och skulle också ge mer medel e-of-the-road prognoser för de kommande 5 eller 10 perioderna Gå tillbaka till toppen av sidan. Vilken typ av trend-extrapolation är bäst horisontellt eller linjärt. Empiriska bevis tyder på att om uppgifterna redan har justerats om det behövs för inflationen, då Det kan vara oskäligt att extrapolera kortsiktiga linjära trender långt in i framtiden. Trenden som uppenbaras idag kan slakta i framtiden på grund av olika orsaker som produktförstöring, ökad konkurrens och konjunkturnedgångar eller uppgångar i en bransch. Därför är det enkelt exponentiellt Utjämning utförs ofta bättre utom provet än vad som annars skulle kunna förväntas trots sin naiva horisontella trend-extrapolering. Dämpade trendändringar av den linjära exponentiella utjämningsmodellen används också i praktiken för att införa en konservatismedel i dess trendprognoser. Den dämpade trenden LES-modellen kan implementeras som ett speciellt fall av en ARIMA-modell, i synnerhet en ARIMA 1,1,2-modell. Det är möjligt att beräkna konfidensintervall arou Nd långsiktiga prognoser som produceras av exponentiella utjämningsmodeller, genom att betrakta dem som speciella fall av ARIMA-modeller Var försiktig att inte alla mjukvaror beräknar konfidensintervaller för dessa modeller korrekt. Bredden på konfidensintervallet beror på jag RMS-felet i modellen, ii typen Av utjämning enkel eller linjär iii värdet s av utjämningskonstanten s och iv antalet framåtprognoser du prognoserar Generellt sprids intervallerna snabbare och blir större i SES-modellen och de sprider sig mycket snabbare när linjär snarare än enkel Utjämning används Detta avsnitt diskuteras vidare i avsnittet ARIMA-modeller i anteckningarna. Gå tillbaka till början av sidan. Jag har en fråga om avledning av den genomsnittliga drifthastigheten i en ledardrivhastighet är den genomsnittliga hastigheten som en fri laddning rör sig i en Ledare har på grund av påverkan av ett elektriskt fält applicerat på ledaren. I en metall kommer den fria laddningen att vara en elektron. När de rör sig genom ledaren, elektron S kommer ofta att stöta på joner. Om den elektroniska genomsnittliga friiden, dvs den genomsnittliga tiden mellan successiva kollisioner, då mellan två kollisioner, kommer verkan av ett externt elektriskt fält att göra elektronen accelererad av E em, där E är styrkan Av fältet och denna styrka är konstant, en laddning av en elektron, en m elektronens massa. I vanliga läroböcker är denna mängd E em lika med storleken på drivhastigheten i ledaren. Detta förvirrar, eftersom kvantiteten uttrycker Den genomsnittliga maximala hastigheten som erhållits av elektronen, det vill säga den hastighet som den har just innan den kolliderar med nästa jon. Men drifthastigheten ska vara den genomsnittliga hastigheten för elektronen på grund av fältet, så jag tror att dess storlek bör vara bara en - Hälften av den här kvantiteten. Skriven den 12 april kl 3 26. 26. TonyK Felaktig interpunktion förvirrar läsaren Detta och andra frågor relaterade till tydlighetens klarhet, diskuterades någon gång i metan. Den i stort sett uppvotade posten är resultatet o F-inmatning från andra användare via många kommentarer, de flesta av dem har nu tagits bort Det skadar inte någon, men personen som försöker få svar när jag ser dålig skiljeteckning, stavning etc. Jag är mindre benägna att göra extra ansträngning för att förstå frågan Vilken skada gör det för att påminna människor om bästa praxis DanielSank 1 okt 15 på 22 23. Jag tror att läroböckerna är ett fall att komma ur hand. Om du kontrollerar det står drifthastigheten en faktor för det applicerade elektriska fältet och bärarmobilitet Men om du forskar bärarmobilitet säger du att den typ av acceleration du beskriver är möjlig i fasta ämnen för avståndstider så korta som den genomsnittliga fria stigtiden, men att i sådana fall drivhastighet och rörlighet inte är meningsfullt så jag tror Drifthastighet ska vara för flera spridningar Du har till och med en drivhastighet för hål och en annan för elektroner. För att vara rättvis i lärobokens presentation kommer en sådan beskrivning vanligen upp i en diskussion om varför Många material är Ohmic, speciellt situationen för lågfältmobilitet, vilket ofta är konstant drifthastighet är proportionell det applicerade elektriska fältet. Idén är att bäraren har en mycket stor termisk hastighet och att för det applicerade elektriska fältet är hastigheten Ändrade inte så mycket procentvis. Så för en effektiv karakteristisk tid mellan effektiva kollisioner blev tiden mellan kollisioner inte riktigt förändrad. Så starkare fält har bara proportionellt starkare effekter och förändringar i hastighet. I den meningen är faktorn för två inte det Det är bara en karakteristisk tid och i den låga fältgränsen den karakteristiska tiden förändras inte för olika tillämpade fält. Det är inte bokstavligen en tid mellan bokstavliga klassiska kollisioner av klassiska partiklar. Vad är den karakteristiska tiden. Det är viktigt att göra Visst att du vet att den genomsnittliga hastigheten du försöker hitta drivhastigheten är inte riktigt den genomsnittliga hastigheten för en viss viss tid Elektron I stället gör du vad du gör för att du ska ta fart på varje elektron och lägga till dem för att få elektronernas totala momentum, dela upp det med antalet elektroner för att få elektronernas genomsnittliga momentum och lösa sedan det för hastighet så Det är verkligen ett rumsligt medelvärde Det finns sinnen där det kan vara mycket nära ett tidsgenomsnitt men det kan vara mindre än användbart. OK, så vissa elektroner rör sig långsammare, vissa rör sig snabbare. Vid något tillfälle eller ett lite tidsintervall är några av de närmar sig de andra delarna av tråden eller nära varandra så att de byter ut momentum med dem så att inte behåll allt momentet det elektriska fältet skulle ge dem vid den momentum eller ett litet tidsintervall i avsaknad av en applicerad fält, elektronerna som en grupp har en fördelning av hastigheter, en del långsammare och lite snabbare och vissa pekar i olika riktningar. I ett tidsintervall kan det vara att elektronen i en viss region ändras från en snabbare till en Långsammare eller från en som går i en riktning till en går i en annan riktning Men fördelningen av hastigheter förblir densamma. Så i verkligheten kan det elektriska fältet ge momentum till varje elektron, men ibland i stället för att få denna momentum och gå mer in Den riktningen, elektronen byter ut den med andra. Nu när vi vet vad som verkligen händer, låt oss titta på fallet med inget applicerat elektriskt fält, men gör en massivt grov förenkling. Denna massivt grova översimplisering är att säga att elektronen går i en rak linje Vid vilken hastighet som helst har och sedan blir smällde väldigt snabbt och börjar gå i slumpmässig riktning och slumpmässig hastighet men slumpmässigt utvald från en sannolikhetsfördelning som den för hela samlingen av elektroner. Den enorma och grova översimplingen får rätt att en elektrons hastighet är ibland oförändrade, och ibland förändras, men det övergripande har sannolikhetsfördelningen som samlingen har. Vilket beror på t Emperaturen, för normala metaller och rumstemperatur, de flesta elektronerna färdas i närheten av 10 6 meter per sekund, nära 1 av ljusets hastighet, ganska snabbt och inte många går mycket snabbare och inte många går mycket långsammare och De reser lika i alla riktningar inom tråden. Så du kan översimplifiera och sedan försöka förenkla hur länge kollisionerna är, vilket är ungefär relaterat till hur långt ifrån varandra är saker och hastighet. Din hastighet är mestadels densamma. Så det finns en tid mellan kollisioner Det är den karaktäristiska tiden men det finns ingen riktighet där det går, eftersom det inte går riktigt i raka linjer, så att det blir riktigt svårt väldigt snabbt. Det är bara en historia som är lika stor som att få några svar på rätt sätt. Några av funktionerna Är korrekta för att förklara varför ett material är Ohmic i den meningen att för många olika fält är proportionaliteten mellan strömtäthet och elektriskt fält konstant. Det är inte riktigt konstant, det beror på Densitet och temperatur och sådan. Så vad är drifthastigheten verkligen och var kommer den från verkligen. Det som faktiskt är korrekt, det är det rumsliga genomsnittet, så du har stora hastighetsvektorer 10 6 meter per sekund som tillhör ett mycket hugernummer elektroner 10 eller mer som pekar i många riktningar pekar på vilket sätt Så 10 plus-vektorerna pekar i 10 eller flera olika riktningar Men de gör inte medelvärdet till noll när det finns ett tillämpat fält, det är lite mer som pekar en väg än motsatta sättet och lite större i vissa riktningar än andra Det rumsliga genomsnittet av hastigheterna är drivhastigheten Det är egentligen bara den totala strömtätheten som skrivits som om det var en genomsnittlig hastighet på laddningarna. Det kommer till följd av nettoeffekten av tråd och det elektriska fältet Låt oss prata om det mer. Hur sprider spridningen det elektriska fältet. Förutse det elektriska fältet för nu, låt oss se vad tråden gör och kan göra med elektroner. Tråden har mobilbärare som kan röra sig om och det var delar som är mer eller mindre fasta i förhållande till varandra. Liksom delar av tåget kan hela tåget röra sig, men varje stol i tåget har ett fast avstånd från de andra stolarnas stolar. Om tåget börjar röra sig och en person sitter på stolen, stolen kan skjuta dem tills de flyttar med tåget Samma med tråden Du kan lägga händerna längs varje del av tråden och flytta den När du gör det hela Tråd flyttar precis som tågets rörelser Men i tåget, om det fanns en boll kastade rakt upp i luften strax innan tåget började röra sig för lite har du en boll som inte rör sig i ett rörligt tåg Samma med de mobila elektronerna, i Det känns som om det är fritt från tråden, det är inte fast vid någon plats, så tråden börjar röra sig och elektronen befinner sig i vila, inte riktigt eftersom det för det mesta rör sig vid 10 6 meter per sekund, men på Rumsligt medel är det i vila Så elektronerna befinner sig i vila sp I genomsnitt medelst en rörlig tråd Men precis som bollen i slutändan träffar tågets baksida eller tågets golv, sluter elektronerna slumpvis ut i slutändan. Den tråd som rusar mot dem slår det hårdare från ena riktningen än den andra. Först är de springer runt i alla riktningar med samma hastigheter men när de slår en del av tråden som en del av tråden rör sig så när de slår på huvudet blir de skjutna hårdare och när de övertar sig blir de skjutna tillbaka mindre hårda, nettoeffekten är att De börjar röra sig i ledningens riktning vid trådens hastighet. Så nu låter vi sätta upp det elektriska fältet. Föreställ dig ett elektriskt fält som pekar i x-riktningen, då vill vi accelerera elektronerna i - x-riktningen. Men vad Om tråden rör sig i x-riktningen Om den rör sig i rätt hastighet skulle det göra att elektronerna rör sig i x-riktningen exakt lika mycket på rumsgenomsnittet som det elektriska fältet gör att de går i - x-riktningen. Således är nettoeffekten den elektroner wo Uld rör sig runt lika mycket i all riktning. Det är exakt vad som händer i ramen som rör sig vid drifthastighet. I den ramen rör sig elektronerna lika i alla riktningar, tråden rör sig vid drifthastighet och det finns ett elektriskt fält. Det är bokstavligen där driften Hastighet kommer från trådens hastighet i förhållande till elektronernas genomsnittliga hastighet som producerar så mycket acceleration från elektron-tråd-interaktioner som elektronen kommer från elektron-elektriska fältinteraktioner. En mycket enkel uppfattning av saker som händer inuti en ledare friktionskrafterna som långsamma elektroner ner är proportionella mot elektronernas hastighet Det finns därför en viss sluthastighet vid vilken friktionskrafter och kraft på grund av elektrisk fältbalans. Denna hastighet kan ses som drivhastigheten. Det hänvisar till en hastighet vid vilken alla Av elektronerna rör sig ner i ledaren i det applicerade fältets riktning. Friktionskrafter orsakas av elektron-elektron, elektronfononkollisioner. Så här är så Ergy är förlorad på grund av entropi. Svarade 10 juli 15 på 9 40.Simple Moving Averages Göra trender stannar. Medelvärdena MA är en av de mest populära och ofta använda tekniska indikatorerna. Det glidande genomsnittet är lätt att beräkna och, en gång ritat på ett diagram är ett kraftfullt visuellt trendspottningsverktyg. Du kommer ofta att höra om tre typer av rörliga medelvärdena enkla exponentiella och linjära. Det bästa stället att starta är att förstå de mest grundläggande det enkla glidande medeltalet SMA Låt oss ta en titt på denna indikator och hur det kan hjälpa näringsidkare att följa trender mot större vinst För mer om glidande medelvärden se vår Forex Walkthrough. Trendlines Det kan inte finnas någon fullständig förståelse för glidande medelvärden utan förståelse för trender. En trend är helt enkelt ett pris som fortsätter att röra sig i en viss Riktning Det finns bara tre riktiga trender som en säkerhet kan följa. En uptrend eller bullish trend betyder att priset rör sig högre. En downtrend eller bearish trend betyder att priset går lägre. sätt trend där priset rör sig sidled. Det viktiga att komma ihåg om trender är att priserna sällan rör sig i en rak linje Därför används rörliga medellinjer för att hjälpa en näringsidkare att lättare identifiera riktningens riktning För mer avancerad läsning på Det här ämnet, se Grunderna i Bollinger-band och Flytta medelhöga kuvert som rensar ett populärt handelsverktyg. Att bygga medelkonstruktion Textboksdefinitionen för ett glidande medelvärde är ett genomsnittspris för en säkerhet med en viss tidsperiod. Låt oss ta den mycket populära 50-dagarsperioden Glidande medelvärde som exempel Ett 50-dagars glidande medelvärde beräknas genom att ta slutkurserna för de senaste 50 dagarna av eventuell säkerhet och lägga dem ihop. Resultatet från additionskalkylen divideras därefter med antalet perioder, i detta fall 50 I För att fortsätta att beräkna det glidande genomsnittet dagligen, ersätta det äldsta numret med den senaste stängningskursen och göra samma matte. Oavsett hur länge eller kort det rör sig om Medelvärdet du ser på att plotta, de grundläggande beräkningarna förblir desamma Ändringen kommer att ligga i antal slutkurser du använder Så till exempel ett 200-dagars glidande medelvärde är slutkursen för 200 dagar summerad tillsammans och sedan dividerad med 200 Du kommer att se alla typer av glidande medelvärden, från två dagars glidande medelvärden till 250 dagars glidande medelvärden. Det är viktigt att komma ihåg att du måste ha ett visst antal slutkurser för att beräkna det glidande genomsnittet Om en säkerhet är helt ny eller bara en månad gammal kan du inte göra ett 50-dagars glidande medelvärde eftersom du inte har tillräckligt med datapunkter. Det är också viktigt att notera att vi har valt att använda slutkurs i beräkningarna, men att flytta medelvärden kan beräknas med månatliga priser, veckopriser, öppningspriser eller till och med intradagpriser. Mer information finns i vår handledning för Moving Averages. Figur 1 Ett enkelt glidande medelvärde i Google Inc. Figur 1 är ett exempel på ett enkelt glidande medelvärde på ett lagerdiagram av Google Inc Nas daq GOOG Den blå linjen representerar ett 50-dagars glidande medelvärde I exemplet ovan kan du se att trenden har flyttat lägre sedan slutet av 2007. Priset på Googles aktier föll under det 50-dagars glidande genomsnittet i januari 2008 och fortsatte nedåt . När priset passerar under ett glidande medelvärde kan det användas som en enkel handelssignal. Ett drag under det glidande medelvärdet som visas ovan antyder att björnen har kontroll över prisåtgärden och att tillgången sannolikt kommer att gå lägre. Omvänt är en Kors över ett glidande medelvärde tyder på att tjurarna är i kontroll och att priset kan bli redo att ta ett steg högre Läs mer i aktiekurspriser med trendlinjer. Övriga sätt att använda rörliga medelvärden Flyttande medel används av många handlare till att inte bara Identifiera en nuvarande trend men också som en in - och utträdesstrategi En av de enklaste strategierna är beroende av korsningen av två eller flera glidande medelvärden. Den grundläggande signalen ges när det kortsiktiga genomsnittet korsar över eller under lonet Ger termen glidande medelvärde Två eller flera glidande medelvärden gör det möjligt för dig att se en längre sikt trend jämfört med ett kortare sikt glidande medelvärde. Det är också en enkel metod för att bestämma huruvida trenden blir starkare eller om den är på väg att vända. För mer på denna metod , läs en primer på MACD. Figure 2 Ett långsiktigt och kortare sikt glidande medelvärde i Google Inc. Figure 2 använder två glidande medelvärden, en långsiktig 50-dagars, visad av den blå linjen och den andra kortare termen 15- Dag visas av den röda linjen Detta är samma Google-diagram som visas i Figur 1, men med tillägg av de två glidande medelvärdena för att illustrera skillnaden mellan de två längderna. Du märker att 50-dagars glidande medelvärdet är långsammare att justera till prisändringar eftersom det använder mer datapunkter i beräkningen Å andra sidan är det 15 dagars glidande genomsnittet snabbt att reagera på prisändringar, eftersom varje värde har en större viktning i beräkningen på grund av den relativt korta tidshorisonten i detta Fallet, genom att använda en tvärsträcka Okej, du skulle titta på att 15-dagarsgenomsnittet passerar under 50-dagars glidande medelvärde som en post för en kort position. Figur 3 En tre månader. Ovanstående är ett tremånaders schema över USAs Oil AMEX USO med Två enkla glidande medelvärden Den röda linjen är det kortare 15-dagars glidande medlet medan den blå linjen representerar det längre, 50-dagars glidande medelvärdet. De flesta handlare använder korset av det kortsiktiga glidande genomsnittet över det långsiktiga glidande medeltalet att initiera en lång position och identifiera starten på en hausseuropeisk trend Läs mer om att tillämpa denna strategi i Trading MACD Divergence. Support är etablerad när ett pris trender neråt. Det finns en punkt där försäljningspresset sänker och köparna är villiga att gå Med andra ord är ett golv etablerat. Resistance sker när ett pris tränar uppåt. Det kommer en punkt när köpstyrkan minskar och säljarna går in. Detta skulle skapa ett tak. För mer förklaring, läs Support Resistance Basics. I I båda fallen kan ett glidande medelvärde kunna signalera ett tidigt stöd eller motståndsnivå. Om en säkerhet försvinner lägre i en etablerad uptrend, skulle det inte vara överraskande att se lagersökningen på en långsiktig 200 Dagsflyttande genomsnitt Om å andra sidan, om priset trender lägre, kommer många handlare att se till att lagret stöter mot resistans hos stora glidande medelvärden för 50 dagars, 100-dagars, 200-dagars SMAs. För mer om att använda support och Motstånd för att identifiera trender, läs Trend-Spotting med ackumuleringsdistributionslinjen. Konklusion Flyttande medelvärden är kraftfulla verktyg Ett enkelt glidande medelvärde är enkelt att beräkna, vilket gör att det kan användas ganska snabbt och enkelt. Ett rörligt medel s största styrka är dess förmåga att hjälpa en näringsidkare att identifiera en nuvarande trend eller upptäcka en eventuell trendomvandling. Flyttande medelvärden kan också identifiera en nivå av stöd eller motstånd för säkerheten, eller fungera som en enkel in - eller utgående signal. Hur du väljer att använda glidande medelvärden är e Nästan upp till dig. Räntesatsen vid vilken ett förvaringsinstitut lånar medel som förvaras i Federal Reserve till ett annat förvaringsinstitut.1 En statistisk åtgärd av spridning av avkastning för en viss säkerhet eller marknadsindex Volatilitet kan antingen mätas. Amerikanska kongressen gick i 1933 som Banking Act, som förbjöd kommersiella banker att delta i investeringen. Nonfarm lön hänvisar till något jobb utanför gårdar, privata hushåll och nonprofit sektorn US Bureau of Labor. The valuta förkortning eller valutasymbol för Indiens rupi INR, indiens valuta Rupén består av 1. Ett första bud på ett konkursföretags tillgångar från en intresserad köpare vald av konkursbolaget Från en pool av anbudsgivare.