移动加权平均法是一种用于平滑和预测时间序列数据的技术。它是加权平均法的变体，但在该方法中，权重随着数据的最新性而赋予。

移动加权平均法的计算方法

计算步骤：

1. 确定权重因子： 为每个数据点分配一个权重因子，这些权重因子表示其对平均值的相对重要性。通常，最近的数据点赋予更高的权重。权重因子之和应为 1。 2. 计算加权平均值： 将每个数据点乘以其对应的权重因子，然后求和。将该和除以权重因子之和，得到加权平均值。如下所示：

$$WA = frac{sum_{i=1}^{n} w_i x_i}{sum_{i=1}^{n} w_i}$$

其中： WA 是加权平均值 w 是权重因子 x 是数据点

3. 更新权重因子： 随着新数据点的到来，更新权重因子。这可以采用不同的方法，例如指数衰减或特定的时间衰减公式。 4. 计算新的移动加权平均值： 使用更新后的权重因子，针对新的数据点重复步骤 2 和 3。

权重因子的选择：

权重因子的选择决定了移动加权平均法的平滑程度。权重因子越大，对最近数据点的平滑效果越明显。以下是一些常见的权重因子选择：

指数衰减：$$w_i = alpha^{i-1}$$ 其中 α 是介于 0 和 1 之间的衰减因子。 时间衰减：$$w_i = frac{1}{i^{k}}$$ 其中 k 是大于 0 的衰减因子。

移动加权平均法的应用：

移动加权平均法广泛应用于各种领域，例如：