Przeciętnie gładko r

dodatni wykładnik używany do obliczania ciężaru trójkąta. moc3 daje zwykłe odważniki trójkątne. Mniejsze wartości przynoszą większą wagę. Powinno być większe niż 0. Funkcja ta wygładza wektor (uznawany za serię czasów) za pomocą średniej ruchomej z ciężarkami trójkąta. W szczególności funkcja oblicza ważone środki w kolejnych wartościach x. gdzie szerokość okna w jest równa 2 h1 z h 2floor (długość sprężyny (x) 2). Szerokość okna w jest zawsze nieparzysta, tak aby każde okno miało jeden z oryginalnych wartości x w środku. Każda średnia ważona wykorzystuje zestaw ciężarów trójkąta tak, aby wartości w pobliżu końców okna miały mniejszą wagę. Gładsze zwraca wektor o tej samej długości co wejście. Na początku i końcu wektora, seria uważa się za przedłużoną o brakujące wartości, a średnia ważona jest obliczana tylko w odniesieniu do obserwowanych wartości. Innymi słowy, szerokość okna jest zmniejszona do h1 na granicy z wagami asymetrycznymi. Wynik tej funkcji jest podobny do krzywej lessowej o najmniejszych kwadratach o stopniu zerowym, z kilkoma różnicami. Po pierwsze, przy obliczaniu dystansu do sąsiadujących punktów stosuje się korektę ciągłości, tak aby dokładnie punkty w zostały uwzględnione w ciężarze dodatnim w każdej średniej. Po drugie, połówki rozciąga się na końcach tak, że gładsza jest bardziej wrażliwa na trendy na końcach. Funkcja filtrowania w pakiecie statystyk jest wywoływana do obliczania na niskim poziomie. Ta funkcja jest używana przez barcodeplot do obliczania robaków wzbogacających. Wektor numeryczny o tej samej długości, co x zawierający wygładzone wartości. Dane wygładzające eliminują przypadkową odmianę i przedstawiają trendy oraz elementy cykliczne W kolekcji danych pobranych w czasie jest pewna forma losowej odmian. Istnieją metody zmniejszania anulowania efektu z powodu zmienności losowej. Wygładza się często stosowana w przemyśle technika. Technika ta, stosowana we właściwy sposób, ujawnia bardziej wyraźny trend, elementy sezonowe i cykliczne. Istnieją dwie odrębne grupy sposobów wygładzania Metody uśredniające Metody wygładzania wykładniczego Pobieranie średnich jest najprostszym sposobem wygładzania danych Najpierw zbadamy niektóre uśrednione metody, takie jak zwykła średnia wszystkich poprzednich danych. Kierownik magazynu chce wiedzieć, ile typowy dostawca dostarcza w jednostkach 1000 dolarów. Heshe pobiera próbę z 12 dostawców, przypadkowo, uzyskując następujące wyniki: obliczona średnia lub średnia danych 10. Kierownik decyduje się na wykorzystanie tego jako preliminarza wydatków typowego dostawcy. Czy jest to dobry lub złe oszacowanie Mean squared error jest sposobem na to, aby ocenić, jak dobry model jest Obliczamy średnie kwadratowe błędy. Błąd prawdziwej kwoty wydanej minus szacowana kwota. Błękitny kwadrat jest błędem powyżej, wyrównany. SSE jest sumą kwadratowych błędów. MSE jest średnią z kwadratów błędów. Wyniki MSE Na przykład Wyniki są następujące: Błędy błędów i kwadratów Szacunek 10 Powstaje pytanie: czy możemy użyć średniego do przewidywanego przychodu, jeśli podejrzewamy, że trend A na wykresie poniżej widać wyraźnie, że nie powinniśmy tego robić. Średnia waży wszystkie dotychczasowe obserwacje Podsumowując, stwierdzamy, że zwykła średnia lub średnia wszystkich wcześniejszych obserwacji jest tylko użytecznym oszacowaniem prognozowania, gdy nie ma żadnych trendów. Jeśli istnieją trendy, użyj różnych szacunków, które uwzględniają trend. Średnia waży wszystkie obserwacje w równym stopniu. Na przykład średnia z wartości 3, 4, 5 wynosi 4. Oczywiście wiemy, że średnia jest obliczana poprzez dodanie wszystkich wartości i podzielenie sumy przez liczbę wartości. Innym sposobem obliczania średniej jest dodanie każdej wartości podzielonej przez liczbę wartości, czyli 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. Mnożnik 13 nazywa się wagą. Ogólnie: bar frac suma w lewo (w prawo frac) x1 w lewo (frac w prawo) x2,. ,, w lewo (w prawo frac) xn. (Left (frac right)) są ciężarkami i oczywiście sumują się do 1.R Moving Averages w ggplot2 Gabor Grothendieck Chyba chcesz używać tego pakietu czasowego. Istnieją zakłady kreślące specjalnie skierowane do serii czasowych w zoo, xts, quantmod, timeSeries i latticeExtra. Zilustrujemy zoo, które posiada klasyczną grafikę i sieciowe metody grafiki: devAskNewPage (TRUE) biblioteka zoo set. seed (123) z lt - zoo (rnorm (100), sys. Date () - 100: 0) plot (cbind (z, rollmean (z, 10)), ekran 1, kol. 1: 2) biblioteka (siatka) xyplot (cbind (z, rollmean (z, 10)), ekran 1, kol. 1: 2) Jeśli chcesz surowego a 10 grudnia 2009 o 19:59 Chyba chcesz użyć pakietu czasowego dla tego pakietu. Istnieją zakłady kreślące specjalnie skierowane do serii czasowych w zoo, xts, quantmod, timeSeries i latticeExtra. Zilustrujemy zoo, które posiada klasyczną grafikę i sieciowe metody grafiki: devAskNewPage (TRUE) biblioteka zoo set. seed (123) z lt - zoo (rnorm (100), sys. Date () - 100: 0) plot (cbind (z, rollmean (z, 10)), ekran 1, kol. 1: 2) biblioteka (siatka) xyplot (cbind (z, rollmean (z, 10)), ekran 1, kol. 1: 2) Jeśli chcesz surowego a gładka w różnych panelach pomija ekran 1. Zobacz plot. zoo. xyplot. zoo. rollmean i trzy winiety z ogrodem zoologicznym. Wt, 10 grudnia 2009 o 2:15 PM, fruminator napisał: Mają pewne dane z serii danych szeregowych przechowywanych w pliku data. frame, a mam zamiar wykreślenia go z ggplot2 (co jest niesamowite). Zbadam dokumentację i archiwa list dyskusyjnych, a ja nie widzę żadnego sposobu, aby wykreślić kolejny 39sekundę3, która jest tylko średnią ruchoma kroku K. Na przykład, wyobraź sobie, że mam data. frame o nazwie 39sleep39 z 39date39 jako datą (z as. Date ()) i 39hours39 jako godziny spałem tej nocy, chciałbym zrobić coś takiego: qplot (data, godziny, dane spać) statsmooth (metoda 39movingaverage39, k7) czy coś takiego istnieje. Jeśli nie, wiem, że opakowanie jest rozszerzalne, więc wszelkie wskazówki, jak to zrobić, byłoby bardzo mile widziane. R-help na r-project. org mailing list stat. ethz. chmailmanlistinfor-help PROSIMY zapoznać się z przewodnikiem po publikacji R-project. orgposting-guide. html i podać skomentowany, minimalny, samodzielny, powtarzalny kod. R średnia ruchoma Czw, 16 Jun 2005 08:04:18 -0400 (EDT) Bernard L. Dillard napisał: Dzień dobry, staram się nakreślić na wykresie wykresy codziennych ruchów średniej płynności. Te działki (w tabeli, 2 poniżej) rozciągają się około 350 dni i wyglądają bardzo głośno. Chciałbym dla tego gładszy wydrukować średnią z każdej z 7 kolejnych dni (co tydzień) i pokazać linię łączącą te serie średnich. Biorąc pod uwagę definicję MA, pierwsze i ostatnie punkty przeważnie pokrywają się ze średnią kalkulacją. Jest to prawdopodobnie jeden liniowiec, ale nadal mam problemy z składnią. Jedyną poprawną poprawką jest wyrażenie quotlinesquot, aby upewnić się, że nakłada się mój pierwotny wykres. Oto kod jaki mam do tej pory: Z pakietem zoo można wykonać następujące czynności: biblioteka (zoo) utworzyć dane x lt - rnorm (365) przekształcić w regularne serie zoo z indeksemDatequot x lt - zooreg (x, rozpocznij as. Date (x200, x2, x2, x2, x2, x2, x2, x2 x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x (x, nextfri, mean) nextfri jest funkcją, która oblicza dla pewnego kwotowaniaDatequot (), a (x) Następny piątek. xw to seria tygodniowa. linie (xw, kol 4) Zauważ, że różnica między średnią toczenia a zagregowaną serią wynika z różnych wyrównań. Można to zmienić, zmieniając argument align39 w funkcji rollmean () lub nextfri () w połączeniu zbiorczym. Każdym razem serii guru tam być Bądź łagodny. Jestem początkującym R.