நகரும் சராசரி கணிப்பான்
✓நகரும் சராசரிகள்
என்றால் என்ன Moving Average Calculator?
▾
நகரும் சராசரி என்பது அளவிடப்பட்ட அல்லது மதிப்பிடப்பட்ட உள்ளீட்டு மதிப்புகளிலிருந்து துல்லியமான முடிவுகளைக் கணக்கிடுவதற்கு கம்ப்யூட்டிங்கில் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு சிறப்பு பகுப்பாய்வுக் கருவியாகும். ஒரு நகரும் சராசரியானது ஸ்லைடிங் விண்டோவில் மதிப்புகளை சராசரியாக்குவதன் மூலம் தரவுகளில் குறுகிய கால ஏற்ற இறக்கங்களை மென்மையாக்குகிறது. எளிய நகரும் சராசரிகள் (SMA) மற்றும் அதிவேக நகரும் சராசரிகள் (EMA) ஆகியவை நிதி பகுப்பாய்வு மற்றும் சமிக்ஞை செயலாக்கத்தில் முக்கிய கருவிகள். இந்த கணக்கீட்டைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம், ஏனெனில் இது தொழில்முறை, கல்வி மற்றும் தனிப்பட்ட சூழல்களில் முடிவெடுப்பதைத் தெரிவிக்கும் செயல் நுண்ணறிவுகளாக மூல எண்களை மொழிபெயர்க்கிறது. அனுபவம் வாய்ந்த பயிற்சியாளர்கள் சிக்கலான சூழ்நிலைகளை சரிபார்த்தாலும் அல்லது அடிப்படைக் கருத்துகளைக் கற்கும் மாணவர்களால் பயன்படுத்தப்பட்டாலும், நம்பகமான, மறுஉருவாக்கம் செய்யக்கூடிய முடிவுகளை உருவாக்குவதற்கான கட்டமைக்கப்பட்ட முறையை மூவிங் ஆவரேஜ் வழங்குகிறது. கணித ரீதியாக, ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட வெளியீட்டு மதிப்புகளை உருவாக்க உள்ளீட்டு மாறிகளுக்கு இடையே வரையறுக்கப்பட்ட உறவைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் நகரும் சராசரி செயல்படுகிறது. முக்கிய சூத்திரம் — எளிய MA_n = (x₁ + x₂ + ... + xₙ) / n; அதிவேக: EMA = α × xₜ + (1−α) × EMAₜ₋₁ — ஒவ்வொரு உள்ளீடும் இறுதி முடிவுக்கு எவ்வாறு பங்களிக்கிறது என்பதை நிறுவுகிறது. சமன்பாட்டில் உள்ள ஒவ்வொரு மாறியும் நிஜ-உலகத் தரவிலிருந்து பெறப்பட்ட அளவிடக்கூடிய அளவைக் குறிக்கிறது, மேலும் இந்த சூத்திரமானது கணினி நடைமுறையில் அங்கீகரிக்கப்பட்ட நிறுவப்பட்ட கணித அல்லது அனுபவ உறவை குறியாக்குகிறது. முக்கிய உள்ளீடுகளில் சிறிய மாற்றங்கள் வெளியீட்டில் குறிப்பிடத்தக்க மாற்றங்களை உருவாக்கலாம், அதனால்தான் உணர்திறன் பகுப்பாய்வு - ஒரு நேரத்தில் ஒரு அளவுருவை மாற்றுவது - எந்த காரணிகள் மிகவும் முக்கியம் என்பதைப் புரிந்துகொள்வதற்கான ஒரு மதிப்புமிக்க நுட்பமாகும். நடைமுறை அடிப்படையில், நகரும் சராசரி பல பார்வையாளர்களுக்கு சேவை செய்கிறது. தொழில் வல்லுநர்கள் வழக்கமான பகுப்பாய்வு, இணக்க ஆவணங்கள் மற்றும் காட்சி ஒப்பீடு ஆகியவற்றிற்கு இதை நம்பியுள்ளனர். சுருக்கமான சூத்திரங்கள் மற்றும் உறுதியான முடிவுகளை இணைக்கும் கற்பித்தல் கருவியாக கல்வியாளர்கள் இதைப் பயன்படுத்துகின்றனர். தனிப்பட்ட பயனர்கள் தனிப்பட்ட திட்டமிடல், மூன்றாம் தரப்பு கணக்கீடுகளை சரிபார்த்தல் மற்றும் குறிப்பிடத்தக்க முடிவுகளை எடுப்பதற்கு முன் நம்பிக்கையை வளர்ப்பதற்கு மதிப்புமிக்கதாக கருதுகின்றனர். கால்குலேட்டரை இறுதிப் பதிலைக் காட்டிலும் நன்கு அளவீடு செய்யப்பட்ட தொடக்கப் புள்ளியாகக் கருத வேண்டும் - ஒழுங்குமுறை மாற்றங்கள், சந்தை நிலைமைகள் அல்லது சூத்திரத்தின் அனுமானங்களுக்கு அப்பாற்பட்ட தனிப்பட்ட சூழ்நிலைகள் போன்ற மாதிரியில் பிடிக்கப்படாத காரணிகளால் நிஜ-உலக முடிவுகள் வேறுபடலாம்.
DigiCalcs delivers precision-engineered tools for engineers and STEM professionals.
சூத்திரம்
▾
எளிய MA_n = (x₁ + x₂ + ... + xₙ) / n; அதிவேக: EMA = α × xₜ + (1−α) × EMAₜ₋₁
ஒவ்வொரு மாறியும் கம்ப்யூட்டிங் டொமைனில் ஒரு குறிப்பிட்ட அளவிடக்கூடிய அளவைக் குறிக்கிறது. அறியப்பட்ட மதிப்புகளை மாற்றி, தெரியாதவற்றைத் தீர்க்கவும். பல-படி கணக்கீடுகளுக்கு, முதலில் உள் வெளிப்பாடுகளை மதிப்பிடவும், பின்னர் செயல்பாடுகளின் நிலையான வரிசையைப் பயன்படுத்தி முடிவுகளை இணைக்கவும்.மாறி விளக்கம்
▾
| குறியீடு | பெயர் | அலகு | விவரிப்பு |
|---|---|---|---|
| x₁, x₂, ..., xₙ | தரவு புள்ளிகள் | — | மூவிங் ஆவரேஜிற்கான முக்கிய உள்ளீட்டு அளவுரு சூத்திரத்தில் தரவு புள்ளிகளைக் குறிக்கும், அதன் கணிதப் பாத்திரத்தின் மூலம் கணக்கிடப்பட்ட வெளியீட்டை நேரடியாக பாதிக்கிறது |
| n | சாளர அளவு (காலம்) | — | கணக்கீடு பயன்படுத்தப்படும் கால அளவுகளின் எண்ணிக்கை, கூட்டுத்தொகை, பணமதிப்பிழப்பு அல்லது அளவீட்டு இடைவெளியின் கால அளவை தீர்மானிக்கிறது |
| α | மென்மையாக்கும் காரணி | — | மூவிங் ஆவரேஜுக்கான முக்கிய உள்ளீட்டு அளவுரு சூத்திரத்தில் மென்மையாக்கும் காரணியைக் குறிக்கிறது, அதன் கணிதப் பாத்திரத்தின் மூலம் கணக்கிடப்பட்ட வெளியீட்டை நேரடியாக பாதிக்கிறது |
| MA_n | நகரும் சராசரி | — | சூத்திரத்தில் நகரும் சராசரியைக் குறிக்கும் நகரும் சராசரிக்கான முக்கிய உள்ளீட்டு அளவுரு, அதன் கணிதப் பாத்திரத்தின் மூலம் கணக்கிடப்பட்ட வெளியீட்டை நேரடியாகப் பாதிக்கிறது. |
எப்படி Moving Average Calculator
▾
- 1SMA(n) = கடைசி n மதிப்புகளின் சராசரி
- 2EMA எடையிடும் காரணி k = 2/(n+1) ஐப் பயன்படுத்துகிறது
- 3EMA(t) = மதிப்பு×k + EMA(t−1)×(1−k)
- 4SMA ஐ விட சமீபத்திய மாற்றங்களுக்கு EMA வேகமாக செயல்படுகிறது
- 5நகரும் சராசரி கணக்கீட்டிற்கு தேவையான உள்ளீட்டு மதிப்புகளை அடையாளம் காணவும் - தேவையான அனைத்து அளவீடுகள், விகிதங்கள் அல்லது அளவுருக்களைச் சேகரிக்கவும்.
தீர்க்கப்பட்ட எடுத்துக்காட்டுகள்
▾
இந்த உதாரணம், மூவிங் ஆவரேஜின் வழக்கமான பயன்பாட்டை நிரூபிக்கிறது, உள்ளீட்டு மதிப்புகள் எப்படி சூத்திரத்தின் மூலம் விளைவை உருவாக்குகின்றன என்பதைக் காட்டுகிறது.
இந்த உதாரணம், மூவிங் ஆவரேஜின் வழக்கமான பயன்பாட்டை நிரூபிக்கிறது, உள்ளீட்டு மதிப்புகள் எப்படி சூத்திரத்தின் மூலம் விளைவை உருவாக்குகின்றன என்பதைக் காட்டுகிறது.
யதார்த்தமான அனுமானங்களுடன் தொடங்குங்கள்.
இந்த அடிப்படை உதாரணம் நிலையான முடிவை உருவாக்க வழக்கமான உள்ளீட்டு மதிப்புகளுடன் நகரும் சராசரியைப் பயன்படுத்துகிறது. இது ஒப்பிடுவதற்கான ஒரு குறிப்பு புள்ளியாக செயல்படுகிறது - கணினி சூழலில் இந்த மிதமான தொடக்க மதிப்புகளில் இருந்து தனிப்பட்ட உள்ளீடுகள் சரி செய்யப்படும் போது வெளியீடு எவ்வாறு மாறுகிறது என்பதை பயனர்கள் பார்க்கலாம்.
மோசமான திட்டமிடலுக்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
நகரும் சராசரியில் பழமைவாத (குறைந்த) உள்ளீட்டு மதிப்புகளைப் பயன்படுத்துவது மிகவும் எச்சரிக்கையான மதிப்பீட்டை உருவாக்குகிறது. மன அழுத்த சோதனை முடிவுகளுக்கு இந்த காட்சி பயனுள்ளதாக இருக்கும் - அவநம்பிக்கையான அனுமானங்களுடன் கூட முடிவு ஏற்றுக்கொள்ளத்தக்கதாக இருந்தால், முடிவு மிகவும் வலுவானதாக இருக்கும். கணினி நடைமுறையில், இடர் மேலாண்மை மற்றும் இணக்க அறிக்கையிடலுக்கு பழமைவாத மதிப்பீடுகள் பெரும்பாலும் விரும்பப்படுகின்றன.
நடைமுறை பயன்பாடுகள்
▾
கணக்கீடுகளைச் சரிபார்ப்பதற்கும், எண்கணிதப் பிழைகளைக் குறைப்பதற்கும், மற்றும் இணக்க நோக்கங்களுக்காக சக பணியாளர்கள், வாடிக்கையாளர்கள் அல்லது ஒழுங்குமுறை அமைப்புகளுடன் பகிர்ந்து கொள்ளக்கூடிய, ஆவணப்படுத்தப்பட்டு, தணிக்கை செய்யக்கூடிய நிலையான முடிவுகளை உருவாக்க, கம்ப்யூட்டிங் வல்லுநர்கள், அவர்களின் நிலையான பகுப்பாய்வுப் பணிப்பாய்வுகளின் ஒரு பகுதியாக நகரும் சராசரியைப் பயன்படுத்துகின்றனர்.
பல்கலைக்கழகப் பேராசிரியர்கள் மற்றும் பயிற்றுனர்கள் பாடப் பொருட்கள், வீட்டுப் பாடங்கள் மற்றும் தேர்வுத் தயாரிப்பு ஆதாரங்களில் நகரும் சராசரியை இணைத்து, மாணவர்கள் கைமுறை கணக்கீடுகளைச் சரிபார்க்கவும், உள்ளீடு-வெளியீட்டு உறவுகளைப் பற்றிய உள்ளுணர்வை உருவாக்கவும் மற்றும் எண்கணிதத்தை விட கருத்தியல் புரிதலில் கவனம் செலுத்தவும் அனுமதிக்கிறது.
ஆலோசகர்கள் மற்றும் ஆலோசகர்கள் கிளையன்ட் சந்திப்புகளின் போது வெவ்வேறு காட்சிகளை விரைவாக மாதிரியாக்க மூவிங் ஆவரேஜைப் பயன்படுத்துகின்றனர், விவரமான விரிதாள் அடிப்படையிலான பகுப்பாய்வு மற்றும் அறிக்கையிடலுக்கு அலுவலகத்திற்குத் திரும்ப வேண்டிய கேள்விகளை நிகழ்நேரத்தில் கண்டறிய உதவுகிறது.
தனிப்பட்ட பயனர்கள் தனிப்பட்ட திட்டமிடல் முடிவுகளுக்கு நகரும் சராசரியை நம்பியுள்ளனர் - விருப்பங்களை ஒப்பிடுதல், சேவை வழங்குநர்களிடமிருந்து பெறப்பட்ட மேற்கோள்களை சரிபார்த்தல், மூன்றாம் தரப்பு கணக்கீடுகளைச் சரிபார்த்தல் மற்றும் ஒரு முக்கியமான முடிவின் பின்னால் உள்ள எண்கள் சரியாகவும், தொடர்ச்சியாகவும் கணக்கிடப்பட்டுள்ளன என்ற நம்பிக்கையை உருவாக்குதல்.
சிறப்பு நிகழ்வுகள்
▾
பூஜ்ஜியம் அல்லது எதிர்மறை உள்ளீடுகளுக்கு சிறப்பு கையாளுதல் தேவைப்படலாம் அல்லது வரையறுக்கப்படாததை உருவாக்கலாம்
பூஜ்ஜியம் அல்லது எதிர்மறை உள்ளீடுகளுக்கு சிறப்புக் கையாளுதல் தேவைப்படலாம் அல்லது வரையறுக்கப்படாத முடிவுகளை உருவாக்கலாம், நடைமுறையில், இந்த விளிம்பு வழக்குக்கு கவனமாக பரிசீலிக்க வேண்டும், ஏனெனில் நிலையான அனுமானங்கள் இருக்காது. நகரும் சராசரி கணக்கீடுகளில் இந்த சூழ்நிலையை எதிர்கொள்ளும் போது, பயிற்சியாளர்கள் எல்லை நிலைமைகளை சரிபார்க்க வேண்டும், பிரிவு-பூஜ்யம் அபாயங்களை சரிபார்க்க வேண்டும், மேலும் இந்த தீவிர நிலைமைகளின் கீழ் மாதிரியின் அனுமானங்கள் செல்லுபடியாகுமா என்பதைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும்.
தீவிர மதிப்புகள் வழக்கமான கணக்கீட்டு வரம்புகளுக்கு வெளியே வரலாம், நடைமுறையில், இது
வழக்கமான கணக்கீட்டு வரம்புகளுக்கு வெளியே தீவிர மதிப்புகள் விழலாம், நடைமுறையில், இந்த விளிம்பு வழக்குக்கு கவனமாக பரிசீலிக்க வேண்டும், ஏனெனில் நிலையான அனுமானங்கள் இருக்காது. நகரும் சராசரி கணக்கீடுகளில் இந்த சூழ்நிலையை எதிர்கொள்ளும் போது, பயிற்சியாளர்கள் எல்லை நிலைமைகளை சரிபார்க்க வேண்டும், பிரிவு-பூஜ்யம் அபாயங்களை சரிபார்க்க வேண்டும், மேலும் இந்த தீவிர நிலைமைகளின் கீழ் மாதிரியின் அனுமானங்கள் செல்லுபடியாகுமா என்பதைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும்.
சில நகரும் சராசரி காட்சிகளுக்குக் காட்டப்படாத கூடுதல் அளவுருக்கள் தேவைப்படலாம்
சில நகரும் சராசரி காட்சிகளுக்கு இயல்புநிலையாகக் காட்டப்படாத கூடுதல் அளவுருக்கள் தேவைப்படலாம், நடைமுறையில், இந்த எட்ஜ் கேஸைக் கவனமாகப் பரிசீலிக்க வேண்டும், ஏனெனில் நிலையான அனுமானங்கள் இருக்காது. நகரும் சராசரி கணக்கீடுகளில் இந்த சூழ்நிலையை எதிர்கொள்ளும் போது, பயிற்சியாளர்கள் எல்லை நிலைமைகளை சரிபார்க்க வேண்டும், பிரிவு-பூஜ்யம் அபாயங்களை சரிபார்க்க வேண்டும், மேலும் இந்த தீவிர நிலைமைகளின் கீழ் மாதிரியின் அனுமானங்கள் செல்லுபடியாகுமா என்பதைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும்.
SMA vs EMA ஒப்பீடு
▾
| அம்சம் | SMA | EMA |
|---|---|---|
| கணக்கீடு | சம எடைகள் | அதிவேக எடைகள் |
| Lag | அதிக பின்னடைவு | குறைந்த பின்னடைவு |
| உணர்திறன் | குறைவான உணர்திறன் | அதிக உணர்திறன் |
| வழக்கைப் பயன்படுத்தவும் | நீண்ட கால போக்குகள் | குறுகிய கால சமிக்ஞைகள் |
| சிக்கலானது | எளிமையானது | சற்று சிக்கலானது |
அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்
▾
எளிய மற்றும் அதிவேக நகரும் சராசரிக்கு என்ன வித்தியாசம்?
மூவிங் ஆவரேஜ் என்பது கம்ப்யூட்டிங் டொமைனில் உள்ள முக்கிய அளவீடுகளைக் கணக்கிடுவதற்கும் பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் பயனர்களுக்கு உதவ வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு சிறப்பு கணக்கீட்டு கருவியாகும். இது குறிப்பிட்ட எண் உள்ளீடுகளை எடுக்கும் - பொதுவாக அளவீடுகள், விகிதங்கள் அல்லது அளவுகள் போன்ற நிஜ-உலகத் தரவுகளிலிருந்து எடுக்கப்பட்டது - மேலும் செயல்படக்கூடிய முடிவுகளை உருவாக்க சரிபார்க்கப்பட்ட கணித சூத்திரத்தைப் பயன்படுத்துகிறது. கருவி மதிப்புமிக்கது, ஏனெனில் இது கைமுறை கணக்கீடு பிழைகளை நீக்குகிறது, பல்வேறு காட்சிகளை ஆராயும் போது உடனடி கருத்துக்களை வழங்குகிறது, மேலும் நிபுணர்களுக்கு ஒரு முடிவெடுக்கும் கருவியாகவும், அடிப்படைக் கொள்கைகளைப் படிக்கும் மாணவர்களுக்கு கற்றல் உதவியாகவும் செயல்படுகிறது.
சாளர அளவு n ஐ எவ்வாறு தேர்வு செய்வது?
நகரும் சராசரியின் சூழலில், இது பயனரின் குறிப்பிட்ட உள்ளீடுகள், அனுமானங்கள் மற்றும் இலக்குகளைப் பொறுத்தது. அடிப்படை சூத்திரம் உள்ளீடுகள் மற்றும் வெளியீட்டிற்கு இடையே ஒரு உறுதியான உறவை வழங்குகிறது, ஆனால் நிஜ-உலக பயன்பாட்டிற்கு கம்ப்யூட்டிங் நடைமுறையின் பரந்த சூழலில் முடிவை விளக்குவது தேவைப்படுகிறது. தொழில்சார் வரையறைகள், வரலாற்றுத் தரவு மற்றும் ஒழுங்குமுறைத் தேவைகள் ஆகியவற்றுடன் தொழில் வல்லுநர்கள் பொதுவாக குறுக்கு-குறிப்பு கால்குலேட்டர் வெளியீடு. மிகவும் நம்பகமான முடிவுகளுக்கு, உள்ளீடுகள் சரிபார்க்கப்பட்ட தரவிலிருந்து பெறப்பட்டவை என்பதை உறுதிப்படுத்தவும், சூத்திரம் எந்த அனுமானங்களை உருவாக்குகிறது என்பதைப் புரிந்து கொள்ளவும், மேலும் சாத்தியமான விளைவுகளின் வரம்பை அடைக்க பல காட்சிகளை இயக்கவும்.
முன்கணிப்புக்கு நகரும் சராசரி பயன்படுத்தப்படுகிறதா?
நகரும் சராசரியின் சூழலில், இது பயனரின் குறிப்பிட்ட உள்ளீடுகள், அனுமானங்கள் மற்றும் இலக்குகளைப் பொறுத்தது. அடிப்படை சூத்திரம் உள்ளீடுகள் மற்றும் வெளியீட்டிற்கு இடையே ஒரு உறுதியான உறவை வழங்குகிறது, ஆனால் நிஜ-உலக பயன்பாட்டிற்கு கம்ப்யூட்டிங் நடைமுறையின் பரந்த சூழலில் முடிவை விளக்குவது தேவைப்படுகிறது. தொழில்சார் வரையறைகள், வரலாற்றுத் தரவு மற்றும் ஒழுங்குமுறைத் தேவைகள் ஆகியவற்றுடன் தொழில் வல்லுநர்கள் பொதுவாக குறுக்கு-குறிப்பு கால்குலேட்டர் வெளியீடு. மிகவும் நம்பகமான முடிவுகளுக்கு, உள்ளீடுகள் சரிபார்க்கப்பட்ட தரவிலிருந்து பெறப்பட்டவை என்பதை உறுதிப்படுத்தவும், சூத்திரம் எந்த அனுமானங்களை உருவாக்குகிறது என்பதைப் புரிந்து கொள்ளவும், மேலும் சாத்தியமான விளைவுகளின் வரம்பை அடைக்க பல காட்சிகளை இயக்கவும்.
நகரும் சராசரியை எவ்வாறு கணக்கிடுவது?
நகரும் சராசரியைப் பயன்படுத்த, நியமிக்கப்பட்ட புலங்களில் தேவையான உள்ளீட்டு மதிப்புகளை உள்ளிடவும் - இவை பொதுவாக விகிதங்கள், அளவுகள், கால அளவுகள் அல்லது உடல் அளவீடுகள் போன்ற சூத்திரத்தில் குறிப்பிடப்பட்ட முதன்மை அளவுகளை உள்ளடக்கும். இந்த உள்ளீடுகளை அவுட்புட் மெட்ரிக்காக மாற்ற கால்குலேட்டர் நிலையான கணித உறவைப் பயன்படுத்துகிறது. சிறந்த முடிவுகளுக்கு, அனைத்து உள்ளீடுகளும் நிலையான அலகுகளைப் பயன்படுத்துகின்றனவா என்பதைச் சரிபார்க்கவும், மூல ஆவணங்களுக்கு எதிரான மதிப்புகளை இருமுறை சரிபார்க்கவும் மற்றும் சூழலில் வெளியீட்டை மதிப்பாய்வு செய்யவும். சற்று வித்தியாசமான உள்ளீடுகளுடன் கணக்கீட்டை இயக்குவது, எந்த மாறிகள் முடிவில் அதிக தாக்கத்தை ஏற்படுத்துகின்றன என்பதைக் கண்டறிய உதவுகிறது.
நகரும் சராசரியை எந்த உள்ளீடுகள் அதிகம் பாதிக்கின்றன?
மூவிங் ஆவரேஜில் மிகவும் செல்வாக்கு மிக்க உள்ளீடுகள் முக்கிய சூத்திரத்தில் தோன்றும் முதன்மை அளவுகளாகும் - பொதுவாக விகிதம், முதன்மைத் தொகை அல்லது அடிப்படை அளவு மற்றும் கால அளவு அல்லது அதிர்வெண் காரணி. இவற்றில் ஏதேனும் ஒன்றை ஒரு சிறிய சதவிகிதம் கூட மாற்றினால், பெருக்கல் அல்லது கூட்டு விளைவுகளின் காரணமாக வெளியீட்டை கணிசமாக மாற்றலாம். சரிசெய்தல் காரணிகள், ரவுண்டிங் கன்வென்ஷன்கள் அல்லது விருப்ப அளவுருக்கள் போன்ற இரண்டாம் நிலை உள்ளீடுகள் பொதுவாக சிறிய ஆனால் அர்த்தமுள்ள தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும். உணர்திறன் பகுப்பாய்வு - மற்றவற்றை நிலையானதாக வைத்திருக்கும் போது ஒரு உள்ளீட்டை மாற்றுவது - உங்கள் குறிப்பிட்ட சூழ்நிலையில் எந்த காரணி மிகவும் முக்கியமானது என்பதைக் கண்டறிய சிறந்த வழியாகும்.
நகரும் சராசரிக்கான நல்ல அல்லது இயல்பான முடிவு என்ன?
நகரும் சராசரியின் ஒரு நல்ல அல்லது இயல்பான முடிவு குறிப்பிட்ட சூழலைப் பொறுத்தது - தொழில் வரையறைகள், தனிப்பட்ட இலக்குகள், ஒழுங்குமுறை வரம்புகள் மற்றும் உள்ளீடுகளில் உட்பொதிக்கப்பட்ட அனுமானங்கள். கம்ப்யூட்டிங் பயன்பாடுகளில், பயிற்சியாளர்கள் பொதுவாக வெளியிடப்பட்ட குறிப்பு வரம்புகள், வரலாற்று செயல்திறன் தரவு அல்லது ஒழுங்குமுறை தரநிலைகளுக்கு எதிராக முடிவுகளை ஒப்பிடுகின்றனர். எந்த ஒரு எண்ணையும் உலகளவில் நல்லது அல்லது கெட்டது என்று பார்ப்பதற்குப் பதிலாக, பயனர்கள் தங்கள் குறிப்பிட்ட சூழ்நிலையுடன் தொடர்புடைய வெளியீட்டை விளக்க வேண்டும், அவர்களின் உள்ளீடுகளில் உள்ள பிழையின் விளிம்பைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும், மேலும் நம்பத்தகுந்த விளைவுகளின் வரம்பைப் புரிந்துகொள்ள பல காட்சிகளை ஒப்பிட்டுப் பார்க்க வேண்டும்.
நகரும் சராசரியை நான் எப்போது பயன்படுத்த வேண்டும்?
கம்ப்யூட்டிங்கில் முடிவெடுத்தல், திட்டமிடல், ஒப்பீடு அல்லது சரிபார்ப்பு ஆகியவற்றிற்கு நம்பகமான, மீண்டும் உருவாக்கக்கூடிய கணக்கீடு தேவைப்படும் போதெல்லாம் நகரும் சராசரியைப் பயன்படுத்தவும். பொதுவான தூண்டுதல்களில் ஒரு புதிய வாய்ப்பை மதிப்பீடு செய்தல், இரண்டு அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட மாற்றுகளை ஒப்பிடுதல், மேற்கோள் காட்டப்பட்ட எண்ணிக்கை நியாயமானதா என்பதைச் சரிபார்த்தல், துல்லியமான எண்கள் தேவைப்படும் ஆவணங்களைத் தயாரித்தல் அல்லது காலப்போக்கில் மாற்றங்களைக் கண்காணித்தல் ஆகியவை அடங்கும். தொழில்முறை அமைப்புகளில், வழக்கமாக மீண்டும் கணக்கிடுவது - குறிப்பாக முக்கிய உள்ளீடுகள் மாறும் போது - காலாவதியான மதிப்பீடுகளுக்குப் பதிலாக தற்போதைய தரவுகளின் அடிப்படையில் முடிவுகள் எடுக்கப்படுவதை உறுதி செய்கிறது.
தவிர்க்க வேண்டிய பொதுவான தவறுகள்
▾
- !உள்ளீட்டு மதிப்புகளுக்கு தவறான அல்லது பொருந்தாத அலகுகளைப் பயன்படுத்துதல்
- !எட்ஜ் கேஸ்கள் அல்லது எல்லை நிலைமைகளுக்கு கணக்கு போட மறந்துவிடுவது
- !கணக்கீட்டில் மிக விரைவாக இடைநிலை மதிப்புகளை வட்டமிடுதல்
- !உள்ளீட்டு மதிப்புகள் நகரும் சராசரிக்கான செல்லுபடியாகும் வரம்புகளுக்குள் வருகின்றன என்பதைச் சரிபார்க்கவில்லை
நிபுணர் குறிப்பு
கணக்கிடுவதற்கு முன் உங்கள் உள்ளீட்டு மதிப்புகளை எப்போதும் சரிபார்க்கவும். நகரும் சராசரிக்கு, சிறிய உள்ளீட்டு பிழைகள் கூட்டும் மற்றும் இறுதி முடிவை கணிசமாக பாதிக்கும்.
உங்களுக்கு தெரியுமா?
நகரும் சராசரிக்குப் பின்னால் உள்ள கணிதக் கோட்பாடுகள் பல தொழில்களில் நடைமுறை பயன்பாடுகளைக் கொண்டுள்ளன மற்றும் பல தசாப்தங்களாக நிஜ-உலக பயன்பாட்டினால் சுத்திகரிக்கப்பட்டுள்ளன.
Regional Guides
▾
🇺🇸 US▾
🇬🇧 UK▾
🇪🇺 EU▾
குறிப்புகள்
வாராந்திர கணித உதவிக்குறிப்புகளைப் பெறுங்கள்
ஒவ்வொரு வாரமும் கால்குலேட்டர் உதவிக்குறிப்புகளைப் பெறும் 12,000+ சந்தாதாரர்களுடன் சேரவும்.