Какие существуют методы сглаживания случайных отклонений при вычислении среднего значения?

Некоторые методы сглаживания случайных отклонений при вычислении среднего значения:

1. Скользящее среднее. habr.com www.fsight.ru Для каждого значения вычисляется среднее значение по соседним данным. habr.com Чем больше окно скользящего усреднения, тем больше данных участвуют в расчёте среднего и тем более гладкая кривая получается. habr.com
2. Экспоненциальное сглаживание. moluch.ru scm.center В процедуре нахождения сглаженного уровня используется значение только предшествующих уровней ряда с определённым весом. moluch.ru Все наблюдения уменьшаются по мере их удаления от момента времени, для которого определяется сглаженное значение уровня ряда. moluch.ru
3. Полосовая фильтрация. habr.com Позволяет выделить среднемасштабные вариации путём подавления как более быстрых, так и более медленных вариаций. habr.com Для этого устраняют высокочастотную составляющую с помощью скользящего усреднения с малым окном, выделяют низкочастотную составляющую с помощью скользящего усреднения с большим окном, а затем вычитают из сигнала тренд, выделяя среднемасштабную составляющую исходного сигнала. habr.com