Movimentação Média Em R

Largura da janela em movimento deve ser um número inteiro entre 1 e n uma opção para escolher diferentes algoritmos C - uma versão é escrita em C. Pode tratar números não finitos como NaNs e Infs (como mean (x, na. rm TRUE)) . Ele 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 endrule que não seja médio. R - muito mais lento código 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 adição de arredondamento de caracteres de caracteres de erro 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 metade da largura de banda k2 k 2. média - aplica a função subjacente a seções menores e menores da matriz. Equivalente a: for (i in 1: k2) outi mean (x1: (ik2)). Esta opção é implementada em C se algC. Caso contrário, é feito em R. trim - trim o comprimento da matriz de saída de termina é igual ao comprimento (x) -2k2 (out out (k21) :( n-k2)). Esta opção imita a saída de aplicar (embed (x, k), 1, média) e outras funções relacionadas. Preencher as extremidades com os números de x vetor (out1: k2 x1: k2) constante - preencher as extremidades com o primeiro eo último valor calculado na matriz de saída (out1: k2 outk21) NA - preencher as extremidades com NAs (out1: k2 NA ) Func - igual à média mas implimented em R. Esta opção poderia ser muito lenta, e é incluída principalmente para testar Similar ao endrule na função runmed que tem as seguintes opções: ldquo c (mediana, manter, constante) rdquo. specifies se o resultado Deve ser centralizado (padrão), alinhado à esquerda ou alinhado à direita. Se a média do endrule, em seguida, definir alinhamento para a esquerda ou direita vai cair para trás em execução mais lenta equivalente ao func endrule. Para 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 este conjunto de funções foi a relativa lentidão da maioria das funções de janela móvel disponíveis em R e seus pacotes. Com exceção de runmed. Uma função mediana de janela em execução, todas as funções listadas na seção ver também são mais lentas do que muito ineficaz aplicar (embed (x, k), 1, FUN) rdquo abordagem. A velocidade relativa da função runmean é O (n). Função EndRule aplica um dos cinco métodos (veja o argumento endrule) para processar pontos finais da matriz de entrada x. Na versão atual do código, a opção endrulemean padrão é calculada dentro do código C. Isso é feito para melhorar a velocidade no caso de grandes janelas móveis. No caso da função runmean (.algexact), um algoritmo especial é usado (ver seção de referências) para garantir que os erros de arredondamento não se acumulam. Como resultado, o runmean é mais preciso do que as funções filter (x, rep (1k, k)) e runmean (.AlcC). Retorna um vetor numérico ou matriz do mesmo tamanho de x. Somente no caso de endruletrim os vetores de saída serão mais curtos e matrizes de saída terão menos linhas. A função runmean (.algexact) é baseada no código de Vadim Ogranovich, que é baseado no código Python (ver última referência), apontado por Gabor Grothendieck. Referências Sobre a correção de erro de arredondamento usada no runmean. Shewchuk, Jonathan Precisão Adaptativa Ponto Flutuante Aritmética e Rápido Predicados Geométricos Robustos. Www-2.cs. cmu. eduafscsprojectquakepublicpapersrobust-arithmetic. ps Mais sobre a correção 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 zoológico, subsums da biblioteca mágica, outras funções móveis da janela deste pacote: runmin. Runmax Runquantile Runmax e rund runmed funções genéricas de execução de janela: aplicar (incorporar (x, k), 1, FUN) (mais rápido), executando a partir do pacote gtools (extremamente lento para esta finalidade), subsums da biblioteca mágica pode executar operações de janela em execução em dados com Qualquer dimensão. Package caTools versão 1.12 IndexMoving Average Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Uma média móvel é usada para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. 2. No separador Dados, clique em Análise de dados. Nota: não é possível encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o suplemento do Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel 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 célula B3. 8. Faça um gráfico destes valores. Explicação: porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores eo ponto de dados atual. Como resultado, os picos e vales são suavizados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não consegue calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não existem pontos de dados anteriores suficientes. 9. Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 eo intervalo 4. Conclusão: Quanto maior o intervalo, mais os picos e vales são suavizados. Quanto menor o intervalo, mais perto as médias móveis são para os pontos de dados reais. Tenho um gráfico de tempo série no pacote ggplot2 e eu executei a média móvel e gostaria de adicionar o resultado da média móvel para o gráfico 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 Código aplicado para apresentação de séries temporais: Amostra do gráfico da média móvel Amostra dos resultados esperados A Desafio é que os dados da série de tempo obtidos a partir de conjunto de dados que inclui carimbos de data e temperatura, mas os dados de média móvel incluem apenas a coluna média e não os carimbos de data e hora e montagem destes dois podem causar inconsistência.