Liukuva Keskiarvo Tasaisemman R

positiivinen eksponentti, jota käytetään laskemaan kolmiulotteiset painot. power3 antaa tavalliset kolmiulotteiset painot. Pienemmät arvot antavat tasaisemman painotuksen. Pituuden on oltava suurempi kuin 0. Tämä toiminto sileää vektorin (jota pidetään aikasarjana) käyttämällä liikkuvaa keskiarvoa kolmiulotteisilla painoilla. Erityisesti funktio laskee w: n peräkkäisten arvojen painotetut painotetut keinot. jossa ikkunan leveys w on yhtä suuri kuin 2h1 h 2floorilla (spanlength (x) 2). Ikkunan leveys w on aina outoa, joten jokaisella ikkunalla on yksi alkuperäisistä x-arvoista keskellä. Jokainen painotettu keskiarvo käyttää sarjaa kolmiulotteisia painoja niin, että arvot lähellä ikkunan päitä saavat vähemmän painoa. Pehmeämpi palauttaa vektorin, jonka pituus on sama kuin syöttö. Vektorin alussa ja lopussa sarjaa pidetään laajennettuna puuttuvilla arvoilla ja painotettu keskiarvo lasketaan vain havaittujen arvojen yli. Toisin sanoen ikkunan leveys pienenee h1: een rajoilla, joilla on asymmetriset painot. Tämän funktion tulos on samanlainen kuin nollapisteen neliöllinen loess-käyrä, jossa on pari eroa. Ensinnäkin jatkuvuuskorjausta käytetään laskettaessa etäisyyttä lähialueisiin, niin että täsmälleen w-pisteet sisällytetään positiivisiin painoihin jokaisessa keskiarvossa. Toiseksi, span puolikkaat loppupisteissä niin, että pehmeämpi on herkempi trendille päissä. Tilasto-paketin suodatustoimintoa kutsutaan matalan tason laskutoimituksiksi. Tätä toimintoa käyttää barcodeplot rikastuttavien matoiden laskemiseen. Numeerinen vektori, jonka pituus on sama kuin x, joka sisältää tasoitettuja arvoja. Värähtelytiedot poistavat satunnaisvaihtelut ja näyttävät trendejä ja syklisiä komponentteja. Ajan mittaan kerättyjen tietojen kerääminen on jonkinlaista satunnaisvaihtelua. On olemassa menetelmiä satunnaisvaihtelun vaikutuksen kumoamisen vähentämiseksi. Teollisuudessa usein käytetty tekniikka tasoittaa. Tämä tekniikka, kun sitä käytetään oikein, paljastaa selkeämmin taustalla olevan trendin, kausittaiset ja sykliset komponentit. On olemassa kaksi erillistä tasoitusmenetelmää. Keskimääräiset menetelmät Eksponentiaaliset tasoitusmenetelmät Keskimäärän ottaminen on yksinkertaisin tapa tasoittaa tietoja Ensin tutkitaan joitain keskiarvoistamismenetelmiä, kuten kaikkien aiempien tietojen yksinkertainen keskiarvo. Varastonhoitaja haluaa tietää, kuinka paljon tyypillinen toimittaja toimittaa 1000 dollarin yksiköissä. Heshe ottaa näytteen 12 toimittajalta satunnaisesti ja saa seuraavat tulokset: Tietojen laskennallinen keskiarvo tai keskiarvo 10. Päällikkö päättää käyttää tätä arvioitaessa tyypillisen toimittajan menoja. Onko tämä hyvä tai huono arvio? Keskimääräinen neliövirhe on tapa arvioida kuinka hyvä malli on. Me laskemme keskimääräisen neliövirheen. Virheen todellinen summa vähennettynä arvioitu määrä. Virhe neliö on edellä oleva virhe, neliö. SSE on neliövirheiden summa. MSE on neliövirheiden keskiarvo. MSE: n tuloksia esimerkiksi Tulokset ovat: Virhe - ja nelikentävirheet Arvio 10 Kysymys: voimmeko käyttää ennusteiden ennakoitua keskiarvoa, jos epäillään kehitystä Katso alla oleva kaavio osoittaa selvästi, että emme saa tehdä tätä. Yhteenvetona todetaan, että kaikkien aiempien havaintojen yksinkertainen keskiarvo tai keskiarvo on vain arvioitu ennuste, jos ei ole trendiä. Jos on suuntauksia, käytä erilaisia ​​arvioita, jotka huomioivat trendin. Keskimääräinen painaa kaikki aiemmat havainnot yhtä lailla. Esimerkiksi arvojen 3, 4, 5 keskiarvo on 4. Tiedämme tietenkin, että keskiarvo lasketaan lisäämällä kaikki arvot ja jakamalla summa arvojen lukumäärän mukaan. Toinen tapa laskea keskiarvo on lisäämällä jokainen arvo jaettuna arvojen määrällä tai 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. Kerroin 13 kutsutaan painoksi. Yleensä: vasemmanpuoleinen vasen kansi (vasen kylmä) x1 vasen (frac right) x2,. ,, vasen (frac oikealle) xn. (Vasen (frac right)) ovat painoja ja tietenkin ne summaavat 1.R Moving - tilat ggplot2: ssa Gabor Grothendieck Luultavasti haluat käyttää tätä aikasarjapakettia. On olemassa suunnitelmalaitteita, jotka on erityisesti suunniteltu aikasarjaan eläintarhassa, xts, quantmod, timeSeries ja latticeExtra. (123) z lt - zoo (rnorm (100), Sys. Date () - 100: 0) juoni (cbind), joka on klassinen grafiikka - ja ristikuvamallitapa: devAskNewPage (TRUE) (z, rollmean (z, 10)), ruutu 1, col 1: 2) kirjasto (ristikko) xyplot (cbind ja klo 10, 2009 klo 19:59. Luultavasti haluat käyttää aikasarjapakettia tähän. On olemassa suunnitelmalaitteita, jotka on erityisesti suunniteltu aikasarjaan eläintarhassa, xts, quantmod, timeSeries ja latticeExtra. (123) z lt - zoo (rnorm (100), Sys. Date () - 100: 0) juoni (cbind), joka on klassinen grafiikka - ja ristikuvamallitapa: devAskNewPage (TRUE) (z, rollmean (z, 10)), ruutu 1, col 1: 2) kirjasto (ristikko) xyplot (cbind ja sileä eri paneeleissa ohittaa näytön 1. Katso plot. zoo. xyplot. zoo. rollmean ja kolme vignettia, jotka tulevat eläintarhaan. Toukokuu 10.12.2009 klo 14.15 fruminator kirjoitti: Jotkut aikasarjatiedot tallennetaan data. frame-muotoon, ja piirtäisin sen ggplot2: lla (joka on täysin mahtava). Olen tutustunut dokumentaatioon ja postituslistan arkistoihin, enkä voi nähdä mitään keinoa piirtää 39smoother39, joka on vain K-portainen liukuva keskiarvo. Kuvittele esimerkiksi, että minulla oli data. frame nimeltään 39sleep39 39date39: llä päivämääränä (as. Date ()) ja 39hours39: llä tunteina, jotka nukuin tänä yönä, haluaisin tehdä jotain: qplot (päivämäärä, tunti, data nukkua) statsmooth (menetelmä 39movingaverage39, k 7) tällainen asia on olemassa. Jos ei, tiedän, että paketti on laajennettavissa, joten ohjeita siitä, miten tehdä se tehdään, olisi erittäin arvokasta. R-help osoitteessa r-project. org postituslista stat. ethz. chmailmanlistinfor-help PLEASE lukea postitusoppaasta R-project. orgposting-guide. html ja antaa kommentoidun, minimaalisen, itsenäisen, toistettavan koodin. Thu, 16 Jun 2005 08:04:18 -0400 (EDT) Bernard L. Dillard kirjoitti: Hyvää huomenta olen yrittänyt siirtää liikkuvan keskiarvon pehmeämpiä graafin päivittäisiin tontteihin. Nämä tontit (taulukossa, jäljempänä 2) ulottuvat noin 350 päivään ja näyttävät hyvin meluisilta. Haluaisin tämän helpommin piirtää jokaisen 7 peräkkäisen päivän (viikoittain) ryhmän keskiarvon ja näyttää rivin, joka yhdistää nämä keskimääräiset sarjat. MA: n määritelmän mukaan ensimmäiset ja viimeiset kohdat ovat keskimäärin yleensä päällekkäisiä. Se on luultavasti yksi linjaliikennettä, mutta minulla on edelleen ongelmia syntaksin kanssa. Ainoa osa, jonka olen korjannut, on quotelinesquot - lausuma sen varmistamiseksi, että se peittää alkuperäisen kaavion. Täällä on tähän mennessä käytetty koodi: Zoo-paketin avulla voit tehdä seuraavia: kirjasto (eläintarha) luo data x ltrnorm (365) muunnos tavalliseen eläintarhayksikköön quotDatequot-indeksi x lt - zooreg (x, (x200) lisää tason (x) lisäämällä rollingrunningmoving keskiarvoa ikkunan kokoa 7 riviä (rollmean (x, 7), col 2, lwd 2), jos et halua vuorottelevaa keskiarvoa vaan viikoittaista aikasarjaa voi tehdä nextfri lt-funktion (x) 7 katon (n. numeric (x - 1) 7) as. Date (1) xw lt - aggregaatti (x, nextfri, keskiarvo) nextfri on funktio, joka laskee tietylle lausekkeelle ensi perjantai. xw on sitten viikkosarja. rivejä (xw, col 4) Huomaa, että differnti on rullaavan keskiarvon ja aggregoitujen sarjojen välillä johtuen erilaisista kohdistamisista. Tätä voidaan muuttaa muuttamalla align39-argumenttia rollmean () - tai nextfri () - toiminnossa yhteenlasketussa puhelussa. Kaikki aikasarja gurut siellä Ole lempeä. Olen aloittelija.