larghezza della finestra mobile deve essere un intero compreso tra 1 e n la possibilità di scegliere diversi algoritmi di C - una versione è scritto in C. E 'in grado di gestire i numeri non finiti, come NaNs e Infs (come media (x, na. rm TRUE)) . Funziona il più veloce per endrulemean. veloce - secondo, ancora più veloce, la versione C. Questo algoritmo non funziona con i numeri non finiti. Funziona anche il più veloce per endrule diverso da dire. R - molto più lento il codice scritto in R. utili per il debug e la documentazione. esatto - uguale a C. eccezione del fatto che tutte le aggiunte vengono eseguite utilizzando un algoritmo che tiene traccia e corregge inoltre stringa di errori di carattere round-off che indica come i valori di inizio e la fine, dei dati, devono essere trattati. Solo risentono primo e l'ultimo valore k2 a entrambe le estremità, dove k2 è la metà larghezza di banda k2 k 2. medio - applica la funzione sottostante alle sezioni più piccole della matrice. Equivalente a: for (i in 1: k2) media Outi (x1: (IK2)). Questa opzione è implementato in C, se algC. altrimenti viene fatto in R. cornice - assetti della lunghezza estremità array di uscita è uguale alla lunghezza (x) -2k2 (out out (K21) :( n-k2)). Questa uscita imita opzione di applicare (embed (x, k), 1, media) e altre funzioni correlate. mantenere - riempire le estremità con numeri da x vettore (out1: K2 X1: k2) costante - riempire le estremità con primo e l'ultimo valore calcolato in array di output (out1: k2 outk21) NA - riempire le estremità con AN (OUT1: k2 NA ) fun - stesso come media ma implimented in R. Questa opzione potrebbe essere molto lenta, ed è incluso in gran parte per testare simile a endrule in funzione runmed che ha le seguenti opzioni: ldquo C (mediana, tenere, costante) rdquo. specifies se risultato dovrebbe essere centrato (di default), allineato a sinistra o allineato a destra. Se endrule significa quindi impostando allineare a sinistra oa destra ripiegare sulla più lenta implementazione equivalente a endrule func. A parte i valori estremi, il risultato di y runmean (x, k) è lo stesso per ldquo ((1k2) :( n-k2 j)) yjmean (x (j-k2) :( jk2)) rdquo. L'incentivo principale per scrivere questo insieme di funzioni è relativa lentezza della maggior parte delle funzioni in movimento finestra disponibile in R ed i suoi pacchetti. Con l'eccezione di runmed. una funzione finestra mediana in esecuzione, tutte le funzioni elencate nel vedere anche paragrafo sono più lento di ldquo molto inefficiente applicare (embed (x, k), 1, FUN) approccio rdquo. velocità relativa funzione runmean è O (n). EndRule funzione si applica uno dei cinque metodi (vedi argomento endrule) per elaborare end-point della matrice di input x. Nella versione attuale del codice dell'opzione endrulemean predefinita viene calcolata nel codice C. Che viene fatto per migliorare la velocità in caso di grandi finestre in movimento. In caso di runmean (. Algexact) Funzione uno speciale algoritmo viene utilizzato (vedere la sezione riferimenti) per assicurare che errori di arrotondamento non si accumulano. Come runmean risultato è più preciso di filtro (x, rep (1k, k)) e runmean (. AlgC) funzioni. Restituisce un vettore numerico o matrice della stessa dimensione x. Solo in caso di endruletrim i vettori di uscita sarà più breve e matrici di uscita avrà meno righe. runmean Funzione (. algexact) si basa per codice da Vadim Ogranovich, che si basa sul codice Python (vedi ultimo riferimento), sottolineato da Gabor Grothendieck. Riferimenti Chi correzione degli errori di arrotondamento usato in runmean. Shewchuk, Jonathan Adaptive precisione aritmetica alla virgola mobile e veloce predicati geometriche robusto. www-2.cs. cmu. eduafscsprojectquakepublicpapersrobust-arithmetic. ps Altro su correzione degli errori di arrotondamento può essere trovato a: aspn. activestateASPNCookbookPythonRecipe393090 collegamenti relativi a: movimento media - media. kernapply. filtro. decomporsi. stl. rollmean dalla libreria zoo, subsums dalla libreria magia, Funzioni finestra mobile di questo pacchetto: runmin. runmax. runquantile. runmad e runsd funzioni finestra di gestione generico runmed: applicare (embed (x, k), 1, FUN) (più veloce), che va dal pacchetto gtools (estremamente lento per questo scopo), subsums dalla biblioteca magica in grado di eseguire in esecuzione operazioni di sportello su dati con qualsiasi dimensione. Versione CATools confezione 1.12 IndexWith vettore peso intendo il vettore con i pesi che si devono moltiplicare le osservazioni nella finestra che scivola sui dati con così se si aggiungono i prodotti insieme restituisce il valore della EMA sul lato destro della finestra . Per una media mobile pesata lineare la formula per trovare il vettore dei pesi è: (1: n) sum (1: n) (in codice R). Questa serie di lunghezza n aggiunge fino a 1. Per N10 sarà 0,01818182 0,03636364 0,05454545 0,07272727 0,09090909 0,10909091 0,12727273 0,14545455 0,16363636 0,18181818 i numeri da 1 a 10 55, con 55 la somma dei numeri da 1 a 10. Come si calcola il vettore peso un media mobile esponenziale (EMA) di lunghezza n se n è la lunghezza della finestra, quindi alphalt-2 (n1) e ilt-1: n modo EmaWeightVectorlt - ((alpha (1-alpha) (1-i)) ) è corretto Anche se l'EMA non è realmente limitata ad una finestra con un inizio e una fine, shouldnt i pesi aggiungere fino a 1, proprio come con il LWMA Grazie Jason, tutti i puntatori di come approssimare il filtro EMA a qualsiasi precisione desiderata approssimando con un filtro FIR lungo abbastanza There39s uno script Perl in en. wikipedia. orgwikihellip che ha reso l'immagine del vettore peso EMA, ma io don39t capito: se impostare il numero di pesi per 15 perché ci sono 20 rosso bar invece di 15 ndash MisterH 19-dic-12 a 22: 408,4 modello a media mobile invece di utilizzare valori passati della variabile tempo in una regressione, un modello di media mobile utilizza errori di previsione del passato in un modello di regressione-like. y c et theta e theta e puntini theta e, dove et è rumore bianco. Ci riferiamo a questo come un modello MA (q). Naturalmente, noi non osserviamo i valori di et, quindi non è davvero una regressione nel senso comune. Si noti che ogni valore di yt può essere pensato come una media mobile ponderata degli ultimi pochi errori di previsione. Tuttavia, modello a media mobile non deve essere confuso con lo spostamento di smoothing media abbiamo discusso nel capitolo 6. Un modello a media mobile viene utilizzato per prevedere i valori futuri mentre si muove smoothing media viene utilizzato per stimare l'andamento del ciclo dei valori del passato. Figura 8.6: Due esempi di dati da modello a media mobile con parametri diversi. Sinistra: MA (1) con y t 20e t 0.8e t-1. A destra: MA (2) con y t e t - e t-1 0.8e t-2. In entrambi i casi, e t è normalmente distribuito rumore bianco a media nulla e varianza uno. Figura 8.6 mostra alcuni dati da un MA (1) modello e un (2) il modello MA. La modifica dei parametri theta1, punti, risultati thetaq in diversi modelli delle serie storiche. Come per i modelli autoregressivi, la varianza del termine di errore et cambierà solo la scala della serie, non gli schemi. È possibile scrivere qualsiasi modello stazionario AR (p) come modello MA (infty). Ad esempio, utilizzando la sostituzione ripetute, possiamo dimostrare questo per un AR (1) Modello: iniziare YT amp phi1y et amp phi1 (phi1y e) et amp phi12y phi1 E et amp phi13y phi12e phi1 E et amptext fine fornito -1 lt phi1 lt 1, il valore di phi1k otterrà più piccolo come k diventa più grande. Così alla fine si ottiene YT et phi1 e phi12 e phi13 e cdots, un (infty) processo MA. Il risultato inverso vale se imponiamo alcuni vincoli sui parametri MA. Poi il modello MA è chiamato invertibile. Vale a dire, che possiamo scrivere qualsiasi processo invertibile MA (q) come un processo AR (infty). modelli invertibili non sono semplicemente ci permettono di convertire da modelli MA a AR modelli. Hanno anche alcune proprietà matematiche che li rendono più facili da utilizzare nella pratica. I vincoli invertibilità sono simili ai vincoli di stazionarietà. Per un MA (1) Modello: -1lttheta1lt1. Per un MA (2) Modello: -1lttheta2lt1, theta2theta1 gt-1, theta1 - theta2 lt 1. condizioni più complesse valgono per qge3. Anche in questo caso, R si prenderà cura di questi vincoli quando si stima il models. Better di media semplice media (Mean) In R la serie può essere rappresentato come un vettore. La media della serie è 10. medio (v) La 8220error8221 importo che ogni voce nel vettore differenza rispetto alla media può essere calcuated come segue. s 8211 media (s) Questo valore può servire come base per una misura per accertare quanto bene un modello si adatta (errore quadratico). (V 8211 medio (v)) 2 Infine, la somma o media di questi risultati può essere utilizzato per calcolare i valori che rappresentano la misura complessiva (o quantità di errore) per la stima. sum ((v 8211 medio (v)) 2) SSE8221 è la somma degli errori quadratici. medio ((v 8211 medio (v)) 2) MSE8221 è la media degli errori quadratici. Ora che abbiamo una semplice valori che indicano come buona una stima per un set è, possiamo testare con altri valori. Invece di scrivere un intero calcolo di volta in volta, siamo in grado di creare una funzione di R e applicare la funzione di ogni valore in un vettore. Per confrontare la stima (10) con 7, 9 e 12. Analisi dati di serie Una serie temporale è semplicemente una sequenza di punti di dati nel tempo. dati di serie temporali ha caratteristiche uniche che le permettono di essere trattati in modo simile indipendentemente dai dati sottostanti rappresentati. Molte discipline si occupano di questo tipo di dati, comprese le statistiche, elaborazione del segnale, econometria e finanza matematica. Tali dati appaiono nel mondo degli affari in relazione a previsioni di vendita, analisi di bilancio, proiezioni di rendimento, e in ambito controllo di qualità di processo. In altre voci di blog, sono utilizzati in relazione alle analisi del mercato azionario e dei dati economici. Essi sono rilevanti per i siti web e sono disponibili attraverso strumenti come Google Analytics. Così i dati di serie storiche è ampiamente applicabile, ma ha caratteristiche comuni a prescindere dalla sua applicazione. Può essere analizzati per individuarne le caratteristiche e modelli. Questo porta spesso a previsione in cui un modello è usato per predire eventi futuri basate su dati passati. Tutti i dati di serie temporali ha le seguenti caratteristiche comuni: un ordinamento temporale naturale spesso gli eventi che sono vicini tra loro sono in genere più strettamente correlati a quelli più distanti nella maggior parte dei casi, i valori del passato si presume di influenzare i valori futuri (e non viceversa) di solito distanziati ad intervalli uniformi Il set di dati che stiamo lavorando con è un po 'strano a considerare come una serie temporale 8211 un fornitore non è un'unità di tempo. Tuttavia, è utile per fare il punto che un 8220simple8221 media (o media) di tutte le osservazioni precedenti è solo una stima utile quando non ci sono tendenze. Non so che cosa fare di questo. Ho mandato il governo e ha chiesto chiarimenti. Posterò la risposta qui se ricevo una risposta. In R, un vettore può essere lanciato a un oggetto serie temporale come segue: Moving Average Una media mobile è descritto nel Manuale NIST ed è indicato anche come 8220smoothing8221 8211 un termine che viene in ggplot2 (geomsmooth). Ci sono una miriade di funzioni disponibili in R che comporta un qualche tipo di calcolo ritardata di una serie di numeri. Un semplice esempio che quasi fa il trucco coinvolge rollapply: rollapply (s, 3, media) Questo funziona, ma non è chiaro che le prime due voci erano saltati. Meglio usare una libreria che contiene ulteriori controlli codificati in8230 Se si dà un'occhiata al codice inside8230 si può avere un'idea della verifica e controllo degli errori (che rappresenta i valori mancanti all'inizio della lista) aggiuntivo. Per visualizzare la fonte, è sufficiente inserire il nome della funzione senza parentesi: È possibile visualizzare in dettaglio le chiamate internamente metodi in questo caso: con questo metodo a disposizione, siamo in grado di calcolare l'errore e l'errore quadratico: s 8211 SMA (s, 3) Errore (s 8211 SMA (s, 3)) 2 errore quadratico Si noti che le voci mancanti sostituiti medi calcolati come zeroes8230 x ((s 8211 SMA (s, 3)) 2) x is. na (x) lt - 0 media ( x) Oh 8211 nel caso in cui foste interessati nella trama: Non perdere mai un aggiornamento Iscriviti a R-blogger di ricevere e-mail con gli ultimi messaggi R. (Non vedrete più questo messaggio.)
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