移动加权平均法是一种常用的统计方法，它可以用于对时间序列数据进行预测或分析。这种方法基于一个简单的原理，即最新的观测值对未来的预测有更大的影响，而之前的观测值则影响力逐渐减小。本文将详细介绍移动加权平均法的计算方法以及相应的工式。
移动加权平均法的计算方法非常简单，只需要将最近的n个数据点进行加权平均，即给每个数据点赋予一个权重，然后将它们相乘再相加，最后除以所有权重之和。具体来说，如果我们要计算最近5个数据点的移动加权平均值，我们可以按照下面的步骤进行：
1. 给最近的5个数据点分别赋权重5、4、3、2、1。这些权重之和为15，这意味着最近的5个数据点中最新的一个数据点的占比最高，为1/3，而最老的一个数据点的占比最低，仅为1/15。
2. 将这些数据点的值分别乘以对应的权重，然后将它们相加，得到一个加权总和。
3. 将这个加权总和除以所有权重之和15，得到最终的移动加权平均值。
为了更好地理解移动加权平均法的计算方法，我们可以看一个具体的例子。假设我们要预测某个城市未来5天的平均温度，已知最近10天的温度如下表所示：
| 日期 | 温度 |
| — | — |
| 1 | 12 |
| 2 | 14 |
| 3 | 16 |
| 4 | 18 |
| 5 | 20 |

| 6 | 22 |
| 7 | 24 |
| 8 | 26 |
| 9 | 28 |
| 10 | 30 |
如果使用移动加权平均法来预测未来5天的平均温度，我们可以按照下面的步骤进行：
1. 给最近的5个数据点分别赋权重5、4、3、2、1。这些权重之和为15。
2. 对于第6天到第10天的数据点，我们分别计算它们的加权平均值。例如，第6天的加权平均值计算方法为：
(22*5 + 20*4 + 18*3 + 16*2 + 14*1) / 15 = 19.2
3. 将第6天到第10天的加权平均值相加，然后除以5，得到最终的预测值：
(19.2 + 21.2 + 23.2 + 25.2 + 27.2) / 5 = 23.2
因此，根据移动加权平均法，我们预测未来5天的平均温度为23.2摄氏度。
移动加权平均法是一种简单而有效的统计方法，它可以应用于多个领域，例如金融、经济、气象等。掌握移动加权平均法的计算方法和工式，可以帮助我们更好地应对各种数据分析和预测问题。