Como calcular a média ponderada Identifique os números que são ponderados. Você pode querer anotá-los em seu papel em um formulário gráfico. Por exemplo, se você está tentando descobrir uma nota, você deve identificar o que você foi classificado em cada exame. Identifique os pesos de cada número. Isso geralmente é uma porcentagem. Liste o peso ao lado do número. As porcentagens são comuns porque os pesos são muitas vezes uma porcentagem de um total de 100. Se você está descobrindo a média ponderada das notas, investimentos e outros dados financeiros, procure a porcentagem da ocorrência de 100. Se você está figurando a média ponderada Das notas, você deve identificar o peso de cada exame ou projeto. Converter porcentagens em decimais. Sempre multiplique decimais por decimais, em vez de decimais por porcentagens. Como escrever palavras com uma calculadora Como fazer um truque de calculadora legal Como desligar uma calculadora de escola normal Como operar uma calculadora científica Como definir locais decimais em uma calculadora TI BA II Plus Como acessar jogos em sua TI 83 Calculadora Como Fazer o download de jogos em uma calculadora gráfica Como obter a TI 83 em seu computador Como converter uma porcentagem para formulário decimal com uma calculadora Como fazer um screenshot de uma calculadora gráfica Texas Instruments Média ponderada O que é média ponderada A média ponderada é uma média calculada por Dando valores em um conjunto de dados mais influência de acordo com algum atributo dos dados. É uma média em que cada quantidade a ser calculada é atribuída a um peso, e essas ponderações determinam a importância relativa de cada quantidade na média. As ponderações são o equivalente a ter muitos itens semelhantes com o mesmo valor envolvido na média. VIDEO Carregar o leitor. BREAKING Down Média ponderada A média ponderada é mais frequentemente calculada em relação à frequência dos valores de um conjunto de dados. Uma média ponderada pode ser calculada de diferentes maneiras, no entanto, se certos valores em um conjunto de dados são mais importantes por razões diferentes da freqüência de ocorrência. Cálculo da média ponderada dos investidores muitas vezes compilar uma posição em um estoque ao longo de vários anos. Os preços das ações mudam diariamente, por isso pode ser difícil manter o controle da base de custo sobre as ações acumuladas ao longo de um período de anos. Se um investidor quiser calcular uma média ponderada do preço da ação que pagou pelas ações, ele deve multiplicar o número de ações adquiridas a cada preço por esse preço, somar esses valores e dividir o valor total pelo número total de ações . Por exemplo, digamos que um investidor adquire 100 ações de uma empresa no ano 1 em 10 e 50 ações da mesma empresa no ano 2 em 40. Para obter a média ponderada do preço pago, o investidor multiplica 100 ações por 10 para Ano 1, 50 ações por 40 para o ano 2 e, em seguida, adiciona os resultados para obter um valor total de 3.000. O investidor divide o valor total pago pelas ações, 3.000 neste caso, pelo número total de ações adquiridas ao longo dos dois anos, 150, para obter o preço médio ponderado pago de 20. Esta média é ponderada em relação ao número de ações Adquiridos a cada preço e não apenas ao preço absoluto. Exemplos de Média Ponderada A média ponderada mostra-se em muitas áreas de financiamento, além do preço de compra de ações, incluindo retornos de carteira, contabilidade de estoque e avaliação. Quando um fundo, que detém vários títulos, é de 10 no ano, que 10 representa uma média ponderada de retornos para o fundo em relação ao valor de cada posição no fundo. Para a contabilidade de inventário, o valor médio ponderado das contas de estoque explica as flutuações nos preços das commodities, por exemplo, enquanto os métodos LIFO ou FIFO dão mais importância ao tempo do que ao valor. Ao avaliar as empresas para discernir se suas ações estão corretamente com preço, os investidores usam o custo médio ponderado do capital (WACC) para descontar os fluxos de caixa de uma empresa. O WACC é ponderado com base no valor de mercado da dívida e do patrimônio líquido na estrutura de capital da empresa. Introdução 13 13 13 O procedimento MACONTROL cria gráficos de controle de média móvel, que são ferramentas para decidir se um processo está em um estado de controle estatístico e para detectar mudanças Em uma média de processo. O procedimento cria os dois tipos de gráficos a seguir: gráficos de média móvel uniformemente ponderados (comumente referidos como gráficos de média móvel). Cada ponto de um gráfico de média móvel representa a média das médias dos subgrupos mais recentes, incluindo a média do subgrupo presente. A média móvel seguinte é calculada por largar o mais antigo dos meios de subgrupo w anteriores e incluindo a média de subgrupo mais recente. A constante w. Muitas vezes referido como o intervalo da média móvel, é um parâmetro do gráfico de média móvel. Existe uma relação inversa entre w ea magnitude da mudança a ser detectada valores maiores de w são usados para proteger contra mudanças menores. Exponencialmente ponderada média móvel (EWMA). Também conhecidos como gráficos de média móvel geométrica (GMA). Cada ponto de um gráfico EWMA representa a média ponderada de todas as médias do subgrupo anterior, incluindo a média da amostra presente do subgrupo. Os pesos diminuem exponencialmente indo para trás no tempo. O peso r atribuído à presente média de amostra do subgrupo é um parâmetro do gráfico EWMA. Pequenos valores de r são usados para proteger contra pequenas mudanças. Se r 1. o gráfico EWMA reduz a um gráfico Shewhart. No procedimento MACONTROL, a declaração EWMACHART produz gráficos EWMA e a instrução MACHART produz gráficos de média móvel uniformemente ponderada. Em contraste com o gráfico de Shewhart em que cada ponto é baseado em informações de uma única amostra de subgrupo, cada ponto em um gráfico de média móvel combina informações da amostra atual e amostras passadas. Conseqüentemente, o gráfico da média móvel é mais sensível a pequenas mudanças na média do processo. Por outro lado, é mais difícil interpretar padrões de pontos em um gráfico de média móvel, uma vez que médias móveis consecutivas podem ser altamente correlacionadas, como apontado por Nelson (1983). Você pode usar o procedimento MACONTROL para ler dados brutos (medidas reais) ou dados resumidos (médias de subgrupos e desvios padrão) para criar gráficos especificar limites de controle como limites de probabilidade ou em termos de um múltiplo do erro padrão da média móvel ajustar o controle Limites para compensar os tamanhos de amostra de subgrupos desiguais aceitar variáveis de subgrupo numéricas ou de valores característicos exibir subgrupos com formatos de data e hora estimar o desvio padrão de processo usando uma variedade de métodos ou especificar um valor padrão (conhecido) para analisar múltiplas variáveis de processo na mesma Declaração de gráfico fornecer várias declarações de gráfico. Se usado com uma instrução BY, o procedimento gera gráficos separadamente para grupos de observações BY. Tabule as informações exibidas no gráfico de controle salvo médias móveis, limites de controle e parâmetros de limite de controle em conjuntos de dados de saída sobreponha pontos traçados com estrelas (polígonos) cujos vértices indicam os valores de dados multivariados relacionados ao processo exibem um gráfico de tendência abaixo do movimento Gráfico médio que traça uma tendência sistemática ou ajustada nos gráficos de produção de dados em impressoras de linha ou em dispositivos gráficos. Os gráficos produzidos em impressoras de linha podem usar caracteres de formatação especiais que melhoram a aparência do gráfico. Os gráficos produzidos em dispositivos gráficos podem ser anotados, salvos e reproduzidos. O código de amostra na guia Código completo ilustra como calcular a média móvel de uma variável através de um conjunto de dados inteiro, nas últimas N observações em um conjunto de dados ou em mais de As últimas observações N dentro de um grupo BY. Esses arquivos de amostra e exemplos de código são fornecidos pelo SAS Institute Inc. como é sem garantia de qualquer tipo, expressa ou implícita, incluindo mas não se limitando às garantias implícitas de comercialização e adequação a um propósito específico. Os beneficiários reconhecem e concordam que SAS Institute não será responsável por quaisquer danos decorrentes da utilização destes materiais. Além disso, o SAS Institute não fornecerá suporte para os materiais aqui contidos. Esses arquivos de amostra e exemplos de código são fornecidos pelo SAS Institute Inc. como é sem garantia de qualquer tipo, expressa ou implícita, incluindo mas não se limitando às garantias implícitas de comercialização e adequação a um propósito específico. Os beneficiários reconhecem e concordam que SAS Institute não será responsável por quaisquer danos decorrentes da utilização destes materiais. Além disso, o SAS Institute não fornecerá suporte para os materiais aqui contidos. Calcule a média móvel de uma variável através de um conjunto de dados inteiro, nas últimas N observações em um conjunto de dados ou nas últimas N observações dentro de um grupo BY. Esta solução usa uma visualização em linha para criar uma tabela temporária que elimina Os valores de dados negativos na coluna Peso. A exibição em linha é uma consulta que seleciona as colunas Sexo e Valor. Usa uma expressão CASE para selecionar o valor da coluna Peso. Se Peso for maior que zero, então será recuperado se Peso for menor que zero, então um valor de zero será usado no lugar do valor Peso. A primeira, ou externa, instrução SELECT na consulta seleciona a coluna Gender constrói uma média ponderada dos resultados que foram recuperados pela visualização em linha. A média ponderada é a soma dos produtos de Valor e Peso divididos pela soma dos pesos. Finalmente, a consulta usa uma cláusula GROUP BY para combinar os dados para que o cálculo seja realizado para cada gênero.
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