Flytting Gjennomsnitt Vektor R

bredden på bevegelige vinduet må være et heltall mellom 1 og n et alternativ for å velge forskjellige algoritmer C - en versjon er skrevet i C. Den kan håndtere uendelige tall som NaNs og Infs (som gjennomsnitt (x, na. rm TRUE)) . Det fungerer raskest for endrulemean. rask - andre, enda raskere, C-versjon. Denne algoritmen virker ikke med ikke-endelige tall. Det fungerer også den raskeste for endrule annet enn middels. R - mye langsommere kode skrevet i R. Nyttig for feilsøking og som dokumentasjon. nøyaktig - samme som C. bortsett fra at alle tilleggene utføres med algoritme som sporer og korrigerer tilleggsrundingsfeil tegnstreng som indikerer hvordan verdiene i begynnelsen og slutten av dataene skal behandles. Kun første og siste k2-verdier i begge ender påvirkes, hvor k2 er halvbåndbredden k2 k 2. mean - bruker den underliggende funksjonen til mindre og mindre deler av arrayet. Tilsvarer: for (jeg i 1: k2) outi mean (x1: (ik2)). Dette alternativet er implementert i C hvis algC. ellers gjøres det i R. trim-trim endene utgangsarrangementlengden er lik lengden (x) -2k2 (ute ute (k21) :( n-k2)). Dette alternativet etterligner produksjonen av søk (embed (x, k), 1, mean) og andre relaterte funksjoner. hold - fyll endene med tall fra x-vektor (ut1: k2 x1: k2) konstant - fyll endene med første og siste beregnede verdi i utdatamaskinen (ut1: k2 outk21) NA - fyll endene med NA (ut1: k2 NA ) func - samme som gjennomsnittlig, men implimented i R. Dette alternativet kan være veldig sakte, og er inkludert for det meste for testing. Ligner på endring i runmed-funksjonen som har følgende alternativer: ldquo c (median, keep, constant) rdquo. specifies om resultatet bør være sentrert (standard), venstrejustert eller høyrejustert. Hvis endrule mener, vil innstillingen justere til venstre eller høyre falle tilbake på langsommere gjennomføring tilsvarende endrule func. Bortsett fra sluttverdiene er resultatet av y runmean (x, k) det samme som ldquo for (j (1k2) :( n-k2)) yjmean (x (j-k2) :( jk2)) rdquo. Hovedinnsatsen til å skrive dette settet av funksjoner var relativt langsommelighet av flertallet av bevegelige vindufunksjoner som er tilgjengelige i R og dets pakker. Med unntak av runmed. en løpende medianfunksjon, alle funksjoner som er oppført i se også delen er langsommere enn svært ineffektive ldquo-applikasjoner (embed (x, k), 1, FUN) rdquo tilnærming. Relativ hastighet på runmean funksjon er O (n). Funksjon EndRule gjelder en av de fem metodene (se endrule argument) for å behandle endepunkter i inngangsarrangementet x. I gjeldende versjon av koden er standard endrulemean-alternativet beregnet i C-kode. Det er gjort for å forbedre hastigheten ved store bevegelige vinduer. I tilfelle runmean (.algexact) - funksjonen brukes en spesiell algoritme (se referanseseksjonen) for å sikre at avrullingsfeil ikke akkumuleres. Som et resultat er runmean mer nøyaktig enn filter (x, rep (1k, k)) og runmean (.algC) funksjoner. Returnerer en numerisk vektor eller matrise av samme størrelse som x. Kun i tilfelle endruletrim vil utgangssvektorer være kortere og utgangsmatriser vil ha færre rader. Funksjonen runmean (. Algexact) er basert på kode av Vadim Ogranovich, som er basert på Python kode (se siste referanse), påpekt av Gabor Grothendieck. Referanser Om runde feilkorreksjon brukt i Runmean. Shewchuk, Jonathan Adaptive Precision Floating-Point Arithmetic og Rask Robust Geometrisk Predikater. www.2.cs. cmu. eduafscsprojectquakepublicpapersrobust-arithmetic. ps Mer om avrunding feilkorreksjon finnes på: aspn. activestateASPNCookbookPythonRecipe393090 Lenker relatert til: moving mean - mean. kernapply. filter. brytes. stl. rollmean fra zoo biblioteket, subsums fra magisk bibliotek, Andre flyttbare vindu funksjoner fra denne pakken: runmin. runmax. runquantile. Runmad og runsd runmed generiske løpevindue funksjoner: Apply (embed (x, k), 1, FUN) (raskeste), kjører fra gtools-pakken (ekstremt sakte for dette formålet), subsum fra magisk bibliotek kan utføre løpende vinduoperasjoner på data med noen dimensjoner. Pakke caTools versjon 1.12 IndexMed vektorgraver Jeg mener vektoren med vekt som du må multiplisere observasjonene i vinduet som skyver over dataene dine med, så hvis du legger til disse produktene, returnerer du verdien av EMA på høyre side av vinduet . For et lineært vektet glidende gjennomsnitt er formelen for å finne vektvektoren: (1: n) sum (1: n) (i R-kode). Denne serien av lengde n legger opp til 1. For n10 blir det 0,01818182 0,03636364 0.05454545 0.07272727 0.09090909 0.10909091 0.12727273 0.14545455 0.16363636 0.18181818 tallene 1 til 10 55, med 55 summen av tallene 1 til 10. Hvordan beregner du vektvektoren for et eksponentielt glidende gjennomsnitt (EMA) med lengden n hvis n er lengden av vinduet, deretter alfalt-2 (n1) og ilt-1: n så EmaWeightVectorlt - ((alfa (1-alfa) (1-i)) ) Er dette riktig Selv om EMA ikke er veldig begrenset til et vindu med en start og en slutt, bør ikke vektene legge opp til 1 akkurat som med LWMA Takk Jason, noen poeng på hvordan å justere EMA-filteret til ønsket presisjon ved å tilnærme det med et langt nok FIR-filter. Det er et perl-skript på en. wikipedia. orgwikihellip som gjorde bildet av EMA vektvektoren, men jeg skjønner ikke det: Hvis de setter antall vekter til 15, hvorfor er det 20 rød barer i stedet for 15 ndash MisterH Des 19 12 på 22: 408.4 Flytte gjennomsnittlige modeller Snarere tha n Bruk tidligere verdier av prognosevariabelen i en regresjon, bruker en bevegelig gjennomsnittsmodell tidligere prognosefeil i en regresjonslignende modell. y c et theta e theta e dots theta e, hvor et er hvit støy. Vi refererer til dette som en MA (q) modell. Selvfølgelig observerer vi ikke verdiene til et, så det er ikke egentlig regresjon i vanlig forstand. Legg merke til at hver verdi av yt kan betraktes som et vektet glidende gjennomsnitt av de siste prognosefeilene. Imidlertid bør bevegelige gjennomsnittsmodeller ikke forveksles med flytende gjennomsnittsutjevning som vi diskuterte i kapittel 6. En flytende gjennomsnittsmodell brukes til å prognostisere fremtidige verdier mens flytende gjennomsnittsutjevning brukes til å estimere utviklingscyklusen til tidligere verdier. Figur 8.6: To eksempler på data fra bevegelige gjennomsnittsmodeller med forskjellige parametere. Venstre: MA (1) med y t 20e t 0.8e t-1. Høyre: MA (2) med y t e t-e t-1 0.8e t-2. I begge tilfeller er e t normalt distribuert hvit støy med gjennomsnittlig null og varians en. Figur 8.6 viser noen data fra en MA (1) modell og en MA (2) modell. Endring av parametrene theta1, prikker, thetaq resulterer i forskjellige tidsseriemønstre. Som med autoregressive modeller, vil variansen av feilbegrepet et bare endre omfanget av serien, ikke mønstrene. Det er mulig å skrive en stasjonær AR (p) modell som en MA (infty) modell. For eksempel ved bruk av gjentatt substitusjon, kan vi demonstrere dette for en AR (1) - modell: begynnelse og forsterkning og forsterkning (phi1y e) og forsterkning av phi1 og et phi13y phi12e phi1e og amplitud ende Forutsatt -1 lt phi1 lt 1, verdien av phi1k blir mindre etter hvert som k blir større. Så til slutt får vi yt og phi1 phi12 e phi13 e cdots, en MA (infty) prosess. Det motsatte resultatet holder seg dersom vi legger inn noen begrensninger på MA parametrene. Så kalles MA-modellen inverterbar. Det vil si at vi kan skrive en omvendt MA (q) prosess som en AR (infty) prosess. Invertible modeller er ikke bare å gjøre det mulig for oss å konvertere fra MA-modeller til AR-modeller. De har også noen matematiske egenskaper som gjør dem enklere å bruke i praksis. Invertibilitetsbegrensningene ligner stasjonære begrensninger. For en MA (1) modell: -1lttheta1lt1. For en MA (2) modell: -1lttheta2lt1, theta2theta1 gt-1, theta1-teteta1 1. Mer kompliserte forhold holder for qge3. Igjen vil R ta vare på disse begrensningene når vi estimerer modellene. Bedre enn Gjennomsnitt Enkel Gjennomsnittlig (Gjennomsnitt) I R kan serien representeres som en vektor. Gjennomsnittet av serien er 10. mean (v) 8220error8221 mengden som hver oppføring i vektoren er forskjellig fra gjennomsnittet kan beregnes som følger. s 8211 gjennomsnitt (er) Denne verdien kan tjene som grunnlag for et mål for å finne ut hvor godt en modell passer (Feil Squared). (v 8211 mean (v)) 2 Endelig kan summen eller gjennomsnittet av disse resultatene benyttes til å beregne verdier som representerer den totale passformen (eller feilmengden) for estimatet. sum ((v 8211 mean (v)) 2) SSE8221 er summen av kvadratfeilene. mean ((v 8211 mean (v)) 2) MSE8221 er gjennomsnittet av de kvadratiske feilene. Nå som vi har enkle verdier som angir hvor bra et estimat for et sett er, kan vi teste med andre verdier. I stedet for å skrive ut en hel beregning hver gang, kan vi lage en funksjon i R og bruke funksjonen til hver verdi i en vektor. For å sammenligne estimatet (10) med 7, 9 og 12. Analyse av tidsseriedata En tidsserie er ganske enkelt en sekvens av datapunkter i tide. Tidsseriedata har unike egenskaper som gjør det mulig å behandle det på samme måte, uavhengig av de underliggende dataene som er representert. Mange disipliner omhandler denne typen data, inkludert statistikk, signalbehandling, økonometri og matematisk finansiering. Slike data vises i næringslivet i forhold til salgsprognose, budsjettanalyse, avkastningsprognoser og i prosesskvalitetskontrollarenaen. I andre bloggoppføringer blir de brukt i forhold til aksjemarkedsanalyse og økonomiske data. De er relevante for nettsteder og er tilgjengelige via verktøy som Google Analytics. Så tidsserier data er allment gjeldende, men har felles funksjoner uavhengig av applikasjonen. Det kan analyseres for å identifisere egenskaper og mønstre. Dette fører ofte til prognose der en modell brukes til å forutsi fremtidige hendelser basert på tidligere data. Alle tidsseriedata har følgende vanlige egenskaper: En naturlig temporal bestilling ofte hendelser som er tett sammen er generelt nært beslektet enn de som er ytterligere fra hverandre. I de fleste tilfeller antas tidligere verdier å påvirke fremtidige verdier (heller enn omvendt) vanligvis fordelt med jevne intervaller Datasettet vi jobber med, er litt rart å betrakte som en tidsserier 8211 En leverandør er ikke en tidsenhet. Det er imidlertid nyttig å gjøre det til grunn at et gjennomsnitt (eller gjennomsnitt) av 8220simple8221 av alle tidligere observasjoner bare er et nyttig estimat for når det ikke er noen trender. Ikke sikker på hva du skal gjøre med dette. Jeg sendte e-post til regjeringen og ba om avklaring. Vil legge inn svaret her hvis jeg mottar svar. I R kan en vektor kaste til en tidsserieobjekt som følger: Flytende gjennomsnitt Et glidende gjennomsnitt er beskrevet i NIST-håndboken og er også referert til som 8220smoothing8221 8211 et begrep som kommer opp i ggplot2 (geomsmooth). Det finnes et myriade av funksjoner tilgjengelig i R som innebærer en slags forsinket beregning av en rekke tall. Et enkelt eksempel som nesten gjør trikset involverer rollapply: rollapply (s, 3, mean) Dette fungerer, men det er ikke klart at de to første oppføringene ble hoppet over. Bedre å bruke et bibliotek som har ekstra sjekker kodet in8230 Hvis du ser på koden inside8230 kan du få en ide om tilleggs verifisering og feilkontroll (som står for manglende verdier i begynnelsen av listen). For å se kilden, skriv inn funksjonsnavnet uten parentes: Du kan bore ned i de interne kalt metodene i dette tilfellet: Med denne metoden tilgjengelig kan vi beregne feilen og feilen kvadrert: s 8211 SMA (s, 3) Feil (s 8211 SMA (s, 3)) 2 Feil Squared Merk at det beregnede gjennomsnittet erstattet manglende oppføringer som nulles8230 x ((s 8211 SMA (s, 3)) 2) x er. na (x) lt - 0 gjennomsnittlig x) Oh 8211 hvis du var interessert i handlingen: Aldri savner en oppdatering Abonner på R-bloggere for å motta e-post med de nyeste R-innleggene. (Du vil ikke se denne meldingen igjen.)