Der gleitende Mittelwert, auch bekannt als gleitender Durchschnitt, ist eine statistische Berechnung, die dazu dient, Datenserien zu glätten und Trends über einen bestimmten Zeitraum zu identifizieren. Hier sind die Hauptkomponenten und Verfahren, die mit dem gleitenden Mittelwert verbunden sind:
- Datenreihe: Der gleitende Mittelwert wird auf eine Zeitreihe von Daten angewendet. Eine Zeitreihe ist eine Abfolge von Datenpunkten, die in zeitlicher Reihenfolge gemessen werden, beispielsweise tägliche Aktienkurse oder monatliche Umsatzzahlen.
- Zeitfenster: Ein spezifisches Zeitfenster wird für die Berechnung des gleitenden Mittelwerts gewählt. Das Fenster kann 3, 5, 10 oder eine andere Anzahl von Perioden umfassen. Das Fenster wird über die Datenreihe bewegt, daher der Name “gleitender” Mittelwert.
- Berechnung: In jedem Zeitfenster wird der Durchschnitt der Datenpunkte berechnet. Dieser Durchschnitt stellt den gleitenden Mittelwert für die mittlere Periode des Fensters dar.
- Glättung: Durch die Berechnung des gleitenden Mittelwerts für jedes Zeitfenster entlang der Datenreihe entsteht eine geglättete Linie, die die allgemeinen Trends der Daten zeigt und kurzfristige Schwankungen reduziert.
- Analyse: Der gleitende Mittelwert hilft Analysten und Entscheidungsträgern, Trends in den Daten zu erkennen. Er kann als Basis für weitere Analysen und Vorhersagen dienen.
Ein einfaches Beispiel für einen gleitenden Mittelwert könnte die Analyse der täglichen Temperaturdaten über einen Monat sein. Wenn ein 7-Tage-gleitender Mittelwert berechnet wird, wird der Durchschnitt der Temperaturen für jeden 7-Tage-Zeitraum berechnet und grafisch dargestellt. Diese geglättete Linie könnte zeigen, ob die Temperaturen im Laufe des Monats tendenziell steigen oder fallen.
Der gleitende Mittelwert ist ein nützliches Instrument in vielen Bereichen wie Finanzanalyse, Wettervorhersage, Wirtschaftsforschung und Ingenieurwesen, da er eine klare Sicht auf die zugrunde liegenden Trends in den Daten bietet und dabei hilft, die Auswirkungen von zufälligen Schwankungen zu minimieren.