Moving Average Arcgis

Auswählen der besten Trendlinie für Ihre Daten Wenn Sie in Microsoft Graph eine Trendlinie zu einem Diagramm hinzufügen möchten, können Sie einen der sechs verschiedenen Trend - / Regressionstypen auswählen. Die Art der Daten, die Sie festlegen, bestimmt die Art der Trendlinie, die Sie verwenden sollten. Trendline-Zuverlässigkeit Eine Trendlinie ist am zuverlässigsten, wenn ihr R-squared-Wert auf oder nahe bei 1. Wenn Sie eine Trendlinie zu Ihren Daten passt, berechnet Graph automatisch seinen R-Quadrat-Wert. Wenn Sie möchten, können Sie diesen Wert in Ihrem Diagramm anzeigen. Eine lineare Trendlinie ist eine am besten passende gerade Linie, die mit einfachen linearen Datensätzen verwendet wird. Ihre Daten sind linear, wenn das Muster in seinen Datenpunkten einer Linie ähnelt. Eine lineare Trendlinie zeigt in der Regel, dass etwas mit steiler Geschwindigkeit steigt oder sinkt. Im folgenden Beispiel zeigt eine lineare Trendlinie deutlich, dass der Umsatz der Kühlschränke über einen Zeitraum von 13 Jahren konstant gestiegen ist. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0.9036 ist, was eine gute Übereinstimmung der Zeile zu den Daten ist. Eine logarithmische Trendlinie ist eine am besten passende gekrümmte Linie, die am nützlichsten ist, wenn die Änderungsrate der Daten schnell ansteigt oder abnimmt und dann abnimmt. Eine logarithmische Trendlinie kann negative und / oder positive Werte verwenden. Das folgende Beispiel verwendet eine logarithmische Trendlinie, um das prognostizierte Bevölkerungswachstum von Tieren in einem festen Raum zu veranschaulichen, in dem die Population ausgeglichen wurde, als der Platz für die Tiere abnahm. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,9407 ist, was eine relativ gute Passung der Zeile zu den Daten ist. Eine Polynom-Trendlinie ist eine gekrümmte Linie, die verwendet wird, wenn Daten schwanken. Es eignet sich zum Beispiel für die Analyse von Gewinnen und Verlusten über einen großen Datensatz. Die Reihenfolge des Polynoms kann durch die Anzahl der Fluktuationen in den Daten oder durch die Anzahl der Biegungen (Hügel und Täler) in der Kurve bestimmt werden. Eine Ordnung 2 Polynom-Trendlinie hat in der Regel nur einen Hügel oder Tal. Ordnung 3 hat im Allgemeinen ein oder zwei Hügel oder Täler. Auftrag 4 hat in der Regel bis zu drei. Das folgende Beispiel zeigt eine Polynomlinie der Ordnung 2 (ein Hügel), um die Beziehung zwischen Geschwindigkeit und Benzinverbrauch zu veranschaulichen. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,9474 ist, was eine gute Übereinstimmung der Zeile zu den Daten ist. Eine Leistungs-Trendlinie ist eine gekrümmte Linie, die am besten mit Datensätzen verwendet wird, die Messungen vergleichen, die mit einer spezifischen Rate zunehmen, zum Beispiel die Beschleunigung eines Rennwagens in Intervallen von einer Sekunde. Sie können keine Power-Trendline erstellen, wenn Ihre Daten Null - oder negative Werte enthalten. Im folgenden Beispiel werden Beschleunigungsdaten durch Zeichnen der Distanz in Metern pro Sekunde dargestellt. Die Leistung Trendlinie zeigt deutlich die zunehmende Beschleunigung. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,9923 ist, was eine nahezu perfekte Passung der Zeile zu den Daten ist. Eine exponentielle Trendlinie ist eine gekrümmte Linie, die am nützlichsten ist, wenn Datenwerte mit zunehmend höheren Raten steigen oder fallen. Sie können keine exponentielle Trendlinie erstellen, wenn Ihre Daten Null - oder negative Werte enthalten. Im folgenden Beispiel wird eine exponentielle Trendlinie verwendet, um die abnehmende Menge an Kohlenstoff 14 in einem Objekt zu veranschaulichen, während es altert. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 1 ist, dh die Linie passt perfekt zu den Daten. Eine gleitende durchschnittliche Trendlinie glättet Fluktuationen in Daten, um ein Muster oder einen Trend deutlicher zu zeigen. Eine gleitende durchschnittliche Trendlinie verwendet eine bestimmte Anzahl von Datenpunkten (die von der Option Periode festgelegt wurden), sie mittelt sie und verwendet den Durchschnittswert als Punkt in der Trendlinie. Wenn Period beispielsweise auf 2 gesetzt ist, wird der Durchschnitt der ersten beiden Datenpunkte als erster Punkt in der gleitenden durchschnittlichen Trendlinie verwendet. Der Durchschnitt der zweiten und dritten Datenpunkte wird als der zweite Punkt in der Trendlinie verwendet, und so weiter. Im folgenden Beispiel zeigt eine gleitende durchschnittliche Trendlinie ein Muster in der Anzahl der Häuser, die über einen Zeitraum von 26 Wochen verkauft werden. Exponential Moving Average - EMA Laden des Players. BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA Die 12- und 26-Tage-EMAs sind die beliebtesten Kurzzeitmittelwerte und werden verwendet, um Indikatoren wie die gleitende durchschnittliche Konvergenzdivergenz (MACD) und den prozentualen Preisoszillator (PPO) zu erzeugen. Im Allgemeinen werden die 50- und 200-Tage-EMAs als Signale von langfristigen Trends verwendet. Trader, die technische Analyse verwenden finden fließende Mittelwerte sehr nützlich und aufschlussreich, wenn sie richtig angewendet werden, aber Chaos verursachen, wenn sie falsch verwendet werden oder falsch interpretiert werden. Alle gleitenden Mittelwerte, die gewöhnlich in der technischen Analyse verwendet werden, sind von Natur aus nacheilende Indikatoren. Folglich sollten die Schlussfolgerungen aus der Anwendung eines gleitenden Durchschnitts auf ein bestimmtes Marktdiagramm eine Marktbewegung bestätigen oder ihre Stärke belegen. Sehr oft, bis eine gleitende durchschnittliche Indikatorlinie eine Änderung vorgenommen hat, um eine bedeutende Bewegung auf dem Markt zu reflektieren, ist der optimale Punkt des Markteintritts bereits vergangen. Eine EMA dient dazu, dieses Dilemma zu einem gewissen Grad zu lindern. Da die EMA-Berechnung mehr Gewicht auf die neuesten Daten setzt, umgibt sie die Preisaktion etwas fester und reagiert damit schneller. Dies ist wünschenswert, wenn ein EMA verwendet wird, um ein Handelseintragungssignal abzuleiten. Interpretation der EMA Wie alle gleitenden Durchschnittsindikatoren sind sie für Trendmärkte viel besser geeignet. Wenn der Markt in einem starken und anhaltenden Aufwärtstrend ist. Zeigt die EMA-Indikatorlinie auch einen Aufwärtstrend und umgekehrt einen Abwärtstrend. Ein wachsamer Händler achtet nicht nur auf die Richtung der EMA-Linie, sondern auch auf das Verhältnis der Änderungsgeschwindigkeit von einem Balken zum nächsten. Wenn zum Beispiel die Preisaktion eines starken Aufwärtstrends beginnt, sich zu verflachen und umzukehren, wird die EMA-Rate der Änderung von einem Balken zum nächsten abnehmen, bis zu dem Zeitpunkt, zu dem die Indikatorlinie flacht und die Änderungsrate null ist. Wegen der nacheilenden Wirkung, von diesem Punkt, oder sogar ein paar Takte zuvor, sollte die Preisaktion bereits umgekehrt haben. Daraus folgt, dass die Beobachtung einer konsequenten Abschwächung der Veränderungsrate der EMA selbst als Indikator genutzt werden könnte, der das Dilemma, das durch den nacheilenden Effekt von gleitenden Durchschnitten verursacht wird, weiter beheben könnte. Gemeinsame Verwendung der EMA-EMAs werden häufig in Verbindung mit anderen Indikatoren verwendet, um signifikante Marktbewegungen zu bestätigen und deren Gültigkeit zu messen. Für Händler, die intraday und schnelllebigen Märkten handeln, ist die EMA mehr anwendbar. Häufig benutzen Händler EMAs, um eine Handel Bias zu bestimmen. Zum Beispiel, wenn eine EMA auf einer Tages-Chart zeigt einen starken Aufwärtstrend, eine Intraday-Trader-Strategie kann nur von der langen Seite auf einem Intraday-Diagramm handeln. How Filter arbeitet Das Filter-Tool kann verwendet werden, um entweder zu beseitigen störende Daten oder zu verbessern Merkmale sonst nicht sichtbar in den Daten. Filter erzeugen im Wesentlichen Ausgangswerte durch ein sich bewegendes, überlappendes 3x3-Zellen-Nachbarschaftsfenster, das durch das Eingabe-Raster scannt. Wenn der Filter über jede Eingangszelle läuft, werden der Wert dieser Zelle und seine 8 unmittelbaren Nachbarn verwendet, um den Ausgangswert zu berechnen. Im Werkzeug gibt es zwei Arten von Filtern: Tiefpass und Hochpass. Filtertypen Der Filtertyp LOW verwendet einen Tiefpaß oder Mittelwertbildung, Filter über dem Eingangsraster und glättet im wesentlichen die Daten. Der HIGH-Filtertyp verwendet ein Hochpaßfilter, um die Kanten und Grenzen zwischen den im Raster dargestellten Merkmalen zu verbessern. Tiefpassfilter Ein Tiefpassfilter glättet die Daten durch Verringerung der lokalen Variation und Entfernung von Rauschen. Er berechnet den mittleren (mittleren) Wert für jede 3 x 3 Nachbarschaft. Es ist im Wesentlichen gleichbedeutend mit dem Focal Statistics Tool mit der Option Mean statistic. Der Effekt ist, dass die hohen und niedrigen Werte innerhalb jeder Nachbarschaft ausgemittelt werden, wodurch die Extremwerte in den Daten reduziert werden. Es folgt ein Beispiel für die Eingangsnachbarschaftswerte für eine Verarbeitungszelle, die Mittenzelle mit dem Wert 8. Die Berechnung für die Verarbeitungszelle (die zentrale Eingangszelle mit dem Wert 8) besteht darin, den Mittelwert der Eingangszellen zu finden. Dies ist die Summe aller in der Nachbarschaft enthaltenen Werte, dividiert durch die Anzahl der Zellen in der Nachbarschaft (3 x 3 9). Der Ausgabewert für die Verarbeitungszellenposition wird 4,22 sein. Da der Mittelwert aus allen eingegebenen Werten berechnet wird, wird der höchste Wert in der Liste, der der Wert 8 der Verarbeitungszelle ist, ausgemittelt. Dieses Beispiel zeigt das resultierende Raster, das von Filter mit der Option LOW auf einem kleinen 5x5-Zellenraster erzeugt wird. Um zu veranschaulichen, wie NoData-Zellen behandelt werden, werden die Ausgabewerte mit dem Parameter Ignore NoData auf Data gesetzt, dann folgt NODATA: Eingabezellenwerte: Ausgabezellenwerte mit DATA-Optionsgruppe (NoData-Zellen in einem Filterfenster werden bei der Berechnung ignoriert): Output Zellenwerte mit NODATA-Optionsgruppe (die Ausgabe ist NoData, wenn eine beliebige Zelle im Filterfenster NoData ist): Im folgenden Beispiel weist das Eingangsraster einen anomalen Datenpunkt auf, der durch einen Datensammlungsfehler verursacht wird. Die Mittelungseigenschaften der LOW-Option haben den anomalen Datenpunkt geglättet. Beispiel für Filterausgang mit LOW-Option Hochpassfilter Das Hochpassfilter akzentuiert die Vergleichsdifferenz zwischen den Zellenwerten und ihren Nachbarn. Es hat die Wirkung, die Grenzen zwischen den Merkmalen hervorzuheben (zum Beispiel, wenn ein Wasserkörper auf den Wald trifft), wodurch die Kanten zwischen den Objekten schärfen. Sie wird allgemein als Randverstärkungsfilter bezeichnet. Mit der HOCH-Option werden die neun eingegebenen Z-Werte so gewichtet, dass sie tiefe Frequenzschwankungen beseitigen und die Grenze zwischen verschiedenen Bereichen hervorheben. Das 3 x 3-Filter für die HIGH-Option lautet: Beachten Sie, dass die Werte im Kernel 0 sind, da sie normalisiert sind. Das Highpass-Filter ist im Wesentlichen gleichbedeutend mit dem Focal Statistics-Tool mit der Summe-Statistikoption und einem bestimmten gewichteten Kernel. Die Ausgangs-z-Werte sind ein Hinweis auf die Glätte der Oberfläche, aber sie haben keine Beziehung zu den ursprünglichen z-Werten. Z-Werte sind auf Null mit positiven Werten auf der Oberseite einer Kante und negativen Werten auf der Unterseite verteilt. Bereiche, in denen die z-Werte nahe Null sind, sind Regionen mit nahezu konstanter Steigung. Bereiche mit Werten nahe z-min und z-max sind Regionen, in denen sich die Steigung schnell ändert. Es folgt ein einfaches Beispiel der Berechnungen für eine Bearbeitungszelle (die zentrale Zelle mit dem Wert 8): Die Berechnung für die Bearbeitungszelle (die zentrale Zelle mit dem Wert 8) ist wie folgt: Der Ausgabewert für die Bearbeitungszelle ist 29,5. Indem er seinen Nachbarn negative Gewichte gibt, akzentuiert das Filter das lokale Detail, indem es die Unterschiede oder die Grenzen zwischen Objekten herauszieht. Im folgenden Beispiel weist das Eingaberaster eine scharfe Kante entlang des Bereichs auf, in dem sich die Werte von 5,0 bis 9,0 ändern. Die Kantenverstärkungscharakteristik der HOCH-Option hat die Flanke erkannt. Verarbeitung von NoData-Zellen Die Option NoData in Berechnungen ignorieren steuert, wie NoData-Zellen im Nachbarschaftsfenster behandelt werden. Wenn diese Option aktiviert ist (die Option DATA), werden alle Zellen in der Nachbarschaft, die NoData sind, bei der Berechnung des Ausgabezellenwertes ignoriert. Wenn unchecked (die NODATA-Option), wenn eine beliebige Zelle in der Nachbarschaft NoData ist, ist die Ausgabezelle NoData. Wenn die Verarbeitungszelle selbst NoData ist, wird bei Auswahl der Option "NoData ignorieren" der Ausgabewert für die Zelle basierend auf den anderen Zellen in der Nachbarschaft berechnet, die einen gültigen Wert haben. Natürlich, wenn alle Zellen in der Nachbarschaft sind NoData, die Ausgabe ist NoData, unabhängig von der Einstellung für diesen Parameter. Referenzen Gonzalez, R. C. und P. Wintz. 1977. Digitale Bildverarbeitung. Massachusetts: AddisonWesley. Hord, R. M. 1982. Digitale Bildverarbeitung von ferngesteuerten Daten. New York: Akademisch. Moik, J. 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