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移動平均

當您想了解資料集中的趨勢概況時，可以使用移動平均。所關注的資料集通常是所謂的“時間序列”，即按時間順序排序的一組觀測值。給定這樣的資料集 X，其各個資料點為 $x_{i}$，2n+1點移動平均定義為 ${\bar {x_{i}}}={\frac {1}{2n+1}}\sum _{k=i-n}^{i+n}x_{k}$，因此可以透過對 $x_{i}$ 周圍的 2n 個點求平均值來得到。在集合中的所有資料點上執行此操作（除掉靠近邊緣的點）會生成一個新的時間序列，該序列會進行一定程度的平滑，只顯示第一個時間序列的總體趨勢。

許多基於時間的觀測的移動平均通常是滯後的。也就是說，我們透過檢視過去 10 天的平均值來計算 10 天移動平均。我們可以透過考慮過去 10 天的不同權重來使它更令人興奮（誰知道統計學會讓人興奮？）。也許最近一天在我們的估計中最重要，而 10 天前的值是最不重要的。只要我們有一組權重之和為 1，這是一種可接受的移動平均。有時權重會沿著指數曲線選擇，從而形成指數移動平均。