二次移动平均数 (Mt(2)) 计算方法及示例

二次移动平均数 (Mt(2))：深入理解与计算

二次移动平均数是在一次移动平均数的基础上进行的再次平滑计算，用于更有效地识别时间序列数据中的趋势。

计算步骤：

1. 计算一次移动平均数: 首先，我们需要根据原始数据计算一次移动平均数。假设您已有一组时间序列数据，并已计算出其一次移动平均数。

2. 使用一次移动平均数作为新数据集: 将计算得到的一次移动平均数作为新的数据集。

3. 应用二次移动平均公式: 使用以下公式计算二次移动平均数：

   Mt(2) = (M1 + M2 + M3 + M4 + M5) / 5

   其中： * Mt(2) 表示时间点 t 的二次移动平均数 * M1, M2, M3, M4, M5 分别表示前五个时间点的一次移动平均数

示例计算：

假设您已获得以下一次移动平均数数据：

'移动平均值：12.6；13.8；14.4；16.2；16.2；18.6；20.2；21.8；23.8；25.6；27；28'

现在，我们将使用这些数据计算二次移动平均数：

• M1(2) = (12.6 + 13.8 + 14.4 + 16.2 + 16.2) / 5 = 14.44* M2(2) = (13.8 + 14.4 + 16.2 + 16.2 + 18.6) / 5 = 15.48* M3(2) = (14.4 + 16.2 + 16.2 + 18.6 + 20.2) / 5 = 17.28* M4(2) = (16.2 + 16.2 + 18.6 + 20.2 + 21.8) / 5 = 18.6* M5(2) = (16.2 + 18.6 + 20.2 + 21.8 + 23.8) / 5 = 20.12* M6(2) = (18.6 + 20.2 + 21.8 + 23.8 + 25.6) / 5 = 21.52* M7(2) = (20.2 + 21.8 + 23.8 + 25.6 + 27) / 5 = 23.04* M8(2) = (21.8 + 23.8 + 25.6 + 27 + 28) / 5 = 25.24

因此，根据给定数据计算得出的二次移动平均数依次为：

'14.44；15.48；17.28；18.6；20.12；21.52；23.04；25.24'

总结

二次移动平均数是时间序列分析中常用的方法，通过对数据进行二次平滑，可以更准确地识别趋势，为预测和决策提供依据。