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移動平均というのは、前後のデータとの均一化・平滑化をするために、大元より1個ずつデータを前後にずらしたもの、2個ずつ、3個ずつ、・・・というのを足し合わせて平均したものです。
ですから、たまたま1ヶ所だけノイズがのって大きな変動をしていても、それが前後のデータと足しあわされて平均をとられることで、変動が鈍く削り取られます。
つまり、高周波数(1データ分くらいの周期)の成分がカットされるのが、移動平均であり、それが平滑化という効果を生んでいるのです。
そう考えると、n点の移動平均をすると、周期がnより短い変動は削り取られやすいことがわかります。つまり、nを増やしていくと、遮断できる周期も長くなる=周波数では小さくなるのですね。
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