Moving Average Unsicherheit

Multiple Moving Averages Der Multiple Moving Average-Indikator wurde von Daryl Guppy entworfen und besteht aus sechs kurzfristigen und sechs langfristigen exponentiellen gleitenden Durchschnitten. Die kurzfristigen MAs sind 3, 5, 7, 10, 12 und 15 Tage und die langfristigen MAs sind 30, 35, 40, 45, 50 und 60 Tage, aber diese können je nach dem gehandelten Zeitrahmen variiert werden. Die kurzfristige Gruppe vertreten Händler Ansicht des Marktes und die langfristige Gruppe vertreten Investoren. Konvergenz und Divergenz: Wenn gleitende Mittelwerte innerhalb einer Gruppe parallel und eng beieinander sind, stimmt die Gruppe weitgehend überein. Wenn sich die gleitenden Mittelwerte verbreitern, signalisiert dies divergierende Ansichten innerhalb der Gruppe. Wenn die Mittelwerte konvergieren, ist dies ein Zeichen, dass sich die Gruppenansicht ändert . Parallele langfristige MAs signalisieren langfristige Investorenunterstützung und einen starken Trend und kurzfristige MAs tendieren dazu, von der langfristigen gleitenden Durchschnittsgruppe zu springen. Beide Gruppen von MAs konvergieren und fluktuieren mehr als üblich. Eine Änderung der Kursrichtung, begleitet von expandierenden MAs in beiden Gruppen. Die Kurzzeitgruppe divergiert nach Kreuzung, bevor sie wieder konvergiert. Frequenzweichen sind nicht so wichtig wie der Abstand zwischen den MAs in jeder Gruppe. Apple AAPL wird mit mehreren gleitenden Durchschnitten angezeigt. Maus über Diagrammbeschriftungen, um Handelssignale anzuzeigen. Weitgehende absteigende Langzeit-Bewegungsdurchschnitte D-Signal einen starken Abwärtstrend Konvergierende Langzeit-Bewegungsdurchschnitte C zeigen Unsicherheit an Lange L, wenn Langzeit-Bewegungsdurchschnitte kreuzen, wobei die Längste am Ende die Retracements R, die dies nicht tun Stören Sie die langfristigen bewegten Durchschnitte Abstand gegenwärtigen Gelegenheiten, Ihre lange Position zu erhöhen Großräumige aufsteigende langfristige bewegliche Durchschnitte U signalisieren einen starken Aufwärtstrend. Wählen Sie Mehrfachverschiebungsdurchschnitte in der linken Spalte des Anzeigebereichs. Passen Sie die Einstellungen wie gewünscht an und speichern Sie mit der Taste gtgt. Beispiele von Unsicherheit Berechnungen Bob wiegt sich auf der Waage. Die kleinsten Teilungen auf der Skala sind 1-Pfund-Marken, so dass die geringste Zählung des Instruments ist 1 Pfund. Bob liest sein Gewicht am nächsten an der 142-Pfund-Marke. Er weiß, dass sein Gewicht größer sein muss als 141,5 Pfund (oder sonst wäre es näher an der 141-Pfund-Marke), aber kleiner als 142,5 Pfund (oder sonst wäre es näher an der 143-Pfund-Marke). So Bobs Gewicht muss Im Allgemeinen ist die Unsicherheit in einer einzigen Messung aus einem einzigen Instrument die Hälfte des geringsten Zählwert des Instruments. Was ist die Ungewißheit in Bobs Gewicht Was ist die Unsicherheit in Bobs Gewicht, ausgedrückt als Prozentsatz seines Gewichts Wenn man addiert oder subtrahiert mehrere Messungen zusammen, fügt man einfach die Unsicherheiten, um die Unsicherheit in der Summe zu finden. Dick und Jane sind Akrobaten. Dick ist 186 / - 2 cm groß, und Jane ist 147 / - 3 cm groß. Wenn Jane oben auf Dicks Kopf steht, wie weit ist ihr Kopf über dem Boden Nun, wenn alle Mengen ungefähr die gleiche Größe und Unsicherheit haben - wie im obigen Beispiel - ergibt das Ergebnis einen perfekten Sinn. Aber wenn man versucht, sehr unterschiedliche Mengen zusammenzufassen, so endet man mit einer lustig aussehenden Ungewißheit. Angenommen, Dick balanciert auf seinem Kopf einen Floh (ick) anstelle von Jane. Mit einem Paar Bremssätteln misst Dick den Floh mit einer Höhe von 0,020 cm / - 0,003 cm. Wenn wir den Regeln folgen, finden wir Aber warten Sie eine Minute Das macht keinen Sinn Wenn wir nicht genau sagen können, wo die Spitze der Dicks Kopf in ein paar cm ist, was Unterschied macht es, wenn der Floh ist 0,020 cm oder 0,021 cm Groß In technischer Hinsicht ist die Anzahl der signifikanten Zahlen, die erforderlich sind, um die Summe der beiden Höhen auszudrücken, weit mehr als die Messung rechtfertigt. Im einfachen Englisch, die Ungewissheit in Dicks Höhe Sümpfe die Unsicherheit in der Flöhe Höhe in der Tat, es Sümpfe die Flöhe eigene Höhe vollständig. Ein guter Wissenschaftler würde sagen, weil etwas anderes ungerechtfertigt ist. Wenn man mehrere Messungen vervielfacht oder teilt, kann man oft die fraktionale (oder prozentuale) Unsicherheit im Endergebnis bestimmen, indem man einfach die Unsicherheiten in den verschiedenen Größen addiert. Jane muss das Volumen ihres Pools berechnen, damit sie weiß, wieviel Wasserschale es ausfüllen muss. Sie misst die Länge, Breite und Höhe: Um die Lautstärke zu berechnen, multipliziert sie die Länge, die Breite und die Tiefe: In dieser Situation, da jede Messung als ein Vielfaches der ersten Potenz (nicht quadriert oder cubed) eintritt Kann die prozentuale Unsicherheit im Ergebnis durch Addition der prozentualen Unsicherheiten bei jeder einzelnen Messung finden: Daher ist die Unsicherheit im Volumen (ausgedrückt in Kubikmetern statt in Prozent) Wenn eine Menge in einer auf eine Potenz erhöhten Berechnung erscheint . Es ist das gleiche wie das Multiplizieren der Menge p mal kann man die gleiche Regel verwenden, wie so: Freds Pool ist ein perfekter Würfel. Er misst die Länge der einen Seite zu sein Das Volumen von Freds kubischen Pool ist einfach Genau wie vorher, kann man die Unsicherheit in das Volumen durch Addition der prozentualen Unsicherheiten in jeder Menge zu berechnen: Aber ein anderer Weg, dies zu schreiben, ist mit der Leistung p 3 Mal die Unsicherheit in der Länge: Wenn die Macht nicht eine ganze Zahl ist, müssen Sie diese Technik der Multiplikation der prozentualen Unsicherheit in einer Menge durch die Macht, auf die sie angehoben wird. Wenn die Energie negativ ist, verwerfen Sie das negative Vorzeichen nur für Unsicherheitsberechnungen. Janes Messungen ihrer Pools Volumen Ergebnis das Ergebnis Wenn sie fragt, ihre Nachbarin, um das Volumen zu erraten, antwortet er 54 Kubikmeter. Sind die beiden Schätzungen miteinander konsistent. Damit zwei Werte innerhalb der Unsicherheiten konsistent sind, sollte eine im Bereich des anderen liegen. Janes Messungen ergeben eine Reichweite Der Nachbarn Wert von 54 Kubikmeter liegt in diesem Bereich, so Janes schätzen und ihre Nachbarn sind konsistent innerhalb der geschätzten Unsicherheit. Joe macht Bananensahnekuchen. Das Rezept fordert genau 16 Unzen von gestampften Bananen. Joe mischt drei Bananen, dann setzt die Schüssel mit Zellstoff auf eine Skala. Nach Subtraktion des Gewichts der Schale, findet er einen Wert von 15,5 Unzen. Nicht zufrieden mit dieser Antwort, macht er mehrere mehr Messungen, Entfernen der Schale von der Waage und ersetzt sie zwischen jeder Messung. Merkwürdigerweise sind die Werte, die er von der Skala liest, jedes Mal etwas unterschiedlich: Joe kann das durchschnittliche Gewicht der Bananen berechnen: Jetzt will Joe wissen, wie flockig seine Skala ist. Es gibt zwei Möglichkeiten, wie er die Streuung in seinen Messungen beschreiben kann. Die mittlere Abweichung vom Mittelwert ist die Summe der Absolutwerte der Differenzen zwischen jeder Messung und dem Mittel, geteilt durch die Anzahl der Messungen: Die Standardabweichung vom Mittelwert ist die Quadratwurzel der Summe der Quadrate der Differenzen zwischen Jede Messung und der Mittelwert, dividiert durch eine weniger als die Anzahl der Messungen: Entweder die mittlere Abweichung vom Mittelwert oder die Standardabweichung vom Mittelwert gibt eine vernünftige Beschreibung der Streuung von Daten um ihren Mittelwert. Kann Joe seine gepökelte Banane verwenden, um die Torte zu machen Gut, basierend auf seinen Messungen, schätzt er, dass das wahre Gewicht seiner Bowlful ist (mit Mittelwert Abweichung vom Mittelwert) Die Rezepte von 16,0 Unzen fällt in diesem Bereich, so ist Joe gerechtfertigt In mit seinem bowlful, um das Rezept zu machen. Wenn man mehr als ein paar Punkte auf einem Diagramm hat, sollte man die Unsicherheit in der Steigung wie folgt berechnen. In der Abbildung unten werden die Datenpunkte durch kleine, gefüllte schwarze Kreise dargestellt, wobei jedes Datum Fehlermerkmale aufweist, um die Unsicherheit bei jeder Messung anzuzeigen. Es scheint, dass der Strom zu / - 2,5 Milliampere und die Spannung auf etwa / - 0,1 Volt gemessen wird. Die hohlen Dreiecke stellen Punkte dar, die verwendet werden, um Hänge zu berechnen. Beachten Sie, wie ich Punkte in der Nähe der Enden der Linien ausgewählt, um die Pisten zu berechnen Ziehen Sie die beste Linie durch alle Punkte, unter Berücksichtigung der Fehlerbalken. Messen Sie die Steilheit dieser Linie. Zeichnen Sie die Min-Linie - die eine mit so wenig Hang, wie Sie vernünftig denken (unter Berücksichtigung der Fehlerbalken), während immer noch eine faire Aufgabe der Darstellung aller Daten. Messen Sie die Steilheit dieser Linie. Zeichnen Sie die maximale Linie - die eine mit einer so großen Steigung, wie Sie vernünftig denken (unter Berücksichtigung Fehlerbalken), während immer noch eine faire Aufgabe der Darstellung aller Daten. Messen Sie die Steilheit dieser Linie. Berechnen Sie die Unsicherheit in der Steigung als die Hälfte der Differenz zwischen max und min Pisten. Im obigen Beispiel finde ich, dass es höchstens zwei signifikante Stellen in der Steigung gibt, die auf der Unsicherheit basieren. Also, würde ich sagen, die Grafik zeigt Letzte Änderung 7/17/2003 by MWR. wiki Wie Berechnen Ungewissheit Wenn Sie eine Messung bei der Erhebung von Daten zu machen, können Sie davon ausgehen, dass theres ein wahrer Wert, der in den Bereich der Messungen, die Sie getroffen fällt . Um die Unsicherheit Ihrer Messungen zu berechnen, müssen Sie die beste Schätzung Ihrer Messung finden und die Ergebnisse berücksichtigen, wenn Sie das Maß der Unsicherheit addieren oder subtrahieren. Wenn Sie wissen wollen, wie Sie die Unsicherheit berechnen können, folgen Sie einfach diesen Schritten. Schritte Bearbeitungsmethode Eine von drei: Lernen Sie die Grundlagen Bearbeiten Sie die Unsicherheiten in ihrer richtigen Form. Nehmen wir an, Sie messen einen Stock, der in der Nähe von 4,2 cm fällt, geben oder nehmen einen Millimeter. Das bedeutet, dass Sie wissen, dass der Stiel fast auf 4,2 cm fällt, aber dass es tatsächlich etwas kleiner oder größer sein könnte als diese Messung, mit dem Fehler von einem Millimeter. Geben Sie die Ungewissheit wie folgt an: 4,2 cm 0,1 cm. Sie können dies auch als 4,2 cm 1 mm umschreiben, da 0,1 cm 1 mm. Immer die experimentelle Messung auf die gleiche Dezimalstelle wie die Unsicherheit. Messungen, die eine Unsicherheitsberechnung beinhalten, werden typischerweise auf eine oder zwei signifikante Stellen gerundet. Der wichtigste Punkt ist, dass Sie Ihre experimentelle Messung auf die gleiche Dezimalstelle wie die Unsicherheit, um Ihre Messungen konsistent zu halten sollte. Wenn Ihre experimentelle Messung 60 cm beträgt, sollte Ihre Unsicherheitsberechnung auch auf eine ganze Zahl gerundet werden. Zum Beispiel kann die Ungewißheit für diese Messung 60 cm 2 cm, aber nicht 60 cm 2,2 cm betragen. Wenn Ihre experimentelle Messung 3,4 cm beträgt, sollte Ihre Unsicherheitsberechnung auf 0,1 cm gerundet werden. Zum Beispiel kann die Unsicherheit für diese Messung 3,4 cm .1 cm, aber nicht 3,4 cm 1 cm betragen. Berechnen Sie die Unsicherheit aus einer einzigen Messung. Nehmen wir an, Sie messen den Durchmesser eines runden Balles mit einem Lineal. Dies ist schwierig, weil es schwierig sein, genau zu sagen, wo die äußeren Ränder der Kugel Line mit dem Lineal, da sie gebogen sind, nicht gerade. Lassen Sie uns sagen, das Lineal kann die Messung auf die nächste 0,1 cm zu finden - dies bedeutet nicht, dass Sie den Durchmesser zu diesem Maß an Genauigkeit messen können. 1 Studieren Sie die Kanten der Kugel und das Lineal, um ein Gefühl zu bekommen, wie zuverlässig Sie seinen Durchmesser messen können. In einem Standardlineal zeigen die Markierungen bei .5 cm deutlich an - aber lassen Sie uns sagen, dass Sie ein wenig näher als das erhalten können. Wenn es aussieht, wie Sie innerhalb von 0,3 cm einer genauen Messung erhalten können, dann ist Ihre Unsicherheit 0,3 cm. Messen Sie nun den Durchmesser der Kugel. Lets sagen, Sie erhalten etwa 7,6 cm. Geben Sie einfach die geschätzte Messung zusammen mit der Unsicherheit. Der Durchmesser der Kugel beträgt 7,6 cm .3 cm. Berechnen Sie die Unsicherheit einer einzelnen Messung von mehreren Objekten. Nehmen wir an, Sie messen einen Stapel von 10 CD-Hüllen, die alle gleich lang sind. Lassen Sie uns sagen, Sie wollen die Messung der Dicke von nur einem CD-Gehäuse zu finden. Diese Messung wird so klein sein, dass Ihr Prozentsatz der Unsicherheit ein wenig hoch sein wird. Aber wenn Sie 10 CD-Hüllen, die zusammen gestapelt werden, messen, können Sie einfach das Ergebnis und die Ungewissheit durch die Anzahl der CD-Hüllen teilen, um die Dicke eines CD-Kastens zu finden. 2 Lets sagen, dass man nicht viel näher als zu, 2 cm von Messungen mit einem Lineal. So ist Ihre Unsicherheit .2 cm. Nehmen wir an, Sie haben gemessen, dass alle CD-Hüllen, die zusammen gestapelt sind, eine Dicke von 22 cm haben. Nun, nur teilen Sie die Messung und Unsicherheit durch 10, die Anzahl der CD-Hüllen. 22 cm / 10 2,2 cm und 0,2 cm / 10,02 cm. Das bedeutet, dass die Dicke eines CD-Kastens 2,20 cm .02 cm beträgt. Nehmen Sie Ihre Messungen mehrmals. Um die Sicherheit Ihrer Messungen zu erhöhen, egal ob Sie die Länge des Objekts messen oder die Zeit, die ein Objekt benötigt, um eine bestimmte Distanz zu überschreiten, erhöhen Sie Ihre Chancen auf eine genaue Messung, wenn Sie mehrere Messungen durchführen. Das Finden des Mittelwerts Ihrer mehrfachen Messungen hilft Ihnen, ein genaues Bild der Messung während der Berechnung der Unsicherheit zu erhalten. Wie Berechnen von annualisierten BIP-Wachstumsraten Wie Berechnen von Prozentsätzen Wie Berechnen des Durchmessers eines Kreises Wie Berechnen von Verhältnissen Wie Finden der Fläche eines Quadrats Verwenden der Länge seiner Diagonale Wie Berechnen eines Testgrades Wie Finden der Domäne eines Funktion Wie zu lesen Someones Mind With Math (Math Trick) Wie zu berechnen Prozentsatz erhöhen, wie ein Abakus verwenden