تتحرك من المتوسط ، الاقتصاد القياسي

المتوسط ​​المتحرك - MA. BREAK تراجع لأسفل المتوسط ​​المتحرك - MA. As على سبيل المثال، اعتبر الأمن مع أسعار الإغلاق التالية أكثر من 15 days. Week 1 5 أيام 20، 22، 24، 25، 23.Week 2 5 دايس 26، 28 ، 26، 29، 27.Week 3 5 دايس 28، 30، 27، 29، 28.A ستستغرق المتوسط ​​المتحرك ل 10 أيام متوسط ​​أسعار الإغلاق للأيام العشرة الأولى كنقطة البيانات الأولى نقطة البيانات التالية ستنخفض في أقرب وقت السعر، إضافة السعر في اليوم 11 واتخاذ المتوسط، وهلم جرا كما هو مبين أدناه. كما لاحظنا في وقت سابق، ماس تأخر العمل السعر الحالي لأنها تستند إلى الأسعار الماضية أطول فترة زمنية ل ما، وزيادة تأخر وهكذا فإن درجة الماجستير لمدة 200 يوم سيكون لها درجة أكبر بكثير من تأخر من ما لمدة 20 يوما ما لأنه يحتوي على أسعار لل 200 يوما الماضية طول ما لاستخدام يعتمد على أهداف التداول، مع أقصر من ماس المستخدمة في التداول على المدى القصير والمدى الطويل الأجل أكثر ملاءمة للمستثمرين على المدى الطويل ويتبع على نطاق واسع ما لمدة 200 يوم من قبل المستثمرين والتجار، مع فواصل فوق وتحت هذا المتوسط ​​المتحرك كونسي كما أنها تعطي إشارات تجارية مهمة من تلقاء نفسها أو عندما يتقاطع متوسطان فوق مؤشر ما الصاعد يشير إلى أن الأمن في اتجاه صعودي بينما يشير تراجع ما إلى أنه في اتجاه هبوطي وبالمثل فإن الزخم التصاعدي هو مؤكدا مع كسر صعودي الذي يحدث عندما يعبر ما على المدى القصير ما فوق فوق المدى الطويل ما يؤكد الزخم الهابط مع كروس أوفر الهابط، والذي يحدث عندما يعبر ما قصيرة الأجل ما دون ما على المدى الطويل ما. تخيل لديك بيانات عن أسعار العديد من المنتجات. لكل من المنتجات التي تسجل سعر الأسبوعية information. clear مجموعة أوبس 200.gen بروديد n. كل منتج لديه سعر متوسط ​​فريد برودبريس ربويسون 5 7. لديك بيانات عن أسعار أسبوعية لمدة 200 أسابيع توسيع 200 بوردورت بروديد جين t ر ن علامة فار t أسبوع. وهناك أيضا بعض التباين الموسمية جين الموسمية 2 الخطيئة بي تي 50. فضلا عن الاتجاه العام الاتجاه العام t 005. لا ترتبط أول ملاحظة مع أي سعر جين برودبريس 2 5 الاتجاه ربوكسون 10 10 إذا ر 1 استبدال سعر برودبريس 2 الاتجاه الموسمية 7 السعر n-1 3 ربيسون 10 10 إذا t 2 استبدال السعر برودبريس الاتجاه الموسمية 5 السعر n-1 2 السعر n - 2 2 السعر n-3 3 ربيسون 10 10 إذا t 4 استبدال السعر برودبريس الاتجاه الموسمية 3 السعر n-1 175 السعر n-2 125 السعر n-3 1 السعر n-4 3 ربويسون 10 10 إذا t 4. إنشاء غلوبابل إلى مخزن العالمية توغراف. فورف i 1 6 العالمي توغراف خط السعر t إذا بروديد i. twoway توغراف، أسطورة من عنوان اتجاهات الأسعار الحقيقية لأول ستة منتجات. الآن دعونا نتصور أن البيانات التي تم إنشاؤها أعلاه هي معلومات الأسعار الحقيقية التي هي في الأساس لا يمكن ملاحظتها. بدلا من ذلك لديك مجموعات متعددة من البيانات في الأسبوع على الأسعار التي تختلف كل من بعض الخطأ الإضافي عشوائي توسيع 3.bysort بروديد t جين برودوبس n. gen بريسكوليكت السعر رنورمال 25. ومع ذلك فإن المعلومات السعر لديك بعض الإدخالات التي 10 كانت عن طريق الخطأ دخلت خاطئ. gen إنتيرورور ربينوميال 1، 1 جين سكالارورور رنورمال 1.gen برايسوبس بريسكولكت 1 إنتيرورور سكالارورور التسمية فار برايسوبس السعر المسجل. بالإضافة إلى ذلك، لم يتم جمع 35 من بيانات السعر الخاص بك أبدا جينبينيال مفقودة 1، 35.drop إذا مفقود 1. إنشاء غلوبابل لتخزين twograph. forv العالمي i 1 6 الخط العالمي خط السعر إذا كان برودوب برودوبس 1. توواي توغراف، أسطورة أوف تيتل اتجاهات الأسعار الملحوظة لأول ستة منتجات. حافظ على t تيبوبس بروديد إنتيرور أنا أحفظ خطأ الدخول في مجموعة البيانات كوسيلة للمقارنة على الرغم من أنه لن يلاحظ مباشرة. السؤال هو. يمكنك الآن مع هذه البيانات الفوضى استرداد البيانات السعر الذي يشبه الأصلي. أول شيء يجب علينا أن نستغل هو تكرار البيانات data. scatter برايسوبس t إذا بروديد 1، عنوان فمن السهل أن نرى الانحرافات الفردية. فمن السهل أن نرى الانحرافات الفردية ولكن نحن لا نريد أن نذهب من خلال جميع المنتجات 200 لتحديد فردي القيم الشاذة نريد أن نتوصل إلى نظام لتحديد القيم المتطرفة. اسمحوا s توليد متوسط ​​من قبل المنتج والوقت بيسورت بروديد t إغين بريسيمين يعني برايسوبس. اسمحوا s العلم أي الملاحظة التي هي 120 أكبر من متوسط ​​أو 80 أقل من متوسط ​​برايسوبس علم الجين متوسط ​​1 2 برايسوبس الأولية 8. دعونا نرى كيف يعمل اثنين من مبعثر برايسوبس t إذا كان بروديد 1 مبعثر برايسوبس t إذا بروديد 1 العلم 1 مسيمبول لغس تيتل يمكن التعرف على بعض القيم المتطرفة فقط بالنظر إلى وسيلة الإيضاح المتوسطة off. corr فلاج إنتيرورور يرتبط علمنا بنحو 45 مع أخطاء الإدخال هذا جيد ولكن يمكننا أن نفعل ما هو أفضل. أقترح بدلا من استخدام المتوسط ​​فقط أن نبني متوسط ​​متحرك للأسعار ونرى كيف ينحرف كل إدخال عن المتوسط ​​المشكلة الوحيدة هي أن الأمر المتوسط ​​المتحرك يتطلب إكستسيت ويتطلب إدخال واحد فقط في كل فترة زمنية لذلك، ونحن نعيد متغير الوقت وإضافة في كما لو سجلت في وقت مختلف من الأسبوع رقم المراقبة. نحن بحاجة إلى توليد حديثا برودوبس لأننا لا نعرف أي ملاحظة مفقودة من كل منتج بروديس برودوبس برودوبس n. gen t2 t 4 برودوبس. كستسيت تعيين لوحة البيانات لوحة الهوية و الوقت سلسلة مستوى زتسيت بروديد t2. الأمر الذي سنستخدمه هو تسموث. يتم ترميز ذلك من خلال تحديد ما يعني يعني نقل المتوسط ​​والنافذة يقول ستاتا كم من الفترات الزمنية لحساب العدو وكم وراء في الأرياف تتحرك هذا الأمر يمكن أن يستغرق بعض الوقت تسموث ما مابريوبوبس برايسوبس، نافذة 23 0 23 23 في تأثير 5 أسابيع إلى الأمام و 5 أسابيع وراء 0 يروي ستاتا عدم تضمين نفسي في هذا المتوسط. المتوسط ​​المتحرك اثنين من مبعثر السعر إذا كان بروديد 1 خط مابريسيوبس t إذا بروديد 1 خط بريديميان t إذا بروديد 1 تيتل "المتوسط ​​المتحرك" أقل قابلية للتحويل إلى القيم المتطرفة. المتوسط ​​المتحرك أكثر استقرارا من المتوسط ​​الزمني فقط. اسمحوا s محاولة الإبلاغ باستخدام المتوسط ​​المتحرك انخفاض كاب flag2 جنرال flag2 مابريوبوبس برايسوبس 1 2 مابريسيوبس برايسوبس 8.two مبعثر برايسوبس t إذا بروديد 1 مبعثر برايسوبس t إذا بروديد 1 flag2 1 مسيمبول لغس العنوان يمكن أن يكون المتوسط ​​المتحرك أيضا أسطورة مفيدة قبالة. كور flag2 إنتيرورور. إسقاط قطرة البيانات التي تم الإبلاغ عنها إذا كان فلاج 2 1. الانهيار إلى مستوى انهيار الأسبوعي برايسوبس، من قبل بروديد t التسمية فار برايسوبس متوسط ​​السعر notes. forv i 1 6 العالمي توغع بروبيروبس t إذا بروديد i. twoway توغراف، أسطورة من العنوان اتجاهات الأسعار الملحوظة أول ستة منتجات البيانات تبحث أفضل بكثير ولكن لا يزال لدينا بوضوح بعض القيم المتطرفة غير المرغوب فيها. يمكننا الاستفادة من اتجاهات المنتجات عبر للمساعدة في تحديد القيم المتطرفة ضمن أسعار المنتجات بيغورت t إغين أفيبريس يعني priceobs. reg برايسوبس أفيبريس إذا كان بروديد 1 توقع الإقامة 1، المتبقية. ريغ برايسوبس أفيبريس إذا بروديد 2 التنبؤ Resid2، المتبقية. ريغ برايسوبس أفيبريس إذا بروديد 3 التنبؤ Resid3، المتبقية المتبقية. خط الخط Resid1 t إذا بروديد 1 خط برايسوبس t إذا بروديد 1 خط Resid2 t إذا بروديد 2 خط برايسوبس t إذا بروديد 2 خط Resid3 t إذا بروديد 3 خط برايسوبس t إذا بروديد 3 عنوان بقايا هي مؤشرات واضحة من أوبيرليز أسطورة قبالة. وأخيرا، دعونا إسقاط الملاحظات مع البقايا التي هي أكبر من 1 5 الانحرافات المعيارية من المتوسط. وي فورف i 1 200 ريج برايسوبس أفيبريس إذا بروديد أتوقع ريسيدتيمب، المبلغ المتبقي ريسيدتمب استبدال العلم ريسيدتيمب-r يعني ص سد 1 5 ريسيدتيمب-r يعني انخفاض ريسيدتمب. دعونا نرى كيف يعمل اثنين من مبعثر السعر إذا كان بروديد 2 مبعثر بريسوبوبس t إذا بروديد 2 العلم 1 مسيمبول لغس تيتل الآن مجرد محاولة إزالة بعض المتطرفين النهائيين أسطورة قبالة. التآمر المنتج 1 التسعير النسبية إلى القيم المتطرفة twograph. forv العالمية i 1 6 الخط العالمي للنسخ برايسوبس t إذا بروديد ط. وأخيرا إسقاط القيم المتطرفة تنخفض إذا علم. رسم بياني نهائي واحد twograph. forv i 1 6 العالمي توغع بعقب بروسيوبس t إذا بروديد i. twoway توغراف، أسطورة من العنوان اتجاهات الأسعار الملحوظة لأول ستة منتجات. ليست نظيفة كما الرسم البياني الأول ولكن بالتأكيد تحسنت كثيرا. المتوسطات المتحركة. متوسطات التحضير. مع مجموعات البيانات التقليدية القيمة المتوسطة غالبا ما تكون الأولى، واحدة من الإحصاءات موجزة الأكثر فائدة لحساب عندما تكون البيانات في شكل سلسلة زمنية ، فإن متوسط ​​السلسلة هو مقياس مفيد، ولكنه لا يعكس الطبيعة الديناميكية للبيانات. إن القيم المتوسطة المحسوبة على فترات قصيرة، إما قبل الفترة الحالية أو التي تركز على الفترة الحالية، غالبا ما تكون أكثر فائدة لأن قيم المتوسط ​​هذه ستختلف، أو حيث أن الفترة الحالية تتحرك من الوقت t 2 و t 3 وما إلى ذلك، فهي تعرف بالمتوسطات المتحركة ماس المتوسط ​​المتحرك البسيط هو عادة المتوسط ​​غير المرجح للقيم السابقة k المتوسط ​​المتحرك المرجح ألساسا هو نفس المتوسط ​​المتحرك البسيط، ولكن مع المساهمات في المتوسط ​​المرجح من قربها من الوقت الحالي لأنه ليس هناك واحد، ولكن سلسلة كاملة من المتوسطات المتحركة لأي سلسلة معينة، ومجموعة من ماس يمكن أن تكون نفسها رسمت على الرسوم البيانية، وتحليلها على شكل سلسلة، واستخدامها في النمذجة والتنبؤ ويمكن بناء مجموعة من النماذج باستخدام المتوسطات المتحركة، وهذه تعرف باسم نماذج ما إذا كانت هذه النماذج جنبا إلى جنب مع نماذج أر الانحدار الذاتي النماذج المركبة الناتجة تعرف باسم أرما أو أريما نماذج I هو ل Integ. Simple تتحرك المتوسطات. منذ سلسلة زمنية يمكن اعتبار مجموعة من القيم، و t 1،2،3،4، ن متوسط ​​هذه القيم يمكن حسابها إذا افترضنا أن ن هو تماما كبير، ونختار عدد صحيح k الذي هو أصغر بكثير من n يمكننا حساب مجموعة من المتوسطات كتلة، أو المتوسطات المتحركة البسيطة من النظام k. Each يمثل قياس متوسط ​​قيم البيانات على مدى فاصل من الملاحظات k لاحظ أن أول ممكن من النظام k 0 هو أن ل تك بشكل عام يمكننا إسقاط الجزء الإضافي الإضافي في التعبيرات أعلاه والكتابة. وهذا يشير إلى أن المتوسط ​​المقدر في الوقت t هو المتوسط ​​البسيط للقيمة الملاحظة في الوقت t و k السابق - 1 خطوات الوقت إذا الأوزان هي التطبيق كذب أن يقلل من مساهمة الملاحظات التي هي أبعد في الوقت المناسب، ويقال المتوسط ​​المتحرك أن تكون ممهدة أضعافا وغالبا ما تستخدم المتوسطات المتحركة كشكل من أشكال التنبؤ، حيث القيمة المقدرة لسلسلة في الوقت t 1، S ر 1 هو التي اتخذت على أنها ما للفترة حتى و بما في ذلك الوقت تيغ اليوم ق يستند التقدير على متوسط ​​القيم المسجلة مسبقا تصل إلى بما في ذلك يوم أمس للبيانات اليومية. يمكن أن ينظر المتوسطات المتحركة بسيطة كنوع من التمهيد في المثال موضح أدناه، تم زيادة مجموعة بيانات تلوث الهواء المبينة في مقدمة هذا الموضوع من خلال خط متوسط ​​المتوسط ​​المتحرك لسبعة أيام، كما هو موضح هنا باللون الأحمر كما يمكن أن يرى، خط ما يمس القمم والأحواض في البيانات ويمكن أن يكون مفيدة جدا في تحديد الاتجاهات وتعني الصيغة القياسية للحساب الآجل أن نقاط البيانات K -1 الأولى ليس لها قيمة ما، ولكن بعد ذلك تمتد الحسابات إلى نقطة البيانات النهائية في السلسلة. PM10 القيم المتوسطة اليومية، Greenwich. source لندن جودة الهواء network. One سبب لحساب المتوسطات المتحركة البسيطة في الطريقة الموصوفة هو أنه يمكن القيم التي سيتم حسابها لجميع الفواصل الزمنية من الوقت تك حتى الوقت الحاضر، وكما يتم الحصول على قياس جديد للوقت ر 1، و ما ل يمكن إضافة الوقت t 1 إلى المجموعة المحسوبة بالفعل وهذا يوفر إجراء بسيطا لمجموعات البيانات الديناميكية ومع ذلك، هناك بعض القضايا مع هذا النهج ومن المعقول القول بأن القيمة المتوسطة على مدى 3 فترات الماضية، على سبيل المثال، ينبغي أن يكون موجودا في الوقت t -1، وليس الوقت t ولماذا على عدد من الفترات حتى ربما يجب أن يكون موجودا في منتصف النقطة بين فترتين زمنيتين حل لهذه المسألة هو استخدام الحسابات ما محورها، حيث ما في الوقت t هو متوسط ​​مجموعة متماثلة من القيم حول t على الرغم من مزاياها الواضحة، فإن هذا النهج لا يستخدم بشكل عام لأنه يتطلب توفر البيانات للأحداث المستقبلية، والتي قد لا تكون هي الحالة في الحالات التي يكون فيها التحليل بالكامل لسلسلة حالية، الاستخدام من تمركز ماس قد يكون المفضل. يمكن اعتبار المتوسطات المتحركة بسيطة كنموذج من التمهيد، وإزالة بعض مكونات عالية التردد من سلسلة زمنية وتسليط الضوء ولكن لا إزالة الاتجاهات بطريقة مماثلة للمفهوم العام للتصفية الرقمية في الواقع، والمتوسطات المتحركة هي شكل من المرشحات الخطية من الممكن تطبيق حساب متوسط ​​متحرك لسلسلة تم تمهيدها بالفعل، أي تمهيد أو تصفية سلسلة سلسة بالفعل على سبيل المثال، مع متوسط ​​متحرك من الترتيب 2، يمكننا اعتبارها على أنها محسوبة باستخدام والأوزان، وبالتالي فإن ما في x 2 0 5 × 1 0 5 × 2 وبالمثل، فإن ما في x 3 0 5 × 2 0 5 × 3 إذا طبقنا المستوى الثاني من تمهيد أو تصفية، لدينا 0 5 × 2 0 5 x 3 0 5 0 5 x 1 0 5 x 2 0 5 0 5 x 2 0 5 x 3 0 25 x 1 0 5 x 2 0 25 x 3 بمعنى أن عملية الترشيح أو الترشيح على مرحلتين قد أنتجت حركة متماثلة متماثلة متوسط، مع الأوزان يمكن أن تنتج كونفولوتيونس متعددة معقدة جدا المتوسطات المتحركة المرجح، وبعضها كان فو ويمكن استخدام المتوسطات المتحركة لإزالة التأثيرات الدورية إذا تم حسابها مع طول التواتر كمعروف على سبيل المثال، مع التغيرات الشهرية في البيانات الموسمية يمكن إزالتها في كثير من الأحيان إذا كان هذا هو الهدف من خلال تطبيق متوسط ​​متحرك متماثل لمدة 12 شهرا مع كل شهر مرجح بالتساوي باستثناء الأول والأخير الموزون بنسبة 1 2 وذلك لأن يكون هناك 13 شهرا في النموذج المتناظر الحالي الوقت t - 6 أشهر المجموع مقسوما على 12 يمكن اعتماد إجراءات مماثلة لأي دورية محددة بشكل جيد. المتوسطات المتحركة المرجحة بشكل متساوي إوما. مع صيغة المتوسط ​​المتحرك البسيط. جميع الملاحظات متساوية بالتساوي إذا استدعينا هذه الأوزان المتساوية، فإن كل من الأوزان k تساوي 1 ك وبالتالي فإن مجموع الأوزان سيكون 1، وسوف تكون الصيغة. وقد رأينا بالفعل أن تطبيقات متعددة من هذه العملية يؤدي إلى الأوزان تتفاوت مع أفيرا تتحرك أضعافا مضاعفة جيس إسهام في القيمة المتوسطة من الملاحظات التي هي أكثر إزالتها في الوقت يتم تخفيض مداولات، مما يؤكد على الأحداث المحلية الأحدث من الضروري أساسا معلمة تمهيد، 0 1، وعرض، الصيغة المنقحة ل. أ نسخة متماثلة من هذه الصيغة سيكون من النموذج. إذا تم تحديد الأوزان في النموذج المتماثل كمصطلحات من شروط التوسع الحدين، 1 2 1 2 2q أنها سوف تلخص 1، وكما ف يصبح كبيرا، سيقارب التوزيع الطبيعي هذا هو نموذج من نواة الترجيح، مع الحدين يتصرف كدالة النواة التلازم مرحلتين وصفها في القسم الفرعي السابق هو على وجه التحديد هذا الترتيب، مع ف 1، مما أسفر عن الأوزان. في التمهيد الأسي فمن الضروري استخدام مجموعة من الأوزان التي مجموع إلى 1 والتي تقلل في حجم هندسيا الأوزان المستخدمة هي عادة من النموذج. لإظهار أن هذه الأوزان مجموع إلى 1، والنظر في التوسع 1 كمجموعة يمكننا الكتابة. ووسع التعبير بين قوسين باستخدام الصيغة ذات الحدين 1-زب حيث x 1- و p -1، الذي يعطي. هذا ثم يوفر شكلا من المتوسط ​​المتحرك المرجح لل form. This يمكن أن تكون مكتوبة الجمع كعلاقة تكرار. وهو يبسط الحساب إلى حد كبير، ويتجنب المشكلة أن نظام الترجيح يجب أن يكون بدقة لانهائي بالنسبة للأوزان التي تلخص 1 للقيم الصغيرة من هذا هو في العادة ليست الحالة الترميز المستخدم من قبل مؤلفين مختلفين بعض استخدام الحرف S للإشارة إلى أن الصيغة هي في الأساس متغير أملس، والكتابة ، حيث أن أدبيات نظرية التحكم غالبا ما تستخدم Z بدلا من S للقيم المرجحة أو الممهدة أسي، انظر لوكاس و ساكوتشي، 1990، LUC1، وموقع نيست لمزيد من التفاصيل وأمثلة العمل. الصيغ المذكورة أعلاه مستمدة من العمل من روبرتس 1959، ROB1، ولكن هنتر 1986، HUN1 يستخدم تعبيرا عن النموذج. وهو قد يكون أكثر ملاءمة للاستخدام في بعض إجراءات التحكم مع 1 متوسط ​​التقدير هو ببساطة قيمته المقاسة أو قيمة عنصر البيانات السابق مع 0 5 فإن التقدير هو المتوسط ​​المتحرك البسيط للقياسات الحالية والسابقة. وفي نماذج التنبؤ القيمة، غالبا ما يستخدم S t كقيمة تقديرية أو توقعية للفترة الزمنية التالية، أي على سبيل التقدير ل x عند الوقت t 1 وهكذا لدينا. وهذا يدل على أن قيمة التنبؤ في الوقت t t هي مزيج من المتوسط ​​المتحرك المرجح لأسف السابق بالإضافة إلى مكون يمثل خطأ التنبؤ المرجح في الوقت t. Asuming سلسلة زمنية وتعطى التنبؤ مطلوب قيمة مطلوبة يمكن تقدير ذلك من البيانات الموجودة من خلال تقييم مجموع أخطاء التنبؤ التربيعية التي يتم الحصول عليها مع قيم متفاوتة لكل t 2،3 وضع التقدير الأول ليكون أول قيمة البيانات الملحوظة، x 1 إن تطبيقات التحكم قيمة هامة في ذلك يتم استخدامه في تحديد حدود التحكم العلوية والسفلية، ويؤثر على متوسط ​​طول المدى المتوقع أرل قبل أن يتم كسر هذه الحدود السيطرة تحت الافتراض أن السلاسل الزمنية تمثل مجموعة من المتغيرات المستقلة العشوائية الموزعة بشكل متشابه مع التباين المشترك في ظل هذه الظروف، فإن التباين في إحصائية التحكم. لوكاس و ساكوتشي، 1990. وعادة ما يتم تعيين حدود التحكم كمضاعفات ثابتة لهذا التباين المتناظر، على سبيل المثال - 3 مرات الانحراف المعياري إذا كان 0 25، على سبيل المثال، ويفترض أن البيانات التي يجري رصدها لها توزيع عادي، N 0،1، عندما تكون في السيطرة، تكون حدود السيطرة - 1 134 وسوف تصل العملية إلى حد واحد أو حد آخر في 500 خطوة في المتوسط ​​لوكاس و ساكوتشي 1990 LUC1 تستمد أرلز لمجموعة واسعة من القيم وتحت مختلف الافتراضات باستخدام إجراءات ماركوف شين أنها تبويب النتائج، بما في ذلك توفير أرلس عندما تم تحويل متوسط ​​عملية التحكم من قبل بعض مضاعفات الانحراف المعياري على سبيل المثال، مع التحول 0 5 مع 0 25 أرل هو أقل من 50 الخطوات الزمنية. المقاربات المذكورة أعلاه يعرف باسم تمهيد الأسي واحد كما هي إجراءات أب كبل مرة واحدة إلى سلسلة زمنية وبعد ذلك يتم إجراء عمليات تحليل أو التحكم بها على مجموعة البيانات ممهدة الناتجة إذا كانت مجموعة البيانات يتضمن الاتجاه أو المكونات الموسمية، ويمكن تطبيق اثنين أو ثلاث مراحل تمهيد الأسي كوسيلة لإزالة صراحة النمذجة هذه والآثار انظر كذلك، القسم على التنبؤ أدناه، وعمل نيست سبيل المثال. CHA1 شاتفيلد C 1975 تحليل نظرية سلسلة تايمز والممارسة تشابمان أند هول، لندن. HUN1 هنتر J S 1986 المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا J لجودة التكنولوجيا، 18، 203-210. LUC1 لوكاس J M، ساكوتشي M S 1990 أضعافا مضاعفة متحرك متوسط ​​خطط التحكم الخصائص والتحسينات تيشنوميتريكس، 32 1، 1-12. ROB1 روبرتس S W 1959 اختبارات التحكم في الرسم البياني استنادا إلى المتوسطات المتحركة الهندسية تيشنوميتريكس، 1، 239-250.