加权移动平均法
加权移动平均法
加权移动平均法加权移动平均法(weighted moving average method/weighted moving average)目录[隐藏]• 1 加权移动平均法概述• 2 加权平均法的计算公式• 3 加权移动平均法案例分析o 3.1 案例一:加权移动平均法应用高校教师的考核业绩[1]• 4 相关条目• 5 参考文献[编辑]加权移动平均法概述加权移动平均法就是根据同一个移动段内不同时间的数据对预测值的影响程度，分别给予不同的权数，然后再进行平均移动以预测未来值。
加权移动平均法不像简单移动平均法那样，在计算平均值时对移动期内的数据同等看待，而是根据愈是近期数据对预测值影响愈大这一特点，不同地对待移动期内的各个数据。
对近期数据给予较大的权数，对较远的数据给予较小的权数，这样来弥补简单移动平均法的不足。
[编辑]加权平均法的计算公式加权平均法的计算公式如下：式中：Yn + 1——第n+1期加权平均值；Yi——第i期实际值；x_i——第i期的权数（权数的和等于1）；n——本期数；k——移动跨期；用加权移动平均法求预测值，对近期的趋势反映较敏感，但如果一组数据有明显的季节性影响时，用加权移动平均法所得到的预测值可能会出现偏差。
因此，有明显的季节性变化因素存在时，最好不要加权。
[编辑]加权移动平均法案例分析[编辑]案例一:加权移动平均法应用高校教师的考核业绩[1]当前，在高校薪酬分配中，一般对教师通过简单统计年度业绩考核结果来确定岗位津贴标准进行分配。
笔者认为，这种办法存在着很大的弊端，如年度科研业绩的大起大落自然会造成教师收入水平的巨大波动，由此引起教师情绪上的波动以及其工作情境的变化，影响到工作效率，影响师资队伍的稳定。
用改进的加权移动平均法统计教师业绩，并以此作为年度考核的依据将有效地消除年度考核业绩的“大年”与“小年” 的现象，稳定教师的业绩水平与收入水平，从而有助于吸引人才与稳定现有教师队伍。
成本核算方法移动加权
成本核算方法移动加权成本核算方法是指在企业的生产和经营过程中，对各项成本进行核算和计算的方法。
成本核算方法对企业的成本进行准确计量和分配，有助于企业进行经营决策和成本控制。
其中，移动加权平均法是一种常用的成本核算方法之一。
移动加权平均法又称为“移动平均法”或“加权平均法”，是一种按照商品的进货日期或生产日期，将不同时间段内进货或生产的商品成本加权平均，从而计算出平均成本的方法。
它是根据实际发生的进货或生产情况来计算成本，具有一定的灵活性和适应性。
在移动加权平均法中，最先进来的商品不一定是最先出去的，也不一定售价高于最新进来的商品。
相反，移动加权平均法采用了每一次进货（或生产）的成本价格与库存成本的平均价格相加，然后再除以库存数量，得出的平均成本作为当时库存的成本计算依据。
移动加权平均法的计算步骤是：首先，将每次进货（或生产）的成本乘以数量，得出每次进货（或生产）的金额；其次，将累计进货（或生产）的金额求和，同时计算出库存数量；最后，将累计进货（或生产）的金额除以库存数量，得出平均成本。
移动加权平均法的优势在于适用于库存周转较快、价格波动较大的产品。
它可以使得库存成本相对平稳，不会因为某一次购入（或生产）的成本波动而显著影响整体成本。
此外，移动加权平均法的计算相对简单，易于操作和理解。
然而，移动加权平均法也存在一些限制。
首先，当产品价格波动过大时，可能导致平均成本与实际成本偏离较大，不准确反映产品的实际成本。
其次，移动加权平均法对于长期保留库存的产品，可能不能准确反映产品的最新成本。
在实际应用中，企业可以根据自身情况选择合适的成本核算方法。
如果企业所处行业的产品价格波动较小、库存周转较慢，可以考虑采用其他成本核算方法，如先进先出法或后进先出法。
而对于产品价格波动较大、库存周转较快的企业，移动加权平均法是一种较为合适的成本核算方法。
总之，移动加权平均法是一种常用的成本核算方法，适用于库存周转较快且产品价格波动较大的情况。
加权平均法的计算公式
加权平均法的计算公式加权平均法，也被称为加权移动平均法，是一种用于计算一组数据的加权平均值的方法。
它适用于需要对不同数据赋予不同权重的情况。
在这种方法中，每个数据点乘以其对应的权重后，再将它们相加，并除以所有权重的总和，以得到加权平均值。
以下是加权平均法的计算公式：加权平均值=Σ(数据点×权重)/Σ权重其中，Σ表示求和。
在这个公式中，将所有数据点乘以对应的权重，然后将它们相加。
再将这个和除以所有权重的总和，即可得到加权平均值。
举个例子来说明加权平均法的应用。
假设有一组数据如下：数据点：3,4,5,6,7权重：1,2,3,4,5我们需要计算这些数据的加权平均值。
根据加权平均法的计算公式，可以将数据点乘以对应的权重后相加，再除以所有权重的总和。
具体计算过程如下：加权平均值=(3×1+4×2+5×3+6×4+7×5)/(1+2+3+4+5)=(3+8+15+24+35)/15=85/15=5.67所以，这组数据的加权平均值为5.67然而，加权平均法也有一些限制。
首先，它的结果受到权重选择的影响，不同的权重分配可能导致不同的结果。
其次，当数据点间存在很高的离散性时，加权平均值可能无法很好地反映出整体的趋势。
总结起来，加权平均法是一种用于计算一组数据的加权平均值的方法。
它通过将数据点乘以对应的权重后相加，再除以所有权重的总和，得到加权平均值。
这种方法可以反映出不同数据点的重要性差异，适用于一些需要考虑权重的情况。
然而，它的结果受到权重选择的影响，不同的权重分配可能导致不同的结果。
加权移动平均法
加权移动平均法加权移动平均法(weighted moving average method/weighted moving average)[编辑]加权移动平均法概述加权移动平均法就是根据同一个移动段内不同时间的数据对预测值的影响程度，分别给予不同的权数，然后再进行平均移动以预测未来值。
加权移动平均法不像简单移动平均法那样，在计算平均值时对移动期内的数据同等看待，而是根据愈是近期数据对预测值影响愈大这一特点，不同地对待移动期内的各个数据。
对近期数据给予较大的权数，对较远的数据给予较小的权数，这样来弥补简单移动平均法的不足。
[编辑]加权平均法的计算公式加权平均法的计算公式如下：式中：Yn + 1——第n+1期加权平均值；Yi——第i期实际值；x_i——第i期的权数（权数的和等于1）；n——本期数；k——移动跨期；用加权移动平均法求预测值，对近期的趋势反映较敏感，但如果一组数据有明显的季节性影响时，用加权移动平均法所得到的预测值可能会出现偏差。
因此，有明显的季节性变化因素存在时，最好不要加权。
[编辑]加权移动平均法案例分析[编辑]案例一:加权移动平均法应用高校教师的考核业绩[1]当前，在高校薪酬分配中，一般对教师通过简单统计年度业绩考核结果来确定岗位津贴标准进行分配。
笔者认为，这种办法存在着很大的弊端，如年度科研业绩的大起大落自然会造成教师收入水平的巨大波动，由此引起教师情绪上的波动以及其工作情境的变化，影响到工作效率，影响师资队伍的稳定。
用改进的加权移动平均法统计教师业绩，并以此作为年度考核的依据将有效地消除年度考核业绩的“大年”与“小年” 的现象，稳定教师的业绩水平与收入水平，从而有助于吸引人才与稳定现有教师队伍。
本文尝试着将加权移动平均法的“修匀”或“平滑”作用，应用于高校的年度业绩考核，使不规则的序列数据，能够平滑起来，利用经过修匀的年度考核数据作为有关津贴和奖金发放的依据，能够使教师的收入水平保持相对的稳定。
加权移动平均法
加权移动平均法
加权移动平均法计算公式
加权移动平均法(weighted moving average method/weighted moving average) （建筑经济学中定量预测方法之一）
加权移动平均法概述
加权移动平均法就是根据同一个移动段内不同时间的数据对预测值的影响程度，分别给予不同的权数，然后再进行平均移动以预测未来值。
加权移动平均法不像简单移动平均法那样，在计算平均值时对移动期内的数据同等看待，而是根据愈是近期数据对预测值影响愈大这一特点，不同地对待移动期内的各个数据。
对近期数据给予较大的权数，对较远的数据给予较小的权数，这样来弥补简单移动平均法的不足。
加权移动平均法的计算公式
加权平均法的计算公式如下：
式中：
Yn + 1——第n+1期加权平均值；
Yi——第i期实际值；
xi——第i期的权数（权数的和等于1）；
n——本期数；
用加权移动平均法求预测值，对近期的趋势反映较敏感，但如果一组数据有明显的季节性影响时，用加权移动平均法所得到的预测值可能会出现偏差。
因此，有明显的季节性变化因素存在时，最好不要加权。
加权移动平均法计算公式
加权移动平均法计算公式加权移动平均法是一种用于计算数据序列平滑值的方法。
在这种方法中，不同的数据点可以被赋予不同的权重，以反映它们在计算平均值时的相对重要性。
这样一来，加权移动平均法可以更有效地消除数据序列中的噪音，使得最终计算得到的平滑值更准确。
平滑值=(权重1*数据点1+权重2*数据点2+…+权重n*数据点n)/(权重1+权重2+…+权重n)其中，数据点1、数据点2、…、数据点n是给定的数据序列中的数据点，权重1、权重2、…、权重n是对应的权重值。
在具体使用加权移动平均法计算平滑值时，通常需要根据实际情况设定权重。
一般来说，可以通过以下几种方法确定权重：1.等权重法：将所有数据点的权重设为相等值。
这种方法适用于数据序列中的所有数据点对平滑值的重要性都是相同的情况。
2.线性权重法：按时间的先后顺序，给予最近的数据点较高的权重，而给予较早的数据点较低的权重。
这种方法认为最近的数据点对平滑值的影响更大，而较早的数据点对平滑值的影响较小。
3.指数权重法：按时间的先后顺序，给予最近的数据点较高的权重，而给予较早的数据点较低的权重。
与线性权重法不同的是，指数权重法对权重进行了指数级的衰减。
这种方法假设最近的数据点对平滑值的影响远大于较早的数据点。
4.自定义权重法：根据实际情况，自行设定权重值。
这种方法根据对数据序列的理解和所需的平滑效果来确定权重值。
其中，较大的权重值对应的数据点将对平滑值的影响更大，权重值越小的数据点对平滑值的影响越小。
无论使用哪种权重设定方法，加权移动平均法都可以通过求和并除以权重之和来计算平滑值。
通过调整权重的大小和设定方法，可以得到不同平滑效果的结果。
需要注意的是，在使用加权移动平均法计算平滑值时，除了数据点的权重外，还需要确定移动窗口的大小。
移动窗口定义了参与计算的数据点的数量，影响了平滑值的灵敏度和滞后性。
一般来说，较大的移动窗口可以平滑数据序列中的较小波动，但会导致平滑值的滞后；而较小的移动窗口可以更快地反应数据序列的变化，但对噪音较为敏感。
移动平均法计算成本公式
移动平均法计算成本公式
一、移动平均法的概念。
移动平均法是一种存货成本核算方法。
它是指每次进货的成本加上原有库存存货的成本，除以每次进货数量与原有库存存货的数量之和，据以计算加权平均单位成本，作为在下次进货前计算各次发出存货成本依据的一种方法。
1. 移动加权平均单价。
- 设存货的原有库存数量为Q_1，原有库存存货成本为C_1，本次进货数量为Q_2，本次进货成本为C_2。
- 移动加权平均单价P=(C_1 + C_2)/(Q_1+Q_2)
2. 发出存货成本。
- 设发出存货数量为Q，发出存货成本C = P× Q
3. 期末存货成本。
- 期末存货数量为Q_末=Q_1 + Q_2-Q（这里Q为本期发出存货数量）
- 期末存货成本C_末=P× Q_末。
加权移动平均确定权重的方法
加权移动平均确定权重的方法加权移动平均是一种常用的时间序列分析方法，用于对数据进行平滑处理和趋势预测。
它可以有效地去除季节性和周期性的波动，提取出数据的趋势信息，具有广泛的应用价值。
本文将介绍加权移动平均的确定权重的方法，以帮助读者更好地理解和运用这一技术。
在确定权重的方法中，最常用的有两种：指数平滑法和线性趋势法。
首先，我们来介绍指数平滑法。
指数平滑法通过对数据进行加权平均，给予近期数据更高的权重，远期数据较低的权重。
具体的权重计算方法是使用一个平滑因子来控制权重的衰减速度。
平滑因子通常取0到1之间的值，数值越小，权重衰减得越快，越大则衰减得越慢。
根据指数平滑法，当前时刻的加权移动平均值等于上一时刻加权移动平均值与当前观测值之间的加权平均。
通过指数平滑法可以很好地提取数据的长期趋势。
其优点是简单易行，不需要大量的计算和复杂的权重确定过程。
然而，在应用过程中需要根据实际情况选择合适的平滑因子，以获得较好的预测效果。
接下来，我们来介绍线性趋势法。
线性趋势法通过线性函数的形式来建立加权移动平均模型，对数据的趋势进行线性逼近。
具体的权重计算方法是使用一个线性递减函数来确定权重。
权重的计算公式是通过数据的相对位置来确定，距离当前时刻越远的数据，其权重越小。
线性趋势法能够很好地逼近数据的趋势，对于波动较大的数据能够有较好的平滑效果。
然而，在应用过程中需要合理选择权重函数的形式和参数，以适应数据的特点，并进行合理的调整。
除了指数平滑法和线性趋势法外，还有其他方法可以确定加权移动平均的权重。
例如，可以根据数据的特点选择不同的权重函数，或者通过优化算法来最小化预测误差，得到最佳的权重组合。
总的来说，确定加权移动平均的权重是一个有一定主观性和经验性的过程。
需要根据实际情况和经验进行权重的选择和调整，以获得较好的预测效果。
同时，还需要根据数据的特点和趋势进行灵活的调整，以适应不同情况下的应用需求。
通过合理选择权重的方法和策略，加权移动平均可以有效地应用于时间序列数据的平滑和预测中，提供有价值的信息和指导意义。
移动平均加权法的公式
移动平均加权法的公式移动平均加权法，这可是个在数学和统计学中经常会用到的方法。
咱们先来说说它的公式哈。
移动平均加权法的公式一般是这样的：加权移动平均预测值 = （本期移动值×本期权数 + 上一期移动值×上一期权数+ …… + 上 n 期移动值×上 n 期权数）/ 权数总和。
举个例子给您说说，比如有一家水果店，老板想根据最近几周水果的销售情况来预测下周水果的进货量。
过去五周苹果的销量分别是 100 斤、120 斤、130 斤、110 斤和 140 斤，老板给这五周分别设定的权数是 0.1、0.2、0.3、0.2 和 0.2。
那按照移动平均加权法来算，先算一下，（100×0.1 + 120×0.2 + 130×0.3 + 110×0.2 + 140×0.2）÷（0.1 + 0.2 + 0.3 + 0.2 + 0.2），算出来的结果就是加权移动平均预测值啦。
通过这个预测值，老板就能大概知道下周该进多少苹果合适，免得进多了卖不掉烂掉，进少了又不够卖，损失生意。
再比如说，咱们在股票市场里，那些炒股的行家们也会用移动平均加权法来分析股票的走势。
他们会根据不同时间段股票的价格，给每个时间段设定不同的权重，然后算出一个加权平均值，以此来判断股票是处于上涨趋势还是下跌趋势，决定是买入还是卖出。
在企业的生产管理中，移动平均加权法也能大显身手。
比如说一家工厂生产零件，要根据原材料价格的波动来调整生产成本。
过去几个月原材料的价格一直在变，通过移动平均加权法就能综合考虑这些价格变化，更准确地计算出生产成本，从而制定出更合理的产品价格，保证企业的利润。
移动平均加权法看起来有点复杂，但只要您多琢磨琢磨，多拿实际的例子练练手，其实也不难理解和运用。
就像咱们学骑自行车，一开始觉得晃晃悠悠掌握不好平衡，多骑几次，自然而然就熟练了。
总之，移动平均加权法在生活和工作中的应用非常广泛，学会它能让咱们在做决策、做预测的时候更有依据，更靠谱。
加权移动平均法-误差检验
在简单移动平均公式中，每期数据在求平均时的作用是等同的。
但是，每期数据所包含的信息量不一样，近期数据包含着更多关于未来情况的信心。
因此，把各期数据等同看待是不尽合理的，应考虑各期数据的重要性，对近期数据给予较大的权重，这就是加权移动平均法的基本思想。
设时间序列为, ,L, ,L 1 2 t y y y ；加权移动平均公式
为式中tw M 为t 期加权移动平均数；i w 为t−i+1 y 的权数，它体现了相应的t y 在加权平均数中的重要性。
利用加权移动平均数来做预测，其预测公式为t tw y = M +1 ˆ （5）即以第t 期加权移动平均数作为第t +1期的预测值。
例2 我国1979～1988 年原煤产量如表2 所示，试用加权移动平均法预测1989 年
的产量。
表2 我国原煤产量统计数据及加权移动平均预测值表
y=[6.35 6.20 6.22 6.66 7.15 7.89 8.72 8.94 9.28
9.8];
w=[1/6;2/6;3/6];
m=length(y);n=3;
for i=1:m-n+1
yhat(i)=y(i:i+n-1)*w;
end
yhat
err=abs(y(n+1:m)-yhat(1:end-1))./y(n+1:m)
T_err=1-sum(yhat(1:end-1))/sum(y(n+1:m))
y1989=yhat(end)/(1-T_err)
在加权移动平均法中，t w 的选择，同样具有一定的经验性。
一般的原则是：近期
数据的权数大，远期数据的权数小。
至于大到什么程度和小到什么程度，则需要按照预测者对序列的了解和分析来确定。
初中数学 什么是数据的加权移动平均法 如何进行数据的加权移动平均法处理
初中数学什么是数据的加权移动平均法如何进行数据的加权移动平均法处理数据的加权移动平均法是一种常用的时间序列分析方法，用于平滑数据并消除数据的随机波动。
加权移动平均法通过对数据进行加权平均来进行数据的处理，可以根据不同时间点的重要性来调整数据的平滑效果。
加权移动平均法适用于各种领域的数据分析，如经济、金融、销售等。
以下是关于数据的加权移动平均法以及如何进行数据的加权移动平均法处理的详细解释：1. 什么是数据的加权移动平均法？数据的加权移动平均法是一种时间序列分析方法，用于平滑数据并消除数据的随机波动。
加权移动平均法通过对数据进行加权平均来进行数据的处理，可以根据不同时间点的重要性来调整数据的平滑效果。
加权移动平均法可以根据具体需求选择不同的权重分配方式，如线性权重、指数权重等。
2. 如何进行数据的加权移动平均法处理？进行数据的加权移动平均法处理通常有以下几种常用的方法：a. 线性加权移动平均法：线性加权移动平均法是最基本的加权移动平均法，通过对数据在一个固定时间窗口内的加权平均来进行数据的平滑处理。
线性加权移动平均法可以使用以下公式进行计算：WMA(t) = (w1 * y(t) + w2 * y(t-1) + ... + wn * y(t-n+1)) / (w1 + w2 + ... + wn)其中，WMA(t)表示第t个时间点的加权移动平均值，y(t)表示第t个时间点的原始数据，wi表示第i个时间点的权重系数，n表示时间窗口的长度。
b. 指数加权移动平均法：指数加权移动平均法是一种加权移动平均法，采用指数函数的形式对不同时间点的数据进行加权。
指数加权移动平均法通过对数据进行指数加权平均来进行数据的平滑处理，并根据历史数据的权重不断调整平滑效果。
指数加权移动平均法可以使用以下公式进行计算：EMA(t) = α * y(t) + (1-α) * EMA(t-1)其中，EMA(t)表示第t个时间点的指数加权移动平均值，y(t)表示第t个时间点的原始数据，EMA(t-1)表示上一个时间点的指数加权移动平均值，α表示平滑系数。
加权平均 和 移动平均法
加权平均统计学名词．“统计初步”这部分内容中，平均数是一个非常重要而又有广泛用途的概念，在日常生活中，我们经常会听到这样一些名词：平均气温、平均降雨量、平均产量、人均年收入等；而平均分数、平均年龄、平均身高等名词更为同学们所熟悉.一般来说，平均数反映了一组数据的一般水平，利用平均数，可以从横向和纵向两个方面对事物进行分析比较，从而得出结论.例如，要想比较同一年级的两个班同学学习成绩，如果用每个班的总成绩进行比较，会由于班级人数不同，而使比较失去真正意义.但是如果用平均分数去比较，就可以把各班的平均水平呈现出来.从纵向的角度来看，可以对同一个事物在不同的时间内的情况利用平均数反映出来，例如，通过两个不同时间人均年收入来比较人们生活水平、经济发展等状况.但是，当一组数据中的某些数重复出现几次时，那么它们的平均数的表示形式发生了一定的变化.例如，某人射击十次，其中二次射中10环，三次射中8环，四次射中7环，一次射中9环，那么他平均射中的环数为:（10 *2+8*3+7*4+9*1）/10 = 8.1这里，7，8，9，10这四个数是射击者射中的几个不同环数，但它们出现的频数不同，分别为4，3，l，2，数据的频数越大，表明它对整组数据的平均数影响越大，实际上，频数起着权衡数据的作用，称之为权数或权重，上面的平均数称为加权平均数，不难看出，各个数据的权重之和恰为10.在加权平均数中，除了一组数据中某一个数的频数称为权重外，权重还有更广泛的含义.在评估某个同学一学期的学生成绩时，一般不只看他期末的一次成绩，而是将平时测验、期中考试等成绩综合起来考虑，比如说，一同学两次单元测验的成绩分别为88，90，期中的考试成绩为92，而期末的考试成绩为85，如果简单地计算这四个成绩的平均数，即将平时测验与期中、期末考试成绩同等看待，就忽视了期末考试的重要性.鉴于这种考虑，我们往往将这四个成绩分配以不同的权重。
由于10％＋10％＋30％＋50％=1，即各个权重之和为1，所以求加权平均数的式子中分母为1．下面的例子是未知权重的情况：股票A，1000股，价格10；股票B，2000股，价格15；算数平均 = (10 + 15) / 2 = 12.5；加权平均 = (10 x 1000 + 15 x 2000) / (1000 + 2000) = 13.33其实，在每一个数的权数相同的情况下，加权平均值就等于算数平均值。
加权平均和移动平均法
加权平均统计学名词．“统计初步”这部分内容中，平均数是一个非常重要而又有广泛用途的概念，在日常生活中，我们经常会听到这样一些名词：平均气温、平均降雨量、平均产量、人均年收入等；而平均分数、平均年龄、平均身高等名词更为同学们所熟悉.一般来说，平均数反映了一组数据的一般水平，利用平均数，可以从横向和纵向两个方面对事物进行分析比较，从而得出结论.例如，要想比较同一年级的两个班同学学习成绩，如果用每个班的总成绩进行比较，会由于班级人数不同，而使比较失去真正意义.但是如果用平均分数去比较，就可以把各班的平均水平呈现出来.从纵向的角度来看，可以对同一个事物在不同的时间内的情况利用平均数反映出来，例如，通过两个不同时间人均年收入来比较人们生活水平、经济发展等状况.但是，当一组数据中的某些数重复出现几次时，那么它们的平均数的表示形式发生了一定的变化.例如，某人射击十次，其中二次射中10环，三次射中8环，四次射中7环，一次射中9环，那么他平均射中的环数为:（10 *2+8*3+7*4+9*1）/10 = 8.1这里，7，8，9，10这四个数是射击者射中的几个不同环数，但它们出现的频数不同，分别为4，3，l，2，数据的频数越大，表明它对整组数据的平均数影响越大，实际上，频数起着权衡数据的作用，称之为权数或权重，上面的平均数称为加权平均数，不难看出，各个数据的权重之和恰为10.在加权平均数中，除了一组数据中某一个数的频数称为权重外，权重还有更广泛的含义.在评估某个同学一学期的学生成绩时，一般不只看他期末的一次成绩，而是将平时测验、期中考试等成绩综合起来考虑，比如说，一同学两次单元测验的成绩分别为88，90，期中的考试成绩为92，而期末的考试成绩为85，如果简单地计算这四个成绩的平均数，即将平时测验与期中、期末考试成绩同等看待，就忽视了期末考试的重要性.鉴于这种考虑，我们往往将这四个成绩分配以不同的权重。
由于10％＋10％＋30％＋50％=1，即各个权重之和为1，所以求加权平均数的式子中分母为1．下面的例子是未知权重的情况：股票A，1000股，价格10；股票B，2000股，价格15；算数平均 = (10 + 15) / 2 = 12.5；加权平均 = (10 x 1000 + 15 x 2000) / (1000 + 2000) = 13.33其实，在每一个数的权数相同的情况下，加权平均值就等于算数平均值。
加权移动平均法
加权移动平均法常用于进行趋势的预测，用这种办法可以得到一个光滑的修正序列，即所谓 的“修匀”。把修匀的功能应用于整理高校教师年度考核的序列数据应该同样有效。
1．加权移动平均模型
加权移动平均模型是对移动平均模型的改进。采用加权移动平均，既可以做到按数据点的顺 序逐点推移，逐段平均，使不规则的数据点形成比较平滑的排列规则，又可以通过权数的设定使 离考核期距离不同的数据，所起的作用不同。
Ft=w1At-1+w2At-2+w3At-3+…+wnAt-n式中，
● w1--第t-1期实际销售额的权重； ● w2--第t-2期实际销售额的权重； ● wn--第t-n期实际销售额的权 ● n--预测的时期数；w1+ w2+…+ wn=1
在运用加权平均法时，权重的选择是一个应该注意的问题。经验法和试算法是选择权重的最简单的方法。一般而言，最近期的数据最能预示未来的情况，因而权重 应大些。例如，根据前一个月的利润和生产能力比起根据前几个月能更好的估测下个月的利润和生产能力。但是，如果数据是季节性的，则权重也应是季节性的。
/wiki/移动加权平均法（第 6／9 页）2010-10-14 16:30:41
加权移动平均法 - MBA智库百科 /wiki/移动加权平均法（第 7／9 页）2010-10-14 16:30:41
加权移动平均法 - MBA智库百科
加权移动平均法 - MBA智库百科
加权移动平均法概述
加权移动平均法就是根据同一个移动段内不同时间的数据对预测值的影响程度，分别给予不 同的权数，然后再进行平均移动以预测未来值。
加权移动平均法不像简单移动平均法那样，在计算平均值时对移动期内的数据同等看待，而 是根据愈是近期数据对预测值影响愈大这一特点，不同地对待移动期内的各个数据。对近期数据 给予较大的权数，对较远的数据给予较小的权数，这样来弥补简单移动平均法的不足。
加权趋势移动平均法
跨越期（平均）
跨越期 选择几个时期的数据进行加权平 均样本个数(min) 6
8
跨越期
3
5
求加权移动平均值
预测值=最后一个加权移动平均值+趋势值
求加权移动平均值
预测值=最后一个加权移动平均值+趋势值
趋势变动值
预测值=最后一个加权移动平均值+趋势值
趋势变动值
预测值=最后一个加权移动平均值+趋势值
平均移动趋势值
预测值=最后一个加权移动平均值+趋势值
平均移动趋势值
预测值=最后一个加权移动平均值+趋势值
预测值
预测值=最后一个加权移动平均值+趋势值
加权趋势移动平均法
加权趋势移动平均法
预测的一种方法-平均数法（对某一历史时期预 测目标的历史数据平均值作为未来的预测值） 加权趋势移动平均法 对历史数据给以不同权数，以表明不同时期的数 据对预测值影响的程度（近期数据影响程度较大， 远期反之），求移动平均，然后在最后一个加权 移动平均值的基础上加上趋势值。 预测值=最后一个加权移动平均值+趋势值
移动加权平均法word版本
移动加权平均法：移动加权平均法下库存商品的成本价格根据每次收入类单据自动加权平均；其计算方法是以各次收入数量和金额与各次收入前的数量和金额为基础，计算出移动加权平均单价。
其计算公式如下：移动加权平均单价=（本次收入前结存商品金额+本次收入商品金额）/（本次收入前结存商品数量+本次收入商品数量）移动加权平均法计算出来的商品成本比较均衡和准确，但计算起来的工作量大，一般适用于经营品种不多、或者前后购进商品的单价相差幅度较大的商品流通类企业。
以下以一个简单的例子来说明：例1 :货品A,期初结存数量10,加权价10，金额为100，发生业务如下：销售11；采购10，采购价格11；成本计算过程如下: 销售时，成本金额为11*10=110；销售后结存数量: -1 ；加权价: 10；结存金额: -10；采购后，结存单价位：（-10+10*11 ）/（-1+10 ）=11.111111一、月末一次加权平均法加权平均法也叫全月一次加权平均法，指以本月收入全部存货数量加月初存货数量作为权数，去除本月收入全部存货成本加月初存货成本的和，计算出存货的加权平均单位成本，从而确定存货的发出成本和库存成本的方法。
计算公式如下：加权平均单价=（本月收入全部存货成本+月初存货成本）/ （本月收入全部存货数量加+月初存货数量）本月发出存货成本=本月发出存货数量X加权平均单价月末结存存货成本=月末库存存货数量X加权平均单价二、移动加权平均法。
移动平均法亦称移动加权平均法，指本次收货的成本加原有库存的成本，除以本次收货数量加原有存货数量，据以计算加权平均单价，并对发出存货进行计价的一种方法。
移动平均法与加权平均法的计算原理基本相同，不同的是加权平均法一个月计算一次单位成本，而移动平均法每收进一次存货，就计算一次单位成本。
计算公式如下：移动平均单价=（本次进货的成本+原有库存的成本）/ （本次进货数量+原有存货数量）本批发出存货成本=本批发出存货数量x 存货当前移动平均单价商品销售成本是指已销商品的进价成本，即购进价格。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
加权移动平均法
Q
t 1
n
Q tW t Wt
Q 加权平均数 Q t 某期销售量 W t 第 t 个观察值的权数 n －－－观察值个数
令Wt 1, Wt 则， Wt Wt 显然， W1 W2 W3 Wn
Q QtWt
t 1
Q
t 1
n
Q tW t Wt
Q 加权平均数 Q t 某期销售量 W t 第 t 个观察值的权数 n －－－观察值个数
加权移动平均法
权数确定的方法： （一）自然数列法 （二）单调递增小数法 在单调递增小数法中，必须满足的条件是 所有小数之和为1。（为什么？）
n
加权移动平均法来自预测程序及原理：在移动 平均法的基础上，按照平 均的各期与销售预测期的 远近加以不同的权数，求 出加权移动平均数。根据 距离预测期的远近，给作 为预测依据的几个时期的 各个数据（值）已不同的 权数，其加权的原则是近 期权数大，远期权数小， 以加强近期数据在预测中 的影响程度。 计算公式：如右所示