Centrado Em Movimento Média Em R

A largura da janela em movimento deve ser um número inteiro entre 1 e n uma opção para escolher algoritmos diferentes C - uma versão está escrita em C. Ela pode lidar com números não finitos como NaNs e Infs (como a média (x, na. rm TRUE)). . Funciona o mais rápido para endrulemean. Rápido - segundo, ainda mais rápido, versão C. Este algoritmo não funciona com números não finitos. Ele também funciona o mais rápido para endrulagem diferente da média. R - código muito mais lento escrito em R. Útil para depuração e como documentação. Exato - o mesmo que C., exceto que todas as adições são realizadas usando o algoritmo que rastreia e corrige a sequência de caracteres de arredondamento de adição, indicando como os valores no início e no final dos dados devem ser tratados. Apenas os primeiros e últimos valores de k2 em ambas as extremidades são afetados, onde k2 é a largura de banda k2 k 2. significa - aplica a função subjacente a seções menores e menores da matriz. Equivalente a: para (i em 1: k2) outi significa (x1: (ik2)). Esta opção é implementada em C se o algC. Caso contrário, é feito em R. trim - trim the ends O comprimento da matriz de saída é igual ao comprimento (x) -2k2 (out out (k21) :( n-k2)). Esta opção imita a saída de aplicar (incorporar (x, k), 1, significar) e outras funções relacionadas. Manter - preencher as extremidades com números de x vetor (out1: k2 x1: k2) constante - preencher as extremidades com o primeiro e último valor calculado na matriz de saída (out1: k2 outk21) NA - preencher as extremidades com NAs (out1: k2 NA ) Func - o mesmo que a média, mas implantado em R. Esta opção pode ser muito lenta e está incluída principalmente para testes semelhantes a endrule na função runmed que possui as seguintes opções: ldquo c (mediana, keep, constant) rdquo. specifica se o resultado Deve ser centrado (padrão), alinhado à esquerda ou alinhado à direita. Se endrule significa que o ajuste alinhado à esquerda ou à direita retornará a implementação mais lenta equivalente a endrule func. Além dos valores finais, o resultado de y runmean (x, k) é o mesmo que ldquo para (j (1k2) :( n-k2)) yjmean (x (j-k2) :( jk2)) rdquo. O principal incentivo para escrever esse conjunto de funções foi a lentidão relativa da maioria das funções de janela em movimento disponíveis em R e seus pacotes. Com a exceção de runmed. Uma função de medição de janela de execução, todas as funções listadas na seção veja também são mais lentas do que as ldquo muito ineficientes aplicam (incorporar (x, k), 1, FUN) abordagem rdquo. A velocidade relativa da função runmean é O (n). Function EndRule aplica um dos cinco métodos (veja o argumento endrule) para processar os pontos finais da matriz de entrada x. Na versão atual do código, a opção default endrulemean é calculada dentro do código C. Isso é feito para melhorar a velocidade no caso de grandes janelas em movimento. No caso da função runmean (.gegexact), um algoritmo especial é usado (ver seção de referências) para garantir que os erros de arredondamento não se acumulam. Como resultado, o modo de execução é mais preciso do que as funções filtro (x, rep (1k, k)) e runmean (. AlgC). Retorna um vetor ou matriz numérica do mesmo tamanho que x. Somente em caso de endruletrim, os vetores de saída serão mais curtos e as matrizes de saída terão menos linhas. Função runmean (.algexact) é baseado em código por Vadim Ogranovich, que é baseado no código Python (veja a última referência), apontada por Gabor Grothendieck. Referências Sobre a correção de erro de arredondamento usada no runmean. Shewchuk, Jonathan Adaptive Precision Floating-Point Arithmetic and Fast Robust Geometric Predicates. Www-2.cs. cmu. eduafscsprojectquakepublicpapersrobust-arithmetic. ps Mais informações sobre a correção de erros de arredondamento podem ser encontradas em: aspn. activestateASPNCookbookPythonRecipe393090 Links relacionados a: significa-mudança - significa. Kernapply. filtro. decompor. Stl. Rollmean da biblioteca do zoológico, subsums da biblioteca mágica, Outras funções da janela móvel deste pacote: runmin. Runmax. Runquantile. Runmad e rund funções genéricas de janela de execução: aplique (incorporar (x, k), 1, FUN) (mais rápido), executando o pacote de gtools (extremamente lento para esse propósito), os subsums da biblioteca mágica podem executar operações de janela em execução com dados com Quaisquer dimensões. Pacote caTools versão 1.12 Índice6.2 Médias móveis ma 40 elesales, ordem 5 41 Na segunda coluna desta tabela, uma média móvel da ordem 5 é mostrada, fornecendo uma estimativa do ciclo da tendência. O primeiro valor nesta coluna é a média das cinco primeiras observações (1989-1993), o segundo valor na coluna 5-MA é a média dos valores 1990-1994 e assim por diante. Cada valor na coluna 5-MA é a média das observações no período de cinco anos centrado no ano correspondente. Não há valores nos dois primeiros anos ou nos últimos dois anos porque não temos duas observações em ambos os lados. Na fórmula acima, a coluna 5-MA contém os valores de chapéu com k2. Para ver o que a estimativa do ciclo de tendência se parece, traçamo-lo juntamente com os dados originais na Figura 6.7. Planilha 40 elesales, quot principal de vendas de eletricidade residencial, ylab quotGWhot. Xlab quotYearquot 41 linhas 40 ma 40 elecsales, 5 41. col quotredquot 41 Observe como a tendência (em vermelho) é mais suave que os dados originais e captura o movimento principal das séries temporais sem todas as pequenas flutuações. O método de média móvel não permite estimativas de T onde t é próximo das extremidades da série, portanto, a linha vermelha não se estende às bordas do gráfico de cada lado. Mais tarde, usaremos métodos mais sofisticados de estimativa do ciclo de tendência que permitem estimativas próximas aos pontos finais. A ordem da média móvel determina a suavidade da estimativa do ciclo da tendência. Em geral, uma ordem maior significa uma curva mais suave. O gráfico a seguir mostra o efeito de alterar a ordem da média móvel para os dados residenciais de vendas de eletricidade. As médias móveis simples, como estas, geralmente são de ordem ímpar (por exemplo, 3, 5, 7, etc.). É assim que são simétricas: em uma média móvel da ordem m2k1, há k observações anteriores, k observações posteriores e a observação do meio Que estão em média. Mas se eu fosse igual, não seria mais simétrico. Médias móveis das médias móveis É possível aplicar uma média móvel a uma média móvel. Um dos motivos para isso é fazer uma média móvel de ordem par simétrica. Por exemplo, podemos tomar uma média móvel da ordem 4 e, em seguida, aplicar outra média móvel da ordem 2 aos resultados. Na Tabela 6.2, isso foi feito para os primeiros anos dos dados de produção australiana de cerveja trimestral. Beer2 lt - window 40 ausbeer, começar 1992 41 ma4 lt-ma 40 beer2, order 4. center FALSE 41 ma2x4 lt-ma 40 beer2, order 4. center TRUE 41 A notação 2times4-MA na última coluna significa 4-MA Seguido por um 2-MA. Os valores na última coluna são obtidos tomando uma média móvel da ordem 2 dos valores na coluna anterior. Por exemplo, os dois primeiros valores na coluna 4-MA são 451.2 (443410420532) 4 e 448.8 (410420532433) 4. O primeiro valor na coluna 2times4-MA é a média desses dois: 450.0 (451.2448.8) 2. Quando um 2-MA segue uma média móvel de ordem par (como 4), é chamado de média móvel centrada da ordem 4. Isso ocorre porque os resultados agora são simétricos. Para ver que este é o caso, podemos escrever o 2times4-MA da seguinte forma: comece o amplificador de amplificação. Bigfrac (y y y y) frac (y y y y) Grande amplificação fractura fractura fratão frac14y frac14y frac18y. Fim É agora uma média ponderada de observações, mas sim simétrico. Outras combinações de médias móveis também são possíveis. Por exemplo, um 3x3-MA é freqüentemente usado e consiste em uma média móvel da ordem 3, seguida de outra média móvel da ordem 3. Em geral, uma ordem final MA deve ser seguida por uma ordem final MA para torná-la simétrica. Da mesma forma, uma ordem ímpar MA deve ser seguida por uma ordem ímpar MA. Estimando o ciclo de tendência com dados sazonais O uso mais comum de médias móveis centradas é estimar o ciclo de tendência a partir de dados sazonais. Considere o 2x4-MA: fractura de fractura e fractura fratura de fractura. Quando aplicado a dados trimestrais, cada trimestre do ano recebe peso igual à medida que o primeiro e o último termos se aplicam ao mesmo trimestre em anos consecutivos. Conseqüentemente, a variação sazonal será promediada e os valores resultantes do chapéu t terão pouca ou nenhuma variação sazonal restante. Um efeito semelhante seria obtido usando um 2x 8-MA ou um 2x 12-MA. Em geral, 2 vezes m-MA é equivalente a uma média móvel ponderada da ordem m1 com todas as observações tomando peso 1m, exceto para os primeiros e últimos termos que tomam pesos 1 (2m). Então, se o período sazonal é igual e de ordem m, use um 2-m-MA para estimar o ciclo da tendência. Se o período sazonal for estranho e de ordem m, use um m-MA para estimar o ciclo de tendências. Em particular, um 2x 12-MA pode ser usado para estimar o ciclo de tendência dos dados mensais e um 7-MA pode ser usado para estimar o ciclo de tendência dos dados diários. Outras opções para a ordem do MA geralmente resultarão em estimativas do ciclo de tendência sendo contaminadas pela sazonalidade nos dados. Exemplo 6.2 Fabricação de equipamentos elétricos A Figura 6.9 mostra um 2x12-MA aplicado ao índice de pedidos de equipamentos elétricos. Observe que a linha suave mostra nenhuma sazonalidade é quase o mesmo que o ciclo de tendência mostrado na Figura 6.2, que foi estimado usando um método muito mais sofisticado do que as médias móveis. Qualquer outra escolha para a ordem da média móvel (exceto 24, 36, etc.) teria resultado em uma linha suave que mostra algumas flutuações sazonais. Lote 40 elecequip, ylab quotNúmero de índice de ordens. Quotgrayquot quotgrayquot principal quotEquipamento de equipamentos elétricos (área do euro) 41 linhas 40 ma 40 elecequip, ordem 12 41. col quotredquot 41 médias móveis ponderadas As combinações de médias móveis resultam em médias móveis ponderadas. Por exemplo, o 2x4-MA discutido acima é equivalente a 5-MA ponderado com pesos dados por frac, frac, frac, frac, frac. Em geral, um m-MA ponderado pode ser escrito como hat t sum k aj y, onde k (m-1) 2 e os pesos são dados por a, pontos, ak. É importante que todos os pesos somem para um e que sejam simétricos para que aj a. O m-MA simples é um caso especial em que todos os pesos são iguais a 1m. Uma grande vantagem das médias móveis ponderadas é que eles produzem uma estimativa mais suave do ciclo da tendência. Em vez das observações que entram e saem do cálculo em peso total, seus pesos aumentam lentamente e diminuem lentamente resultando em uma curva mais suave. Alguns conjuntos específicos de pesos são amplamente utilizados. Alguns destes são apresentados na Tabela 6.3.