Glidande Medelvärde Smidigare R

En positiv exponent som används för att beräkna tricubelängderna. Power3 ger de vanliga tricubevikterna. Mindre värden ger jämnare viktning. Bör vara större än 0. Den här funktionen släpper ut en vektor (betraktad som en tidsserie) med ett glidande medelvärde med tricubvikter. Specifikt beräknar funktionen löpande viktmedel med w på varandra följande värden på x. där fönsterbredd w är lika med 2h1 med h 2floor (spanlength (x) 2). Fönsterbredd w är alltid udda så att varje fönster har ett av de ursprungliga x-värdena i centrum. Varje viktat medel använder en uppsättning trikåvikter så att värden nära fönstrets ändar får mindre vikt. Ju mjukare returnerar en vektor med samma längd som ingången. I början och slutet av vektorn anses serien vara förlängd med saknade värden och det vägda genomsnittet beräknas endast över de observerade värdena. Med andra ord minskar fönstervidden till h1 vid gränserna med asymmetriska vikter. Resultatet av denna funktion liknar en minsta kvadrera loesskurva av grad noll, med ett par skillnader. Först tillämpas en kontinuitetskorrigering vid beräkning av avståndet till grannpunkter, så att exakt w poäng ingår med positiva vikter i varje genomsnitt. För det andra pekar spännhalvorna i slutet så att ju jämnare är känsligare för trender i ändarna. Filterfunktionen i statspaketet kallas för att göra lågnivåberäkningarna. Denna funktion används av streckkodsplott för att beräkna anrikningsmaskar. Numerisk vektor med samma längd som x som innehåller släta värden. Sönderdelning av data tar bort slumpmässig variation och visar trender och cykliska komponenter. Inhämtande i insamlingen av data som tagits över tiden är någon form av slumpmässig variation. Det finns metoder för att minska avbrytandet av effekten på grund av slumpmässig variation. En ofta använd teknik inom industrin är utjämning. Denna teknik, när den tillämpas korrekt, avslöjar tydligare den underliggande trenden, säsongs - och cykliska komponenter. Det finns två olika grupper av utjämningsmetoder. Medelvärden Metoder Exponentiella utjämningsmetoder Medeltal är det enklaste sättet att smidiga data Vi ska först undersöka några medelvärdesmetoder, till exempel det enkla genomsnittet av alla tidigare data. En lagerförare vill veta hur mycket en typisk leverantör levererar i 1000 dollar-enheter. Heshe tar ett urval av 12 leverantörer, slumpmässigt, erhåller följande resultat: Den beräknade medelvärdet eller medeltalet av data 10. Chefen bestämmer sig för att använda detta som uppskattning av utgifter för en typisk leverantör. Är detta en bra eller dålig uppskattning Medelkvadratfel är ett sätt att bedöma hur bra en modell är Vi ska beräkna det genomsnittliga kvadratfelet. Felaktigt belopp som använts minus den beräknade mängden. Felet kvadrerat är felet ovan, kvadrerat. SSE är summan av kvadrerade fel. MSE är medelvärdet av de kvadratiska felen. MSE-resultat till exempel Resultaten är: Fel och kvadrater Fel Uppskattningen 10 Frågan uppstår: kan vi använda medelvärdet för att prognostisera inkomst om vi misstänker en trend En titt på grafen nedan visar tydligt att vi inte borde göra det här. Genomsnittet väger alla tidigare observationer lika Sammanfattningsvis anger vi att Det enkla genomsnittet eller medelvärdet av alla tidigare observationer är enbart en användbar uppskattning för prognoser när det inte finns några trender. Om det finns trender, använd olika uppskattningar som tar hänsyn till trenden. Medeltalet väger alla tidigare observationer lika. Medelvärdet av värdena 3, 4, 5 är till exempel 4. Vi vet självklart att ett medel beräknas genom att lägga till alla värden och dela summan med antalet värden. Ett annat sätt att beräkna medelvärdet är att lägga till varje värde dividerat med antalet värden eller 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. Multiplikatorn 13 kallas vikten. Generellt: bar frac summa vänster (frac right) x1 left (frac right) x2,. ,, vänster (frac höger) xn. Den (vänstra (frac höger)) är vikterna och de räknas naturligtvis till 1.R Flytta genomsnittsvärden i ggplot2 Gabor Grothendieck Du brukar vilja använda ett tidsseripaket för detta. Det finns plottingsanläggningar som är specifikt riktade till tidsserier i zoo, xts, quantmod, timeSeries och latticeExtra. Vi illustrerar med zoo som har klassiska grafik - och gallerdiagrammetoder: devAskNewPage (TRUE) biblioteket (zoo) set. seed (123) z lt - zoo (rnorm (100), Sys. Date () - 100: 0) (Z, rollmean (z, 10)), skärm 1, kol 1: 2) bibliotek (gitter) xyplot (bind (z, rollmean (z, 10)), skärm 1, kol 1: 2) Om du vill ha den råa Och den 10 december 2009 kl 19:59 Du vill nog använda ett tidspaket för detta. Det finns plottingsanläggningar som är specifikt riktade mot tidsserier i zoo, xts, quantmod, timeSeries och latticeExtra. Vi illustrerar med zoo som har klassiska grafik - och gallerdiagrammetoder: devAskNewPage (TRUE) biblioteket (zoo) set. seed (123) z lt - zoo (rnorm (100), Sys. Date () - 100: 0) (Z, rollmean (z, 10)), skärm 1, kol 1: 2) bibliotek (gitter) xyplot (bind (z, rollmean (z, 10)), skärm 1, kol 1: 2) Om du vill ha den råa Och glatt i olika paneler utelämnar skärm 1. Se plot. zoo. xyplot. zoo. Rollmean och de tre vignetterna som kommer med djurparken. På tisdag 10 dec 2009 kl. 14:15 skrev fruminator: Har några tidsseriedata lagrad i en data. frame och jag plottar den med ggplot2 (vilket är helt fantastiskt). Jag har undersökt dokumentations - och postlistorarkivet, och jag kan inte se något sätt att plotta en 39smoother39 som bara är K-steg glidande medelvärde. Till exempel, föreställa mig att jag hade en data. ram kallad 39sleep39 med 39date39 som datum (från as. Date ()) och 39hours39 som timmarna som jag sov den natten skulle jag gärna vilja göra något som: qplot (datum, timmar, data Sova) statsmooth (metod 39movingaverage39, k 7) finns en sådan sak. Om inte, jag vet att paketet är utdragbart, så någon vägledning om hur det gör det skulle bli mycket uppskattat. R-hjälp på r-project. org-postlistan stat. ethz. chmailmanlistinfor-help Var god läs postguiden R-project. orgposting-guide. html och ge kommentar, minimal, självständig, reproducerbar kod. R Flytta genomsnittet På Thu, 16 Jun 2005 08:04:18 -0400 (EDT) Bernard L. Dillard skrev: God morgon, allt jag försöker överlappa ett glidande rörelseregler på ett diagram över dagliga tomter. Dessa tomter (i tabell, 2 nedan) sträcker sig cirka 350 dagar och ser väldigt bullriga ut. Jag tycker att det här är smidigare att plotta genomsnittet av varje grupp av 7 dagar i följd (varje vecka) och visa en linje som går med i dessa serier av medelvärden. Med tanke på definitionen av MA överlappar de första och sista punkterna i allmänhet i genomsnittlig beräkning. Det är förmodligen en en-liner, men jag har fortfarande problem med syntaxen. Den enda delen som jag har rätt är quotlinesquot-satsen för att säkerställa att den överlappar mitt ursprungliga diagram. Här är koden jag har hittills: Med zoopaketet kan du göra följande: bibliotek (zoo) skapa data x ltormorm (365) omvandla till vanlig zoonserie med quotDatequot index x ltzooreg (x, start as. Date (cv2004-01-01quot)) plot (x) lägg till rullningslängdsgenomsnitt med fönsterstorlek 7 linjer (rollmean (x, 7), col 2, lwd 2) om du inte vill ha det rullande men utan en veckovis tidsserie betyder du kan göra nästafri lt - funktion (x) 7 tak (as. numeric (x - 1) 7) as. Date (1) xw lt - aggregate (x, nextfri, medelvärde) nextfri är en funktion som beräknas för en viss quotDatequot nästa fredag. Xw är då veckorserien. linjer (xw, kol 4) Observera att skillnaden mellan rullande medelvärden och den aggregerade serien beror på olika inriktningar. Detta kan ändras genom att ändra align39-argumentet i rollmean () eller nextfri () - funktionen i samtalet. Någon tidsseriensguruer där ute Var försiktig. I39m en R nybörjare.