"지수 이동 평균"의 두 판 사이의 차이

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:<math>\alpha</math>: 윤활계수 ( <math>0 < \alpha < 1</math> )<ref>1이면 최신정보만 적용, 0이면 과거정보만을 적용, 1/2이면 최신정보와 과거종합정보가 반반</ref>
:<math>\alpha</math>: 윤활계수 ( <math>0 < \alpha < 1</math> )<ref>1이면 최신정보만 적용, 0이면 과거정보만을 적용, 1/2이면 최신정보와 과거종합정보가 반반</ref>


풀어쓰면...
<math>s_{n+1} = \alpha x_n + (1-\alpha) \alpha x_{n-1} + (1-\alpha)^2 \alpha x_{n-2} + \cdots + (1-\alpha)^{n+1} s_0</math>
<math>s_{n+1} = \alpha x_n + (1-\alpha) \alpha x_{n-1} + (1-\alpha)^2 \alpha x_{n-2} + \cdots + (1-\alpha)^{n+1} s_0</math>
:→ 과거의 정보일수록 가중치가 점점 작아짐


==같이 보기==
==같이 보기==

2014년 8월 15일 (금) 21:25 판

1 개요

exponential moving average; EMA, exponentially weighted moving average; EWMA
지수 이동 평균, 지수가중이동평균, 가중이동평균

[math]\displaystyle{ s_{n+1} = \alpha x_n + (1-\alpha) s_n }[/math]

[math]\displaystyle{ x_n }[/math]: 최신 정보
[math]\displaystyle{ s_n }[/math]: 과거 종합 정보
[math]\displaystyle{ \alpha }[/math]: 윤활계수 ( [math]\displaystyle{ 0 \lt \alpha \lt 1 }[/math] )[1]

풀어쓰면... [math]\displaystyle{ s_{n+1} = \alpha x_n + (1-\alpha) \alpha x_{n-1} + (1-\alpha)^2 \alpha x_{n-2} + \cdots + (1-\alpha)^{n+1} s_0 }[/math]

→ 과거의 정보일수록 가중치가 점점 작아짐

2 같이 보기

3 주석

  1. 1이면 최신정보만 적용, 0이면 과거정보만을 적용, 1/2이면 최신정보와 과거종합정보가 반반

4 참고 자료

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