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移动平均

当您想了解数据集中的趋势概况时，可以使用移动平均。所关注的数据集通常是所谓的“时间序列”，即按时间顺序排序的一组观测值。给定这样的数据集 X，其各个数据点为 $x_{i}$，2n+1点移动平均定义为 ${\bar {x_{i}}}={\frac {1}{2n+1}}\sum _{k=i-n}^{i+n}x_{k}$，因此可以通过对 $x_{i}$ 周围的 2n 个点求平均值来得到。在集合中的所有数据点上执行此操作（除掉靠近边缘的点）会生成一个新的时间序列，该序列会进行一定程度的平滑，只显示第一个时间序列的总体趋势。

许多基于时间的观测的移动平均通常是滞后的。也就是说，我们通过查看过去 10 天的平均值来计算 10 天移动平均。我们可以通过考虑过去 10 天的不同权重来使它更令人兴奋（谁知道统计学会让人兴奋？）。也许最近一天在我们的估计中最重要，而 10 天前的值是最不重要的。只要我们有一组权重之和为 1，这是一种可接受的移动平均。有时权重会沿着指数曲线选择，从而形成指数移动平均。