Calculadora de média móvel ponderada
Suavize uma série ordenada com um padrão de pesos que desliza: com pesos 1, 2 e 1, cada janela cobre 3 valores, o do meio conta em dobro e a soma é dividida por 4. Uma série de 5 valores dá 3 médias. Grátis no seu navegador.
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Exemplo resolvido
- Série
- 10, 20, 30, 40, 50
- Pesos
- 1, 2, 1
- Média móvel ponderada
- 20, 30, 40
- Tamanho da janela
- 3
- Janelas
- 3
- Soma dos pesos
- 4
A média móvel ponderada suaviza uma série ordenada e permite que certas posições de cada janela tenham maior importância. Informe as observações e um único vetor fixo de pesos; a calculadora deslocará esse padrão do início ao fim da série. Ela retorna uma média ponderada para cada janela completa, além do tamanho e da quantidade de janelas e da soma dos pesos. O cálculo é determinístico, valida todos os números e rejeita claramente pesos vazios ou mais longos que a série disponível.
Como funciona uma média móvel ponderada
Uma média móvel transforma uma série ordenada longa em uma sequência menor e mais suave ao avaliar janelas consecutivas. Nesta calculadora, o tamanho do vetor de pesos também define o tamanho da janela. Em cada janela completa, a primeira observação é multiplicada pelo primeiro peso, a segunda pelo segundo e assim por diante.
Esses produtos são somados e divididos pela soma de todos os pesos. Em seguida, o mesmo padrão avança uma observação e o cálculo se repete. Portanto, uma série de cinco observações e três pesos gera três resultados: um para as posições um a três, outro para as posições dois a quatro e o último para as posições três a cinco.
Esse alinhamento é importante porque os pesos são posicionais. Pesos um, dois e três destacam o valor mais recente quando os dados estão do mais antigo para o mais novo; três, dois e um destacam o mais antigo. Pesos iguais reduzem o método a uma média móvel simples com a mesma janela.
Somente janelas completas são retornadas: a ferramenta não cria preenchimento, não repete valores das bordas e não emite resultados parciais nas extremidades da série.
Como preparar os dados e interpretar a saída
A série deve preservar a ordem das observações, pois qualquer alteração muda todas as janelas. O vetor de pesos precisa conter pelo menos um número finito e não pode ser maior que a série. Sua soma também não pode ser zero, porque a soma ponderada é dividida por esse total.
Pesos individuais negativos ou iguais a zero são aceitos como coeficientes matemáticos, embora a maioria das aplicações de suavização use pesos não negativos. O primeiro item corresponde à primeira janela completa, e cada item seguinte avança exatamente uma posição. A saída contém exatamente o tamanho da série menos o tamanho dos pesos mais um.
Os cálculos seguem a aritmética numérica padrão do JavaScript; se sua área exigir regras contábeis decimais, arredonde os valores segundo a política apropriada.
Como escolher pesos e usar a calculadora com segurança
Escolha os pesos para representar a influência desejada de cada posição, e não apenas para que somem um. A calculadora sempre divide pela soma deles; por isso, vetores proporcionais como um, dois, um e dez, vinte, dez produzem as mesmas médias. Para destacar valores recentes em uma série do mais antigo para o mais novo, os pesos geralmente aumentam para a direita.
Em uma suavização centralizada, pesos simétricos podem dar mais influência ao centro da janela. Use uma janela curta quando quiser resposta rápida e uma janela longa quando reduzir variações passageiras for mais importante. Antes de comparar com outro pacote, confira as convenções adotadas: algumas ferramentas invertem os pesos, exigem pesos previamente normalizados ou preenchem as bordas.
Esta capacidade usa os pesos exatamente na ordem fornecida, da esquerda para a direita, e retorna somente janelas completas.
Casos de uso
Suavizar leituras recentes de sensores
Aplique um padrão curto que favoreça dados recentes para reduzir ruído sem perder mudanças de temperatura, carga ou outras medições ordenadas.
Acompanhar tendências operacionais
Transforme demanda diária, volume de chamados ou produtividade em um indicador deslizante estável para painéis e alertas.
Ensinar estatística com janelas
Demonstre como tamanho da janela, pesos posicionais e normalização alteram uma sequência em relação à média móvel simples.
Perguntas frequentes
Quantos resultados serão retornados?
A saída contém o tamanho da série menos o tamanho dos pesos mais um, pois somente janelas completas são calculadas.
O primeiro ou o último peso corresponde à observação mais recente?
Os pesos são aplicados da esquerda para a direita. Se a série estiver do mais antigo para o mais novo, o último peso corresponde ao dado mais recente da janela.
Os pesos precisam somar um?
Não. A calculadora divide cada soma ponderada pelo peso total, então qualquer vetor proporcional com soma não nula gera o mesmo resultado normalizado.
O que acontece no começo e no fim da série?
Nada é preenchido nem inventado. Só janelas completas entram na conta, então o primeiro resultado corresponde à primeira janela inteira e não aparecem médias parciais nas pontas.
Com pesos iguais, é o mesmo que uma média móvel simples?
Sim. Se todos os pesos forem iguais, cada janela dá a média simples dos seus valores, ou seja, uma média móvel simples com o mesmo tamanho de janela.
Ferramentas relacionadas
Para desenvolvedores — acesso via API
Tudo nesta página está disponível via API. Esta seção é para equipes que querem integrar a ferramenta aos próprios sistemas; quem não precisa disso pode simplesmente usar a ferramenta acima.
Endpoint
Autenticação por token Bearer. Um único POST coloca a tarefa na fila; o resultado chega por webhook ou link assinado.
Chame do seu código
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/stat/weighted-moving-average \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"series":[10,20,30,40,50],"weights":[1,2,1]}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/stat/weighted-moving-average", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"series": [
10,
20,
30,
40,
50
],
"weights": [
1,
2,
1
]
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/stat/weighted-moving-average",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"series": [
10,
20,
30,
40,
50
],
"weights": [
1,
2,
1
]
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/stat/weighted-moving-average", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"series":[10,20,30,40,50],"weights":[1,2,1]}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"series":[10,20,30,40,50],"weights":[1,2,1]}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/stat/weighted-moving-average", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)Exemplo de requisição
{
"series": [
10,
20,
30,
40,
50
],
"weights": [
1,
2,
1
]
}Exemplo de resposta
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "stat.weighted_moving_average",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}A API é assíncrona: cada chamada devolve um task_id na hora. Se preferir polling, consulte o status a até 1 requisição por segundo.
Preço
Preço publicado, sem tokens nem créditos escondidos. Tarefa que falha não é cobrada.
Limites
max_series_items | 100000 |
max_weights | 10000 |
max_operations | 10000000 |
Erros
| HTTP | Código | O que significa |
|---|---|---|
401 | unauthorized | Token ausente ou inválido. Confira o header Authorization. |
402 | insufficient_balance | Saldo insuficiente para esta tarefa. Faça uma recarga e tente de novo. |
404 | unknown_type | Esse tipo de tarefa não existe. Confira o campo type no catálogo. |
429 | rate_limited | Muitas requisições em pouco tempo. Espere um instante e tente de novo. |
Notas técnicas
Como preparar os dados e interpretar a saída
Envie dois vetores chamados series e weights. Cada item é validado como número JSON finito; vetores ausentes, textos, valores nulos, valores semelhantes a NaN e infinitos são rejeitados em vez de convertidos silenciosamente. O campo weighted_moving_average contém os resultados na ordem temporal das janelas. A resposta também inclui window_size, windows e weight_sum para que o alinhamento e a normalização possam ser conferidos.
Como escolher pesos e usar a calculadora com segurança
Ela funciona localmente na experiência gratuita do navegador e usa o mesmo cálculo puro pela API, em que cada item concluído custa US$ 0,002. Nenhum serviço de rede, modelo, relógio ou fonte aleatória participa, garantindo resultados reproduzíveis para o mesmo JSON em testes, painéis, aulas e pipelines analíticos.
Perguntas técnicas
Qual fórmula é usada em cada janela?
Cada resultado é a soma de series[start + i] vezes weights[i], dividida pela soma dos pesos.
Quais entradas causam erro?
Vetores ausentes ou vazios, números não finitos, pesos maiores que a série, soma de pesos igual a zero e cálculos acima dos limites publicados retornam invalid_input.
Quanto custa usar a API?
Cada solicitação bem-sucedida à API custa US$ 0,002. A calculadora no navegador funciona gratuitamente em seu dispositivo.