R Gleitender Durchschnitt

Moving Averages in R Nach meinem besten Wissen hat R keine integrierte Funktion zur Berechnung der gleitenden Mittelwerte. Mit der Filterfunktion können wir jedoch eine kurze Funktion für gleitende Mittelwerte schreiben: Wir können die Funktion auf beliebigen Daten verwenden: mav (data) oder mav (data, 11), wenn wir eine andere Anzahl von Datenpunkten angeben wollen Als die Standard-5-Plotterarbeiten wie erwartet: plot (mav (data)). Zusätzlich zu der Anzahl der Datenpunkte, über die gemittelt wird, können wir auch das Seitenargument der Filterfunktionen ändern: sides2 verwendet beide Seiten, Seiten1 verwendet nur vergangene Werte. Share this: Post navigation Kommentar Navigation Kommentar navigationR gleitender Durchschnitt und NA Werte Bibliothek (Zoo) x lt - Zoo (1:10) x5 lt - NA rollapply (x, 3, mittel, na. rm TRUE) 2 3 4 5 6 7 (X, 3, Mittel, na. rm TRUE) xm 2 3 4 5 6 7 8 9 2,0 3,0 3,5 5,0 6,5 7,0 8,0 9,0 coredata (xm) unzoo it 1 2.0 3.0 3.5 5.0 6.5 7.0 8.0 9.0 Sehen Sie die zwei Zoo Vignetten für mehr Info. Am 10.12.2007 06:45, Cornelis de Gier hat geschrieben: Die S-Plus-Funktion moving. ave (data, span 2) berechnet den gleitenden Durchschnitt, aber es hat kein Argument, es zu erzählen, wie man mit NA-Werten umgehen soll , So wird es NA für alle Mittelwerte wie unten gezeigt zurück. Gibt es eine R - oder S-gleitende Mittelfunktion, die in der Lage ist, einige NA-Werte im Datensatz wegzulassen. In dem einfachen Beispiel, das unten gezeigt wird, wäre es möglich, die Zeilen einfach mit NA-Werten zu entfernen. Der Dataset, auf dem ich die gleitende durchschnittliche Funktion mit einer Spannweite von 270 verwenden möchte, ist ein Zeitreihendatensatz, nur das Entfernen von Zeilen würde dieses Datensatz beschädigen und es untauglich machen, um zu zeichnen. 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 t5 lt-NA moving. ave (1: 10) Beweglichkeit (t, 2) 36s: 1 1,0 1,5 2,5 3,5 4,5 5,5 6,5 7,5 8,5 9,5 36,5% T, 2) 36aves: 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 36sizes: 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 R-Hilfe bei r-project. org Mailingliste stat. ethz. chmailmanlistinfor-help BITTE tun Lesen Sie die Entsendungsanleitung R-project. orgposting-guide. html und geben kommentierten, minimalen, in sich geschlossenen, reproduzierbaren Code. Besser als Durchschnitt Einfach Durchschnitt (Mittel) In R kann die Reihe als Vektor dargestellt werden. Der Mittelwert der Reihe ist 10. Mittelwert (v) Die Menge 8220error8221, die jeder Eintrag im Vektor vom Mittelwert abweicht, kann wie folgt berechnet werden. S 8211 Mittelwert (s) Dieser Wert kann als Grundlage für eine Maßnahme dienen, um zu ermitteln, wie gut ein Modell passt (Error Squared). (V 8211 Mittelwert (v)) 2 Schließlich kann die Summe oder der Mittelwert dieser Ergebnisse verwendet werden, um Werte zu berechnen, die die Gesamtanpassung (oder den Fehlerbetrag) für die Schätzung repräsentieren. Sum ((v 8211 mean (v)) 2) SSE8221 ist die Summe der quadratischen Fehler. Mean ((v 8211 mean (v)) 2) MSE8221 ist der Mittelwert der quadratischen Fehler. Nun, da wir eine einfache Werte haben, die angeben, wie gut eine Schätzung für eine Menge ist, können wir mit anderen Werten testen. Anstatt jedes Mal eine ganze Berechnung zu schreiben, können wir eine Funktion in R erstellen und die Funktion auf jeden Wert in einem Vektor anwenden. Zum Vergleich der Schätzung (10) mit 7, 9 und 12. Analysieren von Zeitreihendaten Eine Zeitreihe ist einfach eine Folge von Datenpunkten in der Zeit. Zeitreihen-Daten weisen einzigartige Merkmale auf, die es ermöglichen, dass sie auf ähnliche Weise verarbeitet werden, unabhängig von den dargestellten Daten. Viele Disziplinen behandeln diese Art von Daten, einschließlich Statistiken, Signalverarbeitung, Ökonometrie und mathematische Finanzen. Solche Daten erscheinen im Geschäft in Bezug auf Umsatz Prognose, Budgetanalyse, Renditeprojektionen und in der Prozess-Qualitätskontrolle Arena. In anderen Blogeinträgen werden sie in Bezug auf Börsenanalyse und Wirtschaftsdaten verwendet. Sie sind relevant für Websites und sind über Tools wie Google Analytics verfügbar. So Zeitreihen-Daten ist weithin anwendbar, sondern hat gemeinsame Merkmale unabhängig von ihrer Anwendung. Es kann analysiert werden, um seine Eigenschaften und Muster zu identifizieren. Dies führt häufig zu einer Prognose, in der ein Modell verwendet wird, um zukünftige Ereignisse basierend auf vergangenen Daten vorherzusagen. Alle Zeitreihen-Daten haben die folgenden gemeinsamen Qualitäten: eine natürliche zeitliche Ordnung oft Ereignisse, die nahe beieinander sind in der Regel mehr eng verwandt als die weiter auseinander in den meisten Fällen, Vergangenheit Werte werden angenommen, um zukünftige Werte beeinflussen (anstatt umgekehrt) in der Regel Beabstandet in gleichmäßigen Intervallen Der Datensatz, mit dem wir arbeiten, ist ein wenig seltsam, um als Zeitreihe 8211 zu betrachten, ein Lieferant ist keine Zeiteinheit. Allerdings ist es nützlich, um den Punkt, dass ein 8220simple8221 Durchschnitt (oder Mittelwert) aller früheren Beobachtungen ist nur eine nützliche Schätzung für, wenn es keine Trends. Ich weiß nicht, was ich davon halten soll. Ich per E-Mail die Regierung und bat um Klärung. Wird die Antwort hier, wenn ich eine Antwort erhalten. In R kann ein Vektor wie folgt in ein Zeitreihenobjekt gegossen werden: Moving Average Ein gleitender Durchschnitt ist im NIST Handbook beschrieben und wird auch als 8220smoothing8221 8211 bezeichnet, der in ggplot2 (geomsmooth) auftaucht. Es gibt eine Vielzahl von Funktionen in R, die eine Art von verzögerten Berechnung einer Reihe von Zahlen beinhaltet. Ein einfaches Beispiel, das den Trick fast klappt: rollapply (s, 3, mean) Das funktioniert, aber es ist nicht klar, dass die ersten beiden Einträge übersprungen wurden. Bessere Verwendung einer Bibliothek, die zusätzliche Prüfungen codiert in8230 Wenn Sie einen Blick auf den Code inside8230 Sie eine Vorstellung von der zusätzlichen Überprüfung und Fehlerprüfung (die Konten für fehlende Werte am Anfang der Liste) zu erhalten. Um die Quelle anzuzeigen, geben Sie einfach den Funktionsnamen ohne Klammer ein: In diesem Fall können Sie in die intern aufgerufenen Methoden booten: Mit dieser Methode können wir den Fehler und den Fehler Squared berechnen: s 8211 SMA (s, 3) Error (s 8211 SMA (s, 3)) 2 Error Squared Beachten Sie, dass das berechnete Mittel fehlende Einträge als zeroes8230 x ersetzt hat (s 8211 SMA (s, 3)) 2) x is. na (x) lt - X) Oh 8211 falls du an dem Grundstück interessiert bist: Kein Update mehr verpassen Abonnieren von R-bloggers um E-mails mit den letzten R Beiträgen zu erhalten. (Diese Meldung wird nicht mehr angezeigt.)