إحصاءات صيغة المتوسط المتحرك

المتوسط ​​المتحرك يعلمك هذا المثال كيفية حساب المتوسط ​​المتحرك لسلسلة زمنية في إكسيل. ويستخدم المتوسط ​​المتحرك للتخلص من المخالفات (قمم ووديان) للتعرف بسهولة على الاتجاهات. 1. أولا، دعونا نلقي نظرة على السلاسل الزمنية لدينا. 2. من علامة التبويب بيانات، انقر فوق تحليل البيانات. ملاحظة: لا يمكن العثور على زر تحليل البيانات انقر هنا لتحميل الوظيفة الإضافية تولباس تولباك. .3 حدد متوسط ​​النقل وانقر فوق موافق. .4 انقر في مربع نطاق الإدخال وحدد النطاق B2: M2. 5. انقر في المربع الفاصل الزمني واكتب 6. 6. انقر في المربع نطاق الإخراج وحدد الخلية B3. 8. رسم رسم بياني لهذه القيم. إكسلاناتيون: لأننا نقوم بضبط الفاصل الزمني الى 6، المتوسط ​​المتحرك هو متوسط ​​نقاط البيانات الخمس السابقة ونقطة البيانات الحالية. ونتيجة لذلك، يتم تمهيد قمم والوديان بها. يظهر الرسم البياني اتجاها متزايدا. لا يستطيع إكسيل حساب المتوسط ​​المتحرك لنقاط البيانات الخمس الأولى لأنه لا توجد نقاط بيانات سابقة كافية. 9. كرر الخطوات من 2 إلى 8 للفاصل الزمني 2 والفاصل الزمني 4. الخاتمة: كلما زاد الفاصل الزمني، كلما تم تمهيد القمم والوديان. كلما كان الفاصل الزمني أصغر، كلما كانت المتوسطات المتحركة أقرب إلى نقاط البيانات الفعلية. تستخدم أواندا ملفات تعريف الارتباط لجعل مواقعنا سهلة الاستخدام وتخصيصها لزوارنا. لا يمكن استخدام ملفات تعريف الارتباط لتعريفك شخصيا. من خلال زيارة موقعنا على الانترنت فإنك توافق على استخدام OANDA8217s من ملفات تعريف الارتباط وفقا لسياسة الخصوصية لدينا. لحظر ملفات تعريف الارتباط أو حذفها أو إدارتها، يرجى زيارة aboutcookies. org. تقييد ملفات تعريف الارتباط سوف يمنعك من الاستفادة من بعض وظائف موقعنا على الانترنت. تحميل لدينا حساب تطبيقات الجوال حدد: ampltiframe src4489469.fls. doubleclick. netactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 mcesrc4489469.fls. doubleclick. netactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 width1 height1 frameborder0 styledisplay: لا شيء mcestyledisplay: noneampgtampltiframeampgt الدرس 1: المتوسطات المتحركة أنواع المتوسطات المتحركة وهناك عدة أنواع من المتوسطات المتحركة المتاحة لتلبية احتياجات تحليل السوق المختلفة. الأكثر شيوعا من قبل التجار تشمل ما يلي: المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​الأسي المتوسط ​​المتحرك البسيط (سما) المتوسط ​​المتحرك البسيط هو النوع الأساسي للمتوسط ​​المتحرك. يتم احتسابها من خلال اتخاذ سلسلة من الأسعار (أو فترات الإبلاغ)، مضيفا هذه الأسعار معا ومن ثم تقسيم إجمالي عدد نقاط البيانات. تحدد هذه الصيغة متوسط ​​الأسعار وتحسب بطريقة تعديل (أو نقل) استجابة لأحدث البيانات المستخدمة لحساب المتوسط. على سبيل المثال، إذا قمت بتضمين آخر 15 سعر صرف فقط في متوسط ​​الحساب، يتم إسقاط النسبة الأقدم تلقائيا في كل مرة يتوفر فيها سعر جديد. في الواقع، فإن المتوسط ​​يتحرك حيث أن كل سعر جديد يتم تضمينه في الحساب ويضمن أن المتوسط ​​يعتمد فقط على آخر 15 سعر. مع القليل من التجربة والخطأ، يمكنك تحديد المتوسط ​​المتحرك الذي يناسب استراتيجية التداول الخاصة بك. نقطة البداية الجيدة هي متوسط ​​متحرك بسيط يعتمد على آخر 20 سعر. المتوسط ​​المتحرك المرجح (وما) يتم حساب المتوسط ​​المتحرك المرجح بنفس طريقة المتوسط ​​المتحرك البسيط، ولكنه يستخدم القيم التي يتم ترجيحها خطيا للتأكد من أن أحدث المعدلات لها تأثير أكبر على المتوسط. وهذا يعني أن أقدم معدل المدرجة في الحساب يتلقى ترجيح من 1 أقدم قيمة القادمة يتلقى ترجيح 2 والأقدم قيمة القادمة يحصل على ترجيح من 3، على طول الطريق حتى أحدث معدل. يجد بعض المتداولين هذا الأسلوب أكثر أهمية لتحديد الاتجاه بشكل خاص في سوق سريع الحركة. الجانب السلبي لاستخدام المتوسط ​​المتحرك المرجح هو أن خط المتوسط ​​الناتج قد يكون أكثر تقطعا من المتوسط ​​المتحرك البسيط. وقد يزيد ذلك من صعوبة تحديد اتجاه السوق من التذبذب. لهذا السبب، يفضل بعض المتداولين وضع متوسط ​​متحرك بسيط ومتوسط ​​متحرك مرجح على نفس الرسم البياني للسعر. الرسم البياني لسعر الشمعدان مع المتوسط ​​المتحرك البسيط والمتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​الأسي المتوسط ​​المتحرك الأسي يشبه المتوسط ​​المتحرك البسيط، ولكن في حين أن المتوسط ​​المتحرك البسيط يزيل أقدم الأسعار مع توفر أسعار جديدة، يحسب المتوسط ​​المتحرك الأسي متوسط ​​جميع النطاقات التاريخية، بدءا من النقطة التي تحددها. على سبيل المثال، عند إضافة تراكب متوسط ​​متحرك أسي جديد إلى مخطط سعر، يمكنك تعيين عدد الفترات المشمولة بالتقارير لتضمينها في الحساب. لنفترض أنك تحدد آخر 10 أسعار ليتم تضمينها. وسيكون هذا الحساب الأول بالضبط نفس المتوسط ​​المتحرك البسيط أيضا على أساس 10 فترات إعداد، ولكن عندما يصبح السعر التالي متاحا، فإن الحساب الجديد يحتفظ بالأسعار الأصلية 10، بالإضافة إلى السعر الجديد، للوصول إلى المتوسط. وهذا يعني أن هناك الآن 11 فترة إعداد في حساب المتوسط ​​المتحرك الأسي في حين أن المتوسط ​​المتحرك البسيط سوف يستند دائما إلى أحدث 10 معدلات. اتخاذ قرار بشأن أي متوسط ​​متحرك لاستخدامه لتحديد المتوسط ​​المتحرك الأفضل لك، يجب عليك أولا فهم احتياجاتك. إذا كان هدفك الرئيسي هو الحد من ضجيج الأسعار المتقلبة باستمرار من أجل تحديد اتجاه السوق بشكل عام، فإن المتوسط ​​المتحرك البسيط للمعدلات العشرين الأخيرة أو نحو ذلك قد يوفر مستوى التفاصيل التي تحتاجها. إذا كنت ترغب في أن يركز المتوسط ​​المتحرك على المزيد من الأسعار الأخيرة، فإن المتوسط ​​المرجح هو الأنسب. ومع ذلك، نضع في اعتبارنا أنه نظرا لأن المتوسطات المتحركة المرجحة تتأثر بأحدث الأسعار، فإن شكل الخط المتوسط ​​يمكن أن يكون مشوها يحتمل أن يؤدي إلى توليد إشارات خاطئة. عند العمل مع المتوسطات المتحركة المرجح، يجب أن تكون مستعدة لدرجة أكبر من التقلب. المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المتوسط ​​169 1996 - 2017 شركة أواندا. كل الحقوق محفوظة. أواندا، فكستريد و أوانداس فكس عائلة العلامات التجارية مملوكة من قبل شركة أواندا. جميع العلامات التجارية الأخرى التي تظهر على هذا الموقع هي ملك لأصحابها. إن التداول بالعمالت األجنبية في عقود العمالت األجنبية أو غيرها من المنتجات غير المدرجة في السوق على الهامش يحمل درجة عالية من المخاطر وقد ال يكون مناسبا للجميع. ننصحك بأن تنظر بعناية فيما إذا كان التداول مناسبا لك في ضوء ظروفك الشخصية. قد تفقد أكثر مما تستثمره. المعلومات على هذا الموقع هو عام في الطبيعة. نوصي بأن تسعى للحصول على المشورة المالية المستقلة وضمان فهم كامل المخاطر التي ينطوي عليها قبل التداول. التداول من خلال منصة على الانترنت ينطوي على مخاطر إضافية. راجع القسم القانوني هنا. لا تتوافر الرهان المالي إلا لعملاء أواندا يوروب لت الذين يقيمون في المملكة المتحدة أو جمهورية أيرلندا. عقود الفروقات، قدرات التحوط MT4 ونسب الرفع التي تتجاوز 50: 1 غير متوفرة لسكان الولايات المتحدة. المعلومات الواردة في هذا الموقع ليست موجهة إلى المقيمين في البلدان التي يكون توزيعها أو استخدامها من قبل أي شخص، مخالفا للقانون المحلي أو اللوائح المحلية. شركة أواندا هي لجنة العقود الآجلة المسجلة التاجر والتجزئة بائع الصرف الأجنبي مع لجنة تداول السلع الآجلة وعضو في الرابطة الوطنية للعقود الآجلة. نو: 0325821. يرجى الرجوع إلى نفس فوريكس إنفستور إنفيرتور عند الاقتضاء. حسابات أودا (كندا) شركة أولك متاحة لأي شخص لديه حساب مصرفي كندي. أواندا (كندا) كوربوراتيون أولك منظمة من قبل منظمة تنظيم صناعة الاستثمار في كندا (إيروك)، والذي يتضمن إيروك على الانترنت قاعدة بيانات الاختيار مستشار (إيروك أدفيسوريريبورت)، وحسابات العملاء محمية من قبل صندوق حماية المستثمر الكندي ضمن حدود محددة. ويتوفر كتيب يصف طبيعة وحدود التغطية عند الطلب أو في cipf. ca. أواندا أوروبا المحدودة هي شركة مسجلة في انكلترا رقم 7110087، ولها مكتبها المسجل في الطابق 9A، برج 42، 25 قديم شارع واسع، لندن EC2N 1HQ. وهي مرخصة ومنظمة من قبل هيئة السلوك المالي 160. رقم: 542574. شركة أواندا آسيا والمحيط الهادئ بي تي إي المحدودة (شركة رقم 200704926K) تحمل رخصة خدمات أسواق رأس المال الصادرة عن سلطة النقد في سنغافورة، وهي مرخصة أيضا من قبل مؤسسة سنغافورة الدولية. أواندا أستراليا بي تي واي المحدودة 160is ينظمها لجنة الأوراق المالية والاستثمارات الأسترالية أسيك (عبن 26 152 088 349، أفسل رقم 412981) وهو المصدر للمنتجات أندور الخدمات على هذا الموقع. من المهم بالنسبة لك للنظر في دليل الخدمات المالية الحالي (فسغ). بيان الإفصاح عن المنتج (بدس). شروط الحساب وأي وثائق أواندا أخرى ذات الصلة قبل اتخاذ أي قرارات الاستثمار المالي. ويمكن الاطلاع على هذه الوثائق هنا. أواندا جابان Co. Ltd. فيرست تايب I الأدوات المالية بوسينيس ديركتور أوف كانتو فينانسيال فينانسيال ديبارتمنت (كين-شو) No. 2137 إنستيتيوت فينانسيال فوتشرز أسوسياتيون سوبسكريبر نومبر 1571. تداول الفوركس و العقود مقابل الفروقات على الهامش عالية المخاطر وغير مناسبة للجميع. الخسائر يمكن أن تتجاوز الاستثمار. المتوسطات المتحركة المتوسطات المتحركة مع مجموعات البيانات التقليدية القيمة المتوسطة هي في كثير من الأحيان الأولى، واحدة من الإحصاءات موجزة الأكثر فائدة لحساب. وعندما تكون البيانات في شكل سلسلة زمنية، فإن متوسط ​​السلسلة مقياس مفيد، ولكنه لا يعكس الطبيعة الدينامية للبيانات. وغالبا ما تكون القيم المتوسطة المحسوبة على فترات قصيرة، إما قبل الفترة الحالية أو تركزت على الفترة الحالية، أكثر فائدة. لأن هذه القيم المتوسطة سوف تختلف، أو تتحرك، كما تتحرك الفترة الحالية من الوقت ر 2، ر 3. الخ أنها تعرف باسم المتوسطات المتحركة (ماس). المتوسط ​​المتحرك البسيط هو (عادة) المتوسط ​​غير المرجح للقيم السابقة k. المتوسط ​​المتحرك المرجح ألساسا هو نفس المتوسط ​​المتحرك البسيط، ولكن مع المساهمات في المتوسط ​​المرجح بقربها من الوقت الحالي. لأنه ليس هناك واحد، ولكن سلسلة كاملة من المتوسطات المتحركة لأي سلسلة معينة، ومجموعة من ماس يمكن أن تكون نفسها رسمت على الرسوم البيانية، وتحليلها على شكل سلسلة، وتستخدم في النمذجة والتنبؤ. ويمكن بناء مجموعة من النماذج باستخدام المتوسطات المتحركة، وتعرف هذه النماذج بنماذج ما. إذا تم الجمع بين هذه النماذج ونماذج الانحدار الذاتي (أر)، فإن النماذج المركبة الناتجة تعرف باسم نماذج أرما أو أريما (I هي متكاملة). المتوسطات المتحركة البسيطة منذ يمكن اعتبار سلسلة زمنية كمجموعة من القيم، t 1،2،3،4، n يمكن حساب متوسط ​​هذه القيم. إذا افترضنا أن n كبير جدا، ونحن نختار عدد صحيح k الذي هو أصغر بكثير من n. يمكننا حساب مجموعة من متوسطات الفدرات أو متوسطات متحركة بسيطة (للترتيب k): يمثل كل قياس متوسط ​​قيم البيانات على مدى فاصل من ملاحظات k. لاحظ أن أول ما ممكن من النظام gt0 k هو أن ل t ك. وبوجه أعم يمكننا إسقاط الجزء الإضافي الإضافي في التعبيرات أعلاه والكتابة: وهذا يشير إلى أن المتوسط ​​المقدر في الوقت t هو المتوسط ​​البسيط للقيمة الملحوظة في الوقت t والخطوات السابقة k -1 الزمنية. إذا تم تطبيق الأوزان التي تقلل من مساهمة الملاحظات التي هي أبعد من ذلك في الوقت المناسب، ويقال أن المتوسط ​​المتحرك تمهيد أضعافا مضاعفة. وغالبا ما تستخدم المتوسطات المتحركة كشكل من أشكال التنبؤ، حيث القيمة المقدرة لسلسلة في الوقت t 1، S t1. يؤخذ على أنه ما للفترة حتى تصل إلى الوقت t. مثلا يستند تقدير اليوم إلى متوسط ​​القيم المسجلة سابقا حتى يوم الأمس (بالنسبة للبيانات اليومية). ويمكن اعتبار المتوسطات المتحركة البسيطة شكلا من أشكال التمهيد. في المثال الموضح أدناه، تم تعزيز مجموعة بيانات تلوث الهواء المبينة في مقدمة هذا الموضوع بمتوسط ​​متحرك لمدة 7 أيام (ما)، موضح هنا باللون الأحمر. كما يمكن أن يرى، خط ما ينعم القمم وأحواض في البيانات ويمكن أن تكون مفيدة جدا في تحديد الاتجاهات. وتعني الصيغة القياسية للحساب الآجل أن نقاط البيانات K -1 الأولى ليس لها قيمة ما، ولكن بعد ذلك تمتد الحسابات إلى نقطة البيانات النهائية في السلسلة. PM10 القيم المتوسطة اليومية، غرينتش المصدر: شبكة لندن لجودة الهواء، londonair. org. uk سبب واحد لحساب المتوسطات المتحركة البسيطة بالطريقة الموصوفة هو أنه يمكن القيم التي سيتم حسابها لجميع الفواصل الزمنية من الزمن تك حتى الوقت الحاضر، و كما يتم الحصول على قياس جديد للوقت ر 1، و ما للوقت ر 1 يمكن أن تضاف إلى مجموعة تحسب بالفعل. وهذا يوفر إجراء بسيطا لمجموعات البيانات الديناميكية. ومع ذلك، هناك بعض القضايا مع هذا النهج. ومن المعقول القول بأن القيمة المتوسطة خلال الفترات الثلاث الأخيرة، على سبيل المثال، ينبغي أن تكون موجودا في الوقت t -1، وليس الوقت t. ولمادة ما على عدد من الفترات ربما ربما ينبغي أن يكون موجودا في منتصف نقطة بين فترتين زمنيتين. حل لهذه المسألة هو استخدام الحسابات ما محورها، حيث ما في الوقت t هو متوسط ​​مجموعة متماثلة من القيم حول ر. وعلى الرغم من مزاياه الواضحة، فإن هذا النهج لا يستخدم عموما لأنه يتطلب توافر البيانات للأحداث المقبلة، وهو ما قد لا يكون كذلك. في الحالات التي يكون فيها التحليل بالكامل لسلسلة حالية، قد يكون استخدام ماس المركزة أفضل. ويمكن اعتبار المتوسطات المتحركة البسيطة شكلا من أشكال التمهيد، وإزالة بعض المكونات عالية التردد من سلسلة زمنية وتسليط الضوء على الاتجاهات (ولكن ليس إزالتها) بطريقة مماثلة للمفهوم العام للتصفية الرقمية. في الواقع، المتوسطات المتحركة هي شكل من أشكال المرشحات الخطية. فمن الممكن تطبيق حساب متوسط ​​متحرك لسلسلة تم تمهيدها بالفعل، أي تمهيد أو تصفية سلسلة سلسة بالفعل. على سبيل المثال، مع متوسط ​​متحرك من النظام 2، يمكننا أن نعتبر أنه يحسب باستخدام الأوزان، وبالتالي فإن ما في x 2 0.5 × 1 0.5 × 2. وبالمثل، فإن ما في x 3 0.5 × 2 0.5 × 3. إذا نحن (0.5 × 0.5 0.5 × 0.5) 0.5 (0.5 × 2 0.5 × 3) 0.25 × 1 0.5 × 2 0.25 × 3 أي الترشيح ذي المرحلتين (أو التفاف) قد أنتج متوسط ​​متحرك متماثل مرجح، مع أوزان. يمكن أن تنتج العديد من المحولات التحويلية متوسطات متحركه معززة جدا، وبعضها تم العثور على استخدام معين في المجالات المتخصصة، كما هو الحال في حسابات التأمين على الحياة. يمكن استخدام المتوسطات المتحركة لإزالة التأثيرات الدورية إذا تم حسابها مع طول التواتر كما هو معروف. على سبيل المثال، مع التغيرات الشهرية في البيانات الموسمية يمكن في كثير من الأحيان إزالتها (إذا كان هذا هو الهدف) من خلال تطبيق متماثل المتوسط ​​المتحرك لمدة 12 شهرا مع جميع الشهور المرجحة بالتساوي، باستثناء الأولى والأخيرة التي يتم وزنها بنسبة 12. هذا لأن هناك سوف يكون 13 شهرا في النموذج المتماثل (الوقت الحالي، ر - 6 أشهر). وينقسم المجموع إلى 12. ويمكن اعتماد إجراءات مماثلة لأي دورية محددة جيدا. المتوسطات المتحركة المرجحة أضعافا مضاعفة (إوما) مع صيغة المتوسط ​​المتحرك البسيط: جميع المشاهدات متساوية بالتساوي. إذا اتصلنا هذه الأوزان متساوية، ألفا ر. فإن كل وزن من الأوزان k يساوي 1 ك. وبالتالي فإن مجموع الأوزان سيكون 1، والصيغة ستكون: لقد رأينا بالفعل أن تطبيقات متعددة من هذه العملية يؤدي إلى الأوزان متباينة. مع المتوسطات المتحركة المرجح أضعافا مضاعفة الإسهام في القيمة المتوسطة من الملاحظات التي هي أكثر إزالتها في الوقت يتم تخفيض مداولات، مما يؤكد على الأحداث الأخيرة (المحلية). في الأساس، يتم عرض معلمة التمهيد 0 ألف طن lt1، وتنقح الصيغة إلى: تكون الصيغة المتماثلة لهذه الصيغة بالشكل التالي: إذا تم تحديد الأوزان في النموذج المتماثل كعبارات لشروط التوسع ذي الحدين، (1212) 2q. فإنها سوف تلخص 1، وكما ف يصبح كبيرا، وتقريب توزيع عادي. هذا هو شكل من أشكال الترجيح النواة، مع الحدين تعمل بوصفها وظيفة النواة. التلازم المرحلة الثانية وصفها في القسم الفرعي السابق هو على وجه التحديد هذا الترتيب، مع س 1، مما أسفر عن الأوزان. في التمهيد الأسي فمن الضروري استخدام مجموعة من الأوزان التي مجموع إلى 1 والتي تقلل في حجم هندسيا. وعادة ما تكون الأوزان المستخدمة من النموذج: لإظهار أن هذه الأوزان توازي 1، فكر في توسيع 1 كمجموعة. يمكننا كتابة وتوسيع التعبير بين قوسين باستخدام الصيغة ذات الحدين (1- x) ص. حيث x (1) و p -1، مما يعطي: ثم يوفر نموذجا من المتوسط ​​المتحرك المرجح للنموذج: يمكن كتابة هذا الملخص كعلاقة تكرار: مما يبسط الحساب بشكل كبير، ويتجنب مشكلة أن نظام الترجيح يجب أن يكون بدقة لانهائية للأوزان لتلخص 1 (لقيم صغيرة من ألفا، وهذا هو عادة ليست هي القضية). تختلف الرموز المستخدمة من قبل مؤلفين مختلفين. يستخدم البعض الحرف S للإشارة إلى أن الصيغة هي في الأساس متغير أملس، وكتب: في حين أن أدبيات نظرية التحكم غالبا ما تستخدم Z بدلا من S للقيم المرجحة أو الممهدة أضعافا مضاعفة (انظر، على سبيل المثال، لوكاس و ساكوتشي، 1990، LUC1 ، وموقع نيست لمزيد من التفاصيل وأمثلة العمل). الصيغ المذكورة أعلاه مستمدة من عمل روبرتس (1959، ROB1)، ولكن هنتر (1986، HUN1) يستخدم تعبيرا عن النموذج: الذي قد يكون أكثر ملاءمة للاستخدام في بعض إجراءات التحكم. مع ألفا 1 متوسط ​​التقدير هو ببساطة قيمته المقاسة (أو قيمة عنصر البيانات السابق). مع 0.5 التقدير هو المتوسط ​​المتحرك البسيط للقياسات الحالية والسابقة. في نماذج التنبؤ القيمة، S t. وكثيرا ما يستخدم كقيمة تقديرية أو توقعية للفترة الزمنية القادمة، أي كالتقدير ل x في الوقت t 1. وهكذا لدينا: وهذا يدل على أن القيمة المتوقعة في الوقت t 1 هي مزيج من المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا سابقا بالإضافة إلى مكون يمثل خطأ التنبؤ المرجح، إبسيلون. في الوقت t. على افتراض أن سلسلة زمنية تعطى وتوقعات مطلوب، قيمة ألفا هو مطلوب. ويمكن تقدير ذلك من البيانات الموجودة عن طريق تقييم مجموع أخطاء التنبؤ التربيعية التي يتم الحصول عليها مع قيم متفاوتة ألفا لكل t 2،3. (1) في تطبيقات التحكم، تكون قيمة ألفا مهمة في ذلك يستخدم في تحديد حدود التحكم العليا والسفلى، ويؤثر على متوسط ​​طول التشغيل (أرل) المتوقع قبل أن يتم كسر حدود السيطرة هذه (على افتراض أن السلاسل الزمنية تمثل مجموعة من المتغيرات المستقلة العشوائية الموزعة بشكل مماثل مع التباين المشترك). وفي ظل هذه الظروف يكون التباين في إحصائية التحكم: (لوكاس أند ساكوتشي، 1990): وعادة ما تحدد حدود المراقبة كمضاعفات ثابتة لهذا التباين المتناظر، على سبيل المثال. - 3 مرات الانحراف المعياري. إذا افترض 0.25، على سبيل المثال، ويفترض أن البيانات التي يجري رصدها يكون توزيع عادي، N (0،1)، عندما تكون في السيطرة، ستكون حدود التحكم - 1.134 وسوف تصل العملية إلى حد أو حد آخر في 500 خطوة في المتوسط. لوكاس و ساكوتشي (1990 LUC1) تستمد أرلز لمجموعة واسعة من قيم ألفا وتحت مختلف الافتراضات باستخدام إجراءات ماركوف شين. وهي تقوم بتبويب النتائج، بما في ذلك توفير أرلس عندما يكون متوسط ​​عملية التحكم قد تم نقله من قبل بعض مضاعفات الانحراف المعياري. على سبيل المثال، مع التحول 0.5 مع ألفا 0.25 و أرل أقل من 50 خطوة الوقت. ومن المعروف أن النهج المذكورة أعلاه تمهيد الأسي واحد. حيث يتم تطبيق الإجراءات مرة واحدة على السلاسل الزمنية ومن ثم يتم إجراء عمليات التحليل أو التحكم على مجموعة البيانات التي تم تمريرها. إذا كانت مجموعة البيانات تشتمل على مكونات موسمية ومؤثرة، يمكن تطبيق التمهيد الأسي على مرحلتين أو ثلاث مراحل كوسيلة لإزالة (هذه النماذج بشكل صريح) (انظر كذلك القسم الخاص بالتنبؤ أدناه، ومثال نيست العامل). CHA1 شاتفيلد C (1975) تحليل سلسلة تايمز: النظرية والتطبيق. تشابمان أند هول، لندن HUN1 هنتر J S (1986) المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة. J من كواليتي تيشنولوغي، 18، 203-210 LUC1 لوكاس J M، ساكوتشي M S (1990) المتوسط ​​المتحرك لأسفل متحكم في مخططات التحكم: الخصائص والتحسينات. تيشنوميتريكس، 32 (1)، 1-12 ROB1 روبرتس S W (1959) اختبارات التحكم في الرسم البياني استنادا إلى المتوسطات المتحركة الهندسية. تيشنوميتريكس، 1، 239-250