Содержание

Виды трендов — их определение и классификация!

______

______

План:

— Что такое тренд?
— Виды тренда
— Классификация трендов по времени
— Линии тренда

Многие из вас наверняка слышали такие фразы: «Тренд твой друг», «Следуй за трендом», «Не торгуй против тренда» и прочие. Конечно, все эти цитаты являются аксиомами трейдинга и прописными истинами, но далеко не каждый начинающий (да и не только) трейдер может дать правильное определение тренда, а уж тем более идентифицировать его на графике.

Конечно, свои определения тренда существуют и в моде, и в математике, и экономике, и в еще многих областях и сферах. Но нас интересует понятие тренда исключительно с финансовой точки зрения.

Тренд (в переводе с англ. trend — тенденция) — это однонаправленное движение цены, действующего в течение определенного времени.

Узнай точки разворота рынка!

______

— Виды тренда

______

Различают следующие их виды:

1) Повышательный (восходящий, бычий) — рынок растет;
При возрастающем тренде нам важно иметь границу именно снизу, т.к. в этом случае мы делаем ставки на повышение цены.

Пересечение линии тренда, которая ограничивает цены снизу, может сигнализировать о том, что общий тренд на подъем цены либо ослабевает, либо вообще меняет направление.

Линия тренда, ограничивающая цены снизу, называется линией поддержки (support line).

2) Понижательный (нисходящий, медвежий) — рынок падает;
Убывающий, или «медвежий», тренд (downtrend, downward, bearish trend) возникает тогда, когда максимальные цены колебаний рынка понижаются.
При убывающем тренде нас интересует линия тренда, которая ограничивает цены сверху и называется линией сопротивления (resistance line).

При существовании «медвежьего» рынка мы ставим на понижение цены, поэтому для нас важно только ограничение цен сверху, т.к. чем ниже опустится цена, тем лучше для нас. Пересечение, или пробитие линий сопротивления, предупреждает нас о возможности ослабления тренда или даже его смене.

Особый интерес вызывают каналы (chennel), когда для четко выраженного тренда одновременно существуют хорошие линии поддержки и сопротивления. При этом тренд дает возможность прогнозировать как нижние, так и верхние их уровни.

Читайте о трендовых моделях рынка Форекс.

3) Флэт (горизонтальный, боковой) — тренд отсутствует — движение наблюдается в горизонтальном диапазоне.
Третий тип тренда — это отсутствие тренда (горизонтальный тренд), т.к. цены колеблются в горизонтальном диапазоне (sideways, flat market, trendless). Для него тоже существуют линии поддержки и сопротивления, но отсутствует явно выраженное движение цен вверх или вниз.

Выделяют тренды восходящий (бычий), нисходящий (медвежий) и боковой (флэт). На графике часто рисуют линию тренда, которая на восходящем тренде соединяет две или более впадины цены (линия находится под графиком, визуально его поддерживая и поддталкивая вверх), а на нисходящем тренде соединяет два или более пика цены (линия находится над графиком, визуально его ограничивая и придавливая вниз). Трендовые линии являются линиями поддержки (для восходящего тренда) и сопротивления (для нисходящего тренда).

Понятия «бычий» и «медвежий» используются по аналогии с понятиями трейдеры «быки» и «медведи».

Читайте также статью Форекс флет.

______

— Классификация трендов по времени

_______

Тенденции на рынке также можно классифицировать по времени существования. Чаще всего выделяют три вида:

1) Долгосрочный (первичный или основной) тренд — длится от года до двух лет. Данная тенденция важна для крупных рыночных игроков и инвесторов.

2) Среднесрочный (вторичный или промежуточный) тренд — длится от 1 до 6 месяцев. Он является коррекционным и идет в разрез основному тренду.

3) Краткосрочный тренд — длится от одной недели до месяца, состоит из небольших колебаний (движений), может идти в разрез среднесрочному тренду, не всегда поддается техническому анализу и зависит от многих (иногда случайных) событий.

Вам может быть интересна статья Что такое тренд на рынке Форекс.

_____

— Линии тренда

______

Трендовые линии широко используются в техническом анализе. На данный момент существует множество методов их построения и интерпретации.

Линия тренда — это прямая линия, соединяющая как минимум два пика цен на графике движения курса валюты (актива). Также нужно отметить, что в пределах развития основного тренда идущего по одной линии, может формироваться множество второстепенных трендов, формирующихся по дополнительным трендовым линиям.

Трендовые линии могут пробиваться ценной также как уровни поддержки и сопротивления. Показывая этим окончания текущего тренда.

Существует три вида линий тренда:

1) Восходящая — строится по минимумам волн восходящего тренда и выступает в роли линии поддержки.

2) Нисходящая — строится по вершинам волн медвежьего тренда и выступающая в роли линии сопротивления.

3) Горизонтальная — соединяет равные по значению максимумы или минимумы, которые зачастую поочередно меняют один одного. Такая линия рисуется при горизонтальном движении — флэте. Выступает одновременно в роли горизонтальны линий поддержки и сопротивления.

Линии тренда классифицируются по степени важности при помощи четырех показателей:

1) Временной масштаб.
Чем на более высоком временном масштабе строиться линия тренда, тем более важной она является. Т.е линия тренда построенная на дневном графике показывает более продолжительный и устойчивый тренд, чем линия тренда построенная на часовом графике.

2) Длительность.
Чем длиннее трендовая линия, тем она более надежна. Потому что показывает настроение трейдеров на более длительном промежутке времени.

3) Число касаний.
Чем больше раз цена коснулась линии тренда, тем устойчивей считается этот тренд. Трендовая линия от которой цена отскочила три и более раз, считается более устойчивой к пробитию, чем линия которая имеет два отскока.

4) Угол наклона.
Чем больше угол наклона между линией тренда и горизонталью от которой она строиться, тем сильнее тренд определяющийся этой линией. Если линия идет под большим углом — это говорит нам о сильном импульсном движении. Если линии формируется полога, значит тренд слабый формирующий как правило коррекционную волну.

Рекомендую статью Трендовые линии.

Трендовая линия является актуальной до тех пор, пока цена не пробивает ее в противоположную текущему тренду сторону. Показывая тем самым окончание текущего тренда.

Материал подготовлен Дилярой специально для blog-forex.org

Видео:

Тренд — что это, его разновидности и как правильно торговать по нему

Тренд — это одно из первых понятий, с которым знакомят на курсах по трейдингу. Фразу о том, что trend is your friend, слышал в начале своего обучения каждый трейдер.

Действительно ли это так? Давайте рассмотрим, откуда она взялась и так ли важно следовать трендам.

Содержание статьи:

1. Тренд — это название тенденции, господствующей на рынке
2. Направление тренда: как не ошибиться
3. Почему формируются тренды
4. Как правильно торговать по трендам
5. Тренд — ваш друг! Не стойте против тренда!

Тренд — это название тенденции, господствующей на рынке

Слово «тренд» используется в контексте технического анализа финансовых рынков. Основоположником анализа графического поведения цены считают Чарльза Доу. В своей теории он сформулировал ряд постулатов, часть из которых имеет отношение к трендам.

Доу утверждал, что большую часть времени цены на рынке следуют какой-то тенденции, или тренду.

Тренды бывают:

  • восходящими;
  • нисходящими;
  • боковыми.

Также было отмечено, что тренд скорее продолжится, чем изменит свое направление. А когда тенденция начнет меняться, рынок подаст сигнал разворота.

Большинство торговых стратегий и тактик основано на техническом анализе графиков. Тот факт, что цена включает все, делает график достаточным для правильного определения точек входа в сделки.


Выберите мессенджер и бесплатно забирайте уже готовый чек-лист прямо сейчас


Ниже мы подробнее рассмотрим несколько аспектов темы «Тренд, что это такое», а именно: какие бывают виды трендов, как их грамотно определить и правильно торговать.

Направление тренда: как не ошибиться

На рынке имеет место три вида тенденций — восходящая, нисходящая и боковая. Восходящий тренд — это тенденция, при которой цена больше растет, чем падает. То есть основное направление — вверх, а нисходящие движения цены при этом считаются откатами.

Тенденции на графике принято обозначать каналами. Восходящий канал строится по двум последовательно повышающимся минимумам и максимуму между ними. Нижняя граница восходящего канала называется линия тренда — это его уровень поддержки. Верхняя граница называется линией канала: она ограничивает ширину тренда и может меняться, если коридор расширяется.

Нисходящий тренд — это тенденция, при которой цена больше падает, чем растет. Нисходящий канал на графике строится по двум последовательно снижающимся максимумам и минимуму между ними. Получаем две параллельные линии.

Верхняя из них в нисходящем канале называется линия тренда — это сопротивление. А вот нижняя граница, поддержка нисходящего тренда, называется линией канала.

Есть также боковой тренд. Он ограничен двумя горизонтальными линиями, нижняя из которых называется поддержкой, а верхняя — сопротивлением.

При боковой тенденции, которую еще называют флет, цена отскакивает вверх от поддержки, растет к сопротивлению, отскакивает от него вниз и так далее.

Почему формируются тренды

Как вы уже поняли, ответом на вопрос «Тренд — что это?» будет объяснение господствующей тенденции на рынке.

Почему формируются тенденции? Это связано с психологией участников рынка, а также их действиями, в частности, выставлением ордеров, ценами, по которым заключаются сделки, большим объемом и т.п. Законы технического анализа знакомы всем, равно как и тренд видят все участники рынка и действуют в этой ситуации соответствующим образом.

Давайте на упрощенном примере рассмотрим, почему формируется тренд. Предположим, большинство трейдеров ждет, что какой-то торговый инструмент будет расти в цене, потому что для него сейчас благоприятные условия.

На этом фоне его активно покупают, что толкает цену вверх. Со временем покупатели начинают закрывать сделки на покупку — на рынке возникает волна продаж, из-за чего на графике формируется откат вниз. В какой-то момент опять подключаются покупатели (актив-то перспективный), и цена снова начинает расти.

Таким образом, мы видим серию последовательно повышающихся минимумов и максимумов, то есть на графике формируется восходящий тренд.

Как правильно торговать по трендам

Так почему же тренд — это ваш друг на финансовых рынках? Потому что основное ценовое движение происходит в направлении господствующей тенденции. И когда вы видите на графике формирование восходящего или нисходящего канала, необходимо открывать сделки в его направлении.

Есть два вида стратегий по торговле в трендах:

1. трендовые;
2. контртрендовые.

При трендовой стратегии необходимо открывать покупки от уровня поддержки восходящего канала и продажи — от уровня сопротивления нисходящего. В боковом тренде можно торговать в двух направлениях: покупать от поддержки и продавать от сопротивления. Рассмотрим это подробнее.

Если вы заметили на графике два последовательно повышающихся минимума, провели линии восходящего канала, то первым сигналом на открытие сделки будет отскок от третьей точки у линии поддержки.

Когда вы заметили, что цена в третий раз отскакивает вверх от линии тренда, — это сигнал покупать. При этом фиксировать прибыль мы будем у линии сопротивления: тейк-профит лучше поставить немного ниже верхней границы восходящего канала.

Стоп-лосс необходимо выставить за предыдущий минимум или немного ниже третьей точки у линии поддержки. Ориентируйтесь как на требования рынка, так и на соотношение стоп-лосса и тейк-профита в сделке. Оно должно быть минимум 1:2.


Больше о стоп-лоссе и тейк-профите вы узнаете из этого видео


Если же на графике формируется нисходящий тренд, то сделка на продажу открывается от третьей точки отскока вниз от линии сопротивления. При этом стоп-лосс ставится выше предыдущего максимума или выше третьей точки касания линии тренда. А прибыль будем фиксировать при достижении ценой линии поддержки нисходящего канала. При этом тейк-профит лучше выставить, немного не доходя до нее.

При торговле в трендах стоит помнить, что чем дальше от третьей точки находится очередной отскок от линии тренда, тем больше вероятность разворота тенденции. Это значит, что сделку при отскоке от четвертой точки еще можно открывать, выставляя тейк-профит на уровне предыдущего экстремума, а вот движение по тренду от пятой и шестой точек может быть сомнительным.

Что касается контртрендовых стратегий, то одна из них предполагает открытие сделок на пробое линии тренда. В случае с восходящей тенденцией, если цена пробивает линию поддержки, необходимо дождаться подтверждения ее откатом в качестве сопротивления, а после этого открывать сделку на продажу.

Если же цена пробивает верхнюю границу нисходящего тренда, то после подтверждения ее откатом в качестве поддержки можно открывать сделку на покупку.


Тренд — ваш друг! Не стойте против тренда!

В этой статье мы кратко разобрали вопросы: тренд, что это такое, как его найти и торговать в его границах.

А вот пытаться заработать, торгуя на откатах против тренда, не стоит, если речь, конечно, не идет о боковой тенденции. Вероятность того, что цена пойдет против вас в случае покупок в нисходящем тренде и продаж в восходящем, высока!


Полезно знать:

Чтобы уберечь свой депозит от убытков,

подключите Риск-менеджер от Gerchik & Co

Узнать подробнее о сервисе


Как настроить Риск-менеджер вы узнаете из видео ниже



Полезные статьи:


4. Выявление и характеристика основной тенденции развития. Общая теория статистики: конспект лекции

4. Выявление и характеристика основной тенденции развития

Одной из задач, возникающих при анализе рядов динамики, является установление закономерности изменения уровней изучаемого показателя во времени. Для этого необходимо выделить такие периоды (этапы) развития, которые достаточно однородны в отношении взаимосвязи данного явления с другими и в отношении условий его развития.

Выделение этапов развития – это задача, находящаяся на стыке науки, изучающей данное явление (экономики, социологии и т. п.), и статистики. Решение этой задачи осуществляется не только и даже не столько с помощью статистических методов (хотя и они могут принести определенную пользу), сколько на базе содержательного анализа сущности, природы явления и общих законов его развития.

Для каждого этапа развития нужно выявить и численно охарактеризовать основную тенденцию изменения уровня явления. Под тенденцией понимается общее направление к росту, снижению или стабилизации уровня явления с течением времени. Если уровень непрерывно растет или непрерывно снижается, то тенденция к росту или снижению является явной и отчетливой: она легко обнаруживается визуально по графику временного ряда. Следует, однако, иметь в виду, что и рост, и снижение уровня могут происходить по-разному: либо равномерно, либо ускоренно, либо замедленно. Под равномерным ростом (или снижением) здесь понимается рост (снижение) с постоянной абсолютной скоростью, когда цепные абсолютные приросты (4) одинаковы. При ускоренном росте или снижении цепные приросты систематически увеличиваются по абсолютной величине, а при замедленном росте или снижении – уменьшаются (тоже по модулю). Практически уровни ряда динамики очень редко растут (или снижаются) строго равномерно. Нечасто встречается и систематическое – без единого отклонения – увеличение или снижение цепных приростов.

Такие отклонения объясняются либо изменением с течением времени всего комплекса основных причин и факторов, от которых зависит уровень явления, либо изменением направления и силы действия второстепенных (в том числе случайных) обстоятельств и факторов. Поэтому при анализе динамики речь идет не просто о тенденции развития, а об основной тенденции, достаточно стабильной (устойчивой) на протяжении данного этапа развития. В некоторых случаях эта закономерность, общая тенденция развития объекта вполне ясно отображается уровнями динамического ряда.

Основной тенденцией (трендом) называется достаточно плавное и устойчивое изменение уровня явления во времени, более или менее свободное от случайных колебаний. Основную тенденцию можно представить либо аналитически – в виде уравнения модели) тренда, либо графически. Выявление основной тенденции развития (тренда) называется в статистике также выравниваем временного ряда, а методы выявления основной тенденции – методами выравнивания.

Одними из самых распространенных способов выявления основных тенденций (тренда) ряда динамики являются:

1) метод укрупнения интервалов;

2) метод скользящей средней (суть метода состоит в замене абсолютных данных средними арифметическими за определенные периоды). Расчет средних ведется способом скольжения, т. е. постепенным исключением из принятого периода первого уровня и включением следующего;

3) метод аналитического выравнивания. При этом уровни ряда динамики выражаются в виде функций времени:

а) f(t)= a0+ ajt– линейная зависимость;

б) f(t) = a0 + cijt + a2t2– параболическая зависимость.

Способ укрупнения интервалов и их характеристики средними уровнями заключается в переходе от интервалов менее продолжительных к более продолжительным, например от суток – к неделям или декадам, от декад – к месяцам, от месяцев – к кварталам или годам, от годовых интервалов – к многолетним. Если уровни ряда динамики колеблются с более или менее определенной периодичностью (волнообразно), то укрупненный интервал целесообразно взять равным периоду колебаний (длине «волны» цикла). Если же такая периодичность отсутствует, то укрупнение производят постепенно от малых интервалов к все более крупным, пока общее направление тренда не станет достаточно отчетливым.

Если ряд динамики является моментным, а также в тех случаях, когда уровень ряда является относительной или средней величиной, суммирование уровней не имеет смысла, и следует охарактеризовать укрупненные периоды средними уровнями.

При укрупнении интервалов число членов динамического ряда сильно сокращается, в результате чего движение уровня внутри укрупненного интервала выпадает из поля зрения. В связи с этим для выявления основной тенденции и более детальной ее характеристики используется сглаживание ряда с помощью скользящей средней.

Сглаживание ряда динамики с помощью скользящей средней заключается в том, что вычисляется средний уровень из определенного числа первых по порядку уровней ряда, затем – средний уровень из такого же числа уровней, начиная со второго, далее – начиная с третьего, и т. д. Таким образом, при расчетах среднего уровня как бы скользят по временному ряду от его начала к концу, каждый раз отбрасывая один уровень в начале и добавляя один следующий. Отсюда название – скользящая средняя.

Каждое звено скользящей средней – это средний уровень за соответствующий период. При графическом изображении и при некоторых расчетах каждое звено принято условно относить к центральному интервалу того периода, за который сделан расчет (для моментального ряда – к центральной дате).

Вопрос о том, за какой период следует вычислять звенья скользящей средней, решается в зависимости от конкретных особенностей динамики. Как и при укрупнении интервалов, если в колебаниях уровня есть определенная периодичность, то период сглаживания целесообразно принять равным периоду колебаний или кратной его величине. Так, при наличии квартальных уровней, испытывающих ежегодно сезонные спады и повышения, целесообразно применять четырех– или восьмиквартальную среднюю и т. п. Если же колебания уровней являются беспорядочными, то целесообразно постепенно укрупнять интервал сглаживания, пока не выявится отчетливая картина тренда.

Аналитическое выравнивание ряда динамики позволяет получить аналитическую модель тренда. Оно производится следующим образом.

1. На основе содержательного анализа выделяется этап развития и устанавливается характер динамики на этом этапе.

2. Исходя из предположения о той или иной закономерности роста и из характера динамики выбираются форма аналитического выражения тренда, вид аппроксимирующей функции, которой графически соответствует определенная линия – прямая, парабола, показательная кривая и т. п. Эта линия (функция) выражает предполагаемую закономерность плавного изменения уровня во времени, т. е. основную тенденцию. При этом каждый уровень ряда динамики условно рассматривается как сумма двух составляющих (компонент): yt = f(t) + ?. Одна из них (yt = f(t)), выражающая тренд, характеризует влияние постоянно действующих основных факторов и называется систематической регулярной компонентой. Другая составляющая (е!) отражает влияние случайных факторов и обстоятельств и называется случайной компонентой. Эту компоненту называют также остаточной (или просто остатком), так как она равна отклонению фактического уровня от тренда. Таким образом, допускается (условно предполагается), что основная тенденция (тренд) формируется под влиянием постоянно действующих главных факторов, а второстепенные, случайные факторы вызывают отклонение уровня от тренда.

Выбор формы кривой во многом определяет результаты экстраполяции тренда. Основанием для выбора вида кривой может быть содержательный анализ сущности развития данного явления. Можно опираться также на результаты предыдущих исследований в данной области. Наиболее простой эмпирический прием – визуальный: выбор формы тренда на основе графического изображения ряда – ломаной линии. На практике линейная зависимость используется чаще, чем параболическая, в силу ее простоты.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.

Продолжение на ЛитРес

Добавление линии тренда или скользящего среднего на диаграмму

Примечание: Эти действия применимы Office 2013 и более новых версиях. Ищете по Office 2010?

Добавление линии тренда

  1. Выберите диаграмму.

  2. Щелкните значок «+» в правом верхнем углу диаграммы.

  3. Выберите пункт Линия тренда.

    Примечание: Excel отображает параметр Линия тренда только в том случае, если выбрана диаграмма с более чем одним рядом данных без выбора ряда данных.

  4. В диалоговом окне Добавление линии тренда выберите нужные параметры рядов данных и нажмите кнопку ОК.

Форматирование линии тренда

  1. Щелкните в любом месте диаграммы.

  2. На вкладке Формат в группе Текущий выделение выберите в списке вариант линии тренда.

  3. Нажмите кнопку Формат выделения.

  4. В области Формат линии тренда выберите параметр Линия тренда, чтобы выбрать линию тренда для диаграммы. Форматирование линии тренда — это статистический способ измерения данных:

  5. Задайте значение в полях «Вперед» и «Назад», чтобы проецируемые данные в будущем.

Добавление линии скользящего среднего

Линию тренда можно отформатирование на линию скользящего среднего.

  1. Щелкните в любом месте диаграммы.

  2. На вкладке Формат в группе Текущий выделение выберите в списке вариант линии тренда.

  3. Нажмите кнопку Формат выделения.

  4. В области Формат линии тренда в области Параметрылинии тренда выберите Скользящие средниезначения . При необходимости укажите баллы.

    Примечание: Число точек в линии тренда скользящего среднего равно общему числу точек в ряду, которое меньше числа, заданная для точки.

Добавление линии тренда или скользящего среднего на диаграмму в Office 2010 г.

Добавление линии тренда (Office 2010)

  1. На диаграмме без накопления, плоской диаграмме, диаграмме с областями, линейчатой диаграмме, гистограмме, графике, биржевой, точечной или пузырьковой диаграмме щелкните ряд данных, для которого требуется добавить линию тренда или линейную фильтрацию, или выполните указанные ниже действия, чтобы выбрать ряд данных из списка элементов диаграммы.

    1. Щелкните диаграмму.

      Будут отображены средства Работа с диаграммами, включающие вкладки Конструктор, Макет и Формат.

    2. На вкладке Формат в группе Текущий фрагмент щелкните стрелку рядом с полем Элементы диаграммы, а затем выберите нужный элемент диаграммы.

  2. Примечание: Если выбрана диаграмма с несколькими рядами данных, но сам ряд данных не выбран, откроется диалоговое окно Добавление линии тренда. В поле со списком выберите нужный ряд данных, а затем нажмите кнопку ОК.

  3. На вкладке Макет в группе Анализ выберите пункт Линия тренда.

  4. Выполните одно из указанных ниже действий.

    1. Выберите подходящий предопределенный параметр линии тренда.

      Примечание: Линия тренда будет применена без возможности выбора конкретных параметров.

    2. Нажмите Дополнительные параметры линии тренда, а затем в категории Параметры линии тренда в разделе Построение линии тренда (аппроксимация и сглаживание) выберите нужный тип линии тренда.

    Используемый тип

    Применение

    Линейная

    Создание прямой линии тренда путем расчета по методу наименьших квадратов с помощью следующего уравнения:

    где m — это наклон, а b — смещение.

    Логарифмическая

    Построение логарифмической линии тренда путем расчета точек методом наименьших квадратов с помощью следующего уравнения:

    где c и b — константы, а «ln» — натуральный логарифм.

    Полиномиальная

    Построение полиномиальной или криволинейной линии тренда путем расчета точек методом наименьших квадратов с помощью следующего уравнения:

    где b и являются константами.

    Степенная

    Построение степенной линии тренда путем расчета точек методом наименьших квадратов с помощью следующего уравнения:

    где c и b — константы.

    Примечание: При наличии нулевых или отрицательных значений данных этот параметр недоступен.

    Экспоненциальная

    Построение экспоненциальной линии тренда путем расчета точек методом наименьших квадратов с помощью следующего уравнения:

    где c и b — константы, e — основание натурального логарифма.

    Примечание: При наличии нулевых или отрицательных значений данных этот параметр недоступен.

    Линейная фильтрация

    Построение линии тренда с линейной фильтрацией по следующей формуле:

    Примечание: Число точек, образующих линию тренда с скользящее среднее, равно общему числу точек ряда за вычетом числа, указанного для параметра «Точки».

    Величина достоверности аппроксимации

    Построение линии тренда с указанием на диаграмме величина достоверности аппроксимации, вычисляемой по следующей формуле:

    Этот параметр линии тренда располагается на вкладке Параметры диалогового окна Добавление линии тренда или Формат линии тренда.

    Примечание: Отображаемая вместе с линией тренда величина достоверности аппроксимации не является скорректированной. Для логарифмической, степенной и экспоненциальной линий тренда в Excel используется видоизмененная модель регрессии.

    • Если выбран тип Полиномиальная, введите в поле Степень наибольшую степень для независимой переменной.

    • Если выбран тип Линейная фильтрация, введите в поле Точки число точек, используемых для расчета линейного фильтра.

    • При добавлении скользящего среднего на точечная диаграмма скользящие средние значения основаны на порядке, за исключением значений X, относящегося к диаграмме. Чтобы получить нужный результат, перед добавлением скользящего среднего может потребоваться отсортировать значения X.

    • При добавлении линии тренда в график, гистограмму, диаграмму с областями или линейчатую диаграмму линия тренда рассчитывается исходя из предположения, что значения x равны 1, 2, 3, 4, 5, 6 и т. д. Такое допущение делается вне зависимости от того, являются ли значения x числовыми или текстовыми. Чтобы рассчитать линию тренда на основе числовых значений x, следует использовать точечную диаграмму.

    • В Excel название линии тренда назначается автоматически, но его можно изменить. В диалоговом окне Формат линии тренда в категории Параметры линии тренда в разделе Название аппроксимирующей (сглаженной) кривой выберите параметр Другое, а затем укажите название в поле Другое.

Советы: 

  • Кроме того, можно добавить линейную фильтрацию, которая сглаживает отклонения в данных и более четко показывает форму линии тренда.

  • Если изменить диаграмму или ряд данных таким образом, что они больше не будут поддерживать соответствующую линию тренда (например, если изменить тип диаграммы на объемную диаграмму или изменить представление отчет сводной диаграммы или связанный отчет сводной таблицы), линия тренда больше не будет отображаться на диаграмме.

  • Для данных в строке (без диаграммы) наиболее точные прямые или экспоненциальные линии тренда можно создать с помощью автозаполнения или статистических функций, таких как РОСТ() или ТЕНДЕНЦИЯ().

Изменение формата линии тренда (Office 2010)

  1. На диаграмме без накопления, плоской диаграмме, диаграмме с областями, линейчатой диаграмме, гистограмме, графике, биржевой, точечной или пузырьковой диаграмме щелкните линию тренда, которую необходимо изменить, или выполните следующие действия, чтобы выбрать ее из списка элементов диаграммы.

    1. Щелкните диаграмму.

      Будут отображены средства Работа с диаграммами, включающие вкладки Конструктор, Макет и Формат.

    2. На вкладке Формат в группе Текущий фрагмент щелкните стрелку рядом с полем Элементы диаграммы, а затем выберите нужный элемент диаграммы.

  2. На вкладке Макет в группе Анализ выберите пункт Линия тренда, а затем нажмите Дополнительные параметры линии тренда.

  3. Чтобы изменить параметры цвета, типа или тени линии тренда, выберите категорию Цвет линии, Тип линии или Тень и задайте нужные значения.

Укажите количество периодов, которые нужно включить в прогноз (Office 2010 г.)

  1. На диаграмме без накопления, плоской диаграмме, диаграмме с областями, линейчатой диаграмме, гистограмме, графике, биржевой, точечной или пузырьковой диаграмме щелкните линию тренда, которую необходимо изменить, или выполните следующие действия, чтобы выбрать ее из списка элементов диаграммы.

    1. Щелкните диаграмму.

      Будут отображены средства Работа с диаграммами, включающие вкладки Конструктор, Макет и Формат.

    2. На вкладке Формат в группе Текущий фрагмент щелкните стрелку рядом с полем Элементы диаграммы, а затем выберите нужный элемент диаграммы.

  2. На вкладке Макет в группе Анализ выберите пункт Линия тренда, а затем нажмите Дополнительные параметры линии тренда.

  3. Чтобы указать число периодов для включения в прогноз, в разделе Прогноз укажите число периодов в поле вперед на или назад на.

Укажите точку пересечения линии тренда с вертикальной осью (значений) (Office 2010).

  1. На диаграмме без накопления, плоской диаграмме, диаграмме с областями, линейчатой диаграмме, гистограмме, графике, биржевой, точечной или пузырьковой диаграмме щелкните линию тренда, которую необходимо изменить, или выполните следующие действия, чтобы выбрать ее из списка элементов диаграммы.

    1. Щелкните диаграмму.

      Будут отображены средства Работа с диаграммами, включающие вкладки Конструктор, Макет и Формат.

    2. На вкладке Формат в группе Текущий фрагмент щелкните стрелку рядом с полем Элементы диаграммы, а затем выберите нужный элемент диаграммы.

  2. На вкладке Макет в группе Анализ выберите пункт Линия тренда, а затем нажмите Дополнительные параметры линии тренда.

  3. Установите флажок пересечение кривой с осью Y в точке, а затем в поле пересечение кривой с осью Y в точке введите значение, чтобы задать точку пересечения линии тренда с вертикальной осью (осью значений).

    Примечание: Это можно сделать только при использовании экспоненциальной, прямой или полиномиальной линии тренда.

Отображение уравнения линии тренда на диаграмме (Office 2010)

  1. На диаграмме без накопления, плоской диаграмме, диаграмме с областями, линейчатой диаграмме, гистограмме, графике, биржевой, точечной или пузырьковой диаграмме щелкните линию тренда, которую необходимо изменить, или выполните следующие действия, чтобы выбрать ее из списка элементов диаграммы.

    1. Щелкните диаграмму.

      Будут отображены средства Работа с диаграммами, включающие вкладки Конструктор, Макет и Формат.

    2. На вкладке Формат в группе Текущий фрагмент щелкните стрелку рядом с полем Элементы диаграммы, а затем выберите нужный элемент диаграммы.

  2. На вкладке Макет в группе Анализ выберите пункт Линия тренда, а затем нажмите Дополнительные параметры линии тренда.

  3. Чтобы показать на диаграмме уравнение линии тренда, установите флажок показывать уравнение на диаграмме.

    Примечание: Уравнения линии тренда нельзя показать для скользящего среднего.

Совет: Формула линии тренда округлена, чтобы сделать ее более понятной. Однако вы можете изменить количество цифр для выбранной подписи линии тренда в поле Число десятичных разрядов на вкладке Число в диалоговом окне Формат подписи линии тренда. (Вкладка Формат, группа Текущий выделение,кнопка Формат выделения).

Отображение величины квадрата R для линии тренда (Office 2010)

  1. На диаграмме без накопления, плоской диаграмме, диаграмме с областями, линейчатой диаграмме, гистограмме, графике, биржевой, точечной или пузырьковой диаграмме щелкните линию тренда, для которой требуется показать величина достоверности аппроксимации, или выполните указанные ниже действия, чтобы выбрать линию тренда из списка элементов диаграммы.

    1. Щелкните диаграмму.

      Будут отображены средства Работа с диаграммами, включающие вкладки Конструктор, Макет и Формат.

    2. На вкладке Формат в группе Текущий фрагмент щелкните стрелку рядом с полем Элементы диаграммы, а затем выберите нужный элемент диаграммы.

  2. На вкладке Макет в группе Анализ выберите пункт Линия тренда, а затем нажмите Дополнительные параметры линии тренда.

  3. На вкладке Параметры линии тренда установите флажок поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации (R^2).

Примечание: Для скользящего среднего величину достоверности аппроксимации отобразить нельзя.

Удаление линии тренда (Office 2010)

  1. На диаграмме без накопления, плоской диаграмме, диаграмме с областями, линейчатой диаграмме, гистограмме, графике, биржевой, точечной или пузырьковой диаграмме щелкните линию тренда, которую необходимо удалить, или выполните следующие действия, чтобы выбрать линию тренда из списка элементов диаграммы.

    1. Щелкните диаграмму.

      Будут отображены средства Работа с диаграммами, включающие вкладки Конструктор, Макет и Формат.

    2. На вкладке Формат в группе Текущий фрагмент щелкните стрелку рядом с полем Элементы диаграммы, а затем выберите нужный элемент диаграммы.

  2. Выполните одно из указанных ниже действий.

    1. На вкладке Макет в группе Анализ нажмите Линия тренда, а затем выберите пункт Нет.

    2. Нажмите клавишу DELETE.

Совет: Вы также можете удалить линию тренда сразу после ее добавления на диаграмму, нажав кнопку Отменить панели быстрого доступа или нажав CTRL+Z.

Общероссийская общественная организация «Российская ассоциация статистиков»

 

(Свидетельство о победе в конкурсе корпоративных проектов по статистической грамотности, проводимом ISI)

Сегодня стартовал Всероссийский школьный конкурс по статистике «Тренд» 2021/22 учебного года. Это уже пятый раунд ежегодного конкурса, который организует Российская ассоциация статистиков. На протяжении всех предыдущих лет ВШК Тренд поддерживался Министерством просвещения РФ и входил в Перечень мероприятий по выявлению детей, проявивших выдающиеся способности, и сопровождения их дальнейшего развития.

В этом году наш конкурс стал победителем среди корпоративных проектов по статистической грамотности, который был организован Международным статистическим институтом (ISI) в рамках 63 Всемирного статистического конгресса (Нидерланды).

Награда за лучший совместный проект в области статистической грамотности присуждается каждые два года в знак признания выдающихся, инновационных и влиятельных проектов в области статистической грамотности, которые затрагивают широкий сегмент широкой общественности и являются результатом сотрудничества различных типов учреждений (национальных статистических служб, школ, статистических обществ, средств массовой информации, библиотек и т.д.).

Представленные проекты должны обладать, по крайней мере, некоторыми из следующих характеристик: (1) Быть актуальными и обладать потенциалом оставаться таковыми в будущем; (2) Обеспечивать свободный доступ к ресурсам проекта и членству в нем; (3) Обучать понятиям статистической теории и анализу данных, их использованию в разработке информации о стране и обществе, их применению в широком спектре дисциплин; (4) Иметь педагогически обоснованное содержание, подходящее для широкой аудитории; (5) Вовлекать два или более учреждений, которые обычно не работают в тесном сотрудничестве. Например, между университетами и национальной статистической службой, между некоммерческой организацией и школами и т.д.; (6) Быть привлекательными для широкой аудитории и привлекать к участию широкую аудиторию. Должны быть обеспечены следующие характеристики: простота поиска материала, динамичность, разнообразие, продуманная педагогика, обновленная и современная тематика; (7) Иметь архивы, широкодоступные для всех желающих. Например, если регулярно проводится конкурс, то должны быть известны прошлые победители; (8) Вести международную работу и творчески использовать имеющиеся международные ресурсы.

Ознакомившись с нашей заявкой, международное жюри единодушно решило, что ВШК ТРЕНД соответствует всем требованиям.

Соперниками ВШК ТРЕНД были: Статистическая ассоциация Финляндии (с инициативой расширения Международного проекта по статистической грамотности ISLP), Национальная Статистическая Служба Испании (Европейский статистический конкурс для детей) и Pak Institute of Statistical Training and Research (Пакистан) (мероприятия в период пандемии – включая онлайн семинар, онлайн консультации и онлайн статистическую газету). Выиграла Россия – впервые за всю историю проведения Международного проекта по статистической грамотности. Информация о конкурсе и его участниках на сайте Ассоциация по статистическому образованию и статистической грамотности (ISLP)  https://iase-web.org/islp/Competitions.php?p=Best_Cooperative_Project_2021

Высокая оценка нашей работы международным статистическим сообществом, безусловно, имеет огромную ценность и открывает дополнительные возможности в развитии конкурса на международном уровне. Одновременно повышается наша ответственность и возрастают трудозатраты организаторов конкурса на всех этапах.

Российская ассоциация статистиков поздравляет всех, кто участвует в ВШК Тренд и поддерживает его: участников конкурса предыдущих лет и их наставников, членов региональных отделений РАС, работников Территориальных органов Федеральной службы государственной статистики и Росстата, представителей ВУЗов – партнеров конкурса. Это – Ваша победа, дорогие друзья!

Мы уверены, что ВШК Тренд будет развиваться, становиться все интереснее и полезнее для участников, а российская статистика будет крепнуть и пополняться высокопрофессиональными кадрами.

Мы всегда в ТРЕНДЕ!

 

Дорогие коллеги!

Общероссийская общественная организация «Российская ассоциация статистиков» (РАС) создана 2 апреля 2014 г. на Учредительном съезде РАС в Москве.
РАС была зарегистрирована Министерством юстиции Российской Федерации 8 августа 2014 г., (учетный номер 0012011804). Сведения о государственной регистрации общественного объединения внесены в Единый государственный реестр юридических лиц 13 августа 2014 г. за основным государственным регистрационным номером 1147799012954.

О РАС

РАС является основанным на членстве добровольным, самоуправляемым, общественным объединением статистиков, иных граждан, юридических лиц – общественных объединений для защиты общих интересов и достижения уставных целей.

Целями РАС являются:

— содействие развитию статистической науки и практики;

— содействие подготовке и повышению квалификации статистических кадров;

— постановка перед органами исполнительной и законодательной власти вопросов, связанных с проблемами статистики, путей и методов решения этих проблем;

—  содействие международному сотрудничеству в области статистики, развитию связей со статистической общественностью зарубежных стран, интеграции российских статистиков в мировое научное и профессиональное сообщество.

СОДЕЙСТВИЕ РАЗВИТИЮ СТАТИСТИЧЕСКОЙ НАУКИ И ПРАКТИКИ

Нашими партнерами по организации содействия развитию статистической науки и практики являются Федеральная служб государственной статистики, Межгосударственный статистический комитет СНГ, другие государственные и международные организации, занятые развитием статистической деятельности, а также научные и образовательные учреждения, общественные объединения, средства массовой информации и корпорации. РАС не стремится подменить своей деятельностью работу государственных статистических органов или научно-образовательных учреждений. РАС видит свою роль по развитию отечественной статистики в поддержке творческой инициативы российских и зарубежных статистиков, новаторских статистических проектов, популяризации и повышении статуса статистической деятельности, профессионального взаимопонимания и взаимодействия статистиков. РАС ставит перед собой задачу ежегодно проводить российские статистические конгрессы в разных регионах России. Российские статистические конгрессы должны стать площадкой для профессионального общения статистиков, работающих в различных областях науки и практики и будут способствовать практическому воплощению в жизнь нашего девиза – Статистика для общества.   

СОДЕЙСТВИЕ РАЗВИТИЮ СТАТИСТИЧЕСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ

РАС подчеркивает особую важность разработки и внедрения современного образовательного стандарта по статистике, повышения качества учебных программ, учебников и других методологических документов. В более широком плане, РАС стремится играть самую активную роль в повышении статистической грамотности российского общества.

ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ С ОРГАНАМИ ВЛАСТИ ПО ВОПРОСАМ РАЗВИТИЯ СТАТИСТИКИ

РАС видит свою ближайшую задачу в подготовке профессионального стандарта «Статистик», соответствующего современным мировым тенденциям и международным стандартам. Помимо этого, РАС в порядке, установленном российским законодательством, будет участвовать в подготовке и общественном обсуждении законодательных и нормативных документов, связанных со статистической деятельностью и статистических классификаций. РАС будет принимать участие в работе соответствующих экспертных групп и органов, выражать свое мнение через средства массовой информации.   

РАСШИРЕНИЕ МЕЖДУНАРОДНОГО СОТРУДНИЧЕСТВА В ОБЛАСТИ СТАТИСТИКИ

РАС видит свою важнейшую задачу в укреплении сотрудничества со статистиками и с профессиональными сообществами стран СНГ, Таможенного Союза и Единого экономического пространства. РАС стремится также развивать плодотворное сотрудничество с профессиональными статистическими сообществами других стран, а также с международными профессиональными организациями, прежде всего – Международным статистическим институтом (ISI). РАС выражает благодарность в поддержке, оказанной РАС Международным статистическим институтом, статистическими ассоциациями США, Японии, Великобритании, Польши, общественной организацией Open Data Watch при подготовке и проведении ее Учредительного съезда.    

 

Не в тренде что это значит? —

Что значит быть в тренде?

Определение, значение, перевод Слово trend обычно переводится с английского как «тенденция», что само по себе довольно комично.

Быть в тренде означает «идти в ногу со временем» и оставаться в курсе самых последних новинок в данной области.

Что означает слово в тренде?

Тренд (произносится [трэнд]; англицизм от trend — тенденция) — основная тенденция изменения чего-либо: например, в математике — временного ряда. Тренды могут быть описаны различными уравнениями — линейными, логарифмическими, степенными и так далее.

Как определить какой тренд?

Рекомендуемый клип · 112 сек.

Как определить тренд на Форекс — YouTube

YouTube

Начало рекомендуемого клипа

Конец рекомендуемого клипа

Что такое бренд и что такое тренд?

Трэнд и Брэнд ——-В ЧЕМ РАЗНИЦА???? Тренд от слова «тенденция» применяется в индустрии моды, помогая производителям одежды и аксессуаров выпускать продукцию, соответствующую веяниям моды, которая будет пользоваться активным спросом у потребителя. Брендом можно назвать торговую марку со сложившимся имиджем.

Что такое тренд на бирже?

Тренд на бирже — это однонаправленное движение цены, которое действует в течение определенного времени. Если на рынке сформировался ряд последовательно понижающихся минимумов и последовательно понижающихся максимумов, — это признак нисходящего или «медвежьего» тренда.

Что называется трендом?

Trend. Тренд — это определенное направление движения цены на Форекс. Тренды бывают следующих видов: нисходящий (еще его называют медвежий), восходящий (еще он носит название бычий) и боковой (отсутствующий или флэт).

Что значит слово трэш?

Определение, значение, перевод Слово trash в переводе с английского означает «мусор, отстой». Изначально этим словом назывались малобюджетные фильмы ужасов, в которых сцены насилия смаковались с преувеличенной пошлостью.

Что такое Что такое челлендж?

Челлендж (ударение на первую «е») это модное английское слово, которое можно перевести как «вызов», но не в смысле «входящий вызов» или «вызов родителей в школу», а в контексте словосочетания «бросить вызов», то есть по-русски «развести на слабо». По-английски это слово пишется так: Challenge.

Что такое тренд в эконометрике?

Тенденция во временном ряду Синонимом тенденции в эконометрике является тренд. Одним из наиболее популярных способов моделирования тенденции временного ряда является нахождение аналитической функции, характеризующей зависимость уровней ряда от времени. Этот способ называется аналитическим выравниванием временного ряда.

Что такое тренд в статистике?

Тренд (от англ. trend — тенденция) — это долговременная тенденция изменения исследуемого временного ряда. Фактический тип тренда устанавливают на основе подбора его функциональной модели статистическими методами либо сглаживанием исходного временного ряда.

Что такое боковой тренд?

Боковой тренд – это ситуация, когда на валютном рынке Форекс вообще невозможно увидеть явное направление движения цены, не считая мелких скачков и шумов, когда цена движется практически горизонтально.13 дек. 2010 г.

Как построить линейный тренд?

1:17

5:37

Рекомендуемый клип · 120 сек.

Прогнозирование в Excel с помощью линий тренда — YouTube

YouTube

Начало рекомендуемого клипа

Конец рекомендуемого клипа

Что такая тенденция?

Тенденция — общее определение: возможность тех или иных событий развиваться в данном направлении. определение в экономике: выявленные в результате экономического анализа, наблюдаемые устойчивые соотношения, свойства, признаки, присущие экономической системе … Википедия Тенденция — Тенденция

Анализ временных рядов и прогнозирование в Excel на примере

Анализ временных рядов позволяет изучить показатели во времени. Временной ряд – это числовые значения статистического показателя, расположенные в хронологическом порядке.

Подобные данные распространены в самых разных сферах человеческой деятельности: ежедневные цены акций, курсов валют, ежеквартальные, годовые объемы продаж, производства и т.д. Типичный временной ряд в метеорологии, например, ежемесячный объем осадков.

Временные ряды в Excel

Если фиксировать значения какого-то процесса через определенные промежутки времени, то получатся элементы временного ряда. Их изменчивость пытаются разделить на закономерную и случайную составляющие. Закономерные изменения членов ряда, как правило, предсказуемы.

Сделаем анализ временных рядов в Excel. Пример: торговая сеть анализирует данные о продажах товаров магазинами, находящимися в городах с населением менее 50 000 человек. Период – 2012-2015 гг. Задача – выявить основную тенденцию развития.

Внесем данные о реализации в таблицу Excel:

На вкладке «Данные» нажимаем кнопку «Анализ данных». Если она не видна, заходим в меню. «Параметры Excel» — «Надстройки». Внизу нажимаем «Перейти» к «Надстройкам Excel» и выбираем «Пакет анализа».

Подключение настройки «Анализ данных» детально описано здесь.

Нужная кнопка появится на ленте.

Из предлагаемого списка инструментов для статистического анализа выбираем «Экспоненциальное сглаживание». Этот метод выравнивания подходит для нашего динамического ряда, значения которого сильно колеблются.

Заполняем диалоговое окно. Входной интервал – диапазон со значениями продаж. Фактор затухания – коэффициент экспоненциального сглаживания (по умолчанию – 0,3). Выходной интервал – ссылка на верхнюю левую ячейку выходного диапазона. Сюда программа поместит сглаженные уровни и размер определит самостоятельно. Ставим галочки «Вывод графика», «Стандартные погрешности».

Закрываем диалоговое окно нажатием ОК. Результаты анализа:

Для расчета стандартных погрешностей Excel использует формулу: =КОРЕНЬ(СУММКВРАЗН(‘диапазон фактических значений’; ‘диапазон прогнозных значений’)/ ‘размер окна сглаживания’). Например, =КОРЕНЬ(СУММКВРАЗН(C3:C5;D3:D5)/3).



Прогнозирование временного ряда в Excel

Составим прогноз продаж, используя данные из предыдущего примера.

На график, отображающий фактические объемы реализации продукции, добавим линию тренда (правая кнопка по графику – «Добавить линию тренда»).

Настраиваем параметры линии тренда:

Выбираем полиномиальный тренд, что максимально сократить ошибку прогнозной модели.

R2 = 0,9567, что означает: данное отношение объясняет 95,67% изменений объемов продаж с течением времени.

Уравнение тренда – это модель формулы для расчета прогнозных значений.

Большинство авторов для прогнозирования продаж советуют использовать линейную линию тренда. Чтобы на графике увидеть прогноз, в параметрах необходимо установить количество периодов.

Получаем достаточно оптимистичный результат:

В нашем примере все-таки экспоненциальная зависимость. Поэтому при построении линейного тренда больше ошибок и неточностей.

Для прогнозирования экспоненциальной зависимости в Excel можно использовать также функцию РОСТ.

Для линейной зависимости – ТЕНДЕНЦИЯ.

При составлении прогнозов нельзя использовать какой-то один метод: велика вероятность больших отклонений и неточностей.

Тенденции статистики и их значение

Если вы знаете значение статистического графика, вы можете определить правильное условие для любого действия.И если вы знаете условие, вы будете знать, какую формулу применить к нему. Оттуда легко следовать шагам каждой формулы и увеличивать свою статистику.

Чтобы понять статистику, вы должны знать о тенденциях.

Слово тренд означает, как статистика обычно идет — вверх, на уровень или вниз — в течение периода времени, нескольких недель или даже месяцев. Это общее направление статистики для более чем одной точки на графике.

Когда вы находитесь очень близко к месту, где работает статистика, вы можете быстрее изменить то, что происходит со статистикой.

Например, если вы продавец в большом книжном магазине и ваша статистика измеряет количество книг, которые вы продаете лично, то вам следует следить за своей статистикой час за часом.

Если вы возглавляете отдел книжного магазина, вы ежедневно управляете своей статистикой.

Но если вы являетесь владельцем всего книжного магазина, вам потребуется еженедельная статистика для управления магазином.

А если вы отвечаете за всех книжных магазинов во всем городе, то вы будете следить за тенденцией или направлением статистики в течение нескольких недель, чтобы вы могли предпринять правильные действия, необходимые для управления их расширением.

Чтение трендов статистики

Статистические тренды могут отображать все, что угодно, от состояния опасности до состояния питания, в зависимости от направления графика и его крутизны.

Просто взглянув на него, вы должны усреднить максимальные и минимальные значения статистики, и таким образом вы увидите общее направление графика.

Примеры:

Тенденция Несуществования будет выглядеть так:

Это тоже тенденция Несуществования:

Это будет тренд опасности:

Это будет Чрезвычайная тенденция:

Как видите, не так уж и круто.

Это тоже будет Чрезвычайный тренд, поскольку он рухнет — ничто не остается на уровне долго.

Это будет Нормальный тренд:

Любой небольшой подъем выше уровня считается нормальным.

Это будет тренд изобилия:

Это тоже тенденция изобилия:

На графике крутой тренд изобилия.

На этом графике показано, как Изобилие превращается в Могущество:

Тенденция изобилия достигла нового высокого уровня.Власть — это нормальная тенденция, которая поддерживается в очень-очень высоком диапазоне.

ПРИМЕЧАНИЕ. Чтобы продолжить, вы должны выполнить все предыдущие шаги этого курса.Ваш последний неполный шаг — . Вернись к моему последнему шагу ПРИМЕЧАНИЕ. У вас было несколько неправильных ответов. Чтобы продолжить, вам следует перечитать статью , а затем снова проверить свое понимание. Вернитесь и прочтите статью еще раз

Анализ тенденций: простое определение, примеры

Регрессионный анализ>

Анализ тренда направлен на поиск закономерностей в данных, таких как этот простой восходящий тренд.

Анализ тенденций количественно определяет и объясняет тенденции и закономерности в «зашумленных» данных с течением времени. «Тренд» — это сдвиг набора данных вверх или вниз с течением времени.

В экономике , «анализ тренда» обычно относится к анализу прошлых тенденций рыночной торговли; это позволяет вам предсказать, что может случиться с рынком в будущем. Его можно, например, использовать для прогнозирования тренда, такого как рост бычьего рынка.

В поисках тенденций

Существуют различные инструменты для анализа тенденций в данных.Они варьируются от относительно простых (например, линейная регрессия) до более сложных инструментов, таких как тест Манна-Кендалла, которые можно использовать для поиска нелинейных тенденций. Некоторые другие популярные инструменты включают:

Большинство инструментов для моделирования тенденций представляют собой ту или иную форму регрессии (Chandler & Scott, 2011). Вы можете найти еще десятки инструментов анализа тенденций на главной странице анализа регрессии.

Потенциальные слабые места в анализе тенденций

Хотя анализ тенденций может быть чрезвычайно полезным во многих приложениях — от изменения климата до социологического анализа, — важно помнить, что он не надежен.В частности:

  • Все данные (за исключением собранных в ходе переписи населения) подвержены ошибкам выборки. Степень этой проблемы будет увеличиваться при использовании грубых методов выборки (например, удобной выборки).
  • Данные могут содержать ошибку измерения; случайный, систематический или внешний; тенденции в этой ошибке могут быть ошибочно приняты за тенденции в фактических данных.
  • «Призрак», краткосрочные тенденции существуют даже в самых случайных числовых последовательностях, поэтому за тенденциями следует следить как можно дольше.

Кроме того, обнаружение без тренда может означать, что тренда нет, но с такой же вероятностью может означать, что ваших данных недостаточно для выявления тренда, который действительно существует.

Список литературы

Чендлер Р. и Скотт М. (2011). Статистические методы выявления и анализа тенденций в науках об окружающей среде. Джон Вили и сыновья.
Ши, Деннис и сотрудники Национального центра атмосферных исследований (редакторы). Последнее изменение 5 сентября 2014 г. «Руководство по климатическим данным: анализ тенденций.”Получено с https://tinyurl.com/y3vfje9a, 20 мая 2018 г.



————————————————— —————————-

Нужна помощь с домашним заданием или контрольным вопросом? С помощью Chegg Study вы можете получить пошаговые ответы на свои вопросы от эксперта в данной области. Ваши первые 30 минут с репетитором Chegg бесплатны!

Комментарии? Нужно опубликовать исправление? Пожалуйста, оставьте комментарий на нашей странице в Facebook .


Определение анализа тенденций

Что такое анализ тенденций?

Анализ тренда — это метод, используемый в техническом анализе, который пытается предсказать будущие движения цен акций на основе недавно наблюдаемых данных о трендах. Анализ тенденций использует исторические данные, такие как движение цен и объем торгов, для прогнозирования долгосрочного направления рыночных настроений.

Ключевые выводы

  • Анализ тренда пытается предсказать тренд, например, рост бычьего рынка, а затем двигаться по нему до тех пор, пока данные не укажут на разворот тренда, например, рынок с бычьего на медвежий.
  • Анализ тренда основан на идее, что то, что произошло в прошлом, дает трейдерам представление о том, что произойдет в будущем.
  • Анализ тенденций фокусируется на трех типичных временных горизонтах: краткосрочный; средний-; и долгосрочно.

Анализ тенденций

Анализ тренда пытается спрогнозировать тренд, такой как рост бычьего рынка, и двигаться по нему до тех пор, пока данные не укажут на его разворот, например, рынок с бычьего на медвежий. Анализ тенденций полезен, потому что движение в соответствии с тенденциями, а не против них, приведет к прибыли для инвестора.Он основан на идее, что то, что произошло в прошлом, дает трейдерам представление о том, что произойдет в будущем. Существует три основных типа трендов: краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные.

Тренд — это общее направление рынка в течение определенного периода времени. Тенденции могут быть как восходящими, так и нисходящими, относящимися к бычьим и медвежьим рынкам соответственно. Хотя не существует определенного минимального количества времени, необходимого для того, чтобы направление считалось трендом, чем дольше сохраняется направление, тем более заметным является тренд.

Анализ тенденций — это процесс изучения текущих тенденций с целью прогнозирования будущих и считается формой сравнительного анализа. Это может включать в себя попытку определить, будет ли продолжаться текущая рыночная тенденция, такая как прибыль в определенном секторе рынка, а также может ли тенденция в одной области рынка привести к тренду в другой. Хотя анализ тенденций может включать большой объем данных, нет гарантии, что результаты будут правильными.

Чтобы начать анализ применимых данных, необходимо сначала определить, какой сегмент рынка будет анализироваться.Например, вы можете сосредоточиться на конкретной отрасли, такой как автомобильный или фармацевтический сектор, а также на конкретном типе инвестиций, таком как рынок облигаций.

После того, как сектор выбран, можно проверить его общую производительность. Это может включать в себя влияние на сектор внутренних и внешних сил. Например, изменения в аналогичной отрасли или создание нового государственного регулирования можно квалифицировать как силы, влияющие на рынок. Затем аналитики берут эти данные и пытаются предсказать направление движения рынка.

Критики анализа тренда и технической торговли в целом утверждают, что рынки эффективны и уже оценивают всю имеющуюся информацию. Это означает, что история не обязательно должна повторяться, и что прошлое не предсказывает будущее. Сторонники фундаментального анализа, например, анализируют финансовое состояние компаний, используя финансовую отчетность и экономические модели для прогнозирования будущих цен. Для этих типов инвесторов повседневные движения акций следуют случайному блужданию, которое не может быть интерпретировано как закономерности или тенденции.

Трендовые торговые стратегии

Трендовые трейдеры пытаются изолировать тренды и извлечь из них прибыль. Существует множество различных стратегий торговли по тренду с использованием различных технических индикаторов:

  • Скользящие средние: Эти стратегии включают открытие длинных позиций, когда краткосрочная скользящая средняя пересекает долгосрочную скользящую среднюю, и открытие коротких позиций, когда краткосрочная скользящая средняя пересекает ниже долгосрочной скользящей средней.
  • Индикаторы моментума: Эти стратегии включают открытие длинных позиций, когда ценная бумага имеет сильный тренд, и закрытие длинных позиций, когда ценная бумага теряет импульс. Часто в этих стратегиях используется индекс относительной силы (RSI).
  • Линии тренда и модели графиков: Эти стратегии включают открытие длинных позиций, когда ценная бумага имеет тенденцию к повышению, и размещение стоп-лосса ниже ключевых уровней поддержки линии тренда. Если акция начинает разворачиваться, позиция закрывается с прибылью.

Следование за трендом — это торговая система, основанная на использовании анализа тренда и следовании рекомендациям для определения того, какие инвестиции следует делать. Часто анализ проводится с помощью компьютерного анализа и моделирования соответствующих данных и привязан к динамике рынка.

Индикаторы могут упростить информацию о ценах, а также подавать торговые сигналы о тренде или предупреждать о разворотах. Они могут использоваться на всех таймфреймах и иметь переменные, которые можно настраивать в соответствии с конкретными предпочтениями каждого трейдера.

Обычно рекомендуется комбинировать индикаторные стратегии или придумывать собственные рекомендации, чтобы критерии входа и выхода для сделок были четко определены. Каждый индикатор можно использовать по-разному, чем описано. Если вам нравится индикатор, исследуйте его дальше и, самое главное, протестируйте его, прежде чем использовать его для совершения реальных сделок.

Что такое тренд?

Тренд — это общее направление рынка в течение определенного периода времени. Тенденции могут быть как восходящими, так и нисходящими, относящимися к бычьим и медвежьим рынкам соответственно.Хотя не существует определенного минимального количества времени, необходимого для того, чтобы направление считалось трендом, чем дольше сохраняется направление, тем более заметным является тренд. Тенденции идентифицируются путем рисования линий, известных как линии тренда, которые соединяют ценовое действие, создавая более высокие максимумы и более высокие минимумы для восходящего тренда или более низкие минимумы и более низкие максимумы для нисходящего тренда.

Каковы примеры трендовых торговых стратегий?

Торговые стратегии по тренду пытаются изолировать тренды и извлекать из них прибыль, комбинируя различные технические индикаторы вместе с ценовым действием финансового инструмента.Обычно это скользящие средние, индикаторы импульса, линии тренда и графические модели. Стратегии скользящих средних включают открытие длинных или коротких позиций, когда краткосрочная скользящая средняя пересекает выше или ниже долгосрочной скользящей средней. Стратегии индикатора моментума включают вход в позиции, когда ценная бумага демонстрирует сильный импульс, и выход, когда он ослабевает. Стратегии линий тренда и графических паттернов предполагают открытие длинных или коротких позиций, когда ценная бумага имеет тенденцию выше или ниже, и размещение стоп-лосса ниже или выше ключевых уровней поддержки линии тренда для выхода из сделки.

Каковы некоторые критические замечания по поводу анализа тенденций?

Критики анализа тенденций и технической торговли в целом утверждают, что рынки эффективны и уже оценивают всю имеющуюся информацию. Это означает, что история не обязательно должна повторяться, и что прошлое не предсказывает будущее. Сторонники фундаментального анализа, например, анализируют финансовое состояние компаний, используя финансовую отчетность и экономические модели для прогнозирования будущих цен. Для этих типов инвесторов повседневные движения акций следуют случайному блужданию, которое не может быть интерпретировано как закономерности или тенденции.

Как определить, является ли тренд статистически значимым? — Mvorganizing.org

Как определить, является ли тренд статистически значимым?

Таким образом, статистически значимая тенденция определяется следующим образом: если одна или несколько регрессий относительно времени и значений во временном ряду или времени и средних значений из интервалов, на которые был разделен ряд, дает r2≥0,65 и p≤0,05, тогда временной ряд является статистически значимым.

Какое значение P считается трендом?

При столкновении со значением P, которое не может достичь определенного порогового значения (обычно P <0.05), авторы научных статей могут иметь в виду «тенденцию к статистической значимости» или иным образом предполагать, что неспособность достичь статистической значимости была вызвана недостаточностью данных.

Что вам говорят линии тренда?

Линия тренда — это линия, проведенная над максимумами разворота или под минимумами разворота, чтобы показать преобладающее направление цены. Линии тренда — это визуальное представление поддержки и сопротивления на любом временном интервале. Они показывают направление и скорость движения цены, а также описывают закономерности в периоды снижения цены.

Какая тенденция в статистике?

Анализ тренда направлен на поиск закономерностей в данных, таких как этот простой восходящий тренд. «Тренд» — это сдвиг набора данных вверх или вниз с течением времени. В экономике «анализ тенденций» обычно относится к анализу прошлых тенденций рыночной торговли; это позволяет вам предсказать, что может случиться с рынком в будущем.

Как объяснить тенденцию?

Следующие глаголы могут использоваться для описания нисходящей тенденции или модели.

  1. снижение (прошлое: отклонено)
  2. уменьшение (прошлое: уменьшение)
  3. выпадение (прошлое: выпало)
  4. падение (прошлое: упало)
  5. спуститься (прошлое: спустилось)
  6. plummet (прошлое: резко упало) = внезапно упасть или упасть в количестве или стоимости.

Как вы определяете тенденции в статистике?

Примечание. Процент тенденции рассчитывается делением текущего года на базовый год (2006). Например, процентная доля тенденции чистых продаж 2010 года, составляющая 146 процентов, равна 35 119 долларов США (чистые продажи за 2010 год), разделенным на 24 088 долларов США (чистые продажи за базовый 2006 год).

Что такое тренд в анализе временных рядов?

Тренд. Тенденция показывает общую тенденцию данных к увеличению или уменьшению в течение длительного периода времени. Тренд — это плавная, общая, долгосрочная, средняя тенденция. Не всегда необходимо, чтобы увеличение или уменьшение происходило в одном и том же направлении в течение заданного периода времени.

Какая положительная тенденция?

Если увеличение одного набора данных вызывает увеличение другого набора, то показанная тенденция называется положительной.Если один набор данных увеличивается, то другой набор, кажется, не увеличивается или уменьшается, то есть у него нет тенденции.

Что делает тенденции более популярными, чем прихоть?

У трендов намного больше жизни, чем у причуд. Основное различие между трендом и увлечением состоит в том, что тренды могут оказывать долгосрочное влияние на рынок. Кроме того, тенденции часто включают измененную классику.

Почему появляются тренды?

Тенденции существуют благодаря постоянному циклу инноваций и подражания.Это то, как люди обнимают друг друга и взаимодействуют друг с другом. Люди одержимы тенденциями, потому что присоединение к тенденции означает, что вы являетесь частью группы; ты внутри, ты принадлежишь. «Некоторые изменения недолговечны, и их обычно называют причудами.

Что характеризует мега-тренд?

Мегатенденции — это движущие силы, которые определяют мир сегодня и завтра. Для мегатенденций характерны далеко идущие глобальные закономерности, связанные с поведением, мобильностью и окружающей средой.Примеры мегатенденций: здоровье, рост населения, урбанизация и цифровизация.

Почему временные рамки важны в тренде?

Понимание таймфреймов поможет понять тренды между двумя таймфреймами, особенно когда есть противоположные тренды. Когда это будет достигнуто, вы сможете улучшить свои рыночные прогнозы. Трейдеры обычно смотрят на рынки в одном временном интервале.

В чем разница между тенденцией и проблемой?

Если тенденция представляет собой историческое изменение вплоть до настоящего времени, то возникающая проблема — это возможная новая технология, потенциальная проблема государственной политики или новая концепция или идея, которые, хотя сегодня могут считаться второстепенными, могут созреть и развиться в критически важный вопрос. мейнстрим в будущем или стать главным трендом в собственном…

Ловушка тенденций к статистической значимости: вероятность того, что значение P станет более значимым с дополнительными данными

  1. Джон Вуд, главный научный сотрудник1,
  2. Ник Фримантл, профессор клинической эпидемиологии и биостатистики1,
  3. Майкл Кинг, профессор начальных наук Care Psychiatry2,
  4. Ирвин Назарет, профессор первичной медико-санитарной помощи и народонаселения1
  1. 1 Научно-исследовательский отдел первичной медико-санитарной помощи и здоровья населения и Отдел клинических испытаний PRIMENT, Университетский колледж Лондона, Лондон NW3 2PF, Великобритания
  2. 2 Отделение психиатрии и клинических испытаний PRIMENT, Университетский колледж Лондона, Лондон, W1W 7EJ, Великобритания
  1. Для корреспонденции: J Wood john.x.wood {at} ucl.ac.uk

Столкнувшись со значением P, которое не может достичь определенного порогового значения (обычно P <0,05), авторы научных статей могут подразумевать «тенденцию к статистической значимости» или иным образом предполагают, что неспособность достичь статистической значимости была вызвана недостаточностью данных. В данной статье представлен количественный анализ, показывающий, что такие описания создают обманчивое впечатление и подрывают принцип точной отчетности.

Введение

Значения P, которые не достигают общепринятого уровня значимости P≤0.05 регулярно сообщается, как если бы они двигались в этом направлении. Такие фразы, как «почти / приближается к статистической значимости» или, что наиболее показательно, «тенденция к» статистической значимости продолжают находить свое место в статьях в журналах с высокими импакт-факторами1. В этой статье мы исследуем математическую основу этого предположения и оценить степень, в которой близкое к значительному значение P может предсказать движение к будущему значительному значению P посредством добавления дополнительных данных. Мы также изучаем вероятность того, что дополнительные данные действительно приведут к значительному результату, и, наконец, уверенность в том, что повторный эксперимент независимо даст статистически значимые результаты.

Что означает значение P?

Самый ясный контекст, в котором следует рассмотреть правильную интерпретацию значения P, — это рандомизированное исследование. Фишер описал, как «простой меры предосторожности рандомизации будет достаточно, чтобы гарантировать валидность теста значимости» 2. Случайное распределение участников по группам гарантирует, что только игра случая или реальный эффект лечения могут объяснить любую разницу, наблюдаемую в результатах между группы. Значение P говорит нам, насколько одна только случайность может объяснить наблюдаемую разницу, и действует как «моментальный снимок» силы доказательств в конце испытания.

Расчет степени, в которой «почти значимое» значение P предсказывает последующее значимое значение

По мере накопления доказательств выводы становятся более твердыми. Значение P можно легко представить себе следующим образом: «почти значимые» значения рассматриваются как неспособность обнаружить реальный эффект из-за недостаточного размера выборки (или, говоря техническим языком, как ошибки типа II, вызванные недостаточной мощностью). Ссылка на «тенденцию к значимости» выражает мнение, что если бы в эксперименте было задействовано больше людей, значение P стало бы более значимым.Эта очевидно упорядоченная картина противоречит ситуациям, в которых значения P отслеживаются, например, в целях безопасности в рандомизированных исследованиях. Здесь мы обнаруживаем, что значения P могут заметно колебаться между проверками, качественно показывая как большой случайный компонент значения P, так и то, что новый тест, проведенный с дополнительными данными, не обязательно даст статистически более сильные результаты.

В следующей модели мы используем доверительные интервалы для истинного размера лечебного эффекта вместе с нашим пониманием природы значения P для анализа степени, в которой результаты могут стать более или менее значимыми при добавлении дополнительных данных. .Таким образом, мы можем определить, насколько оправдано описание почти значимого результата с точки зрения реальной тенденции.

Полные технические детали нашего статистического подхода приведены в приложении, но в общих чертах изложено следующее. Рассмотрим количество участников, распределенных поровну (скажем) на активное лечение или плацебо в эксперименте, предназначенном для оценки истинного размера эффекта лечения на постоянный результат. Полученная оценка будет зависеть от игры случая, влияние которой уменьшается по мере увеличения числа участников.При стандартных допущениях можно рассчитать доверительный интервал для эффекта лечения, а также критерий значимости. Эти два аспекта напрямую связаны: знание одного позволяет вычислить другое. Перед началом эксперимента значение P является случайной величиной, распределение которой зависит от (неизвестного) истинного эффекта лечения, вариабельности результатов между участниками испытания, получавшими одно и то же лечение (то есть «дисперсия ошибок»), и размер выборки.

Предположим, что эксперимент теперь проводится, предоставляя конкретное значение P (P 1 ), которое, как обычно, является двусторонним (то есть относится к вероятности различия между группами без указания, какая группа превосходит). .3 Степень, в которой это предсказывает последующее более значительное значение P, можно затем исследовать, представив набор дополнительных наблюдений. Это обеспечит дополнительную оценку эффекта лечения, которая в сочетании с нашей исходной оценкой приведет к обновлению значения P (P 2 ). Как и исходное значение P, изменение с P 1 на P 2 зависит от истинного эффекта лечения, а также зависит от случая. Однако наши первые данные уже предоставили оценку эффекта лечения вместе с доверительными интервалами, указывающими, в какой степени он может быть выше или ниже этого.Используя полный набор доверительных интервалов (то есть для всех уровней достоверности, а не только обычные 95%), чтобы построить «доверительное распределение» для истинного эффекта лечения, 4 и объединяя это с дисперсией выборки новой оценки эффект (так же, как если бы можно было объединить два распределения вероятностей), позволяет рационально рассчитать уверенность в том, что P 2 будет меньше, чем P 1 (или наоборот). Чтобы этот подход был действительным, мы должны основывать комбинацию на некотором предварительном предположении о величине истинного эффекта лечения.Однако, хотя нам нужно указать диапазон (который может быть довольно широким), в котором должен находиться истинный эффект, мы не предполагаем предварительного предпочтения какого-либо конкретного значения или значений в этих пределах.

Естественно, наша уверенность в прогнозировании P 2 будет зависеть от нашей текущей оценки истинного эффекта лечения, а также его точности. Это также будет зависеть от того, сколько новых данных мы планируем добавить: чем меньше мы добавляем, тем больше направление изменения чувствительно к случайным колебаниям, и наоборот.Рассматривая это алгебраически (обоснование и подробности приведены в приложении), мы можем оценить процент времени, в течение которого значение P станет менее значимым (и, таким образом, будет идти против тренда). Оказывается, это зависит только от наблюдаемого значения P и относительного количества дополнительных данных, поэтому добавление 1000 пар участников к исходному испытанию, включая 10000 пар, обеспечит такое же ожидание менее значимого результата, как и добавление 10 пар к исходному исследованию. первоначальное испытание 100 пар с одинаковым значением Р.

Таблица 1⇓ дает результаты для различных комбинаций значений P (P 1 ) и количества предполагаемых дополнительных данных. Хотя вероятность того, что тест станет менее значимым при добавлении большего количества данных, всегда составляет менее 50%, во многих случаях он является существенным. Например, если наш двусторонний P 1 из исходных данных равен 0,08 (тип предельного значения, для которого часто подразумеваются «тенденции»), мы должны ожидать, что увеличение размера выборки на 10% приведет к уменьшению результатов. значительный (P 2 > 0.08) примерно в 39% случаев. Если мы добавим 20% дополнительных данных, ситуация улучшится лишь незначительно, так как тогда можно ожидать, что P 2 > 0,08 примерно в 35% случаев. Удвоение размера исследования дает больший эффект, когда мы должны ожидать P 2 > 0,08 примерно в 23% случаев. Для сравнения: если P 1 = 0,05, существует почти такая же вероятность (немного меньше — 21%), что P 2 > 0,05 — то есть результат станет несущественным — при удвоении размера исследования. Это подчеркивает схожесть ситуации по обе стороны от (искусственного) P = 0.05 разделительная линия. Даже если мы прибавим в 10 раз исходную выборку, мы должны ожидать, что P 2 > 0,08 в некоторых 10% случаев, если P 1 = 0,08, а P 2 > 0,05 чуть менее 8% времени при P . 1 = 0,05. Вероятность того, что значение P станет менее значимым, мала только тогда, когда мы уже достаточно уверены, что лечение отличается от плацебо (когда P 1 ≤0,01), и рассматриваем возможное влияние значительного количества новых данных.Однако наибольший практический интерес представляют более предельные значения P, такие как P = 0,08. Для них приведенные выше цифры показывают неуместность рассмотрения их как почти находящихся на пути к статистической значимости. Точно так же результаты для значения P, равного 0,05, должны противоречить выводу о том, что простое достижение этого уровня статистической значимости означает, что мы дома и сухо.

Таблица 1

В процентах случаев ожидается, что значение P станет менее значимым, если бы были собраны дополнительные данные, с учетом текущего значения P и количества дополнительных данных

Кроме того, нас может интересовать вероятность того, что P 2 действительно соответствует некоторый конкретный уровень (вместо того, чтобы просто стать менее или более значимым).Таблица 2⇓ дает результаты для вероятности того, что P 2 не достигает значимости при обычном двустороннем P≤0,05, для различных комбинаций P 1 и количества предусмотренных дополнительных данных, и их можно сравнить с данными в таблице. 1⇑. Таким образом, для значения P 0,08 и добавления на 20% дополнительных данных следует ожидать, что обновленные результаты останутся несущественными при уровне P <0,05 более чем в половине случаев.

Таблица 2

Процент случаев ожидания незначимого результата (двусторонний тест; α = 0.05) при добавлении дополнительных данных, учитывая текущее значение P и количество дополнительных данных

Наконец, мы могли бы рассмотреть вероятность получения значимого результата из точно подобного эксперимента, проанализированного полностью отдельно от оригинала. Например, оказывается, что если первый эксперимент просто значим на уровне P = 0,05, вероятность того, что результаты этого второго эксперимента значимы при том же обычном двустороннем P = 0,05, составляет 50%. Таблица 3⇓ показывает соответствующие результаты для других значений P 1 , и интересно то, что даже когда первый эксперимент столь же убедителен, как P 1 = 0.001, по-прежнему существует один из шести шансов не получить условно значимый результат в новом, повторном испытании. Это контрастирует с ситуацией, в которой результаты двух испытаний объединяются, когда вероятность того, что дополнительные данные «опрокинут» исходное значение P, равное 0,001, очень мала (см. Первый столбец таблицы 2⇑).

Таблица 3

Процент случаев ожидания несущественного результата (двусторонний тест; α = 0,05) повторного эксперимента того же размера, проанализированного независимо

Обсуждение

Мы показали, что значение P ни в коем случае не гарантировано становятся меньше даже при добавлении довольно значительной части дополнительных данных — открытие, которое опровергает любые утверждения о тенденции к статистической значимости.Это выражение лучше всего рассматривать как форму особой просьбы, посредством которой авторы, пусть даже невольно, заявляют о чем-то, чего их исследования не достигли. Непредсказуемость изменения значений P с дополнительными данными также иллюстрирует риск сделать слишком много выводов из результатов со скромной статистической значимостью, таких как двусторонний P <0,05, но> 0,01. В этом случае можно разумно ожидать, что простое увеличение данных на 20% приведет к менее значимым результатам примерно в 30% случаев.

Вместо того, чтобы сообщать о тенденциях, некоторые авторы подразумевают, что их результаты близки к значимости или граничат со значимостью. Могут использоваться довольно сложные формы слов, такие как «балансирование на грани значимости» 5. Они подразумевают, что с помощью подталкивания (дополнительных данных) значимость, вероятно, была бы достигнута. Однако результаты в таблице 2⇑ показывают, что достижение значимости с помощью дополнительных данных часто маловероятно и всегда менее вероятно, чем простое движение в правильном направлении (видно по сравнению с таблицей 1⇑, для P 1 > 0.05).

Таблица 3⇑ показывает, что точное повторение исходного эксперимента и анализ новых результатов сами по себе означают, что шанс достижения общепринятой значимости во второй раз, когда исходный эксперимент этого не сделал, может быть довольно высоким — например, примерно каждый третий. для исходного значения P 0,15. Однако таблица 3⇑ также показывает, что воспроизведение единственного значимого результата никоим образом не гарантируется: вероятность того, что эксперимент 2 даст значимый результат при P≤0, составляет всего 50-50.05, когда эксперимент 1 достиг P = 0,05. Вопрос о воспроизведении результатов, которые значимы только на умеренных уровнях (например, P = 0,05), подробно анализируется с другой точки зрения Джонсоном (2013) 6, который решительно утверждает, что пороговые значения для доказательств должны быть более строгими, чем это.

В целом, мы хотели бы видеть большее признание того факта, что отдельные значения P в районе 0,05 представляют довольно скромную степень доказательности, независимо от того, на какой стороне разделения они лежат. Мы не призываем автоматически отбрасывать близкие к значительным значениям P или доверительные интервалы (к которым применимы те же аргументы): некоторые из них, несомненно, будут иметь статус «интересных намеков».Скорее, мы возражаем против того, чтобы описать их как тенденции к статистической значимости или использовать любую из ряда фраз, которые несут схожий смысл. Это не академический аргумент в пользу слов: такие термины потенциально вводят в заблуждение по (количественным) причинам, указанным выше. Этот вопрос можно было бы с пользой рассмотреть в CONSORT и других соответствующих руководствах по отчетности.8

Сводные моменты
  • Описание почти значимых значений P как «тенденции к значимости» (или аналогичные) не просто неуместно, но и активно вводит в заблуждение, как таковое P значения вполне вероятно станут менее значимыми, если будут собраны дополнительные данные. даже меньше, чем шанс просто приблизиться к значимости

  • Воспроизведение значимых результатов является проблемой; Вероятность того, что повторный эксперимент, проанализированный независимо, даст незначительный результат, может быть довольно высок, даже если данные исходного эксперимента выглядят убедительными

  • значений P в районе 0.05 представляют довольно скромную степень доказательности, независимо от того, на какой стороне разделения они лежат. Идея статьи и построена математическая модель. Н.Ф. написал первый черновик. Все авторы внесли свой вклад в развитие идеи с учетом важного интеллектуального содержания, отредактировали рукопись и одобрили окончательную версию.

  • Финансирование: Ни один из авторов не получал внешнего финансирования для этой работы, которая выполнялась в рамках их обычных академических обязанностей.

  • Конкурирующие интересы: Все авторы заполнили единую форму раскрытия информации ICMJE по адресу www.icmje.org/coi_disclosure.pdf (доступна по запросу от соответствующего автора) и заявляют: ни одна организация не поддерживает представленные работы; отсутствие финансовых отношений с какими-либо организациями, которые могли быть заинтересованы в представленных работах в предыдущие три года; никакие другие отношения или действия, которые могли бы повлиять на представленные работы

  • Происхождение и экспертная оценка: Не поручено; внешняя экспертная оценка.

Анализ временных тенденций, модели временных рядов

ОБРАТИТЕ ВНИМАНИЕ:

В настоящее время мы находимся в процессе обновления этой главы и благодарим вас за терпение, пока оно будет завершено.

Планы временных трендов — это форма продольного экологического исследования, позволяющая получить динамическое представление о состоянии здоровья населения. Данные собираются от населения с течением времени для выявления тенденций и изменений. Как и в других экологических исследованиях, данные собираются на уровне популяции и могут использоваться для выработки гипотез для дальнейших исследований, а не для демонстрации причинно-следственной связи.

Экологические исследования описаны в другом месте этих примечаний, но есть четыре основные причины для проведения межгрупповых исследований: 1

  • Для исследования различий между популяциями
  • Для изучения групповых эффектов, например вмешательства общественного здравоохранения, нацеленного на группу
  • Где доступны данные только на уровне группы, например, использование здравоохранения
  • Они относительно дешевы и быстро выполняются при наличии стандартных данных

При анализе временных тенденций сравнения между группами проводятся, чтобы помочь сделать выводы о влиянии воздействия на разные группы населения.Наблюдения записываются для каждой группы через равные промежутки времени, например, ежемесячно. Примеры измерений, обычно выражаемые в виде чисел, пропорций или показателей, включают распространенность заболевания, уровни загрязнения или среднюю температуру в регионе.

Использование анализа тенденций во времени

Тенденции таких факторов, как уровень заболеваемости и смертности, а также такие формы поведения, как курение, часто используются специалистами общественного здравоохранения для оказания помощи в оценке потребностей в области здравоохранения, планировании услуг и разработке политики.Изучение данных с течением времени также позволяет предсказать будущую частоту и частоту появления.

Исследования временных тенденций могут быть сосредоточены на любом из следующего:

  • Модели изменения показателя с течением времени — например, увеличилось или уменьшилось использование услуги с течением времени, и если да, то как быстро или медленно произошло увеличение или уменьшение
  • Сравнение одного периода времени с другим периодом времени — например, оценка воздействия программы отказа от курения путем сравнения показателей курения до и после события.Это известно как план прерванных временных рядов .
  • Сравнение одного географического района или населения с другим — например, сравнение изменений в показателях смертности от сердечно-сосудистых заболеваний в Великобритании и Индии.
  • Составление прогнозов на будущее — например, для помощи в планировании медицинских услуг путем оценки вероятных потребностей в ресурсах

Анализ тенденций во времени

Самым очевидным первым шагом в оценке тенденции является нанесение интересующих наблюдений на график по годам (или какому-либо другому периоду времени, который считается подходящим).Наблюдения также можно просмотреть в табличной форме. Эти шаги составляют основу последующего анализа и обеспечивают обзор общей формы тенденции, помогают выявить любые выбросы в данных и позволяют исследователю ознакомиться с изучаемыми показателями.

Детальное знание статистических методов, используемых в анализе, выходит за рамки Части A MFPH, но методы включают:

  • Регрессионный анализ (если можно предположить, что тренд линейный)
  • Тест Манна-Кендалла (непараметрический метод, который можно использовать для нелинейных трендов)

Анализ временных рядов

Анализ временных рядов относится к определенному набору специальных методов регрессии, которые иллюстрируют тенденции в данных.Это сложный процесс, который включает информацию из прошлых наблюдений и прошлых ошибок в этих наблюдениях в оценку прогнозируемых значений. Вкратце, существует три типа моделирования, используемых для анализа данных временных рядов: модели авторегрессии (AR), интегрированные (I) модели и модели скользящего среднего (MA).

Авторегрессия основана на предположении, что прошлые наблюдения влияют на текущие, и количество предыдущих наблюдений, которые вносят вклад в текущее наблюдение, можно варьировать в модели.Например, в модели авторегрессии первого порядка — AR (1) — текущее наблюдение предсказывается только по непосредственно предшествующему значению, а в модели второго порядка — AR (2) — текущее наблюдение предсказывается двумя предыдущими. наблюдения и т. д. Модели скользящего среднего немного отличаются. Здесь вместо использования прошлых наблюдаемых значений в качестве предикторов мы вместо этого используем ошибок из предыдущих прогнозов. Опять же, количество предыдущих прогнозов, используемых в модели, может быть установлено, поэтому модель MA (1) использует только ошибку предыдущего прогноза.Модели AR и MA можно комбинировать для создания моделей авторегрессионного скользящего среднего (ARMA). В моделях ARMA предполагается, что временной ряд является стационарным (т.е. что среднее значение и дисперсия постоянны во времени). Однако это не всегда так, например, с глобальными температурами с течением времени. Добавление интегрированного (I) члена помогает учесть любые лежащие в основе тенденции (то есть заставляет нестационарные данные казаться стационарными) — такие модели известны как модели авторегрессионного интегрированного скользящего среднего (ARIMA).

Представление данных тренда

Представления данных временных трендов обычно должны включать следующее:

  • Графические графики, отображающие наблюдаемые данные с течением времени
  • Комментарий к любым статистическим методам, используемым для преобразования данных
  • Сообщить о среднем процентном изменении
  • Интерпретация наблюдаемых тенденций

Скользящие средние (или скользящие средние) обеспечивают удобный способ представления данных временных рядов.(Обратите внимание, что «скользящие средние» — это не то же самое, что «модель скользящего среднего», описанная выше!) Расчет и построение скользящих средних выделяет долгосрочные тенденции, сглаживая любые краткосрочные колебания, и они также обычно используются анализировать тенденции финансового анализа. Например, если у вас есть данные о затратах за пять лет (скажем, годовая стоимость рецептов статинов в Великобритании [* вымышленные данные]), то они выглядят следующим образом:

Год

Стоимость (млн фунтов)

2010

80

2011

100

2012

120

2013

101

2014

120

2015

110

… мы можем вычислить трехлетнее скользящее среднее для каждого года, взяв среднее значение каждого заданного года и значения по обе стороны от него.На 2010 год сделать это невозможно, поскольку у нас нет данных за предыдущий год. Для 2011 года скользящее среднее значение будет средним из затрат 2010, 2011 и 2012 годов [(80 + 100 + 120) / 3 = 100]. Это можно повторить для 2012, 2013 и 2014 годов. (Мы не можем рассчитать скользящее среднее значение за 2015 год, так как у нас нет данных за 2016 год). Это даст нам следующее:

Год

Стоимость (млн фунтов)

Скользящее среднее (млн фунтов)

2010

80

2011

100

(80 + 100 + 120) / 3 = 100

2012

120

(100 + 120 + 101) / 3 = 107

2013

101

(120 + 101 + 94) / 3 = 105

2014

94

(101 + 94 + 111) / 3 = 102

2015

111

Из графиков этих двух наборов данных ниже видно, что скользящее среднее (синяя сплошная линия) дает более плавные результаты, чем исходный набор данных (красная пунктирная линия).

ВСТАВЬТЕ УЧАСТКИ ДАННЫХ ЗДЕСЬ

При использовании скользящих средних для сглаживания данных будьте осторожны, чтобы не усреднять данные за слишком много лет для каждого расчета (например, используя 10-летние скользящие средние), поскольку вы рискуете чрезмерно сгладить линию и потерять потенциально важные тренды.

Интерпретация данных тренда

Результаты расчетов временных рядов следует интерпретировать с осторожностью: 1

  • Данные о воздействии и исходе могут собираться по-разному для разных групп населения
  • Миграция популяций между любыми группами в течение периода исследования может уменьшить разницу между группами
  • Даже в пределах одной популяции могут быть основные изменения, такие как возрастная структура, которые влияют на результат
  • Сезонные колебания могут приводить к колебаниям, которые влияют на тенденцию результатов (хотя это может быть учтено в ходе анализа)
  • Такие исследования обычно основываются на обычных источниках данных, которые могли быть собраны для других целей
  • Экологические исследования не позволяют ответить на вопросы об индивидуальных рисках

Ссылки

  1. Карнейро I, Ховард Н.Введение в эпидемиологию. Open University Press, 2011.

© Хелен Барратт 2009, Саран Шантикумар 2018

Тесты трендов во временных рядах

Большинство исследований сосредоточено на обнаружении линейных или монотонных тенденций с использованием

  • классический t-тест (для линейных трендов) или
  • ранговый тест Манна – Кендалла (для монотонных трендов)

обычно при предположении некоррелированных данных.

Существуют две основные проблемы:

  • эффект зависимости, то есть проблема завышения значимости из-за зависимых наблюдений, когда тест разработан для независимых данных (всегда проверяйте допущения метода тестирования!), И
  • точек изменения или сдвигов режима, которые влияют на гипотезу линейного или монотонного тренда. Например, при проверке нулевой гипотезы (\ (H_0 \)) об отсутствии тренда против альтернативной гипотезы (\ (H_1 \)) линейного тренда с использованием t-критерия легче отклонить \ (H_0 \) и принять \ (H_1 \) в случае A ниже, чем в случае B, и особенно трудно отказаться от \ (H_0 \) в случае C. 0.2) \).

    Давайте протестируем эти временные ряды с помощью функций из пакета funtimes , используя уровень значимости \ (\ alpha = 0,05 \).

    Функция notrend_test проверяет нулевую гипотезу об отсутствии тенденции по сравнению с различными альтернативами, определенными соответствующими тестами.

    Линейный тренд

    Рассмотрим следующую пару гипотез
    \ (H_0 \): нет тренда
    \ (H_1 \): линейный тренд
    которые можно протестировать специально с помощью t-критерия.

    Предполагая, что временные ряды могут быть автокоррелированными (что является обычным случаем с данными наблюдений), мы применяем ситово-бутстраповую версию t-теста , адаптируя подход Noguchi, Gel и Duguay (2011):

      notrend_test (X0)
    #
    # Sieve-bootstrap t-критерий Стьюдента для линейного тренда
    #
    # данные: X0
    # Значение t Стьюдента = -2,6429, значение p = 0,098
    # альтернативная гипотеза: линейный тренд.
    # примерная оценка:
    # $ AR_order
    # [1] 1
    #
    # $ AR_coefficients
    # phi_1
    # 0.4212756  

    Большое значение \ (p \) — правильно указывает на то, что недостаточно доказательств, чтобы отвергнуть гипотезу об отсутствии тренда в X0 в пользу альтернативной гипотезы линейного тренда.

    Для других временных рядов значения \ (p \) — указаны ниже:

      применить (X [, - 1], 2, функция (x) notrend_test (x) $ p.value)
    # X1 X2 X3
    # 0,000 0,002 0,858  

    , что указывает на то, что нулевая гипотеза об отсутствии тренда может быть отклонена, а гипотеза о линейном тренде может быть принята для X1 и X2 .В то время как X3 имеет тренд (основанный на способе его моделирования и графике временного ряда выше), альтернативная гипотеза линейного тренда не подходит в этом случае, поэтому тест на линейный тренд (t-тест) не сработал. отвергнуть нулевую гипотезу.

    Монотонный тренд

    Поскольку линейный тренд также является монотонным трендом, мы можем ожидать увидеть аналогичные результаты при проверке следующей пары гипотез
    \ (H_0 \): тренд отсутствует
    \ (H_1 \): монотонный тренд
    с помощью теста Манна – Кендалла.

    Примените тест Манна – Кендалла , также с улучшенным ситом-бутстрапом для потенциально автокоррелированных данных; \ (p \) — значения указаны ниже:

      применить (X, 2, функция (x) notrend_test (x, test = "MK") $ p.value)
    # X0 X1 X2 X3
    # 0,057 0,000 0,000 0,929  

    , что указывает на то, что нулевая гипотеза об отсутствии тенденции может быть отклонена, а гипотеза о монотонной тенденции может быть принята для X1 и X2 . Для X0 и X3 нулевая гипотеза не может быть отклонена, потому что X0 не имеет тенденции, а X3 имеет тенденцию, которая не соответствует альтернативной гипотезе.

    Любой тренд

    Если вас интересует тестирование любого потенциально немонотонного тренда, рассмотрите возможность проверки следующей пары гипотез
    \ (H_0 \): нет тренда
    \ (H_1 \): любой тренд
    с использованием локального регрессионного теста WAVK (Wang, Akritas, and Van Keilegom, 2008).

    Применить WAVK test , также с улучшением sieve-bootstrap для потенциально автокоррелированных данных:

      применить (X, 2, функция (x) notrend_test (x, test = "WAVK",
                                         фактор.length = "adaptive.selection") $ p.value)
    # X0 X1 X2 X3
    # 0,337 0,000 0,026 0,004  

    Результаты показывают, что тест WAVK был правильным, не отвергнув нулевую гипотезу для X0 , и правильно отклонил ее для временных рядов с трендами X1 , X2 и X3 .

    Любчич, Гель и Эль-Шаарави (2013) первоначально реализовали гибридную загрузку для этой тестовой статистики, доступной из функции wavk_test , описанной в следующем разделе.

    Функция wavk_test разработана для следующего вопроса о соответствии (Любчич, Гель и Эль-Шаарави, 2013):
    \ (H_0 \): тренд имеет форму \ (f (\ theta, t) \)
    \ (H_1 \): тренд не имеет формы \ (f (\ theta, t) \)
    где \ (f \) принадлежит известному семейству гладких параметрических функций, а \ (\ theta \) — его параметры.

    Примечание Учитывая, что \ (f (\ theta, t) \) является некоторой полиномиальной функцией, отсутствие отказа от нулевой гипотезы означает, что функция \ (f (\ theta, t) \) или ее более простая форма (нижний порядок полинома) достаточно для описания тренда в тестируемом временном ряду.

    Примечание Случай \ (f (\ theta, t) \ Equiv 0 \) соответствует тестированию на отсутствие тренда (другими словами, для постоянного тренда, как в предыдущем разделе), а следующий код отличается только в используемом типе бутстрапа,

    • sieve bootstrap в notrend_test (статистика WAVK рассчитывается для исходного временного ряда и смоделированного авторегрессионного ряда) и
    • гибридный бутстрап в wavk_test (статистика WAVK рассчитывается по временным рядам после удаления тренда \ (f (\ theta, t) \) и авторегрессионной зависимости, а также по моделированным независимым нормальным рядам)
      notrend_test (X0, test = "WAVK", factor.length = "adaptive.selection") # WAVK с ситовой загрузкой
    #
    # Sieve-bootstrap WAVK trend test
    #
    # данные: X0
    # Статистика теста WAVK = 8,7024, скользящее окно = 4, значение p = 0,37
    # альтернативная гипотеза: (не) монотонный тренд.
    # примерная оценка:
    # $ AR_order
    # [1] 1
    #
    # $ AR_coefficients
    # phi_1
    # 0.4212756
    wavk_test (X0 ~ 0, factor.length = "adaptive.selection") # WAVK с гибридной загрузкой
    #
    # Тест тенденций Ванга, Акритаса и Ван Кейлегома (p-значения начальной загрузки)
    #
    # данные: X0
    # Статистика теста WAVK = 0.30965, адаптивно выбранное окно = 4, значение p
    # = 0,632
    # альтернативная гипотеза: тренд не имеет формы X0 ~ 0.  

    Чтобы проверить линейный тренд \ (f (\ theta, t) = \ theta_0 + \ theta_1 t \), используйте

      wavk_test (X0 ~ t, factor.length = "adaptive.selection")
    #
    # Тест тенденций Ванга, Акритаса и Ван Кейлегома (p-значения начальной загрузки)
    #
    # данные: X0
    # Статистика теста WAVK = -0,085378, адаптивно выбранное окно = 4,
    # p-значение = 0,98
    # альтернативная гипотеза: тренд не имеет формы X0 ~ t. 2 \) и показать оценки тренда с помощью аргумента  out = TRUE : 

      wavk_test (X3 ~ poly (t, 2), множитель.length = "adaptive.selection", out = TRUE)
    #
    # Тест тенденций Ванга, Акритаса и Ван Кейлегома (p-значения начальной загрузки)
    #
    # данные: X3
    # Статистика теста WAVK = -0,097613, адаптивно выбранное окно = 4,
    # p-значение = 0,896
    # альтернативная гипотеза: тренд не имеет формы X3 ~ poly (t, 2).
    # примерная оценка:
    # $ trend_coefficients
    # (Перехват) poly (t, 2) 1 poly (t, 2) 2
    # -0.4860421 -0.2358495 -4.7102192
    #
    # $ AR_order
    # [1] 1
    #
    # $ AR_coefficients
    # phi_1
    # 0.4193298
    #
    # $ all_considered_windows
    # Окно WAVK-статистики p-значение
    # 4 -0,09761277 0,896
    # 5 -0,47737630 0,816
    # 7 -0,47880434 0,860
    # 10 -0,12694875 0,780  
    .