Gnumeric Liikkuvan Keskiarvon

Gnumeric 1 9 3 aka TBD on nyt saatavana. Gnumeric Team ilmoittaa Gnumericin version 1 9 saatavuudesta. 3. Tämä julkaisu on kehitysohjelma, jossa on paljon vikakorjauksia. Olemme tuoneet avointen vikoja alle 450 paljon yli 500 muutama kuukausi sitten Vaikka 450 on edelleen paljon avoimia vikailmoituksia, on mainittava, että noin 220 luokitellaan lisälauseiksi. Tämä julkaisu vaatii samanaikaisesti julkaistun virkailun 0 7 2 Suosittelemme myös uutta libgsf 1 4 10 . Älä kirjoita piilotettuja arkkeja Virhe 525368.Print wysiwyg Bug 153578.Fix pylväsmäärittely analyysityökaluissa Vika 516052. Käytä parittua t-testi - analyysityökalua vain täydellisten parien kanssa. 531852.Improve regression tool. Fix rivin korkeus ja sarakkeen leveyden dialogit Bug 360873 . Älä pakota tekstiä viemään tyhjiä arkkia. Vika 521726.Valuutussolujen, joissa on hyperlinkkejä, ei pitäisi olla tyhjä. Bug 152617.Fix komennon nimet hyperlinkin lisäyksille. Paranna histogrammin työkalua Virhe 385458 Virhe 552161. Ulkoisten hyperlinkkien käyttäminen Virhe 53501 5. Lisää muita valintaikkunoita tottele ei-kuvaketta koskeva pyyntö Bug 302883.Fix ja parantaa näytteenottotyökalua Bug 552975.Etota liikkuvien keskiarvojen työkalu Virhe 527489.Add painotettuja ja kumulatiivisia liikkuvia keskiarvoja. Add Spencer s 15 pisteen liukuva keskiarvo. Fix ja parantaa eksponentiaalinen tasoitustyökalu Bug 553267.Added Holt s trendikorjaus eksponentti tasoitus Bug 385467.Added lisäaine Holt-Winters eksponentti tasoitus. Fix skenaario raportin muutos Vika 554591.Added kerrottu Holt-Winters eksponentti tasoitus. Fix pieniä vikoja Bug 554818 Bug 553342.Update joitakin analysointityökalujen dokumentointi. Add ei-numeeristen taajuustyökalujen työkalu Bug 134166.Add perus Kaplan-Meier Estimaatit Tool Bug 453765.Fix vieritysongelma toiminnon valitsimessa Bug 556718.Delete solun päällekirjoitus dialogi Bug 556773.Fix tulostus kiertää tekstiä Bug 539734.Fix vuoto Histogrammityökalussa Bug 552596.Laikeita esineitä vaakasuorassa asennossa Tulostus 554993.Osittanut goffice component. Extend ssgrep etsiä VBA too. Add sarakkeen leveys kaksinkertaistuu d isplay kaava mode. Fix OO o tyyli tuonti Bug 553506.Support XLSX teemalla värit Bug 555687.Restore laittomasti taikuutta kiinteä täyttää XLSX olosuhteissa. Työskentele ympäri gtk käyttäytymisen muutos IMContext alustus. XLS tukea anakronisia objs uudempia versioita Bug 546887.WIN32 build fixes. WIN32 Fix Decimal-näppäimistön merkki Bug 555522.JHM Dassen Ray. Vaihda ja sivuuttaa tavujärjestysmerkkejä CSV: n stf-mittaukseen ja tuonnin virheeseen 549743.Fix näyttää taulukon kaavoja Bug 550902.Fix off-by-one satunnaiselle. Fix-virheelle tarkista tulostaminen tiedostoon. Fix SUMIF kaatuu Bug 552006.Fix NETWORKDAYS ongelma Bug 553047.Bring SUMX2MY2, SUMX2PY2 ja SUMXMY2 21. vuosisadan Bug 554040.Fix XIRR ongelma puuttuvat tiedot Bug 554732.Switch LINGUAS tiedosto Bug 554348.Fix ongelmia säästää määrittelemätöntä nimeä Bug 554325.Fix jäsennin kaatuu Osalla Bug 552750.Fix leikepöydälle vuotaa. Fix lukea magic versio vanha tiedostomuoto Bug 555933.Enable Perl plugin uudelleen Bug 553939.Goffice 0 7 2 aka TBD on nyt avai lable. Fix kaatuu gohelpdisplay, kun ei gnome sovelluksia käyttää goffice kanssa gnome Bug 551128.Implement todennäköisyys tontteja joitakin yleisiä jakeluja Bug 500168.Fix virheellinen kirjoittaa gogprobabilityplotseriesupdate Vika 555161.Fix Null osoitin kaatuu gogcontourviewrender Bug 555757.Patch foocanvas kiertää käyttäytymistä muutos gtk 2: ssa 14.Fix gourlresolverelative Bug 550898.Libgsf 1 4 10 aka TBD on nyt saatavana. Valitse joitakin suojausongelmia 189, 250, 251.Work ympärillä sshfs bug Bug 509883.support tar arkistoja. Varmista gsf tuki rikkoutuneille arkistoille Bug 553861.Voi olla kriittinen huonoon ole2-virheeseen 554848. Simple Moving Average - SMA. BREAKING DOWN Yksinkertainen liikkuva keskiarvo - SMA. A yksinkertainen liukuva keskiarvo on muokattavissa, koska se voidaan laskea eri määräaikaa yksinkertaisesti lisäämällä päätöskurssi tietyn ajanjakson ja sen jälkeen jakamalla tämä kokonaismäärä ajanjaksojen lukumäärään, joka antaa vakuuden keskimääräisen hinnan ajanjaksona A simpl Liikkuvat keskiarvot tasoittavat volatiliteettia ja helpottavat turvallisuuden hintatrendin tarkastelua Jos liukuva keskiarvo osoittaa, tämä tarkoittaa sitä, että arvopaperin hinta nousee. Jos se osoittaa alaspäin, se tarkoittaa, että arvopaperin hinta laskee Mitä kauemmin liikkuvan keskiarvon aikataulu on, sitä yksinkertaisempi on yksinkertainen liukuva keskiarvo Lyhyen aikavälin liukuva keskiarvo on epävakaampi, mutta sen lukema on lähempänä lähdedataa. Analyyttinen merkitys. Keskimääräiset keskiarvot ovat tärkeä analyyttinen työkalu, jolla tunnistetaan nykyinen hinta trendit ja mahdollisuus muuttaa vakiintuneita trendit Yksinkertaisin tapa käyttää yksinkertaista liikkumavälinettä analyysissä on käyttää sitä nopeasti tunnistamaan, onko suojaus nousussa tai laskussa. Toinen suosittu, vaikkakin hieman monimutkaisempi analyyttinen työkalu on verrata pari yksinkertaista liikkuvaa keskiarvoa, joissa kukin kattaa eri aikavälejä Jos lyhyen aikavälin yksinkertainen liukuva keskiarvo on pidemmän aikavälin keskiarvon yläpuolella, odotetaan nousevan Toisaalta pitkän aikavälin keskimääräinen keskiarvo ylittää lyhyen aikavälin keskiarvon trendin alaspäin suuntautuvan kehityksen. Populaariset kaupankäyntimallit. Kaksi suosittua kaupankäyntimallia, joissa käytetään yksinkertaisia ​​liikkuvia keskiarvoja, ovat kuolemanranta ja kultainen risti. 50 päivän yksinkertainen liukuva keskiarvo alle 200 päivän liukuva keskiarvo Tätä pidetään laskevana signaalina, että lisätappiot ovat tallessa Kultainen risti syntyy, kun lyhyen aikavälin liukuva keskiarvo rikkoo pitkän aikavälin liukuva keskiarvoa. volyymit, tämä voi osoittaa, että lisävoittoja on varastossa. Riippuva havainnointi. Eksponentti-tasoitustyökalu suorittaa eksponentiaalisen tasoituksen tietylle joukolle tai arvoryhmille. Se tarjoaa 5 eri eksponentiaalisen tasausmenetelmän valinnan. Yksinkertainen eksponenttitasoitus Hunterin mukaan, 1968. Yksinkertainen eksponentiaalinen tasoitus Robertsin mukaan, 1959. Holtin trendikorjaus eksponenttista tasoitusta kutsutaan toisinaan myös kaksoiseksponenttiseksi tasoitukseksi. Lisäarvo H olt-Winters eksponentti tasoitus. Multiplicative Holt-Winters eksponentti tasoitus ajoittain kutsutaan myös kolminkertaiseksi eksponentti tasoitus. Koska käytettävissä olevat vaihtoehdot riippuvat eksponentiaalisen tasoitustyypin tyypistä, voit valita tyypin syöttö sivulla.8 4 1 1 1 Exponential Smoothing Tool - työkalun yleiset asetukset. Määritä tietolomakkeita sisältävät solut syöttöalue-merkinnällä Syötetty alue tai alueet on ryhmitelty datasetiksi joko riveittäin tai sarakkeittain. Jos sinulla on merkinnät kunkin datasarjan ensimmäisessä solussa, valitse Etiketit-vaihtoehto. Jos valitset Sisällytä-kaavio - vaihtoehdon, Gnumeric luo myös kaavion, jossa näkyvät sekä tiedot että vastaavat tasoitetut arvot.8 4 1 1 2 Hunterin eksponentiaalinen tasoittaminen. Tasoitetun sarjan arvon ennustetaan ennusteen aikaisemmalle kaudelle Kaava on esitetty kuvassa 8-35 on arvo, joka annetaan vaimennustekijänä yt on alkuperäisen datasarjan t-arvo ja vastaavasti tasoitettu arvo. ure 8-35 Exponential Smoothing Formula mukaan Hunter. Esimerkiksi arvo välillä 0 2 ja 0 3 edustaa 20-30 prosenttia virheen säätö ennalta ennuste. Jos valitset työkalun syöttää kaava kuin arvot osaksi tuotos alue, voit muokata vaimennustekijää myös sen jälkeen, kun olet suorittanut työkalun. Jotta standardivirheet saataisiin näkyviin, tarkista Vakiovirhe-valintaruutu Käytetty kaava on esitetty kuvassa 8-36 Nimittäjä voidaan säätää valitsemalla sopiva radiopainike Koska nimittäjän summassa on t 1 termiä, valinta n 1 tarkoittaa, että nimittäjä on t 2.Figure 8-36 Vakiorignaalin kaava eksponentiaalisen tasoituksen suhteen Hunterin mukaan. Jos valitset Sisällytä kaavion valintaruutu Esimerkiksi 8-7 Exponential Smoothing Tool - työkalun käyttäminen Kuva 8-37 näyttää joitain esimerkkidataa, kuvio 8-38 valitut vaihtoehdot ja kuva 8-39. corres lohkolähtöä. Kuvio 8-37 Osa esimerkkitiedoista eksponentiaalisen tasoitustyökalun osalta.8 4 1 1 3 Exponential Smoothing Robertsin mukaan. Robertsin yksinkertaista eksponentiaalisen tasoitusmenetelmää käytetään aikasarjan ennustamiseen ilman trendiä tai kausivaihtelua, mutta jonka taso kuitenkin muuttuu hitaasti ajan myötä. Ennustetut arvot lasketaan kaavasta, joka annetaan kuviossa 8-40, arvo, joka annetaan vaimennuskertoimeksi yt on t th - arvo alkuperäisessä datajoukossa ja lt ennustettu arvo l 0 on ennustettu arvo hetkellä 0, ja se on arvioitava. Tämä työkalu käyttää ensimmäisen 5 havainnon keskiarvoa arvioina. Jos valitset työkalun kirjoittavan arvon kaavojen sijaan arvoihin lähtöalueelle, voit muokata vaimennuskerrointa ja arvioitu arvo hetkellä 0 työkalun suorittamisen jälkeen. Kuva 8-40 Exponential Smoothing Formula mukaan Roberts. To saada vakioversiot myös ulos, tarkista Standard error - valintaruutu. Käytetty on esitetty kuvassa 8-41. Nimittäjä voidaan säätää valitsemalla sopiva valintanappi. Kuva 8-41 Standardi-virhekaava Robertsin mukaan. Jos valitset Sisällytä kaavio - valintaruudun, näytetään viivakuva, joka näyttää havainnot yt ja ennustetut arvot lt. Valitse esimerkki 8-8 Exponential Smoothing Tool. Figure 8-42 esittää eksponentiaalisen tasaustyökalun esimerkkilähdettä käyttäen Roberts Cell A4: n mukaista kaavaa. Arvioitu taso hetkellä 0 Jos olet pyytänyt, että lomakkeeseen on syötetty kaava eikä arvoja, ja sitten muuttujan estimaatti A4: ssä tai A2: n arvo johtaa välittömään muutokseen ennustetuille arvoille. Kuva 8-42 Exponential Smoothing Tool Output Roberts.8 4 1 1 4 Holtin Trend Corrected Exponential Smoothing. Holtin trendikorjaus eksponentiaalinen tasoitus on sopivaa, kun sekä aikasarjan taso että kasvuvauhti muuttuvat Jos aikasarjalla on kiinteä kasvu nopeus ja siten lineaarinen suuntaus, lineaarinen regressiomalli on sopivampi. yt on todellinen arvo ajankohtana tlt on arvioitu taso ajanhetkellä t ja bt on arvioitu kasvuvauhti ajankohtana t Käytämme kahta tasoituskuormaa 8-43 päivittää arviot on arvo, joka annetaan vaimennuskertoimeksi ja on arvo, joka annetaan kasvun vaimennuskertoimena. Tämä työkalu saa alkuarvot 0 arvioita tasolle ja kasvulle suorittaen lineaarisen regressiota käyttämällä ensimmäistä 5 data-arvoa. Figure 8-43 Holtin trendien kaavojen korjattu eksponentiaalinen tasoittaminen. Jos valitset työkalun syöttämisen malliksi arvojen sijaan arvoihin lähtöalueelle, voit muokata vaimennuskertoimia sekä arvioitua tasoa ja kasvua nopeudella 0 jälkeen suorittamalla työkalu. Jotta standardivirheet saataisiin myös, tarkista Vakiovirhe-valintaruutu Käytetty kaava on esitetty kuvassa 8-44 Nimittäjä voidaan säätää valitsemalla sopiva valintanappi. Kuva 8-44 Vakio-virheen kaava Holtin trendille korjatulle eksponentiaaliselle tasoitukselle. Jos tarkistat Sisällytä kaavio - valintaruudun, näytetään myös havainnot yt ja arvioidut tason arvot lt. Esimerkki 8-9 Exponential Smoothing Tool. Figure 8-45 esittää esimerkkilähtöä Holtin trendikorjautetulle eksponenttiselle tasoitukselle Solu A4 sisältää arvioidun tason 0 ja B4: n arvioidun kasvuvauhdin hetkellä 0 Jos olet pyytänyt arkin lisäämistä kaavojen sijasta arvot, muuta sitten arvioita A4, B4, A2: n ja B2: n arvot aiheuttavat välittömän muutoksen ennustettuihin arvoihin. Kuva 8-45 Eksponenttien tasoitustyökalun ulostulotesti s.8 4 1 1 5 Lisäaine Holt-Winters - menetelmä. Lisäaine Holt - Winters - menetelmä eksponentiaalisen tasoituksen kannalta on tarkoituksenmukaista, kun aikasarjassa, jolla on lineaarinen trendi, on additiivinen kausivaihtelu, jonka taso, kasvuvauhti ja kausivaihtelu voivat muuttua. Lisäaineen kausivaihtelu on attern, jossa kausivaihtelua voidaan selittää lisäämällä kausivaihtelu, vaikka sallimme tämän vakion muuttuvan hitaasti. yt on todellinen arvo ajankohtana tlt on arvioitu taso hetkellä tbt on arvioitu kasvuvauhti ajankohtana t ja st on arvioitu kausittainen säätö ajalle t Käytämme kuviossa 8-46 esitettyjä kolme tasoitusyhtälöä arvojen päivittämiseksi arvoksi, jonka arvo on: Vaimennuskerroin on arvo, joka annetaan kasvun vaimennuskertoimena ja joka on arvo kausivaihtelukerroin L on kausikohtainen arvo Jos tietosi ovat kuukausittaisia ​​arvoja, L: n tulisi olla 12, jos se koostuu neljännesvuosittaisista arvoista, niin L: n tulisi olla 4.Tämä työkalu saa aloitusajan 0 tasoa ja kasvunopeutta koskevia arvioita suorittamalla lineaarisen regressiota käyttämällä kaikkia dataarvoja. Se saa arviot kausittaisista säätöistä laskemalla keskiarvot sopivista kausivaihteluista vain ennustetusta lineaarisesta regressiosta. Kuvio 8-46 Eksponentiaalinen tasoittaminen rmulae Lisäaine Holt-Winters Method. Jos valitset työkalun syöttää kaava arvojen sijasta lähtöalueeseen, voit muokata vaimennuskertoimia sekä kaikkia arvioita sen jälkeen, kun työkalu on suoritettu. lähtö, tarkista Vakiovirhe-valintaruutu Käytetty kaava on esitetty kuvassa 8-47 Nimittäjä voidaan säätää valitsemalla sopiva valintanappi. Kuva 8-47 Lisäaineen Holt-Winters - menetelmän standardivirhekaava. Jos olet tarkista Sisällytä kaavio - valintaruutu, näkyviin tulevat havainnot yt ja arvioidut tason arvot, jotka näkyvät myös luvussa. Esimerkki 8-10 Exponential Smoothing Tool. Figure 8-48 näyttää eksponenttien tasaustyökalun vaihtoehtorivin lisäaine Holt-Winters - menetelmä Tiedon odotetaan olevan kausivaihtelukaudella 4 Tämä tapahtuisi esimerkiksi, jos meillä on datan arvo jokaisella vuosineljänneksellä Kuva 8-49 näyttää vastaavan esimerkkituotteen lisäaineelle Holt-Wi nters-menetelmä Cell C7 sisältää arvioidun tason 0, D7: n arvioidun kasvuvauhdin hetkellä 0 ja E4: stä E7: een alkuperäiset kausittaiset muutokset kultakin neljän ajanjaksolta, jotka edeltävät tietojaksomme Jos olet pyytänyt, levylle, muuttamalla sitten jotain näistä arvioista, arvot A2: ssa, B2: n ja C2: n osalta, aiheuttavat välittömän muutoksen arvioituihin arvoihin. Kuva 8-48 Eksponenttien tasoitustyökaluvaihtoehdot Lisäaine Holt-Winters. Figure 8-49 Exponential Smoothing Tool - tuotteen lisäaine Holt-Winters.8 4 1 1 6 Multiplicative Holt-Winters - menetelmä. Eksplessiivisen tasoituksen multiplikatiivinen Holt-Winters - menetelmä on tarkoituksenmukainen silloin, kun aikasarjalla, jolla on lineaarinen trendi, on kertolasku kausikuvio, taso, kasvuvauhti ja kausivaihtelu voi muuttua Moninkertainen kausivaihtelu on malli, jossa kausivaihtelua voidaan selittää kausivaihtelun lisääntymisellä, vaikka me kaikki että tämä vakio muuttuu hitaasti. yt on todellinen arvo ajankohtana tlt on arvioitu taso ajankohtana tbt on arvioitu kasvuvauhti ajankohtana t ja st on arvioitu kausittainen säätö ajan suhteen t Käytämme kuvassa 8-50 päivittää arviot on annettu arvo Vaimennuskerroin on arvo, joka annetaan kasvun vaimennuskertoimena ja se on arvo, joka annetaan kausivaihtelukerroin L on kausikohtainen arvo Jos tietosi ovat kuukausittaisia ​​arvoja, L: n jos se koostuu neljännesvuosittaisista arvoista, L: n tulisi olla 4.Tämä työkalu saa alustavan ajan 0 tasoa ja kasvunopeutta koskevat arviot käyttämällä lineaarista regressiota käyttäen ensimmäisten 4 kausijakson tietoja. Se saa arviot kausittaisista mukautuksista keskimäärin laskemalla sopivat kausivaihteluvälit ennustetusta lineaarisesta regressiosta pelkästään ensimmäisten 4 kausijakson aikana. Kuvio 8-50 Eksponentiaaliset tasoitusmallit Multiplicative Holt-Winters Menetelmä. Jos valitset, että työkalu syöttää tuotekoodin arvojen sijaan arvoihin lähtöalueelle, voit muokata vaimennustekijöitä sekä kaikkia arvioita työkalun suorittamisen jälkeen. Jotta standardivirheet saataisiin myös, tarkista standardi virheen valintaruutu Käytetty kaava on esitetty kuvassa 8-51 Nimittäjä voidaan säätää valitsemalla sopiva valintanappi. Kuva 8-51 Multiplicative Holt-Winters - menetelmän standardivirhekaava. Jos valitset Sisällytä kaaviota - valintaruudun, Esimerkki 8-11 Exponential Smoothing Tool - työkalun käyttäminen Kuva 8-52 esittää esimerkkituotetta kertolaskun Holt-Winters - menetelmää varten olettaen, että 4 vuodenaikaa Cell C7 sisältää arvioitu taso ajankohtana 0, D7 arvioitu kasvuvauhti hetkellä 0 ja E4-E7 kausittaiset alkusäästöt kullekin neljän aikavälin ajanjaksoa edeltäneelle ajanjaksollemme Jos olet pyytänyt arvosanan sijasta arvoja e muunnetaan arkkia, minkä jälkeen muutetaan mitä tahansa näistä arvioista, arvot A2: ssa B2: n ja C2: n osalta, aiheuttavat välittömän muutoksen arvioituihin arvoihin. Kuva 8-52 Eksponentiaalinen tasoitustyökalun tuotos monikertaiset Holt-Winters. 8 4 1 2 Siirrä keskimääräinen työkalu. Kuva 8-53 Keskimääräinen työkalun valintaikkuna. Käytä liikkuvan keskiarvon työkalua laskettaessa yhden tai useamman tietueen liikkuvia keskiarvoja Liikkuva keskiarvo tarjoaa hyödyllistä trenditietoa datasta, joka menetetään yksinkertaisessa keskimäärin. Lisäksi voidaan käyttää liikkuvia keskiarvoja satunnaisen varianssin poistamiseksi. Esimerkiksi käyttämällä tätä työkalua voidaan luoda pörssin tasaisempi käyrä. Määritä tietolomakkeita sisältävät solut syöttöalue-merkinnällä Syötetty alue tai alueet on ryhmitelty datasetiksi joko rivillä tai sarakkeittain. Jos sinulla on tarrat jokaisen tietosarjojen ensimmäisessä solussa, valitse Tarrat-vaihtoehto. Valitse liikkuva keskiarvo, jonka haluat laskea. Työkalu voi määrittää neljän tyyppisiä liikkuvia keskiarvoja. Yksinkertainen liukuva keskiarvo. liukuva keskimääräinen liikkuvuus. Painotettu liukuva keskiarvo. Spencer s 15 pisteen liukuva keskiarvo. Kuva 8-54 Keskimääräinen siirrettävän työkalun valintaikkunan Asetukset-välilehti. Määritä liikkuvan keskiarvon aikaväli Intervalli i on peräkkäisten arvojen lukumäärä, jotka on sisällytettävä kullekin liikkuvalle keskiarvolle Nämä vaihtoehdot ovat käytettävissä vain yksinkertaisten ja painotettujen liukuvien keskiarvojen kohdalla. Tarkista Vakiovirheet-valintaruutu, jos haluat myös vakiovirheen laskemisen. Koska standardivirheen nimittäjällä ei ole yleistä sopimusta, voit valita sopivan valintanäppäimen. Yksinkertaisen liikkuvan keskiarvon tapauksessa voit myös valita aikaisemman liukuvan keskiarvon ja keskeisen liukuvan keskiarvon välillä tai voit jopa määrittää minkä tahansa muun halutun offsetin. Aikaisemmin liikkuva keskiarvo Jokaisessa keskiarvossa otetaan huomioon nykyiset havainnot ja viimeisimmät havainnot kaikista havainnoista. Keskimääräinen keskimääräinen keskiarvo i: n ollessa outoa Jokaisessa keskiarvossa otetaan huomioon nykyinen havainto ja sama määrä viimeisimpiä havaintoja ja lähimpiä havaintoja kaikista i havainnoista. Keski-liukuva keskiarvo, kun i on tasainen Tämä lasketaan kuvassa 8-55 esitetyn kaavan mukaan t on liikkuva keskiarvo ajanhetkellä t ja y t on havainto ajankohtana t. Muut offset Jos offset on 0, tämä on vain liukuva keskiarvo. Muussa tapauksessa offset ilmoittaa lähimpänä olevien lähestyvien havaintojen lukumäärän sisällytettäväksi keskimäärin Vastaavasti viimeisimpien viimeisten havaintojen määrä vähenee. Kuva 8-55 Formula For The Central Keskimääräinen siirtyminen tasapinta-alueella. Tulokset on annettu yhdelle sarakkeelle kullekin tietosarjalle, jossa on lisätty toinen sarake, jos olet valinnut laskettavien standardivirheiden. Jokainen rivi edustaa vastaavan rivin tai sarakkeen liikkuvaa keskiarvoa syöttöalueella Riippuen tyypistä keskimääräistä ja offset-arvoa, liikkuvaa keskiarvoa ei voida laskea syöttöalueiden ensimmäisille riville.8 4 1 2 1 Yksinkertainen liikkuvan keskiarvon. Yksinkertainen liikkuva keskiarvo on havaintojen kokoelman painotettu keskiarvo. onko ennalta tai keskeinen liukuva keskiarvo laskettu.8 4 1 2 2 Kumulatiivinen liikkuva keskiarvo. Kumulatiivinen liukuva keskiarvo on aikaisempi liikkuva keskiarvo, jossa nykyinen d Kaikki edelliset havainnot ovat mukana.8 4 1 2 3 Painotettu keskimääräinen liikenne. Painotettu liukuva keskiarvo intervallin i kanssa on aikaisemmin liukuva keskiarvo laskettuna kaavan mukaan Kuva 8-55 at on liukuva keskiarvo ajankohtana t ja yt on havainto ajan hetkellä t. Kuva 8-56 Kaava painotetulle liikkuvalle keskiarvolle ajanjakson kanssa i.8 4 1 2 4 Spencerin s 15 Point Moving Average. Spencer s 15 pisteen liukuva keskiarvo on keskeinen liukuva keskiarvo laskettuna kaavan 8-57 mukaan on liikkuva keskiarvo ajankohtana t ja yt on havainto ajankohtana t. Kuva 8-57 Formula Spencerin s 15 Point Moving Average. The Fourier-analyysityökalu normaalisti suorittaa nopean Fourier-muunnoksen saadakseen annetun datan diskreetin Fourier-muunnoksen Fs sekvenssiä ft reaalilukuja kuvassa 8-62 annettujen kaavojen mukaisesti. Valitse käänteinen vaihtoehto laskemalla reaalilukujen tietyn sekvenssin Fs käänteinen diskreetti neljäierimuunnos ft. Jos tietyn sekvenssin termejä ei ole teho 2 ts. 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128 jne., tämä työkalu nostaa nollia saavuttaakseen tällaisen tehon 2.Specify solut, jotka sisältävät datasets Input Range-merkinnän Syöttetty alue tai alueet on ryhmitelty sekvensseiksi joko rivillä tai sarakkeilla. Jos sinulla on etiketit kunkin datasarjan ensimmäisessä solussa, valitse Tarrat-vaihtoehto. Valitse 8-62-Fourier-analyysikaava. Vaihda tämän työkalun avulla saatujen lukujen käyttämisestä, että nämä ovat oikein kaavoja teidän kurinalaisuutesi Fysiikan tieteissä tämä Fourier-muunnos on yleensä nimeltään käänteinen Fourier-muunnos ja päinvastoin. Lisäksi usein skaalauskerroin vaihtelee. Esimerkiksi Mathematica käyttää termejä fourier-muunnos ja käänteinen Fourier-muunnos käänteisellä merkityksellä kuin Gnumeric ja se käyttää skaalauskerrointa 1 SQRT N pikemminkin kuin 1 N.8 4 3 Kaplan Meier Estimaatit Tool.8 4 3 1 Syöttö-välilehti. Kuva 8-63: Input-välilehti sisältää kentät, jotka määrittävät Kaplan Meier arvioi t Nimi-sarake sisältää ajat tai päivämäärät, jolloin kohteet kuolivat tai sensuroitiin. Jos joku henkilöistä sensuroitiin, lupa-sensuuri valitaan ja sensori-sarake sisältää sensuurimerkit. Censorship-merkit ovat tyypillisesti 0 tai 1. tarroja voidaan asettaa kahden jäljellä olevan spinboxin avulla. Kuva 8-63 Kaplan-Meier Tool Dialog.8 4 3 2 Ryhmät-välilehti Jos aiheet kuuluvat useisiin ryhmiin ja ryhmät on tarkoitus analysoida erikseen, Kuva 8-64 Kaplan-Meier-työkalun valintaikkunat-välilehti. Ryhmät-välilehti voidaan ottaa käyttöön Määritä useita ryhmiä - valintaruudun avulla. Ryhmät - sarakkeen merkintä sisältää sarakkeen osoitteen, jossa määritetään ryhmän jäsenyyden. Ryhmät voidaan sitten määritellä tai poistaa Add ja poista painikkeet.8 4 3 3 Asetukset-välilehti Kaplan-Meier-työkalujen valintaikkunan avulla voidaan määrittää Kaplan-Meier-työkalun eri vaihtoehtoja. Kuva 8-65 Kaplan-Meier-työkalun valintaikkunan asetukset-välilehti. Esimerkki 8- 13 Käytä K aplan-Meier-työkalu. Oletetaan, että haluat laskea Kaplan-Meierin arvioita kuvassa 8-66 esitetyllä tavalla. Jokainen rivi sisältää yhden aineiston tiedot. Sarakkeessa A on selviytymisaika eli kuoleman tai epäluottamuksen aika. Sarake B sisältää ryhmän numero, tarkastelemme kahta ryhmää aiheita Sarake C osoittaa, onko kohde kuollut 0 tai oli epäluotettava 1.We täyttävät kentät Input-välilehdellä, kuten on esitetty kuvassa 8-66 Aikapassi on A2 A21 ja epäluottamus pylväs on C2 C21.Koska meillä on kaksi aiheryhmää, ryhmät-välilehdessä tarkistamme Määritä useita ryhmiä - valintaruutu ja luodaan kaksi ryhmää, joilla on tunnisteet 1 ja 2 sarakkeessa B2 B21. Kuva 8-67 Kaplan-Meier Tool Example Group Tab. On Valinnat-välilehdellä kaikki valintaruudut on ennakkoon valittu ja jätämme ne siten, jotta saisimme mahdollisimman suuren määrän tietoja. Tulostusvälilehdessä valitsimme, mistä haluaisimme tuloksen sijoittamisen. Tässä esimerkissä säilytetään uuden arkin kohde klikkaamalla OK saat kuvan Fig ure 8-68 Huomaa, että kaavio ilmestyy aluksi aina numeerisen tuloksen yläpuolelle ja siirrettiin ruudunäytölle. B1 näyttää ensimmäisen ryhmän tulokset, G1 - K17 toisen ryhmän tulokset. Kaavio esittää Kaplan - Meier-eloonjäämiskäyrät molemmille ryhmille. M4 N7 näyttää Mantel-Haenszelin log-rankitestin tuloksen Tässä tapauksessa p-arvo on suurempi kuin 0 3 ja emme hylkää Null-hypoteesia Ei ole näyttöä siitä, että eloonjäämisajat ero. Kuva 8-68 Kaplan-Meier-työkalun esimerkkituotanto.