Moving Media Liscia R

un esponente positivo utilizzato per calcolare i pesi tricube. POWER3 dà i soliti pesi tricube. I valori più piccoli danno più nemmeno ponderazione. Dovrebbe essere maggiore di 0. Questa funzione leviga un vettore (considerato come una serie temporale) utilizzando una media mobile con pesi tricube. In particolare, la funzione calcola esecuzione mezzi appesantiti di w valori consecutivi di x. dove w larghezza della finestra è uguale a 2H1 con h 2floor (spanlength (x) 2). La larghezza della finestra w è sempre dispari in modo che ogni finestra ha uno dei valori x originali al suo centro. Ogni medio ponderato utilizza un insieme di pesi tricube modo che i valori vicino alle estremità della finestra di ricezione meno peso. La liscia restituisce un vettore della stessa lunghezza come input. All'inizio e alla fine del vettore, la serie è considerato essere esteso a valori mancanti, e la media ponderata è calcolata solo sui valori osservati. In altre parole, la larghezza della finestra è ridotta a h1 ai confini con pesi asimmetrici. Il risultato di questa funzione è simile ad una curva di almeno quadrati loess di grado zero, con un paio di differenze. In primo luogo, una correzione di continuità viene applicato quando si calcola la distanza di punti vicini, in modo che i punti esattamente w sono incluse con pesi positivi in ​​ogni media. In secondo luogo, lo span dimezza alle estremità in modo che la liscia è più sensibile alle tendenze alle estremità. La funzione di filtro nel pacchetto statistiche è chiamato a fare i calcoli di basso livello. Questa funzione viene utilizzata da barcodeplot per calcolare i vermi di arricchimento. Numerico vettore di stessa lunghezza x contenente dati values. Smoothing lisciato rimuove variazione casuale e tendenze spettacoli e componenti cicliche inerenti alla raccolta dei dati presi nel corso del tempo è una qualche forma di variazione casuale. Esistono metodi per ridurre di annullare l'effetto dovuto alla variazione casuale. Una tecnica spesso utilizzata nel settore è levigante. Questa tecnica, se applicato correttamente, rivela più chiaramente la tendenza di fondo, stagionale e componenti cicliche. Ci sono due gruppi distinti di metodi di lisciatura Averaging Metodi esponenziali metodi di lisciatura medie prendere è il modo più semplice per lisciare i dati Per prima cosa studiare alcuni metodi di calcolo della media, come ad esempio la media semplice di tutti i dati passati. Un gestore di un magazzino vuole sapere quanto un fornitore tipico offre in 1000 unità in dollari. Heshe prende un campione di 12 fornitori, in modo casuale, ottenendo i seguenti risultati: La media calcolata o media dei dati 10. Il gestore decide di utilizzare questo come la stima delle spese di un fornitore tipico. Si tratta di una stima buona o cattiva quadratico medio errore è un modo per giudicare come un buon modello è Dobbiamo calcolare l'errore quadratico medio. Il vero errore importo speso meno l'importo stimato. L'errore al quadrato è l'errore di cui sopra, al quadrato. Il SSE è la somma degli errori quadratici. Il MSE è la media degli errori quadratici. MSE risulta per esempio I risultati sono: Error e errori al quadrato La stima 10 si pone la domanda: possiamo usare il mezzo per prevedere reddito se abbiamo il sospetto un trend Uno sguardo al grafico qui sotto mostra chiaramente che non dovremmo farlo. Media pesa tutte le osservazioni passate altrettanto In sintesi, si precisa che la media semplice o media di tutte le osservazioni del passato è solo una stima utile per la previsione quando non ci sono le tendenze. Se ci sono tendenze, utilizzare diverse stime che tengono il trend in considerazione. La media pesa tutte le osservazioni del passato allo stesso modo. Ad esempio, la media dei valori 3, 4, 5 è 4. Sappiamo, naturalmente, che in media è calcolata sommando tutti i valori e dividendo la somma per il numero di valori. Un altro modo di calcolare la media è aggiungendo ogni valore diviso per il numero di valori, o 33 43 53 1 1,3333 1,6667 4. Il moltiplicatore 13 è chiamato il peso. In generale: bar sum frac sinistra (frac destra) x1 sinistra (frac destra) x2,. ,, A sinistra (frac destra) xn. L'(a sinistra (frac destra)) sono i pesi e, ovviamente, si sommano a 1.r medie mobili a ggplot2 Gabor Grothendieck Probabilmente si desidera utilizzare un pacchetto di serie tempo per questo. Ci sono strutture tramando specificamente volti a serie temporali a zoo, XTS, quantmod, timeseries e latticeExtra. Illustriamo con zoo che ha una grafica e grafica reticolo classici metodi: devAskNewPage (VERO) biblioteca (zoo) set. seed (123) z lt - zoo (RNorm (100), Sys. Date () - 100: 0) plot (cbind (z, rollmean (z, 10)), schermo 1, colonna 1: 2) biblioteca (lattice) xyplot (cbind (z, rollmean (z, 10)), schermo 1, colonna 1: 2) Se si desidera che il grezzo e al 10 dicembre 2009 alle 19:59 probabilmente si desidera utilizzare un pacchetto di serie tempo per questo. Ci sono strutture tramando specificamente volti a serie temporali a zoo, XTS, quantmod, timeseries e latticeExtra. Illustriamo con zoo che ha una grafica e grafica reticolo classici metodi: devAskNewPage (VERO) biblioteca (zoo) set. seed (123) z lt - zoo (RNorm (100), Sys. Date () - 100: 0) plot (cbind (z, rollmean (z, 10)), schermo 1, colonna 1: 2) biblioteca (lattice) xyplot (cbind (z, rollmean (z, 10)), schermo 1, colonna 1: 2) Se si desidera che il grezzo e il buon in diversi pannelli omettere schermo 1. Vedere plot. zoo. xyplot. zoo. rollmean e le tre vignette che vengono con zoo. On Thu, 10 Dicembre 2009 alle 14:15, fruminator ha scritto: Sono alcuni dati di serie temporali memorizzati in un data. frame, e sto tracciando con ggplot2 (che è semplicemente meraviglioso). Ho esplorato gli archivi di documentazione e mailing list, e io can39t vedere alcun modo per tracciare una 39smoother39 che è solo il K-step media mobile. Per esempio, immaginate ho avuto un data. frame chiamato 39sleep39 con 39date39 come la data (da as. Date ()) e 39hours39 come le ore ho dormito quella notte, mi piacerebbe fare qualcosa di simile: qplot (data, ora, i dati sonno) statsmooth (metodo 39movingaverage39, k 7) fa una cosa del genere esiste. In caso contrario, so che il pacchetto è estensibile, in modo che qualsiasi guida su come rendere a farlo sarebbe molto apprezzato. R-aiuto a r-project. org mailing list stat. ethz. chmailmanlistinfor-aiuto Si prega di leggere la guida post-R project. orgposting-guide. html e fornire commentato, minimal, self-contained, riproducibile code. R Media mobile On gio 16 giu 2005 08:04:18 -0400 (EDT) Bernard L. Dillard ha scritto: Buongiorno tutto quello che sto cercando di sovrapporre una media mobile più liscia su un grafico di trame quotidiane. Questi appezzamenti (nella tabella, 2 in basso) coprono circa 350 giorni, e sembra molto rumoroso. I39d come per questo più agevole per tracciare la media di ciascun gruppo di 7 giorni consecutivi (settimanali) e presentano una linea che unisce queste serie di medie. Considerata la definizione di MA, il primo e l'ultimo punto generalmente sovrappongono nel calcolo della media. It39s probabilmente una battuta, ma ho ancora sto avendo alcuni problemi con la sintassi. L'unica parte che ho corretto è la dichiarazione quotlinesquot per assicurarsi che ricopre il mio grafico originale. Here39s il codice che ho finora: Con il pacchetto zoo è possibile effettuare le seguenti operazioni: biblioteca (zoo) creare dati x lt - RNorm (365) trasformare al normale serie zoo con indice quotDatequot x lt - zooreg (x, avviare as. Date (quot2004-01-01quot)) plot (x) aggiungere media rollingrunningmoving con dimensione della finestra 7 linee (rollmean (x, 7), colonna 2, LWD 2) se si desidera che il don39t rotolamento dire, ma piuttosto una serie storica settimanale di mezzi voi può fare funzione lt - nextfri (x) 7 soffitto (as. numeric (x - 1) 7) as. Date (1) xw lt - aggregata (x, nextfri, media) nextfri è una funzione che calcola per un certo quotDatequot la Venerdì prossimo. XW è poi la serie settimanale. linee (XW, col 4) Si noti che il differnce tra rotolamento è media e la serie aggregato è dovuta a diversi allineamenti. Questo può essere cambiato modificando l'argomento align39 in rollmean () o la funzione nextfri () nella chiamata di aggregazione. Qualsiasi serie temporale guru là fuori essere gentile. I39m principianti R.