Einleitung Der vorherige Artikel untersuchte, welche gleitenden Durchschnitte sind und wie man sie berechnet. Dieser Artikel schaut jetzt, wie man diese in Web Intelligence implementiert. Die hier verwendete Formel ist mit der XIr3-Version von SAP BOE kompatibel, aber einige Formel kann in früheren Versionen funktionieren, falls verfügbar. Wir beginnen mit dem Betrachten, wie man einen einfachen gleitenden Durchschnitt berechnet, bevor man gewichtete und exponentielle Formen betrachtet. Bearbeitete Beispiele Die nachfolgenden Beispiele verwenden den gleichen Datensatz, der aus Aktienkursdaten in einer Excel-Datei besteht, die Sie herunterladen können. Die erste Spalte in der Datei ist der Tag des Aktienkurses und dann Spalten des Eröffnungskurses, höchster Preis am Tag, niedrigster Preis, Schlusskurs, Volumen und angepaßter Schlusskurs. Wir verwenden den Schlusskurs in unserer Analyse unten zusammen mit dem Date-Objekt. Simple Moving Average Es gibt ein paar Möglichkeiten, mit denen wir einfache gleitende Durchschnitte berechnen können. Eine Option besteht darin, die Vorherige Funktion zu verwenden, um den Wert einer vorherigen Zeile zu erhalten. Zum Beispiel berechnet die folgende Formel einen gleitenden Durchschnitt auf unserem Schlusskurs für einen gleitenden durchschnittlichen Datensatz von Größe 3, das ist eine ganz einfache Formel aber es ist offensichtlich, dass es nicht praktisch ist, wenn wir eine große Anzahl von Perioden haben, die wir hier machen können Verwendung von RunningSum Formel und für einen Datensatz von Größe N haben wir endlich haben wir eine 3. Technik, die zwar komplizierter ist, kann es eine bessere Leistung haben, da es den neuen Wert auf der Grundlage des vorherigen Wertes anstatt zwei laufende Summen über die vollständigen Daten berechnet Set. Diese Formel funktioniert jedoch nur nach dem N-ten Punkt im Gesamtdatensatz und da sie sich auf einen vorherigen Wert bezieht, müssen wir auch einen Startwert setzen. Unten ist die volle Formel für unsere Aktienkursanalyse verwendet, wo unsere gleitende durchschnittliche Periode 15 Tage ist, das Datum 1252010 ist der 15. Datenpunkt in unserem Datensatz und so für diesen Punkt berechnen wir einen normalen Durchschnitt mit dem RunningSum. Für alle Termine jenseits dieses Wertes verwenden wir unsere SMA-Formel und wir lassen alle Termine vor diesem Datum leer. Abbildung 1 unten ist ein Diagramm in Web Intelligence, das unsere Aktienkursdaten mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt anzeigt. Abbildung 1. Web Intelligence-Dokument zeigt eine einfache verschiebende durchschnittliche gewichtete bewegliche Durchschnitt Eine gewichtete gleitende durchschnittliche Formel mit einer Periode von 3 ist, wie bei unserer ersten einfachen gleitenden durchschnittlichen Formel oben ist dies nur für eine kleine Anzahl von Perioden praktisch. Ich habe noch nicht in der Lage, eine einfache Formel zu finden, die für größere gleitende durchschnittliche Perioden verwendet werden kann. Mathematisch ist es möglich, aber Einschränkungen mit Web Intelligence bedeutet, dass diese Formeln don8217t konvertieren. Wenn jemand in der Lage ist, dies zu tun, würde ich gerne hören Die folgende Abbildung ist ein WMA von Periode 6 in Web Intelligence implementiert. Abbildung 2. Web Intelligence-Dokument eines gewichteten beweglichen durchschnittlichen exponentiellen Moving Average Ein exponentieller gleitender Durchschnitt ist ganz einfach, um in Web Intelligence zu implementieren und ist daher eine geeignete Alternative zu einem gewichteten Moving Average. Die Grundformel ist hier hart codiert 0,3 als unser Wert für Alpha. Wir wenden diese Formel nur für Perioden an, die größer sind als unsere zweite Periode, so dass wir eine if-Anweisung verwenden können, um diese zu filtern. Für unsere erste und zweite Periode können wir den vorherigen Wert verwenden und so ist unsere endgültige Formel für EMA, unten ist ein Beispiel für eine EMA, die auf unsere Bestandsdaten angewendet wird. Abbildung 3. Web Intelligence-Dokument zeigt eine exponentielle Moving Average Input Controls Als unsere EMA Formel doesn8217t auf die Größe der gleitenden durchschnittlichen Zeitraum verlassen und unsere einzige Variable ist Alpha können wir Input Controls verwenden, damit der Benutzer den Wert von Alpha anpassen. Um dies zu tun, erstellen Sie eine neue Variable namens 8216alpha8217 und definieren it8217s Formel als, aktualisieren Sie unsere EMA Formel zu, Erstellen Sie eine neue Eingabesteuerung Auswahl unserer Alpha-Variable als Eingabe-Control-Report-Objekt Verwenden Sie einen einfachen Schieberegler und legen Sie die folgenden Eigenschaften, Sobald Sie getan haben Sollte in der Lage sein, den Schieberegler zu bewegen und sofort die Änderungen an der Trendlinie im Diagramm zu sehen. Fazit Wir haben uns gefragt, wie wir drei Arten von gleitendem Durchschnitt in Web Intelligence implementieren können und obwohl alles möglich war, ist der Exponential Moving Average wahrscheinlich der einfachste und flexibelste . Ich hoffe du hast diesen Artikel interessant gefunden und wie immer ist jedes Feedback sehr willkommen. Post navigation Hinterlasse eine Antwort Antworten abbrechen Du musst eingeloggt sein, um einen Kommentar zu posten. Der Trick zu Weighted Moving Average (WMA) ist, dass du eine Variable erstellen musst, die die Zähler von WMA repräsentiert (siehe Wikipedia als Referenz). Dies sollte wie folgt aussehen: Zurück (Self) (n Close) 8211 (Zurück (RunningSum ( Schließen)) 8211 Zurück (RunningSum (Schließen) n1) wobei n die Anzahl der Perioden ist, dann wäre die eigentliche WMA8217s Formel wie folgt: Numerator (n (n 1) 2) wobei Numerator die Variable ist, die du früher erstellt hast. Image Intensity Verarbeitungshelligkeit ist die visuelle Wahrnehmung von reflektiertem Licht, erhöhte Helligkeit bezieht sich auf eine erhöhte Helligkeit des Bildes, Kontrast ist die Trennung der hellsten und dunkelsten Teile eines Bildes, eine Kontrastdarstellung verdunkelt Schatten und erleichtert die Höhepunkte Stellen Sie die Helligkeit und den Kontrast mit dem Bild ein Bild anpassen Helligkeitskontrast, um die Visualisierung des Bildes zu erleichtern. Drücken Sie die Auto-Taste, um eine intelligente Kontraststrecke auf die Bildanzeige anzuwenden. Helligkeit und Kontrast werden unter Berücksichtigung der Bilder Histogramm angepasst. Wenn Sie wiederholt gedrückt werden, erhöht die Schaltfläche den Prozentsatz der gesättigten Pixel. Die Reset-Taste macht das Maximum 0 und das Minimum 255 in 8-Bit-Bildern und das Maximum und Minimum entspricht den kleinsten und größten Pixelwerten im Bild Histogramm für 16-Bit-Bilder. Wenn die Auto-Taste kein wünschenswertes Ergebnis erzeugt, verwenden Sie das UEFA-Tool (ROI), um einen Teil der Zelle und einen Hintergrund auszuwählen, und drücken Sie dann erneut die Auto-Taste. Die Strecke basiert dann auf den Intensitäten des ROI. Durch Drücken der Anwenden-Taste werden die tatsächlichen Grauwerte des Bildes dauerhaft geändert. Wenn Sie nur die Bildintensität analysieren, drücken Sie diese Taste nicht. Wenn Sie lieber das Bild als schwarz auf weiß anstatt weiß auf schwarz angezeigt werden, dann verwenden Sie den invertierten Befehl: Bild Nachschlagetische Invert LUT. Der Befehl Edit Invert invertiert die Pixelwerte selbst dauerhaft. Intensitätswerte von einem ROI erhalten Wenn man mit einem Stack arbeitet, kann der gewählte ROI mit dem Befehl analysiert werden: Image Stacks Plot Z Axis Profile. Dies erzeugt eine einzelne Spalte von Zahlen - eine Scheibenintensität pro Zeile. Die oberen 6 Zeilen der Spalte sind Details des ROI. Dadurch wird sichergestellt, dass der gleiche ROI nicht zweimal analysiert wird und Ihnen erlaubt, alle interessanten ROIs zu speichern. Die Details bestehen aus Fläche, x-Koordinate, y-Koordinate, AR, Rundheit und Festigkeit des ROI. Wenn der ROI ist ein Polylinegtfreehand ROI anstatt ein squaregtoval, es wirkt, als ob der ROI ist ein ovalgtsquare. Der (ovale) ROI kann durch Eingabe der Details wiederhergestellt werden, die durch den Befehl Edit Selection Restore Selection (Hotkey: Ctrl Shift E) aufgefordert werden. Die Ergebnisse werden in einem Plot-Fenster mit den ROI-Details im Plot-Fenster-Titel angezeigt. Das Diagramm enthält die Schaltflächen List, Save, Copy. Die Schaltfläche "Kopieren" setzt die Daten in die Zwischenablage, so dass sie in ein Excel-Blatt eingefügt werden kann. Die Einstellungen für die Kopiertaste finden Sie unter Bearbeiten von Optionen Profilplotoptionen. Empfohlene Einstellungen sind: Keine x-Werte speichern (verhindert, dass die Slice-Nummer in Excel eingefügt wird) und Autoclose, damit Sie das analysierte Plot nicht jedes Mal schließen müssen. Dynamische Intensität vs Zeitanalyse Das Plugin Plot Z Axis Profil (das ist der Z Profiler von Kevin (Gali) Ballenpresse (gliblr bei yahoo) und Wayne Rasband einfach umbenannt) wird die Intensität eines beweglichen ROI mit einem Partikel-Tracking-Tool zu überwachen. Dieses Werkzeug kann manuell oder automatisch sein. Verwenden Sie den Befehl Image Stacks Plot Z Axis Profile. Erhalten von Intensitätswerten aus mehreren ROIs Sie können mehrere ROIs gleichzeitig mit Bob Doughertys Multi Measure Plugin analysieren. Die native ROI-Manager-Funktion macht einen ähnlichen Job außer nicht die Ergebnisse in sortierten Spalten generieren. Check Bobs Website für Updates. Das Multi Measure Plugin, das mit der Installation kommt, ist v3.2. Öffnen Sie konfokale Serien und entfernen Sie den Hintergrund (siehe Hintergrundkorrektur) Erstellen Sie einen Referenzstapel für die Hinzufügung von ROIs. Verwenden Sie die Image-Stacks-Z-Projekt-Funktion und wählen Sie den Durchschnitt aus. Umbenennen dieses Bildes etwas unvergessliches. Öffnen Sie das ROI Manager-Plugin (Analysieren Sie Tools Roi Manager oder Symbolleistensymbol). Wählen Sie ROIs und fügen Sie dem ROI-Manager hinzu. Klicken Sie auf die Schaltfläche Alle anzeigen, um zu vermeiden, dass die gleiche Zelle zweimal analysiert wird. Nach dem Auswählen von ROIs, die im Referenzbild analysiert werden sollen, können Sie sie auf das Referenzbild zeichnen, indem Sie auf die Schaltfläche Moregtgt klicken und Zeichnen wählen. Speichern Sie das Referenzbild in den Experiment-Datenordner und klicken Sie dann auf den zu analysierenden Stapel. Klicken Sie im ROI-Manager auf die Schaltfläche Moregtgt und wählen Sie die Schaltfläche Multi Measure, um alle ROIs zu messen. OK klicken . Dadurch werden Werte von jeder Scheibe in eine einzelne Zeile mit mehreren Spalten pro Scheibe gesetzt. Wenn du auf Alle 50 Slices klickst, werden alle Werte aus allen Slices und jedem ROI in einer Spalte gesetzt. Gehen Sie zum Ergebnisfenster und wählen Sie den Menüpunkt Bearbeiten Alle auswählen. . Dann EditCopy. Gehen Sie zu Excel und fügen Sie die Daten ein. Überprüfen Sie, ob alles korrekt eingefügt wurde. 10. Um die ROI-Koordinaten in die Excel-Tabelle zu kopieren, muss eine leere Zeile über den Intensitätsdaten vorhanden sein. Verwenden Sie das Dialogfeld "Multi Measure" und klicken Sie auf die Schaltfläche "Liste kopieren". 14. Klicken Sie in Excel auf die leere Zelle über der ersten Datenspalte und fügen Sie in die ROI-Koordinaten ein. Speichern Sie die ROIs mit der Multi Measure Schaltfläche Speichern. Setzen Sie sie in den experimentellen Datenordner. Die ROIs können später entweder einzeln mit der Taste Open oder alle auf einmal mit der Schaltfläche Open All geöffnet werden. Ovale und rechteckige ROIs können einzeln aus x, y, l, h-Werten mit den Plugins ROI ROI wiederhergestellt werden. Befehl. Die ratiometrische Bildgebung vergleicht die Aufnahmen von zwei verschiedenen Signalen, um zu sehen, ob es irgendwelche Ähnlichkeiten zwischen ihnen gibt. Es wird getan, indem man einen Kanal durch einen anderen Kanal teilt, um einen dritten ratiometrischen Kanal zu erzeugen. Diese Technik ist nützlich, weil sie für Farbstoffleckagen, ungleiche Farbstoffbeladung und Photobleichung korrigiert. Eine Beispielanwendung wäre die Messung des intrazellulären Ions, des pH-Werts und der Spannungsdynamik in Echtzeit. Hintergrund-Subtraktion wird vor der Analyse von Dual-Channel-Verhältnis-Bildern benötigt. Siehe auch den Hintergrundkorrekturabschnitt. Das RatioProfiler-Plugin führt eine ratiometrische Analyse eines einzelnen ROI auf einem zweikanaligen Interleaved Stack durch. Die ungeraden Scheiben sind Kanal 1 Bilder und die geraden Scheiben sind Kanal 2 Bilder. Wenn Ihre beiden Kanäle als separate Stacks geöffnet werden, wie zB Zeiss, können die beiden Kanäle mit dem Menübefehl Plugins Stacks - Shuffling Stack Interleaver verschachtelt werden (zusammen mit ihnen wechseln). Das Plugin erzeugt eine grüne Darstellung der Verhältniswerte. Ch1Ch2 ist die Voreinstellung und Sie können Ch2Ch1 erhalten, wenn das Plugin mit der Alt-Taste heruntergefahren wird. Es wird auch eine zweite Auftragung der Intensitäten der einzelnen Kanäle, Ch1 und Ch2, sowie eine Ergebnistabelle generieren. Die erste Zeile der Ergebnistabelle enthält Werte für x, y, Breite und Höhe des ROI. Von der zweiten Reihe nach unten ist die erste Spalte die Zeit (Scheibenzahl), die zweite Spalte ist die mittlere Intensität von Ch1, und der dritte Kanal ist die mittlere Intensität von Ch2 und der Verhältniswert. Der Stack muss sein Rahmenintervall kalibriert haben, damit der Zeitwert in Sekunden liegt. Ansonsten ist es Scheiben. Das Frame-Intervall kann für den Stack über den Menübefehl Bildeigenschaften eingestellt werden. Diese Tabelle kann in die Zwischenablage kopiert und an anderer Stelle mit dem Menübefehl Bearbeiten kopieren kopiert werden. Ratio-Analyse mit ROI-Manager 1.Sammeln Sie den Hintergrund aus dem Bild. 2. Öffnen Sie den ROI-Manager (Analysieren Sie den ROI-Manager.) Und klicken Sie auf die Schaltfläche Alle anzeigen. 3. Wählen Sie die zu analysierenden Zellen aus und fügen Sie sie dem ROI-Manager hinzu (Schaltfläche Hinzufügen oder Tastatur T). 4. Führen Sie das Plugin aus. Das Ergebnisfenster enthält den Mittelwert von ch1 und ch2 und deren Verhältnis. Jede Zeile ist ein Zeitpunkt (Slice). Die erste Zeile enthält die ROI-Details. Um ein Referenzbild zu erzeugen: Den Stapel mit dem Menübefehl aufheben (Bildstapel Z-Projekt mit Projektionstyp: Maximum), ggf. Helligkeit und Kontrast einstellen. Wählen Sie das neue Bild aus und klicken Sie im ROI-Manager auf die Schaltfläche Mehr. Danach markieren Sie Label. Ermitteln von Zeitstempeldaten Die LSM Toolbox ist ein Projekt, das auf die Integration von nützlichen nützlichen Funktionen rund um das Zeiss LSM-Dateiformat abzielt, um die Benutzerfreundlichkeit von konfokalen LSM-Dateien, die in ihrem nativen Format gespeichert sind, zu verbessern und so alle verfügbaren Metadaten zu erhalten. In Fidschi sind entsprechende Befehle: File Import Show LSMToolbox, die die Toolbox anzeigt, aus der alle Befehle aufgerufen werden können und Hilfe über Plugins LSMToolbox. Die Informationen über das Plugin anzeigt. Dieser Messwert kann über den Menübefehl Image Show Info gefunden werden. . Scrollen Sie nach unten, um die Zeit zu erhalten, in der jede Scheibe erworben wurde. Wählen Sie diese Zeit aus, kopieren Sie sie in Excel und finden Sie die Zeitnummer, die Sie mit dem Excel-Menübefehl Bearbeiten ersetzen erhalten haben. Dadurch werden nur die Zeitdaten verlassen. Die verstrichene Zeit kann dann berechnet werden, indem die Zeile 1 von allen nachfolgenden Zeilen subtrahiert wird. Linescanning beinhaltet das Erfassen einer einzelnen Zeile, ein Pixel in der Breite, von einem gemeinsamen konfokalen Mikroskop anstelle eines Standard-2D-Bildes. Dies ist in der Regel ein schneller Weg, um ein Bild zu machen. Alle einzelnen Pixel-breiten Bilder werden dann gestapelt, um das 2D-Bild neu zu erstellen. Eine Pseudo-Linie, die ein 3-D (x, y, t) Bild erzeugt. Es ist sinnvoll, 3-D-Daten in 2 Dimensionen anzuzeigen. Es wird eine interessante Zeile gefolgt von dem Befehl: Image Stacks Reslice oder mit der Tastaturtaste gezeichnet. Sie werden Sie nach der Linienbreite fragen, die Sie gemittelt haben. Es erzeugt einen Pseudo-Linien-Stapel, wobei jede Scheibe die Pseudo-Linien einer einseitigen breiten Linie entlang der interessierenden Linie darstellt. Durchschnitt die Pseudo-Linien Stapel durch Auswahl von Image Stacks Z-Projekt. Und verwenden Sie den Befehl Average. Eine Polylinie kann verwendet werden, aber dies wird nur ein einzelnes Pixel-Slice erzeugen. Fijis-Standardeinstellungen gehen davon aus, dass Stacks z-series statt t-series sind. Dies bedeutet, dass viele Funktionen, die mit der dritten Dimension eines Bildstapels zusammenhängen, mit einem z - bezeichnet werden. Halten Sie dies nur im Auge. FRAP (Fluoreszenz-Recovery After Photobleaching) Analyse Das FRAP-Profiler-Plugin analysiert die Intensität eines gebleichten ROI im Laufe der Zeit und normalisiert es gegen die Intensität der gesamten Zelle. Danach findet es die minimale Intensität im gebleichten ROI und passt die Erholung mit diesem Punkt im Auge. Öffnen Sie den ROI-Manager. Zeichnen Sie den gebleichten ROI und fügen Sie ihn dem ROI-Manager hinzu. Zeichnen Sie die ganze Zelle um und fügen Sie diese dem ROI-Manager hinzu. Die Normalisierung korrigiert die Bleichung, die während der Bilderfassung auftritt und nimmt an, dass die ganze Zelle im Sichtfeld ist. Das Plugin übernimmt die größeren der beiden ROIs im ROI Manager ist der gesamte Zelle ROI und der kleinere ROI ist der gebleichte Teil. Führen Sie das FRAP-Profiler-Plugin aus. Das Plugin gibt die Intensität vs Zeitplot, die normalisierte Intensität vs Zeitplot des gebleichten Bereichs und die Kurve passen. Nichtlineare Kontraststreckung Ausgleich Sie können mehr Kontrolle über Helligkeits - und Kontrasteinstellungen mit dem Process Enhance-Kontrastmenü haben. Mit einem Stapel analysiert er das jeweilige Histogramm, um die Anpassung vorzunehmen. Der Equalize-Kontrastbefehl wendet eine nichtlineare Streckung des Histogramms an, die auf der Quadratwurzel ihrer Intensität basiert. Gamma führt eine nichtlineare Histogrammanpassung durch. Schwache Gegenstände werden intensiver, während helle Objekte nicht (Gamma lt1) sind. Auch werden Objekte mit mittlerer Intensität schwächer, während helle Objekte nicht (Gamma gt 1) sind. Die Intensität jedes Pixels wird auf die Leistung des Gamma-Wertes erhöht und dann auf 8-Bit oder die Min - und Max-16-Bit-Bilder skaliert. Für 8-Bit-Bilder Neue Intensität 255 (alte Intensität255) Gamma Gamma kann über den Process Math Gamma Befehl eingestellt werden. Es erlaubt Ihnen, das Gamma mit der Bildlaufleiste anzupassen. Klicken Sie auf OK, wenn Sie fertig sind. Sie können die Scroll-Leiste verwenden, um den gewünschten Gamma-Wert auf einem Slice Ihres Stacks zu ermitteln. Es gibt auch eine Option, um die Ergebnisse zu sehen. Siehe Online-Referenz für eine Erklärung der digitalen Filter und wie sie funktionieren. Filter können über den Menübefehl Prozessfilter gefunden werden. . Mittlerer Filter Das Pixel wird durch den Durchschnitt von sich selbst und seinen Nachbarn innerhalb des angegebenen Radius ersetzt. Der Menüpunkt Process Smooth ist ein 33 Mittelfilter. Gaußscher Filter Dies ähnelt einem Glättungsfilter, sondern ersetzt stattdessen den Pixelwert mit einem Wert, der proportional zu einer Normalverteilung seiner Nachbarn ist. Medianfilter Der Pixelwert wird durch den Median von sich selbst und seinen angrenzenden Nachbarn ersetzt. Das entfernt Rauschen und bewahrt Grenzen besser als einfache durchschnittliche Filterung. Der Menüpunkt Process Noise Despeckle ist ein 33 Median Filter. Convolve-Filter: Damit können zwei Arrays von Zahlen multipliziert werden. Die Arrays können unterschiedliche Größen sein, müssen aber gleich sein. Bei der Bildanalyse wird dieses Verfahren im allgemeinen verwendet, um ein Ausgangsbild zu erzeugen, bei dem die Pixelwerte lineare Kombinationen bestimmter Eingabewerte sind. Minimum: Dieser Filter, auch bekannt als Erosionsfilter, ist ein morphologischer Filter, der die Nachbarschaft um jedes Pixel betrachtet und aus dieser Liste der Nachbarn den Minimalwert bestimmt. Jedes Pixel in dem Bild wird dann durch den resultierenden Wert ersetzt, der von jeder Nachbarschaft erzeugt wird. Maximum: Dieser Filter, auch bekannt als Dilatationsfilter, ist ein morphologischer Filter, der die Nachbarschaft um jedes Pixel betrachtet und aus dieser Liste der Nachbarn den Maximalwert bestimmt. Jedes Pixel in dem Bild wird dann durch den resultierenden Wert ersetzt, der von jeder Nachbarschaft erzeugt wird. Kalman-Filter Dieser Filter, der auch als lineare quadratische Schätzung bekannt ist, arbeitet rekursiv mit geräuschvollen Eingängen, um eine statistisch optimale Schätzung des zugrundeliegenden Systemzustands zu berechnen. Hintergrundkorrektur kann auf vielfältige Weise erfolgen. Eine einfache Methode besteht darin, die Image-Lookup-Tabellen HiLo LUT zu verwenden, um Nullwerte als blaue und weiße Werte (Pixelwert 255) als rot anzuzeigen. Mit einem Hintergrund, der relativ gleichmäßig über dem Bild ist, entfernen Sie ihn mit dem Befehl BrightnessContrast, indem Sie langsam den Minimalwert erhöhen, bis der Großteil des Hintergrunds blau angezeigt wird. Drücken Sie die Taste Apply, um eine permanente Änderung vorzunehmen. Rolling-Ball-Hintergrundkorrektur Um einen unebenen Hintergrund zu beheben, verwenden Sie den Menübefehl Process Subtract background. Dies wird einen Rollballalgorithmus auf dem unebenen Hintergrund verwenden. Der Radius sollte auf mindestens die Größe des größten Objekts eingestellt werden, das nicht Teil des Hintergrunds ist. Es kann auch verwendet werden, um Hintergrund von Gele zu entfernen, wo der Hintergrund weiß ist. Wenn man den Befehl mehrmals ausführt, kann es zu besseren Ergebnissen kommen. Der Benutzer kann wählen, ob oder nicht, um einen hellen Hintergrund zu haben, erstellen Sie einen Hintergrund ohne Subtraktion, haben ein gleitendes Paraboloid, deaktivieren Glättung oder Vorschau der Ergebnisse. Der Standardwert für den Rollkugelradius beträgt 50 Pixel. Process Subtract Background. How, um einen Rolling Average zu berechnen Um zu folgen, wie man einen rollenden Durchschnitt berechnet, laden Sie bitte das Basic Rolling Average Forecast Beispiel. Wie es verwendet wird, um die Berechnungen in diesem Abschnitt zu erklären. Die erste Entscheidung, die ein Unternehmen bei der Berechnung eines rollenden Durchschnitts machen muss, ist, wie viele Perioden im Durchschnitt als n bezeichnet werden. Im Beispiel n 4 Perioden. Das heißt, vier Perioden historischer Daten werden verwendet, um den rollenden Durchschnitt zu entwickeln. Ein Unternehmen muss die Anzahl der Perioden wählen, die sie durchschnittlich haben möchten, basierend darauf, wie reaktiv sie den rollenden Durchschnitt mit aufgezeichneten Datenänderungen haben wollen. Je mehr Perioden gemittelt werden, desto weniger reaktiv sind die rollenden Mittelwerte, was bedeutet, dass nur wenige Perioden, wie z. B. ein oder zwei, sehr reaktive Rolling-Mittelwerte liefern werden, aber mit diesen kleinen Daten können Sie auch nur einen Standard-Durchschnitt verwenden. Die Berechnung eines rollenden Durchschnitts erfordert Daten, die über mehrere konsistente Zeiträume aufgezeichnet werden. In der Regel werden historische Daten wie historische Verkäufe, Produktion oder sogar Gewinne verwendet. Dieser rollende Durchschnitt erzeugt einen zukünftigen Wert, der als Prognose bekannt ist. Eine Prognose ist eine berechnete Vorhersage für jede Art von zukünftigen Daten für die nächste Geschäftsperiode einschließlich der täglichen, wöchentlichen oder monatlichen Prognosen auf der Grundlage der jüngsten Anzahl von Perioden, n, der historisch aufgezeichneten Daten, die bei der Berechnung verwendet werden. Genauer gesagt kann ein rollender Durchschnitt als ein kontinuierlich bewegter, berechneter Durchschnitt der letzten Anzahl von Perioden n definiert werden, die durch das Unternehmen definiert sind. Schauen wir uns das Beispiel an, um zu sehen, wie diese Berechnung funktioniert. In Tabelle 1 des Beispiels ist die erste prognostizierte Berechnung für die Periode 5, die 775 ist. Dies wurde berechnet durch Mittelwertbildung der vier letzten historischen Datenstücke vor dem fünfmaligen Punkt mit roten Häkchen, da n 4 Perioden für dieses Beispiel. Die detaillierten Berechnungen für die Prognose der Periodenfäule sind in Tabelle 2 erläutert. Sobald die tatsächlichen Daten für den Zeitraum fünf gesammelt und in die Tabelle aufgezeichnet sind, kann die Prognose für den Zeitraum sechs berechnet werden. Die rollende Durchschnittsprognose für den Zeitraum sechs wird auf der Grundlage der vier jüngsten historischen Daten vor der sechsten Periode berechnet, ein Durchschnitt der historischen Daten für die Perioden von zwei bis fünf, mit blauen Häkchen angegeben. Die Prognose ist dann in der Tabelle dokumentiert, was die blaue 825-Prognose für den Zeitraum sechs in Tabelle 1 im Beispiel ist. Um die detaillierten Berechnungen für die sechsten Periodenprognosen zu sehen, lesen Sie bitte die zweite Zeile der Tabelle 2 im Beispiel. Um herauszufinden, wie man eine rollende Durchschnittsprognose mit zwei Variablen berechnet, lesen Sie bitte weiter auf Seite 2. Verwenden eines Rolling Average mit mehreren Variablen Sobald man versteht, wie man rollende durchschnittliche Berechnungen mit einer Variablen berechnet, um eine einzelne Prognose zu finden, wie Verkauf oder Anzahl der verkauften Einheiten, wird der nächste Schritt gelernt, wie man fortgeschrittene Statistiken mit der rollenden durchschnittlichen Technik durch berechnet Mit zwei Variablen. Um mit dem Rest dieses Abschnitts zu folgen, laden Sie bitte das Advanced Rolling Average Beispiel herunter, das eine Microsoft Excel-Datei enthält, ein Beispiel für die Verwendung der rollenden Durchschnittsmethode mit zwei Sätzen von Variablen. In diesem Beispiel werden zwei Sätze von historischen Daten dargestellt, die die Gesamtmenge des Umsatzes in den in Spalte B aufgeführten Dollars und die Anzahl der Verkäufe in Spalte C sind. Durch die Verwendung dieser beiden Sätze von Daten wird ein durchschnittlicher Geldbetrag pro Verkauf verdient Kann in Spalte F berechnet werden. Lasst uns einen Blick darauf werfen, wie man die Berechnungen durchführt. Zuerst werfen Sie einen Blick auf die Gleichung, um einen rollenden Durchschnitt mit zwei Variablen zu berechnen. Beachten Sie, dass jede Variable addiert werden muss, bevor die Aufteilung zwischen den beiden Variablen erfolgt. Berechnen Sie niemals einen Durchschnitt jeder Periode separat und dann durchschnittlich die Ergebnisse, da dies eine falsche Prognose liefert. Die erste Prognose im Beispiel ist für Periode 5. Um den rollenden Durchschnitt für die Periode 5 zu berechnen, müssen die ersten vier Stücke der Verkaufsdaten aus Spalte B seit n4 Perioden in diesem Beispiel addiert werden. Dann müssen die ersten vier Verkaufszahlen aus Spalte C addiert werden. Schließlich muss die Summe aus den ersten vier Perioden der Spalte B durch die Summe geteilt werden, die aus der Spalte C berechnet wird, was zu einem berechneten rollenden Durchschnittsverkauf führt, der in der Periode 5 angetroffen wird. Um eine genaue Erläuterung der genauen Berechnung zu erhalten, Die Prognose für den Zeitraum 5 finden Sie in Tabelle 2. Sobald die Periode 5 aufgewendet ist, kann sich der Durchschnitt nach unten bewegen, um den rollenden durchschnittlichen Verkauf für die Periode 6 zu berechnen, basierend auf den vier letzten Datenstücken in jeder der historischen Datenspalten. Der Prozess geht dann für jeden Zeitraum weiter. Der Unterschied zwischen Standard Durchschnittlicher Verstärker Rolling Average Um den Unterschied zwischen Standard-Durchschnitt und Roll-Durchschnitt-Berechnungen visuell zu sehen, laden Sie bitte die Standard Average vs Rolling Average Beispiel eine Microsoft Excel-Datei erklärt die Differenz zwischen einem funktionierenden durchschnittlichen durchschnittlichen Beispiel und rollenden durchschnittlichen Beispiel . Wie im Beispiel gesehen, wird eine rollende Durchschnittsprognose mit einem einfachen Standardwert berechnet. Der erste berechnete Durchschnitt für jedes Unternehmen ist eine einfache Standard-Durchschnittsberechnung. Allerdings wird jede Prognose nach der ersten Standard-Durchschnittsprognose als eine rollende Durchschnittsprognose betrachtet. Eine rollende Durchschnittsberechnung hat ein Konzept, das sich von einer einfachen Standard-Durchschnittsberechnung sehr unterscheidet. Zuerst wird ein Standardmittelwert berechnet, indem eine festgelegte Anzahl von Datenstücken genommen, addiert und die Summe durch die Anzahl der verwendeten Datenteile, die als n bezeichnet werden, dividiert wird. Ja, das ist ein Teil der rollenden durchschnittlichen Technik aber das Hauptkonzept einer rollenden durchschnittlichen Prognose ist, wie der Standard-Durchschnitt kontinuierlich auf den nächsten Satz der letzten Anzahl von Perioden, n rollt. Der Prozeß des kontinuierlichen Verschiebens des Mittelwertes zum nächsten Satz des letzten Satzes von n Perioden ist derjenige, der einen Standarddurchschnitt von einer rollenden Durchschnittsprognose unterscheidet. Bitte fahren Sie auf Seite 3, um zu erfahren, wie Sie die durchschnittlichen Produktions - und Verkaufsprognosen berechnen können. Erfahren Sie, wie Sie einen rollenden Durchschnitt berechnen, um eine Prognose zu entwickeln. Dieser Abschnitt enthält einen Leitfaden, wie man eine rollende durchschnittliche Herstellungsprognose berechnet und wie man eine rollende durchschnittliche Umsatzprognose mit Arbeitsbeispielen für beide Abteilungen eines Unternehmens berechnet. Computing Rolling Average Manufacturing Prognosen Die Fertigungsprognose kann berechnen, wie viele Artikel zu produzieren, um die Nachfrage der Unternehmen Käufer, bekannt als Produktionsplanung oder zu berechnen, wie viele Elemente auf Lager in einem Geschäft, bekannt als Nachfrage Planung zu erfüllen. Um zu folgen, wie man rollende durchschnittliche Herstellungsprognosen zu berechnen, Download Computing Rolling Average Manufacturing Prognosen eine Microsoft Excel-Datei mit zwei Arbeitsbeispielen für eine rollende durchschnittliche Herstellungsprognose Berechnungen. Die Produktionsplanungsprognose - (Seite 1) Die Produktionsplanung in einer Produktionsstätte hängt von der Menge der von den Käufern prognostizierten Einheiten in der zukünftigen Periode ab. Wie auf Seite 1 zu sehen. Um eine rollende durchschnittliche Produktionsplanung zu berechnen, um zu prognostizieren, wie viele Einheiten zur Herstellung eines Unternehmens wissen müssen, wie viele Einheiten in der Vergangenheit n Anzahl von Perioden gefordert wurden. Die jüngste Anzahl von n Perioden wird gemittelt, um eine Prognose zu erstellen. Als ein weiterer Monat abgeschlossen ist, hat die Anzahl der n Perioden gemittelt, um die letzten n Perioden zu mitteln. Dies ist im Beispiel zu sehen. Die Anzahl der verwendeten Perioden beträgt vier Perioden, wie in n4 Perioden angegeben. Die Periode fünf wird durch die Mittelungsperioden pro 1 bis vier Perioden sechs prognostiziert durch die Mittelungsperioden zwei bis fünf und so weiter prognostiziert. Wenn mehr Perioden verwendet werden, um eine rollende Durchschnittsprognose zu berechnen, wird die Prognose weniger reaktionsfähig sein. Mit nur zwei bis vier Perioden ist in der Regel die normale Anzahl von Perioden produzierenden Unternehmen verwenden, um die Produktionsplanung Prognosen zu berechnen. Die Bedarfsplanungsvorhersage - (Seite 2) Nach genauer Analyse Page 1. Das Demand Planning Forecast Beispiel auf Seite 2 kann eine sehr enge Ähnlichkeit schlagen. Die Beispiele auf beiden Seiten sind praktisch die gleichen, aber in der Nachfrage Planung historische Daten der Anzahl der Einheiten an Käufer oder Kunden verkauft wird die beste Metrik, um eine rollende durchschnittliche Nachfrage Planung Prognose genauer zu berechnen.
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