Movimentacao Media Em R




Movimentação Média Em RLargura da janela em movimento deve ser um numero inteiro entre 1 e n uma opcao para escolher diferentes algoritmos C - uma versao e escrita em C. Pode tratar numeros nao finitos como NaNs e Infs (como mean (x, na. rm TRUE)) . Ele funciona o mais rapido para endrulemean. Rapido - segundo, ainda mais rapido, versao C. Este algoritmo nao funciona com numeros nao finitos. Ele tambem funciona o mais rapido para endrule que nao seja medio. R - muito mais lento codigo escrito em R. Util para depuracao e como documentacao. Exato - o mesmo que C. exceto que todas as adicoes sao realizadas usando o algoritmo que rastreia e corrige a adicao de arredondamento de caracteres de caracteres de erro indicando como os valores no inicio e no final dos dados devem ser tratados. Apenas os primeiros e ultimos valores de k2 em ambas as extremidades sao afetados, onde k2 e a metade da largura de banda k2 k 2. media - aplica a funcao subjacente a secoes menores e menores da matriz. Equivalente a: for (i in 1: k2) outi mean (x1: (ik2)). Esta opcao e implementada em C se algC. Caso contrario, e feito em R. trim - trim o comprimento da matriz de saida de termina e igual ao comprimento (x) -2k2 (out out (k21) :( n-k2)). Esta opcao imita a saida de aplicar (embed (x, k), 1, media) e outras funcoes relacionadas. Preencher as extremidades com os numeros de x vetor (out1: k2 x1: k2) constante - preencher as extremidades com o primeiro eo ultimo valor calculado na matriz de saida (out1: k2 outk21) NA - preencher as extremidades com NAs (out1: k2 NA ) Func - igual a media mas implimented em R. Esta opcao poderia ser muito lenta, e e incluida principalmente para testar Similar ao endrule na funcao runmed que tem as seguintes opcoes: ldquo c (mediana, manter, constante) rdquo. specifies se o resultado Deve ser centralizado (padrao), alinhado a esquerda ou alinhado a direita. Se a media do endrule, em seguida, definir alinhamento para a esquerda ou direita vai cair para tras em execucao mais lenta equivalente ao func endrule. Para alem dos valores finais, o resultado de y runmean (x, k) e o mesmo que ldquo para (j (1k2) :( n-k2)) yjmean (x (j-k2) :( jk2)) rdquo. O principal incentivo para escrever este conjunto de funcoes foi a relativa lentidao da maioria das funcoes de janela movel disponiveis em R e seus pacotes. Com excecao de runmed. Uma funcao mediana de janela em execucao, todas as funcoes listadas na secao ver tambem sao mais lentas do que muito ineficaz aplicar (embed (x, k), 1, FUN) rdquo abordagem. A velocidade relativa da funcao runmean e O (n). Funcao EndRule aplica um dos cinco metodos (veja o argumento endrule) para processar pontos finais da matriz de entrada x. Na versao atual do codigo, a opcao endrulemean padrao e calculada dentro do codigo C. Isso e feito para melhorar a velocidade no caso de grandes janelas moveis. No caso da funcao runmean (.algexact), um algoritmo especial e usado (ver secao de referencias) para garantir que os erros de arredondamento nao se acumulam. Como resultado, o runmean e mais preciso do que as funcoes filter (x, rep (1k, k)) e runmean (.AlcC). Retorna um vetor numerico ou matriz do mesmo tamanho de x. Somente no caso de endruletrim os vetores de saida serao mais curtos e matrizes de saida terao menos linhas. A funcao runmean (.algexact) e baseada no codigo de Vadim Ogranovich, que e baseado no codigo Python (ver ultima referencia), apontado por Gabor Grothendieck. Referencias Sobre a correcao de erro de arredondamento usada no runmean. Shewchuk, Jonathan Precisao Adaptativa Ponto Flutuante Aritmetica e Rapido Predicados Geometricos Robustos. Www-2.cs. cmu. eduafscsprojectquakepublicpapersrobust-arithmetic. ps Mais sobre a correcao de erro de arredondamento pode ser encontrada em: aspn. activestateASPNCookbookPythonRecipe393090 Links relacionados a: moving mean - mean. Kernapply. filtro. decompor. Stl. Rollmean da biblioteca do jardim zoologico, subsums da biblioteca magica, outras funcoes moveis da janela deste pacote: runmin. Runmax Runquantile Runmax e rund runmed funcoes genericas de execucao de janela: aplicar (incorporar (x, k), 1, FUN) (mais rapido), executando a partir do pacote gtools (extremamente lento para esta finalidade), subsums da biblioteca magica pode executar operacoes de janela em execucao em dados com Qualquer dimensao. Package caTools versao 1.12 IndexMoving Average Este exemplo ensina como calcular a media movel de uma serie temporal no Excel. Uma media movel e usada para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendencias. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa serie de tempo. 2. No separador Dados, clique em Analise de dados. Nota: nao e possivel encontrar o botao Analise de dados Clique aqui para carregar o suplemento do Analysis ToolPak. 3. Selecione Media movel e clique em OK. 4. Clique na caixa Input Range e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e escreva 6. 6. Clique na caixa Output Range e seleccione a celula B3. 8. Faca um grafico destes valores. Explicacao: porque definimos o intervalo como 6, a media movel e a media dos 5 pontos de dados anteriores eo ponto de dados atual. Como resultado, os picos e vales sao suavizados. O grafico mostra uma tendencia crescente. O Excel nao consegue calcular a media movel para os primeiros 5 pontos de dados porque nao existem pontos de dados anteriores suficientes. 9. Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 eo intervalo 4. Conclusao: Quanto maior o intervalo, mais os picos e vales sao suavizados. Quanto menor o intervalo, mais perto as medias moveis sao para os pontos de dados reais. Tenho um grafico de tempo serie no pacote ggplot2 e eu executei a media movel e gostaria de adicionar o resultado da media movel para o grafico de tempo Series. Exemplo de conjunto de dados (p31): ambtemp dt -1.14 2007-09-29 00:01:57 -1.12 2007-09-29 00:03:57 -1.33 2007-09-29 00:05:57 -1.44 2007 -09-29 00:07:57 -1.54 2007-09-29 00:09:57 -1.29 2007-09-29 00:11:57 Codigo aplicado para apresentacao de series temporais: Amostra do grafico da media movel Amostra dos resultados esperados A Desafio e que os dados da serie de tempo obtidos a partir de conjunto de dados que inclui carimbos de data e temperatura, mas os dados de media movel incluem apenas a coluna media e nao os carimbos de data e hora e montagem destes dois podem causar inconsistencia.