Resposta de Freqüência do Filtro de Média Corrente A resposta de freqüência de um sistema LTI é a DTFT da resposta de impulso, A resposta de impulso de uma média móvel de L é uma média móvel. Uma vez que o filtro de média móvel é FIR, a resposta de freqüência reduz-se à soma finita We Pode usar a identidade muito útil para escrever a resposta de freqüência como onde temos ae - j 119. N 0 e M L - 1. Podemos estar interessados na magnitude desta função para determinar quais freqüências passam pelo filtro sem atenuação e quais são atenuadas. Abaixo está um gráfico da magnitude desta função para L 4 (vermelho), 8 (verde) e 16 (azul). O eixo horizontal varia de zero a 112 radianos por amostra. Observe que, em todos os três casos, a resposta de freqüência tem uma característica de passagem baixa. Uma componente constante (frequência zero) na entrada passa através do filtro sem ser atenuada. Certas frequências mais elevadas, tais como 112/2, são completamente eliminadas pelo filtro. No entanto, se a intenção era projetar um filtro lowpass, então não temos feito muito bem. Algumas das frequências mais altas são atenuadas apenas por um factor de cerca de 1/10 (para a média móvel de 16 pontos) ou 1/3 (para a média móvel de quatro pontos). Podemos fazer muito melhor do que isso. O gráfico acima foi criado pelo seguinte código de Matlab: omega 0: pi / 400: pi H4 (1/4) (1-exp (-iomega4)) ./ (1-exp (-iomega)) H8 (1/8 ) (1-exp (-iomega8)) ./ (1-exp (-iomega)) lote (omega (0, pi, 0, 1) Resposta de Freqüência do Filtro de Média Corrente A resposta de freqüência de um sistema LTI é a DTFT da resposta de impulso, a resposta de impulso de Uma média móvel L-média é Como o filtro de média móvel é FIR, a resposta de freqüência reduz-se à soma finita Podemos usar a identidade muito útil para escrever a resposta de freqüência como onde deixamos ae menos jomega. N 0 e M L menos 1. Podemos estar interessados na magnitude desta função para determinar quais freqüências passam pelo filtro sem atenuação e quais são atenuadas. Abaixo está um gráfico da magnitude desta função para L 4 (vermelho), 8 (verde) e 16 (azul). O eixo horizontal varia de zero a pi radianos por amostra. Observe que, em todos os três casos, a resposta de freqüência tem uma característica de passagem baixa. Uma componente constante (frequência zero) na entrada passa através do filtro sem ser atenuada. Certas frequências mais elevadas, como pi / 2, são completamente eliminadas pelo filtro. No entanto, se a intenção era projetar um filtro lowpass, então não temos feito muito bem. Algumas das frequências mais altas são atenuadas apenas por um factor de cerca de 1/10 (para a média móvel de 16 pontos) ou 1/3 (para a média móvel de quatro pontos). Podemos fazer muito melhor do que isso. O gráfico acima foi criado pelo seguinte código de Matlab: omega 0: pi / 400: pi H4 (1/4) (1-exp (-iomega4)) ./ (1-exp (-iomega)) H8 (1/8 ) (1-exp (-iomega8)) ./ (1-exp (-iomega)) lote (omega , Abs (H4) abs (H8) abs (H16)) eixo (0, pi, 0, 1) Copyright 2000- - Universidade da Califórnia, BerkeleyI necessidade de projetar uma média móvel filtro que tem uma freqüência de corte de 7,8 Hz. Eu usei filtros de média móvel antes, mas até onde estou ciente, o único parâmetro que pode ser alimentado é o número de pontos a serem calculados. Como isso pode se relacionar a uma freqüência de corte O inverso de 7,8 Hz é de 130 ms e Im trabalhando com dados que são amostrados a 1000 Hz. Isso implica que eu deveria estar usando um tamanho de janela de filtro média móvel de 130 amostras, ou há algo mais que estou faltando aqui pediu Jul 18 13 at 9:52 O filtro de média móvel é o filtro usado no domínio do tempo para remover O ruído adicionado e também para o propósito de suavização, mas se você usar o mesmo filtro de média móvel no domínio da freqüência para a separação de freqüência, o desempenho será pior. O filtro de média móvel (por vezes conhecido coloquialmente como um filtro de caixa) tem uma resposta de impulso retangular: Ou, afirmado de forma diferente: Lembrando que uma resposta de freqüência de sistemas de tempo discreto é Igual à transformada de Fourier de tempo discreto da sua resposta de impulso, podemos calculá-la da seguinte forma: O que mais interessou para o seu caso é a resposta de magnitude do filtro, H (ômega). Usando algumas manipulações simples, podemos obter isso em uma forma mais fácil de compreender: Isso pode não parecer mais fácil de entender. No entanto, devido à identidade Eulers. Lembre-se que: Portanto, podemos escrever o acima como: Como eu disse antes, o que você está realmente preocupado com a magnitude da resposta de freqüência. Assim, podemos tomar a magnitude do acima para simplificá-lo ainda mais: Nota: Nós somos capazes de soltar os termos exponenciais, porque eles não afetam a magnitude do resultado e 1 para todos os valores de ômega. Como xy xy para quaisquer dois números finitos x e y, podemos concluir que a presença de termos exponenciais não afeta a resposta de magnitude global (em vez disso, eles afetam a resposta de fase de sistemas). A função resultante dentro dos parênteses de magnitude é uma forma de um kernel de Dirichlet. Às vezes é chamado de função periódica sinc, porque se assemelha a função sinc um pouco na aparência, mas é periódica em vez disso. De qualquer forma, uma vez que a definição de freqüência de corte é um pouco underspecified (-3 dB ponto -6 dB ponto primeiro sidelobe nulo), você pode usar a equação acima para resolver o que você precisa. Especificamente, você pode fazer o seguinte: Definir H (omega) para o valor correspondente à resposta do filtro que você deseja na freqüência de corte. Defina ômega igual à frequência de corte. Para mapear uma freqüência de tempo contínuo para o domínio de tempo discreto, lembre-se que omega 2pi frac, onde fs é sua taxa de amostragem. Encontre o valor de N que lhe dá o melhor acordo entre os lados esquerdo e direito da equação. Isso deve ser o comprimento de sua média móvel. Se N é o comprimento da média móvel, então uma frequência de corte aproximada F (válida para N gt 2) na frequência normalizada Ff / fs é: O inverso disso é: Esta fórmula é assintoticamente correta para N grande e tem cerca de 2 para N2 e menos de 0,5 para N4. P. S. Depois de dois anos, aqui finalmente qual foi a abordagem seguida. O resultado foi baseado na aproximação do espectro de amplitude da MA em torno de f0 como uma parábola (série de 2ª ordem) de acordo com MA (Omega) aproximadamente 1 (frac-fra) Omega2 que pode ser feita mais exata perto do cruzamento zero de MA (Omega) Frac por multiplicação de Omega por um coeficiente de obtenção de MA (Omega) aprox. 10.907523 (frac-fra) Omega2 A solução de MA (Omega) - frac 0 dá os resultados acima, onde 2pi F Omega. Tudo o que acima se refere à freqüência de corte -3dB, o sujeito deste post. Às vezes, porém, é interessante obter um perfil de atenuação em banda de parada que é comparável com o de um filtro de baixa passagem IIR de 1ª ordem (LPF de um pólo) com uma determinada freqüência de corte -3dB (tal LPF é também chamado integrador com vazamento, Tendo um pólo não exatamente em DC, mas perto dele). De facto, tanto a MA como a 1ª ordem IIR LPF têm uma inclinação de -20dB / década na banda de paragem (é necessário um N maior do que o utilizado na figura, N32, para ver isto), mas enquanto que MA tem nulos especulares em Fk / N e um evelope 1 / f, o filtro IIR tem apenas um perfil 1 / f. Se se deseja obter um filtro MA com capacidades semelhantes de filtragem de ruído como este filtro IIR, e corresponder às frequências de corte 3dB para ser o mesmo, ao comparar os dois espectros, ele perceberá que a ondulação da banda de parada do filtro MA acaba 3dB abaixo do filtro IIR. Para obter a mesma ondulação de banda de parada (isto é, a mesma atenuação de potência de ruído) como o filtro IIR as fórmulas podem ser modificadas da seguinte forma: Eu encontrei de volta o script Mathematica onde eu calculava o corte para vários filtros, incluindo o MA. O resultado foi baseado na aproximação do espectro MA em torno de f0 como uma parábola de acordo com MA (Omega) Sin (OmegaN / 2) / Sin (Omega / 2) Omega 2piF MA (F) aproximadamente N1 / 6F2 (N-N3) pi2. E derivando o cruzamento com 1 / sqrt a partir daí. Ndash Massimo Jan 17 at 2:08 Média Ponderada em Fórmulas Excel Hoje vamos aprender como calcular médias ponderadas no excel usando fórmulas. A média ponderada é semelhante à média aritmética 8230, em que em vez de cada um dos pontos de dados contribuindo igualmente para a média final, alguns pontos de dados contribuem mais do que outros. 8230 Se todos os pesos forem iguais, então a média ponderada é a mesma que a média aritmética. Por que você deve calcular a média ponderada ou em outras palavras, porque você não deve calcular a média normal Bem, é porque, em algumas situações médias normais dão em-imagem correta. Para eg. Assumir que você é o CEO da ACME Widgets co. Agora você está procurando relatório de salário anual e sendo o número-gal você é, você quis encontrar-out o salário médio de seus empregados. Você pediu a cada chefe de departamento para lhe dar o salário médio desse departamento para você. Aqui estão os números, Agora, o salário médio parece ser 330.000 total de todos os salários por 5, (5500065000750001200001200000) / 5. Você é um chefe feliz para descobrir que seus funcionários estão fazendo 330k por ano. Exceto, você está errado. Você não considerou o número de funcionários em cada departamento antes de calcular a média. Assim, a média correta seria 76k como mostrado acima. Como calcular a média ponderada no Excel Não há fórmula embutida no Excel para calcular médias ponderadas. No entanto, existe uma solução fácil para isso. Você pode usar a fórmula SUMPRODUCT. Por definição, a fórmula SUMPRODUCT toma 2 ou mais listas de números e retorna a soma do produto dos valores correspondentes. Assim, se você tem valores em A1: A10 e os pesos correspondentes em B1: B10, você pode usar SUMPRODUCT como este para obter a média ponderada. No entanto, o método acima funciona apenas se B1: B10 contém pesos em s totalizando a 100. No exemplo acima salário médio, não temos pesos. Mas temos contagem de valores. Isto é quando você pode usar uma variação de SUMPRODUCT Fórmula como esta: Download Médio Ponderado Cálculo Workbook Exemplo: Nesta pasta de trabalho, você pode encontrar 3 exemplos sobre como calcular a média ponderada em excel. Vá em frente e baixá-lo para entender as fórmulas melhor. Você usa Média Ponderada / Média Ponderada O que você usa para Que tipo de desafios você enfrenta Você aplica quaisquer ajustes aos cálculos de média ponderada Compartilhe suas idéias / dicas usando comentários. Mais exemplos em Médias e Fórmulas: Compartilhe esta dica com seus amigos Eu uso a média ponderada quase todos os dias, quando eu quero calcular o progresso de meus projetos em termos de cobertura funcional. 1. Tenho uma lista de tarefas durante 1 dia a 20 dias. 2. É óbvio que cada tarefa deve ser ponderada em relação à sua duração. 3. Minha cobertura funcional é calculada com: sumproduct (totaldurationarray (todoarray 0)) / Sum (totaldurationarray) e todos os agrupamentos subseqüentes que você pode pensar (grupo por etapas.) Eu usá-lo para calcular o preço médio Mkt Vs nossos produtos. Principais dificuldades: colocar o cálculo em uma tabela dinâmica O uso de fórmulas de matriz faz o truque para este cálculo, mas, como eu continuo alimentando novas informações para o arquivo, ele está ficando pesado, então eu comecei a mudar esse cálculo para uma tabela dinâmica . Você pode me orientar sobre como calcular a média ponderada com base na data. Quero descobrir duas coisas (1) Média ponderada (2) Média ponderada Data Data Valor 01-Jan-11 1200 08-Mar-11 1000 05-Jun-11 1200 17-Mar-11 1500 30-Jun-11 1600 Atenciosamente, Krunal Patel Krunal A média é (12001000120015001600) / 5 1300 Quando você diz média ponderada que outra medida você está medindo contra Normalmente você terá dizer um peso, massa, volume ou tempo que sua medida se aplica a Se eu classificar os dados Por data 1-Jan-11 1.200 66.0 8-Mar-11 1.000 9.0 17-Mar-11 1.500 80.0 5-Jun-11 1.200 25.0 30-Jun-11 1.600 Total 238.200 180.0 W. Ave 1.323.3 No acima, as 1200 unidades têm Durou 66 dias as 1000 unidades 9 dias Se eu sumproduct a Qty e os dias eu recebo 238,200 Isso não inclui as 1600 unidades Eu, em seguida, dividir as 238.200 unidades por dias 180 total para obter 1.323 unidades por dia Espero que ajude Obrigado pela sua resposta. Eu entendo o conceito, mas eu não entendo por que última data não está incluído. Em vez disso, deve ter mais ponderada em comparação com outros. Krunal Suponho que as 1200 unidades em 1 de janeiro se aplicam de 1 de janeiro até o próximo período 8 Mar Se é o contrário onde os dados se aplicam retrospectivamente, então o seu direito, exceto que nós deixaria de fora o resultado de 1 de janeiro, veja abaixo : 1-Jan-11 1.200 - 8-Mar-11 1.000 66 17-Mar-11 1.500 9 5-Jun-11 1.200 80 30-Jun-11 1.600 25. Total 1.197 180. Como eu disse originalmente que a ponderação requer uma segunda variável Olhe para o teor de gordura de leite é expressa como Então se você tem 1000 litros em 5 e 4000 litros em 10 no total você tem 5000 litros em uma média ponderada de 9 (1000x5 400010) / 5000. Então, no seu caso, eu fiz suposições sobre o uso do seu produto como você havent fornecido muitos dados Se minhas suposições estão erradas deixe-me saber Run hr Produ prod / hr 1425.5 431380 302.61 873 290894 333.21 604 232249 384.51 Se eu tomar média de linha individual , Eu acho um prod / hr figura que é dada na última coluna acima. E ao tomar a média de prod / hr, meios (302.61333.21384.51 / 3), eu encontro um valor médio 340.11. E se eu tomar a soma da hora de corrida (1425.5873604) e soma de produ (431380290894232249) e dividir sum product por run hour sum então eu acho uma média diferente que é 328.8 Por que essa diferença no valor médio embora na totalidade parece mesmo May some one Me ajude, pls. Raju Você não pode simplesmente média as médias, porque como você vê cada entrada tem uma ponderação diferente. Seus 604 horas eles trabalharam muito duro e nas 1425 hrs eles abrandaram. O que você fez somando a Produção e dividindo pela soma das horas está correto. Eu tenho uma série de preços, e estou tentando desenvolver uma fórmula que me dá um preço projetado. Assim por exemplo: Preços (do mais antigo ao mais recente) 2,50 2,90 3,50 4,30 5,00. Eu quero ver o que o preço é provável que seja na célula. E quero que o preço mais recente seja mais relevante do que os preços anteriores. Então neste exemplo, eu imagino que o valor seria algo em torno de 6,30. Sendo a diferença entre os preços de 0,40. 60, 80, 1,00. Eu realmente só precisa dos resultados em uma célula, tendo em conta algo como uma média ponderada de 5 dias movimentação (se tal coisa existe). Im essencialmente tentando ver se o preço está tendendo para cima, estimando o preço baseado em dados de vendas mais recentes e trabalhando se a diferença entre o preço mais recente (5.00) eo preço projetado (.) É mais de 5. James Calvo diz: Hi , Eu preciso de alguma ajuda criando uma média de peso para alguma conta sob mim. Temos 3 linhas de produtos (crescendo para 5 em breve). Eu preciso criar uma fórmula que mostra uma média de peso para classificar a conta 1-50. Assim produto 1 meta é 50 produto 2 objetivo é 3 e produto 3 objetivo é 3. i peso estes com base na importância de 80 produto 1, 15 produto 2 e 5 produto 3. Então, como eu iria escrever esta fórmula desde a média dos 3 é Não o caminho correto. Então aqui está um pequeno exemplo Nome prdt 1 prdt 1 prdt real 1 objetivo prdt1 para objetivo acct 1 25 50 50 prdt 2 real prdt 2 objetivo prdt2 para meta acct 1 1 3 33 prdt 3 prdt real 3 meta prdt3 para meta acct 1 1 3 33 Assim que a média dos produtos é 38 thats não o que eu preciso eu preciso a média ponderada por acct em todos os três produtos usando os pesos 80, 15 e 5. Por favor, ajude. Precisando de ajuda diz: Olá. Estou tendo dificuldade em encontrar a média ponderada para a influência (que está relacionado com o nível nominal). Eu preciso descobrir qual é a média ponderada da inluência (a coluna) e, em seguida, usar isso para calcular o gasto influenciado globalmente. AJUDA Gastar um Nível Despender Nível B Total (M) 99.660.078,50 0 0 3.886.439,82 1 15 300 393,235.39 3 100 465.897,47 2 50 4 Na planilha de pontuações do Primeiro Semestre, na célula F17, insira uma fórmula para calcular a média ponderada dos primeiros alunos em quatro exames . A fórmula na célula F17 deve usar referências absolutas aos pesos encontrados no intervalo C8: C11, correspondendo a cada peso com a pontuação correspondente do exame. Use preenchimento automático para copiar a fórmula na célula F17 para o intervalo F18: F52. Pontuação do Aluno Top Ten Pontuações Globais ID do Aluno Exame 1 Exame 2 Exame 3 Exame Final Geral 390-120-2 100,0 83,0 79,0 72,0 390-267-4 84,0 91,0 94,0 80,0 390-299-8 55,0 56,0 47,0 65,0 390-354-3 95,0 91,0 93,0 94,0 390-423-5 83,0 82,0 76,0 77,0 390-433-8 52,0 66,0 61,0 53,0 390-452-0 85,0 94,0 94,0 91,0 390-485-7 89,0 78,0 80,0 87,0 390-648-6 92,0 87,0 89,0 97,0 390- 699-6 74,0 75,0 47,0 64,0 391-260-8 96,0 82,0 91,0 96,0 391-273-8 69,0 74,0 81,0 74,0 391-315-1 87,0 89,0 70,0 82,0 391-373-1 100,0 94,0 86,0 93,0 391-383-6 93,0 90,0 95,0 80,0 391-500-8 78,0 89,0 81,0 88,0 391-642-7 74,0 81,0 83,0 86,0 391-865-0 88,0 71,0 84,0 81,0 391-926-7 94,0 90,0 97,0 97,0 391-928-5 83,0 71,0 62,0 87,0 392-248 -7 72,0 70,0 88,0 77,0 392-302-1 83,0 76,0 81,0 80,0 392-363-7 89,0 72,0 77,0 73,0 392-475-2 100,0 96,0 90,0 99,0 392-539-3 95,0 96,0 91,0 85,0 392-709-8 72,0 49,0 60,0 51,0 392-798-4 82,0 61,0 70,0 61,0 392-834-1 82,0 71,0 64,0 70,0 393-181-6 76,0 69,0 58,0 70,0 393-254-4 90,0 76,0 91,0 71,0 393-287-6 84,0 85,0 66,0 74,0 393-332- 3 96,0 88,0 94,0 93,0 393-411-8 80,0 74,0 75,0 82,0 393-440-4 86,0 85,0 85,0 82,0 393-552-0 100,0 96,0 87,0 94,0 393-792-5 78,0 60,0 87,0 70,0 pi a f�mula na c�ula F17 na gama F18: F52. Você balança Obrigado tanto por esta média ponderada calcuation / fórmulas. Eles estão mortos. Oi, eu tenho um problema típico onde eu tenho cerca de 15 transações que têm diferentes AHTs para cada uma das transações. Gostaria de saber qual será a média ponderada de todas essas transações AHT amp, pode u pls me ajudar Tipo de Transação AHT Por Dia Tran 120 Sec Trans 120 3 180 Sec Trans 180 87 208 Sec Trans 208 2954 240 Sec Trans 240 354 293 Sec Trans 293 4 300 Sec Trans 300 79 120 Sec Trans 322 2464 380 Sec Trans 380 19 381 Sec Trans 381 229 120 Sec Trans 396 182 401 Sec Trans 401 655 480 Sec Trans 480 49 540 Sec Trans 540 33 987 Sec Trans 987 251 1080 Sec Trans 1080 47 Supondo que seus dados estão nas Colunas A1: D16 tente o seguinte: Av. AHT por dia SUMPRODUCT (A2: A16, C2: C16) / SUM (A2: A16) Ponderado Ave. Tran SUMPRODUCT (A2: A16, D2: D16) / SUM (A2: A16) Obrigado Sr. Huitson, no entanto precisa de uma clareza sobre o que deve ser os valores em células D2 a D16 Como em minha consulta anterior, AHT na Coluna B e volume médio diário na Coluna C Por favor, ajude Não está claro o que está em que coluna Parece que você tem 4 coluna A fórmula é: Sumproduct (faixa de peso, intervalo de dados) / soma (intervalo de peso) abaixo é o instantâneo Como não sou capaz de carregar o excel AHT é o tempo consumido para cada uma das transações ea próxima figura é a contagem diária de transações (120 segundos, 3 transações por dia 180 segundos, 87 transações por dia 208 segundos, 2954 transações por dia) AHT PerDayTran 120 3 180 87 208 2954 240 354 293 4 300 79 322 2464 380 19 381 229 396 182 401 655 480 49 540 33 987 251 1080 47 Supondo que os seus dados estejam em A1: B16, a média ponderada é: SUMPRODUCT (A2: A16 , B2: B16) / SUM (A2: A16) Eu estou querendo saber se eu posso usar qualquer função no Excel para me ajudar a tomar uma decisão de compra melhor. Por exemplo, se eu estou procurando um produto (digamos, um computador laptop) e eu ir em um site de compras e eu descobrir as seguintes informações. 1. Número do modelo 2. número de revisões 3. classificação da avaliação real (de 10) Agora, pode haver um caso em que uma pessoa classificou o produto A 10 nosso de 10 Vs 100 pessoas classificaram outro produto B 9 de 10. Obviamente, eu Mais segura para ir para o produto B, mas como pode excel ser de ajuda Para torná-lo mais complexo, se houvesse atributos de classificações de usuários (como facilidade de uso, durável, design, etc), como ver essa imagem complexa como top ranking de 1. 2 e 3 Apenas estava se perguntando. desde já, obrigado. Normalmente você irá configurar um número de critérios e, em seguida, classificar cada critério de dizer 1 a 10 Adicionar os critérios e, em seguida, examinar os resultados Você pode querer dar alguns critérios diferentes importância e isso pode ser feito, dando a esses critérios uma pontuação entre 1 E 20 etc Você precisa ter cuidado com pontuação ponderação sobre o número de respostas olá. Eu gostaria de saber como posso usar a média ponderada para análise de dados estatísticos. Dados coletados usando um tipo de escala likert. Número de 0 a 5 Estou tentando criar uma média ponderada para uma série de testes com alguns testes readministered em uma segunda data. Nem todos os testes são administrados em cada teste. A solução que eu tenho usado é usar uma segunda matriz com uma função if, mas estou curioso se há uma solução mais elegante. Os dados da amostra estão abaixo: Peso Teste 1 Teste 2 10 90 105 25 85 20 100 100 avg 95 96.7 ponderado 96,7 94 Utilizando o SUMPRODUCT / SUM descrito sem a matriz incorretamente produz uma média ponderada de 52,7 desde o segundo teste conta como um zero. Existe uma maneira fácil de fazer com que o Excel ignore determinadas células se elas forem deixadas em branco (isto é, o teste não foi administrado em vez de uma pontuação igual a 0) ao usar a função de média ponderada descrita aqui Obrigado pela sua ajuda. Jeff Does: SUMPRODUCT ((A3: A5) (B3: B5) (B3: B5ltgt)) / SUMPRODUCT ((A3: A5) (B3: B5ltgt) Ajuda Isso realmente me dá um erro DIV / 0. Eu não estou familiarizado com a seqüência (B3: B5ltgt). O que isso indica Existe uma maneira de fazer o upload de um arquivo Eu ficaria feliz em simplesmente colocar a coisa toda para que seria mais fácil ver o que estou fazendo. Eu também posso sempre usar a solução que eu tenho, ele só parece desnecessariamente confuso. UPDATE: Essa equação funciona, no entanto, você tem que identificar a célula como um cálculo de matriz. Quando a equação é inserida, ela dará inicialmente um DIV / 0. Realce a célula e pressione CTRLSHIFTENTER. Então ele calcula corretamente. Estou usando o Office 2010, portanto, não tenho certeza se isso se aplica a qualquer outra versão também. A fórmula deve ser inserida normalmente não como uma fórmula Array Ele irá funcionar igualmente bem em todas as versões do Excel Meu arquivo usando seus dados está aqui: 2013 2012 Delta Weighted Mudança Local A 1003 966 3.8 2.6 Site B 307 380 -19.2 -5.0 Site C 85 102 -16,7 1,2 Total 1.395 1.448 -3.7 -3.7 Aqui está um exemplo: com a alteração ponderada previamente calculada. Agora eu estou tentando determinar como calcular a mudança ponderada com estes novos números abaixo. Meu palpite é 13 de setembro deve ser o campo ponderado. SEPT 12 SET 13 A 102 85 B 970 1.004 C 380 307 D 33 27 Total 1.452 1.396 Eu entendo o Delta Mas não tenho idéia de como foi calculada a ponderação Normalmente, ao fazer médias ponderadas, você Ter um segundo ou mais campos que são os campos de ponderação que eu pretendo projetar um sistema de classificação baseado excel. Como eu dervie uma classificação baseada em a) Meta b) Meta weightage. Nota - classificação 1 (melhor). Rating 5 (pior) Pontuação de pontuação na escala de 1 a 5. Sameerah Drinkard diz: Ponderado grau 48,07 / 70 68,94 que grau é que Mais uma vez você me guiou ao longo do caminho da correção. Obrigado pela ajuda Oi Chandoo, no seu exemplo você tem salário médio de um departamento e você está tentando calcular salário médio de um empregado. Para isso você precisa saber salário total real de cada departamento e, em seguida, usar isso na fórmula média ponderada, você usou avg. Salário do departamento em vez disso. Isnt this wrong Necessita de ajuda para calcular o rendimento médio ponderado dos activos. Eu tenho uma planilha com mais de 200.000 linhas com ativos totalizando mais de 2,5 bilhões. Cada linha tem cerca de 120 colunas com estatísticas diferentes para cada empréstimo. Uma das colunas é asset amount () eo outro é yield (). Estou usando o SUMIFS para filtrar os ativos com base em determinados critérios (cerca de 20 itens exclusivos), o que gera um montante total em dólares de ativos de 2,5 bilhões que estão na planilha inteira. Eu preciso calcular o rendimento médio ponderado apenas sobre os ativos filtrados (que total bem abaixo dos 2,5 bilhões). Como posso criar os pesos para os ativos resultantes desde que o denominador muda toda vez que eu mudo os filtros Osama Masood Khan diz: Tenho dados de atendimento da empresa de funcionários no seguinte formulário que extraí-lo do MS SharePoint 2010. Eu preciso saber que o extrato Dados é na forma de valor decimal para, por exemplo, Relógio no tempo é como 9,34 por isso considero 9:31, se não como convertê-lo em um valor de tempo. Nome Clock In Clock Out Status Tempo gasto XYZ 9.16 20.30 Presente 11.14 Eu preciso calcular médias de atendimento de equipe, mas alguns funcionários vêm tarde ou até tarde que eu acho que perturba a minha média. Eu tenho 60k de Sumproduct e ele realmente lento no meu novo cálculo. Eu li do seu site também, 75-excel-speeding-up-dicas. Que eu preciso mudar minha fórmula de Sumproduct para Sumif. Você se importa de mostrar alguma luz Ter dificuldade de encontrar nos critérios. Kian Dependendo de exatamente o que você está fazendo pode haver outras funções que podem ser usadas também Faça a pergunta nos fóruns Chandoo. org e anexe um arquivo de exemplo chandoo. org/forum/ Como você calcularia o MEDIANO PONDERADO de um conjunto de dados Que é apresentado como valores e freqüências. Os valores são 1 a 5 de uma escala likert. Como eu usaria esta fórmula em uma coluna inteira, mantendo a mesma linha de números para a soma Heres um exemplo: Então eu quero usar esta fórmula para dados diferentes em cada linha que eu tenho, mas manter os dados ponderados AC1: AO1 a Mesmo para cada linha. Assim, a próxima linha teria a fórmula: e assim por diante. Quando eu clicar e arrastar a fórmula para aplicá-la à coluna inteira, eu em vez disso obter isso para a próxima linha: Existe uma maneira de manter a parte AC1: AO1 da fórmula o mesmo. Muito obrigado por olhar para este 8230 Média ponderada em Excel 8211 Fórmulas para calcular ponderado Aprenda a calcular médias ponderadas no Excel usando fórmulas. Neste artigo, vamos aprender o que é uma média ponderada e como para Excel8217s SUMPRODUCT fórmula 8230 Procurando um total em execução no Excel com pesos. Atribuído e Concluído. 4100 .280 .190 Ainda não atribuído peso. 3 How to get excel para ignorar não atribuído ainda Aveek Bose diz: Eu tenho uma pergunta. Estou tentando calcular em um método de média ponderada onde o valor para os pesos correspondentes é tanto em figura e percentagem. Como faço para calcular o mesmo se eu não tiver o valor total a partir do qual eu posso converter a porcentagem em números inteiros. Pode-se fazer a pergunta nos fóruns de forum. com de Chandoo. org: filtros de forum. chandoo. org/FIR, filtros de IIR, e equação de diferença de coeficiente constante linear Filtros de Média Móvel Causal (FIR) Nós discutimos sistemas em que cada amostra da saída é um Soma ponderada de (algumas das) amostras da entrada. Vamos tomar um sistema de soma ponderada causal, onde causal significa que uma dada amostra de saída depende apenas da amostra de entrada atual e outros insumos mais cedo na seqüência. Nem os sistemas lineares em geral, nem os sistemas finitos de resposta ao impulso em particular, precisam ser causais. No entanto, a causalidade é conveniente para um tipo de análise que iria explorar em breve. Se simbolizamos as entradas como valores de um vetor x. E as saídas como valores correspondentes de um vetor y. Então tal sistema pode ser escrito como onde os valores de b são quotweights aplicados às amostras de entrada atuais e anteriores para obter a amostra de saída atual. Podemos pensar na expressão como uma equação, com o sinal de igual signo igual a, ou como uma instrução processual, com o sinal de igual significação atribuição. Vamos escrever a expressão para cada amostra de saída como um loop MATLAB de instruções de atribuição, onde x é um vetor N-comprimento de amostras de entrada, e b é um vetor M-comprimento de pesos. A fim de lidar com o caso especial no início, vamos incorporar x em um vetor mais longo xhat cujas primeiras M-1 amostras são zero. Vamos escrever a soma ponderada para cada y (n) como um produto interno, e faremos algumas manipulações das entradas (como inverter b) para este fim. Esse tipo de sistema é muitas vezes chamado de filtro de média móvel, por razões óbvias. De nossas discussões anteriores, deve ser óbvio que tal sistema é linear e invariante ao deslocamento. Claro, seria muito mais rápido usar a convolução de função MATLAB conv () em vez do nosso mafilt (). Em vez de considerar as primeiras M-1 amostras da entrada de ser zero, poderíamos considerá-los a ser o mesmo que as últimas M-1 amostras. Isso é o mesmo que tratar a entrada como periódica. Bem, use cmafilt () como o nome da função, uma pequena modificação da função mafilt () anterior. Na determinação da resposta de impulso de um sistema, não há geralmente nenhuma diferença entre estes dois, desde que todas as amostras não-iniciais da entrada são zero: Uma vez que um sistema deste tipo é linear e shift-invariante, sabemos que seu efeito em qualquer Sinusoid será apenas a escala e deslocá-lo. Aqui é importante que usemos a versão circular A versão circularmente convoluta é deslocada e escalada um pouco, enquanto a versão com convolução ordinária é distorcida no início. Vamos ver o que a escala exata e deslocamento é usando um fft: Tanto a entrada ea saída têm amplitude apenas nas freqüências 1 e -1, que é como deveria ser, uma vez que a entrada era uma sinusoid eo sistema era linear. Os valores de saída são maiores em uma proporção de 10,6251 / 8 1,3281. Este é o ganho do sistema. E quanto à fase Nós só precisamos olhar onde a amplitude é diferente de zero: A entrada tem uma fase de pi / 2, como nós pedimos. A fase de saída é deslocada por um 1,0594 adicional (com sinal oposto para a freqüência negativa), ou cerca de 1/6 de um ciclo à direita, como podemos ver no gráfico. Agora vamos tentar uma sinusoid com a mesma freqüência (1), mas em vez de amplitude 1 e fase pi / 2, vamos tentar amplitude 1,5 e fase 0. Sabemos que apenas a freqüência 1 e -1 terá amplitude não-zero, então vamos Basta olhar para eles: Novamente a relação de amplitude (15.9377 / 12.0000) é 1.3281 - e quanto à fase é novamente deslocado por 1.0594 Se esses exemplos são típicos, podemos prever o efeito do nosso sistema (resposta ao impulso .1.2 .3 .4 .5) em qualquer sinusoide com frequência 1 - a amplitude será aumentada em um fator de 1,3281 e a fase (freqüência positiva) será deslocada em 1,0594. Poderíamos continuar a calcular o efeito desse sistema sobre sinusóides de outras freqüências pelos mesmos métodos. Mas há uma maneira muito mais simples, e uma que estabelece o ponto geral. Dado que a circunvolução (circular) no domínio do tempo significa a multiplicação no domínio da frequência, daí decorre que, por outras palavras, a DFT da resposta de impulso é a razão da DFT da saída para a DFT da entrada. Nesta relação os coeficientes de DFT são números complexos. Desde abs (c1 / c2) abs (c1) / abs (c2) para todos os números complexos c1, c2, esta equação nos diz que o espectro de amplitude da resposta de impulso será sempre a relação do espectro de amplitude da saída para que Da entrada. No caso do espectro de fase, ângulo (c1 / c2) ângulo (c1) - ângulo (c2) para todos os c1, c2 (com a ressalva de que as fases que diferem por n2pi são considerados iguais). Portanto, o espectro de fase da resposta ao impulso será sempre a diferença entre os espectros de fase da saída e da entrada (com quaisquer correções de 2pi são necessárias para manter o resultado entre - pi e pi). Podemos ver os efeitos de fase mais claramente se desempacotar a representação da fase, isto é, se adicionarmos vários múltiplos de 2pi conforme necessário para minimizar os saltos que são produzidos pela natureza periódica da função ângulo (). Embora a amplitude e a fase sejam normalmente utilizadas para apresentação gráfica e mesmo tabular, uma vez que são uma maneira intuitiva de pensar sobre os efeitos de um sistema sobre os vários componentes de frequência de sua entrada, os coeficientes de Fourier complexos são mais úteis algébricamente, A expressão simples da relação A abordagem geral que acabamos de ver funcionará com filtros arbitrários do tipo esboçado, em que cada amostra de saída é uma soma ponderada de algum conjunto de amostras de entrada. Como mencionado anteriormente, estes são freqüentemente chamados filtros de resposta de impulso finito, porque a resposta ao impulso é de tamanho finito, ou às vezes filtros de média móvel. Podemos determinar as características de resposta de freqüência de tal filtro da FFT de sua resposta de impulso e também podemos projetar novos filtros com características desejadas por IFFT a partir de uma especificação da resposta de freqüência. Filtros Autoregressivos (IIR) Não haveria nenhum ponto em ter nomes para filtros FIR a menos que houvesse algum outro tipo de distinção, de modo que aqueles que estudaram pragmática não ficarão surpresos ao saber que existe de fato outro tipo principal Do filtro tempo-invariante linear. Estes filtros são às vezes chamados recursivos porque o valor das saídas anteriores (assim como entradas anteriores) importa, embora os algoritmos sejam geralmente escritos usando construções iterativas. Eles também são chamados filtros Infinite Impulse Response (IIR), porque em geral sua resposta a um impulso continua para sempre. Eles também são às vezes chamados de filtros auto-regressivos, porque os coeficientes podem ser considerados como o resultado de fazer uma regressão linear para expressar valores de sinal em função de valores de sinal anteriores. A relação dos filtros FIR e IIR pode ser vista claramente numa equação de diferença de coeficiente constante linear, isto é, estabelecendo uma soma ponderada de saídas igual a uma soma ponderada de entradas. Isto é como a equação que damos anteriormente para o filtro causal FIR, exceto que, além da soma ponderada de insumos, também temos uma soma ponderada de saídas. Se quisermos pensar nisso como um procedimento para gerar amostras de saída, precisamos reorganizar a equação para obter uma expressão para a amostra de saída corrente y (n), Adotando a convenção de que a (1) 1 (por exemplo, escalando outros como E bs), podemos nos livrar do termo 1 / a (1): y (n) b (1) x (n) b (2) x (n-1). B (Nb1) x (n-nb) - a (2) y (n-1) -. - a (Na1) y (n-na) Se todos os a (n) diferentes de a (1) são zero, isso reduz a nosso velho amigo o filtro FIR causal. Este é o caso geral de um filtro (causal) LTI, e é implementado pelo filtro de função MATLAB. Vejamos o caso em que os coeficientes b diferentes de b (1) são zero (em vez do caso FIR, onde a (n) são zero): Neste caso, a amostra de saída corrente y (n) é calculada como um (N-1), y (n-2), etc. Para ter uma idéia do que acontece com esses filtros, vamos começar com o caso em que: Ou seja, a amostra de saída atual é a soma da amostra de entrada atual e metade da amostra de saída anterior. Bem, tome um impulso de entrada através de alguns passos de tempo, um de cada vez. Deve ficar claro neste ponto que podemos facilmente escrever uma expressão para o n-ésimo valor de amostra de saída: é apenas (se MATLAB contado a partir de 0, isso seria simplesmente .5n). Como o que estamos calculando é a resposta ao impulso do sistema, demonstrámos por exemplo que a resposta ao impulso pode de fato ter infinitas amostras diferentes de zero. Para implementar esse filtro trivial de primeira ordem no MATLAB, poderíamos usar o filtro. A chamada será assim: eo resultado é: Este negócio é realmente ainda linear Podemos olhar para isto empiricamente: Para uma abordagem mais geral, considere o valor de uma amostra de saída y (n). Por substituição sucessiva poderíamos escrever isto como Isto é exatamente como nosso velho amigo a forma convolução-soma de um filtro FIR, com a resposta de impulso fornecida pela expressão .5k. E o comprimento da resposta ao impulso é infinito. Assim, os mesmos argumentos que usamos para mostrar que os filtros FIR eram lineares agora se aplicam aqui. Até agora isso pode parecer um monte de barulho por não muito. O que é toda esta linha de investigação bom para Bem responder esta questão em etapas, começando com um exemplo. Não é uma grande surpresa que possamos calcular uma amostra exponencial por multiplicação recursiva. Vamos olhar para um filtro recursivo que faz algo menos óbvio. Este tempo bem torná-lo um filtro de segunda ordem, de modo que a chamada para filtro será da forma Permite definir o segundo coeficiente de saída a2 para -2cos (2pi / 40), eo terceiro coeficiente de saída a3 para 1, e olhar para A resposta ao impulso. Não muito útil como um filtro, na verdade, mas ele gera uma onda senoidal amostrada (de um impulso) com três multiplicações por amostra. Para entender como e por que ele faz isso, e como os filtros recursivos podem ser projetados e analisados em O caso mais geral, precisamos dar um passo atrás e dar uma olhada em algumas outras propriedades de números complexos, no caminho para a compreensão da transformada z.
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