Moving Durchschnitt Code In R

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 navigationTime Serie Analyse und ihre Anwendungen: Mit R Beispiele Dies ist die Website für die zweite Auflage des Textes und wird nicht mehr gepflegt. Folgen Sie diesem Link, wenn Sie auf der Suche nach der Website der 4. Auflage. R-Code, der im Text verwendet wird (Kapitel 1-5) Alles, was Sie in einem Feld sehen, ist R-Code. Sie können eine Zeile (oder mehrere Zeilen) in R kopieren und einfügen. Vergewissern Sie sich, dass sich die Datendateien im Verzeichnis "mydata" befinden (oder den Code entsprechend ändern). R-Code für Kapitel 6 hat seine eigene Seite und wir haben auch einige Code für Kapitel 7. Wir haben etwas verbessert, korrigiert oder gestrafft einige der Code unten, so gibt es ein paar Fälle, wo der Code hier etwas von dem, was im Text ist anders . Beispiel 1.1 Beispiel 1.2 Beispiel 1.3 Beispiel 1.4 Beispiel 1.5 Beispiel 1.6 Beispiel 1.7 Beispiel 1.9 Beispiel 1.10 Beispiel 1.11 Beispiel 1.12 Beispiel 1.24 Beispiel 1.25 Sie müssen die Daten nicht erneut lesen, wenn Sie es bereits für Beispiel 1.5 durchgeführt und den Arbeitsbereich gespeichert haben. Dies gilt für den Rest der Beispiele. Geben Sie Objekte () ein, um eine Liste Ihrer Objekte anzuzeigen. Beispiel 2.1 Beispiel 2.2 Beispiele 2.3 und 2.4 Beispiel 2.6 Sie können eine Funktion namens lag. plot2 herunterladen, die den zweiten Teil dieses Beispiels hier durchführt. Beispiel 2.8 Beispiel 2.10 Beispiel 2.13 Beispiel 2.14 Beispiel 2.15 Beispiel 3.1 Beispiel 3.3 Beispiel 3.9 Beispiel 3.10 Beispiel 3.14 Beispiel 3.16 Beispiel 3.26 Beispiel 3.29 Beispiel 3.33 Beispiel 3.35 Beispiel 3.36 Beispiel 3.37 Beispiel 3.39 Beispiel 3.41 Beispiel 3.43 Beispiel 4.1 Beispiel 4.2 Beispiel 4.7 Beispiel 4.10 Beispiel 4.12 Beispiel 4.13 Beispiel 4.16 Beispiel 4.17 Beispiel 4.19 Beispiel 4.20 Beispiel 4.21 Beispiel 4.22 Beispiele 4.23 und 4.24 Doug Wiens, Universität Alberta, leistete freundlicherweise einen R-Code für diese Beispiele. Beispiel 5.1 Beispiel 5.3 NB: Der Code für die Beispiele 5.3 und 5.4 unterscheidet sich etwas von dem, was sich im Text befindet, weil sich das Paket tseries geändert hat. Es ist auch möglich, simultane ARMA-Mittelwert - und GARCH-Varianzmodelle unter Verwendung von garchFit () aus dem Paket fSeries zu platzieren. Leider konnte ich nicht bekommen, um es mit diesem Beispiel zu arbeiten (nicht, dass ich sehr hart versucht). Beispiel 5.4 Beispiel 5.7 Dieser Code erscheint nicht im Text, in dem die Ergebnisse unter Verwendung von ASTSA erhalten wurden. Hier verwenden wir gls () aus dem Paket nlme. Die Fehler von der Gls passen, sagen wir e (t), werden von der Form e (t) .3848530 e (t-1) .4326282 e (t-2) w (t) geschätzt. Die Filter-Anweisung erhält an der w (t), die weiß sein sollte. Beispiele 5.9 und 5.10Im nicht sicher der richtigen Lösung aber da Summierung der Durchschnitt jeder Probe würde eine angemessene Menge von Rundungsfehler einzuführen. Hmm Ich frage mich, wenn die Trennung der gebrochenen Teil aus dem ganzen Teil helfen würde. Teilen Sie den ganzen Teil jeder Zahl durch den Zähler. Halten Sie drei laufende Summen: 1) der Durchschnitt der ganzen Teile, 2) der Rest von jeder Division und 3) der Bruchteil einer jeden Zahl. Jedes Mal, wenn der ganze Teil einer Zahl geteilt wird, wird das gesamte Teilergebnis zu der durchschnittlichen laufenden Summe addiert, und der Rest wird zu der verbleibenden laufenden Summe addiert. Wenn die verbleibende laufende Summe einen Wert größer oder gleich dem Zählwert erhält, wird sein dividiert durch die Zählung mit dem gesamten Teilergebnis zu der durchschnittlichen laufenden Summe addiert, und der Rest wird zu der restlichen laufenden Summe addiert. Auch wird bei jeder Berechnung der Bruchteil zur Bruchlaufsumme addiert. Wenn die Mittelung beendet ist, wird die verbleibende laufende Summe durch die Zählung geteilt, und das Ergebnis wird der durchschnittlichen laufenden Summe als eine fließende Zahl hinzugefügt. Zum Beispiel: Nun, was mit der fraktionalen laufenden Summe zu tun. Die Gefahr des Überlaufs ist hier viel weniger wahrscheinlich, obwohl es noch möglich ist, so dass man damit umgehen würde, wäre es, die gebrochene laufende Summe durch den Zähler am Ende aufzuteilen und es zu unserem Ergebnis hinzuzufügen: Eine Alternative wäre, den fraktionalen Betrieb zu überprüfen Summe bei jeder Berechnung, um zu sehen, ob sie größer oder gleich count ist. Wenn das passiert, tun Sie einfach das Gleiche, was wir mit der restlichen Summe machen. Excellent Jomit Vaghela 6-Mar-07 21:00 Ich mochte, was Sie gesagt haben kleine Jobs schnell zu großen Arbeitsplätzen. Denken an Optimierung während Codierung ist eine gute Praxis. Große Anstrengung und Erklärung,