Movimento de efeitos de borda média

Eu preciso calcular uma média móvel sobre uma série de dados, dentro de um loop for Eu tenho que obter a média móvel em N 9 dias A matriz I m computação em é 4 séries de 365 valores M, que em si são valores médios de outro conjunto de Dados Eu quero traçar os valores médios dos meus dados com a média móvel em um plot. I googled um pouco sobre as médias móveis eo comando conv e encontrei algo que tentei implementar no meu código. Então, basicamente, eu computar a minha média e trama Ele com uma média móvel errada Eu escolhi o valor de wts fora do site mathworks, de modo que é fonte incorreta Meu problema, porém, é que eu não entendo o que este wts é Alguém poderia explicar Se tem algo a ver com os pesos do Valores que é inválido neste caso Todos os valores são ponderados o same. And se eu estou fazendo isso inteiramente errado, poderia obter alguma ajuda com it. My sinceres thanks. asked Set 23 14 às 19 05.Using conv é uma excelente maneira de Implementar uma média móvel No código que você está usando, wts é quanto y Você está pesando cada valor como você adivinhou a soma de que o vetor deve ser sempre igual a um Se você deseja pesar cada valor uniformemente e fazer um filtro de tamanho N em movimento, então você gostaria de fazer. Usando o argumento válido em conv resultará em Tendo menos valores em Ms do que você tem em M Use mesmo se você don t mente os efeitos de zero padding Se você tem o processamento de sinal toolbox você pode usar cconv se você quiser tentar uma circular média móvel Algo como. Você deve ler o conv E cconv documentação para obter mais informações se você haven t já. Você pode usar filtro para encontrar uma média de corrida sem usar um loop for Este exemplo encontra a média de execução de um vetor de 16 elementos, usando um tamanho de janela de 5.2 suave como parte do Curve Fitting Toolbox que está disponível na maioria dos casos. yy smooth y suaviza os dados no vetor de coluna y usando um filtro de média móvel Resultados são retornados no vetor de coluna yy O intervalo padrão para a média móvel é 5.I m no processo de Criando um forex Negociação algoritmo e queria experimentar o meu tiro no cálculo EMA exponencial Moving Averages Meus resultados parecem estar corretas em comparação com os cálculos que eu fiz à mão, então eu acredito que o método a seguir funciona, mas só queria obter um conjunto extra de olhos para torna im Não faltando nada. Note que isso só retorna o EMA para o preço mais recente, ele não retorna uma matriz de EMA s como que isn t o que eu preciso para o meu application. Recursion é uma boa ferramenta para o trabalho certo, mas aqui está Usado para realizar loop simples Como tal, o code. is mais difícil de ler e razão about. is mais lento porque grande parte do código em ema só precisa executar once. will falhar com o valor suficientemente grande da janela devido à pilha de chamada de Python s transbordando. Por favor, documente pelo menos os parâmetros de cada função, por exemplo, essa janela é o comprimento da janela, e essa posição conta para trás a partir do final dos dados. Na verdade, as coisas seriam mais claras se a posição fosse um índice forward normal nos dados. Você fi Nd um parâmetro tem um valor inválido retornando Nenhum em vez disso só causará uma exceção mais confusa mais tarde De fato, se eu tentar 600 eu recebo recursão infinita porque sma retorna Nenhum que faz ema chamar sma repetidamente. O ponto anterior também revela que se Len janela de dados 2 não é a verificação de validade direita. O 1 em dados - window 2 1 - window 1 don t parece correto para mim suponho que você deseja dados - window 2 - window. The declaração return previousema está em um lugar estranho, porque em Que o ponto que você calculou um novo currentema Este é o caso base da recursão, e é habitual para lidar com o caso de base first. My proposta para ema. answered Nov 26 14 em 18 56.Pretty revisão superficial. Você não precisa Escreva uma classe para o que você está fazendo e eu sugiro que você dê uma olhada neste vídeo Sua classe não encapsula quaisquer dados e você apenas usá-lo para ter suas funções em uma mesma entidade Eu acho que as coisas mais fáceis de entender se você fosse Define classmethod para tornar óbvio que você ganhou T realmente confiar em qualquer instância qualquer No entanto, uma opção ainda melhor seria apenas definir funções em um indicador module. answered novembro 14 14 em 18 04.Thanks para as sugestões que eu realmente tê-los como classmethods e debatido indo para a frente e para trás entre Mesmo usando uma classe ou apenas definir funções em um módulo indicador que vou agora fazer ChrisC 25 de novembro de 14 às 19 12.Just assisti o vídeo também, grande material ChrisC novembro 25 14 em 19 43.Your Answer.2017 Stack Exchange, Inc. Métodos de série de tempo. Métodos de série de tempo são técnicas estatísticas que fazem uso de dados históricos acumulados durante um período de tempo. Os métodos de séries temporais supõem que o que aconteceu no passado continuará a ocorrer no futuro. A previsão para apenas um fator - tempo Eles incluem a média móvel, suavização exponencial e linha de tendência linear e eles estão entre os métodos mais populares para a previsão de curto prazo entre serviços e empresas de manufatura S Estes métodos pressupõem que padrões históricos identificáveis ​​ou tendências para a demanda ao longo do tempo se repetirão. Média de Movimentação. Uma previsão de séries temporais pode ser tão simples quanto usar a demanda no período atual para prever demanda no próximo período. Isso às vezes é chamado de ingênuo ou Por exemplo, se a demanda for de 100 unidades esta semana, a previsão para a demanda da próxima semana é de 100 unidades se a demanda for de 90 unidades, então a demanda da semana seguinte é de 90 unidades, e assim por diante. O método de previsão não leva em conta o comportamento histórico da demanda que depende apenas da demanda no período atual Ele reage diretamente aos movimentos aleatórios normais na demanda. O método da média móvel simples usa vários valores de demanda durante o passado recente para desenvolver uma previsão Isso tende Para amortecer ou suavizar os aumentos aleatórios e diminuições de uma previsão que usa apenas um período A média móvel simples é útil para a previsão de demanda que é estável e não disto As médias de movimentação são calculadas para períodos específicos, como três meses ou cinco meses, dependendo de quanto o meteorologista deseja suavizar os dados da demanda Quanto mais longo for o período de média móvel, Mais suave será A fórmula para calcular a média móvel simples isputing uma média simples Moving. O Instant Paper Clip empresa de fornecimento de escritório vende e fornece material de escritório para empresas, escolas e agências dentro de um raio de 50 milhas do seu armazém O negócio de fornecimento de escritório É competitivo e a capacidade de entregar ordens prontamente é um fator na obtenção de novos clientes e manter os antigos Escritórios tipicamente não ordem quando eles correm baixo em suprimentos, mas quando eles completamente esgotados Como resultado, eles precisam de suas ordens imediatamente O gerente de A empresa quer ter certeza de motoristas e veículos estão disponíveis para entregar ordens prontamente e eles têm estoque adequado em estoque Portanto, o gerente Quer ser capaz de prever o número de encomendas que irão ocorrer durante o próximo mês, ou seja, para prever a procura de entregas. A partir de registros de ordens de entrega, a gerência acumulou os seguintes dados para os últimos 10 meses, a partir do qual quer calcular 3 - e as médias móveis de 5 meses. Vamos supor que é o fim de outubro A previsão resultante da média móvel de 3 ou 5 meses é tipicamente para o próximo mês na seqüência, que neste caso é novembro O A média móvel é calculada a partir da demanda por ordens para os 3 meses anteriores na seqüência de acordo com a seguinte fórmula. A média móvel de 5 meses é calculada a partir dos dados anteriores da demanda de 5 meses como segue. A movimentação de 3 e 5 meses As previsões médias para todos os meses de dados da demanda são mostradas na tabela a seguir. Na verdade, apenas a previsão para novembro com base na demanda mensal mais recente seria usada pelo gerente. No entanto, as previsões anteriores para meses anteriores nos permitem comparar E a previsão com a demanda real para ver quão preciso é o método de previsão - ou seja, o quão bem ele faz. Médias de três e cinco meses. As previsões de média móvel na tabela acima tendem a suavizar a variabilidade que ocorre no real Dados Este efeito de alisamento pode ser observado na seguinte figura em que as médias de 3 meses e 5 meses foram sobrepostas em um gráfico dos dados originais. A média móvel de 5 meses na figura anterior suaviza as flutuações em maior medida A média de 3 meses reflete mais de perto os dados mais recentes disponíveis para o gerente de suprimentos de escritório. Em geral, as previsões usando a média móvel de longo prazo são mais lentas para reagir às recentes mudanças na demanda do que aquelas Feitas usando médias móveis de período mais curto Os períodos extras de dados atenuam a velocidade com a qual a previsão responde Estabelecer o número apropriado de períodos para usar em uma média móvel de previsão muitas vezes requer algum amoun T de experimentação trial-and-error. A desvantagem do método de média móvel é que ele não reage a variações que ocorrem por uma razão, como ciclos e efeitos sazonais Fatores que causam mudanças são geralmente ignorados É basicamente um método mecânico, O que reflete dados históricos de forma consistente No entanto, o método da média móvel tem a vantagem de ser fácil de usar, rápido e relativamente barato. Em geral, este método pode fornecer uma boa previsão para o curto prazo, mas não deve ser empurrado O método da média móvel pode ser ajustado para refletir mais de perto as flutuações nos dados. No método da média móvel ponderada, os pesos são atribuídos aos dados mais recentes de acordo com a seguinte fórmula. Os dados de demanda para PM Computer Services mostrado na tabela para o Exemplo 10 3 parece seguir uma tendência linear crescente A empresa quer calcular uma linha de tendência linear para ver se ela é mais precisa do que t As previsões de suavização exponencial e de suavização exponencial ajustadas desenvolvidas nos Exemplos 10 3 e 10 4. Os valores necessários para os cálculos dos mínimos quadrados são os seguintes. Usando estes valores, os parâmetros para a linha de tendência linear são calculados da seguinte forma. Para calcular uma previsão para o período 13, vamos x 13 na linha de tendência linear. O gráfico a seguir mostra a linha de tendência linear em comparação com os dados reais. A linha de tendência parece refletir de perto os dados reais - isto é, No entanto, uma desvantagem da linha de tendência linear é que ele não vai se ajustar a uma mudança na tendência, como os métodos de previsão de suavização exponencial será que é, ele É assumido que todas as previsões futuras seguirá uma linha reta Isso limita o uso deste método para um período de tempo mais curto em que você pode estar relativamente certo de que a tendência não vai mudar. Seasonal Adjustments. A padrão sazonal É um aumento repetitivo e diminuição da demanda Muitos itens de demanda exibem comportamento sazonal Vestuário vendas seguem padrões sazonais anuais, com a demanda por roupas quentes aumentando no outono e inverno e declínio na primavera e verão como a demanda por roupas mais frias aumenta Demanda para muitos varejo Itens, incluindo brinquedos, equipamentos esportivos, vestuário, eletrodomésticos, presuntos, perus, vinho e frutas, aumentam durante a temporada de férias Aumenta a demanda do cartão em conjunto com dias especiais como Dia dos Namorados e Dia da Mãe Padrões sazonais também podem ocorrer Em uma base mensal, semanal ou mesmo diária Alguns restaurantes têm maior demanda à noite do que no almoço ou nos finais de semana em oposição aos dias de semana Tráfego - daí as vendas - em shopping centers pega na sexta-feira e sábado. Existem vários métodos para Refletindo os padrões sazonais em uma previsão de séries temporais Vamos descrever um dos métodos mais simples usando um fator sazonal Um fator sazonal é um valor numérico tha T é multiplicado pela previsão normal para obter uma previsão ajustada sazonalmente. Um método para desenvolver uma demanda por fatores sazonais é dividir a demanda por cada período sazonal pela demanda anual total, de acordo com a seguinte fórmula. Os fatores sazonais resultantes entre 0 e Esses fatores sazonais são multiplicados pela demanda anual prevista para render previsões ajustadas para cada seasonputing uma previsão com ajustes sazonais. Wishbone fazendas cresce perus para vender a uma carne - Empresa de transformação ao longo do ano No entanto, a sua alta temporada é, obviamente, durante o quarto trimestre do ano, de outubro a dezembro Wishbone Farms experimentou a demanda por perus para os últimos três anos mostrado na tabela a seguir. Porque temos três anos de demanda Dados, podemos calcular os fatores sazonais dividindo a demanda trimestral total pelos três anos pela demanda total nos três anos. Queremos multiplicar a demanda prevista para o ano seguinte, 2000, por cada um dos fatores sazonais para obter a demanda prevista para cada trimestre Para conseguir isso, precisamos de uma previsão de demanda para 2000 Neste caso, uma vez que os dados da demanda na tabela parecem Para exibir uma tendência geralmente crescente, calculamos uma linha de tendência linear para os três anos de dados na tabela para obter uma previsão de estimativa aproximada. Assim, a previsão para 2000 é 58 17, ou 58.170 perus. Usando esta previsão anual de demanda, As previsões ajustadas sazonalmente, SF i, para 2000, comparam essas previsões trimestrais com os valores reais da demanda na tabela, parecem estimativas relativamente boas, refletindo tanto as variações sazonais dos dados quanto a tendência geral de crescimento.10-12 Como o método da média móvel é semelhante à suavização exponencial.10-13 Que efeito no modelo de suavização exponencial aumentará a constante de suavização? 10-14 Como a suavização exponencial ajustada difere da exponencial Alisamento.10-15 O que determina a escolha da constante de alisamento para a tendência em um modelo de suavização exponencial ajustado.10-16 Nos exemplos de capítulo para métodos de séries crônicas, a previsão inicial foi sempre assumida como a demanda real na primeira Período Sugere outras maneiras pelas quais a previsão de partida pode ser derivada no uso real.10-17 Como o modelo de previsão da linha de tendência linear difere de um modelo de regressão linear para a previsão.10-18 Dos modelos de séries temporais apresentados neste capítulo, Média móvel e média móvel ponderada, suavização exponencial e suavização exponencial ajustada, e linha de tendência linear, qual você considera o melhor Why.10-19 Quais as vantagens que o suavização exponencial ajustada tem sobre uma linha de tendência linear para a demanda prevista que exibe uma tendência .4 KB Kahn e JT Mentzer, Forecasting in Consumer and Industrial Markets, The Journal of Business Forecasting 14, no 2 Verão de 1995 21-28.