Data una serie temporale XI, voglio calcolare una media mobile ponderata con una finestra di media di N punti, dove le ponderazioni favoriscono valori più recenti su valori più grandi. Nella scelta dei pesi, sto usando il fatto familiare che una serie geometrica converge a 1, vale a dire la somma (Frac) k, a condizione infinitamente sono presi molti termini. Per ottenere un numero discreto di pesi che riassumono all'unità, sto semplicemente prendendo i primi N termini della serie geometrica (Frac) k, e poi normalizzando dalla loro somma. Quando N4, per esempio, questo dà i pesi non normalizzati che, dopo aver normalizzato dai loro somma, dà la media mobile è quindi semplicemente la somma dei prodotti degli ultimi 4 valori contro questi pesi normalizzati. Questo metodo generalizza in modo ovvio per le finestre di lunghezza N in movimento, e sembra computazionalmente facile pure. C'è qualche ragione per non utilizzare questo semplice modo per calcolare un media mobile ponderata con pesi esponenziali Lo chiedo perché la voce di Wikipedia per EWMA sembra più complicata. Il che mi fa chiedere se la definizione da manuale di EWMA forse ha alcune proprietà statistiche che la semplice definizione di cui sopra non o sono in realtà equivalenti chiesto 28 novembre 12 alle 23:53 Per cominciare vostro stanno assumendo 1) che non ci sono valori insoliti e senza spostamenti livello e senza tendenze nel tempo e non dummy stagionali 2) che la media ponderata ottimale ha pesi che cadono su una curva regolare descrivibile da 1 coefficiente 3) che la varianza dell'errore è costante che ci sono serie causali noti Perché tutte le ipotesi. ndash IrishStat 1 ott 14 a 21:18 Ravi: Nell'esempio riportato, la somma dei primi quattro termini è 0,9375 0.06250.1250.250.5. Così, i primi quattro termini detiene 93.8 del peso totale (6,2 è nella coda tronca). Usare questo per ottenere pesi normalizzati che riassumono all'unità riscalando (dividendo) di 0,9375. Questo dà 0,06,667 mila, 0,1333, 0,2667, 0,5333. ndash Assad Ebrahim 1 ott 14 a 22:21 Ive ha trovato che l'informatica exponetially medie ponderate in esecuzione utilizzando overline leftarrow overline alfa (x - overline), alphalt1 è un semplice metodo di una riga, che è facilmente, se solo approssimativamente, interpretabile in termini di un numero effettivo di campioni Nalpha (confrontare questo modulo per modulo per il calcolo della media in esecuzione), richiede solo il dato corrente (e il valore medio di corrente), ed è numericamente stabile. Tecnicamente, questo approccio fa comprendere tutta la storia nella media. Le due principali vantaggi di utilizzare la finestra piena (al contrario di quello troncato discusso in questione) è che in alcuni casi può facilitare la caratterizzazione analitica del filtraggio, e riduce le fluttuazioni indotte se un dato molto grande (o piccola) valore è parte del set di dati. Ad esempio si consideri il risultato del filtro, se i dati sono tutti a zero tranne che per un dato il cui valore è 106. risposto 29 Nov 12 di 0: funzionalità 33This è sperimentale e possono essere modificati o rimossi completamente in una versione futura. Elastic vorrà un approccio migliore sforzo per risolvere gli eventuali problemi, ma funzioni sperimentali non sono soggetti alla SLA supporto di funzioni ufficiali GA. Dato una serie ordinata di dati, il Moving aggregazione media scivolerà una finestra attraverso i dati ed emettere il valore medio di tale finestra. Ad esempio, dati i dati di 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 si può calcolare una media mobile semplice, con finestre dimensione del 5 come segue: Le medie mobili sono un metodo semplice per lisciare sequenziale dati. Le medie mobili sono in genere applicati ai dati basati sul tempo, come i prezzi delle azioni o metriche dei server. Il livellamento può essere utilizzato per eliminare le fluttuazioni ad alta frequenza o rumore casuale, che permette le tendenze frequenza più bassa per essere più facilmente visualizzati, come la stagionalità. SyntaxEdit Linearedit Il modello lineare assegna un coefficiente lineare punti in serie, in modo che datapoints grandi (ad esempio quelli all'inizio della finestra) contribuiscono a linearmente meno quantità alla media totale. La ponderazione lineare, contribuisce a ridurre il ritardo dietro i dati significano, dal momento che i punti più anziani hanno meno influenza. Un modello lineare non ha particolari impostazioni da configurare Come il modello semplice, la dimensione della finestra può modificare il comportamento della media mobile. Ad esempio, una piccola finestra (finestra: 10) sarà strettamente monitorare i dati e solo appianare le fluttuazioni della piccola scala: Figura 3. lineare media mobile con finestra di dimensioni 10 Al contrario, lineare media mobile con finestra grande (finestra: 100) sarà appianare tutte le fluttuazioni a più alta frequenza, lasciando solo a bassa frequenza, tendenze a lungo termine. Inoltre tende a restare indietro i dati effettivi di un importo considerevole, anche se in genere meno rispetto al modello semplice: Figura 4. lineare media mobile con finestra di dimensioni 100 moltiplicativi Holt-Wintersedit moltiplicativo viene specificato impostando tipo: mult. Questa varietà è preferito quando influenzano la stagione viene moltiplicato contro i tuoi dati. Per esempio. se l'effetto stagionale è x5 dati, piuttosto che semplicemente aggiungendo ad esso. I valori di default di alfa e gamma sono 0.3, mentre beta è 0.1. Le impostazioni di accettare qualsiasi galleggiante 0-1 compreso. Il valore predefinito del periodo è di 1. Il modello di Holt-Winters moltiplicativo possono essere minimizzate moltiplicativo Holt-Winters lavora dividendo ogni punto di dati per il valore di stagione. Questo è un problema se uno dei tuoi dati è zero, o se ci sono lacune nei dati (poiché questo si traduce in un divId per zero). Per combattere questo, la mult Holt-Winters Tamponi tutti i valori da una piccola quantità (110 -10) in modo che tutti i valori sono non-zero. Questo influenza il risultato, ma solo in minima parte. Se i dati sono non-zero, o se si preferisce vedere NaN quando si incontrano zeri, è possibile disabilitare questo comportamento con pad: true Predictionedit Tutto il modello di media mobile supporta una modalità di previsione, che tenterà di estrapolare nel futuro data l'attuale levigata, media mobile. A seconda del modello e dei parametri, queste previsioni possono o non possono essere precisi. Le previsioni sono abilitati con l'aggiunta di un parametro di prevedere qualsiasi movimento di aggregazione media, specificando il numero di previsioni che vorresti aggiunti alla fine della serie. Queste previsioni saranno distanziati nello stesso intervallo di come i tuoi secchi: La semplice. modelli lineari e EWMA tutti producono previsioni piatte: essi essenzialmente convergono sulla media dell'ultimo valore della serie, la produzione di una TV: Figura 11. media mobile semplice con finestra di dimensioni 10, prevedono 50 Al contrario, il modello di Holt può estrapolare base sulle tendenze costanti locali o globali. Se abbiamo fissato un alto valore di beta, possiamo estrapolare in base alle tendenze costanti locali (in questo caso le previsioni a testa in giù, perché i dati alla fine della serie si stava dirigendo verso il basso): Figura 12. Holt-lineare media mobile con finestra di dimensioni 100, prevedere 20, alpha 0.5, beta 0,8 al contrario, se si sceglie un piccolo beta. le previsioni si basano sulla tendenza costante globale. In questa serie, la tendenza globale è leggermente positivo, quindi la previsione fa una brusca inversione di marcia e inizia una pendenza positiva: Figura 13. Doppio media mobile esponenziale con la finestra di dimensioni 100, prevedere 20, alpha 0.5, beta 0.1 Il modello holtwinters ha il potenziale per fornire i migliori previsioni, dal momento che incorpora anche fluttuazioni stagionali nel modello: Figura 14. Holt-Winters media mobile con finestra di dimensioni 120, prevedere 25, alpha 0.8, beta 0.2, gamma 0.7, periodo 30Documentation uscita tsmovavg ( tsobj, s, lag) restituisce la media mobile semplice da per oggetto serie finanziarie, tsobj. lag indica il numero di punti dati precedenti utilizzati con il punto dati corrente nel calcolo della media mobile. Uscita tsmovavg (vettore, s, lag, dim) restituisce la media mobile semplice per un vettore. lag indica il numero di punti dati precedenti utilizzati con il punto dati corrente nel calcolo della media mobile. Uscita tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) restituisce la media mobile esponenziale ponderata per oggetto serie finanziarie, tsobj. La media mobile esponenziale è una media mobile ponderata, dove timeperiod specifica il periodo di tempo. medie mobili esponenziali a ridurre il ritardo, applicando un peso maggiore ai prezzi recenti. Ad esempio, un 10-periodo mobile esponenziale peso medio del prezzo più recente 18.18. Percentuale esponenziale 2 (TIMEPER 1) o 2 (WindowSize 1). Uscita tsmovavg (vettore, e, timeperiod, dim) restituisce la media mobile esponenziale ponderata per un vettore. La media mobile esponenziale è una media mobile ponderata, dove timeperiod specifica il periodo di tempo. medie mobili esponenziali a ridurre il ritardo, applicando un peso maggiore ai prezzi recenti. Ad esempio, un 10-periodo mobile esponenziale peso medio del prezzo più recente 18.18. (2 (timeperiod 1)). Uscita tsmovavg (tsobj, t, numperiod) restituisce la media mobile triangolare per oggetto serie finanziarie, tsobj. La media mobile triangolare doppio leviga i dati. tsmovavg calcola la prima media mobile semplice, con larghezza della finestra di ceil (numperiod 1) 2. Poi si calcola una seconda media mobile semplice al primo media mobile con la stessa dimensione della finestra. Uscita tsmovavg (vettore, t, numperiod, dim) restituisce la media mobile triangolare per un vettore. La media mobile triangolare doppio leviga i dati. tsmovavg calcola la prima media mobile semplice, con larghezza della finestra di ceil (numperiod 1) 2. Poi si calcola una seconda media mobile semplice al primo media mobile con la stessa dimensione della finestra. Uscita tsmovavg (tsobj, w, pesi) restituisce la media mobile ponderata per il tempo finanziario oggetto di serie, tsobj. fornendo pesi per ciascun elemento della finestra mobile. La lunghezza del vettore dei pesi determina la dimensione della finestra. Se si utilizzano fattori di peso più grandi per i prezzi più recenti e fattori più piccole per i prezzi precedenti, la tendenza è più sensibile alle modifiche recenti. Uscita tsmovavg (vettore, w, pesi, dim) restituisce la media mobile ponderata per il vettore fornendo pesi per ciascun elemento della finestra mobile. La lunghezza del vettore dei pesi determina la dimensione della finestra. Se si utilizzano fattori di peso più grandi per i prezzi più recenti e fattori più piccole per i prezzi precedenti, la tendenza è più sensibile alle modifiche recenti. Uscita tsmovavg (tsobj, m, numperiod) restituisce la media mobile modificato per il momento finanziario oggetto di serie, tsobj. La media mobile modificata è simile alla media mobile semplice. Si consideri il numperiod argomento di essere il ritardo della media mobile semplice. La prima media mobile modificato è calcolato come una media mobile semplice. I valori successivi sono calcolati aggiungendo il nuovo prezzo e sottraendo l'ultimo media dalla somma risultante. Uscita tsmovavg (vettore, m, numperiod, dim) restituisce la media mobile modificato per il vettore. La media mobile modificata è simile alla media mobile semplice. Si consideri il numperiod argomento di essere il ritardo della media mobile semplice. La prima media mobile modificato è calcolato come una media mobile semplice. I valori successivi sono calcolati aggiungendo il nuovo prezzo e sottraendo l'ultimo media dalla somma risultante. dim 8212 dimensione operare insieme intero positivo che vale 1 o 2 Dimension operare lungo, specificato come un numero intero positivo con un valore di 1 o 2. dim è un argomento ingresso opzionale, e se non è incluso come ingresso, il default il valore 2 si presume. Il valore predefinito di dim 2 indica una matrice fila orientata, in cui ogni riga è una variabile e ogni colonna è un'osservazione. Se dim 1. l'ingresso viene considerata un vettore colonna o una matrice di colonna orientato, in cui ogni colonna è una variabile e ogni riga un'osservazione. e 8212 Indicatore mobile esponenziale vettore media carattere media mobile esponenziale è una media mobile ponderata, dove timeperiod è il periodo di tempo della media mobile esponenziale. medie mobili esponenziali a ridurre il ritardo, applicando un peso maggiore ai prezzi recenti. Ad esempio, un periodo di 10 mobile esponenziale peso medio del prezzo più recente 18.18. Percentuale esponenziale 2 (TIMEPER 1) o 2 (WindowSize 1) timeperiod 8212 Durata del periodo di tempo intero non negativo Seleziona la CountryMoving filtro a media È possibile utilizzare il modulo di filtro a media mobile di calcolare una serie di medie unilaterali o fronte-retro su un insieme di dati , utilizzando una lunghezza finestra che si specifica. Dopo aver definito un filtro che soddisfi le vostre esigenze, è possibile applicare a colonne selezionate in un set di dati collegandolo al modulo Applica filtro. Il modulo fa tutti i calcoli e sostituisce i valori all'interno di colonne numeriche con le corrispondenti medie mobili. È possibile utilizzare la media mobile risultante per la stampa e la visualizzazione, come una nuova linea di base liscia per la modellazione, per calcolare variazioni contro i calcoli per i periodi simili, e così via. Questo tipo di media aiuta a rivelare e previsioni utili schemi temporali nei dati retrospettivi e in tempo reale. Il tipo più semplice di media mobile inizia ad un certo campione di serie, e utilizza la media di tale posizione più i precedenti n posizioni anziché il valore effettivo. (È possibile definire n che vuoi.) Più lungo è il periodo di n attraverso cui la media è calcolata, meno di varianza si avrà tra i valori. Inoltre, come si aumenta il numero di valori utilizzato, l'effetto netto di qualsiasi singolo valore ha in media risultante. Una media mobile può essere unilaterale o bilaterale. In una media di un solo lato, vengono utilizzati solo i valori precedenti il valore dell'indice. In una media su due lati, vengono utilizzati i valori passati e futuri. Per gli scenari in cui si sta leggendo i dati in streaming, medie mobili cumulativi e ponderati sono particolarmente utili. Una media mobile cumulativo prende in considerazione i punti che precedono il periodo in corso. È possibile pesare tutti i punti dati ugualmente nel calcolo della media, oppure è possibile garantire che i valori più vicini al punto di dati corrente sono ponderati con più forza. In una media mobile ponderata. Tutti i pesi devono sommare a 1. In una media mobile esponenziale. le medie sono costituiti da una testa e una coda. che può essere ponderato. Una coda leggermente ponderata significa che la coda segue la testa abbastanza da vicino, quindi la media si comporta come una media mobile su un breve periodo di ponderazione. Quando i pesi di coda sono più pesanti, la media si comporta più come un lungo media mobile semplice. Aggiungere il modulo di Moving Average filtro per l'esperimento. Per lunghezza. digitare un valore numero intero positivo che definisce la dimensione totale della finestra su cui è applicato il filtro. Questo è anche chiamato la maschera di filtro. Per una media mobile, la lunghezza del filtro determina quanti valori sono la media nella finestra scorrevole. filtri più lunghi sono anche chiamati filtri di ordine superiore, e di fornire una più ampia finestra di calcolo e un'approssimazione più vicina della linea di tendenza. filtro di ordine più brevi o inferiore utilizzano una finestra più piccola di calcolo e assomigliano più da vicino i dati originali. Per Tipo. scegliere il tipo di media mobile da applicare. Azure Machine Learning Studio supporta i seguenti tipi di movimento calcoli medi: Una media mobile semplice (SMA) è calcolato come media ponderata di rotolamento. medie mobili triangolari (TMA) sono in media due volte per una linea di tendenza più agevole. La parola triangolare deriva dalla forma dei pesi che vengono applicate ai dati, che sottolinea valori centrali. Una media mobile esponenziale (EMA) dà più peso ai dati più recenti. La ponderazione cade in modo esponenziale. Una media mobile esponenziale modificata calcola una media di corsa in movimento, in cui calcolare la media mobile in qualsiasi punto considera i precedentemente calcolata in movimento punti a tutti i precedenti media. Questo metodo produce una linea di tendenza più agevole. Dato un unico punto e una media mobile attuale, la media mobile cumulativa (CMA) calcola la media mobile a punto corrente. Aggiungere il set di dati che ha i valori che si desidera calcolare una media mobile per, e aggiungere il modulo Applica filtro. Collegare il Moving Filter Media all'ingresso sinistro Applica filtro. e collegare il set di dati per l'ingresso a destra. Nel modulo Applica filtro, utilizzare il selettore di colonna per specificare quali colonne il filtro deve essere applicato. Per impostazione predefinita, il filtro si crea sarà applicato a tutte le colonne numeriche, in modo da essere sicuri di escludere tutte le colonne che non hanno dati appropriati. Simula. A quel punto, per ogni insieme di valori definito dal parametro lunghezza del filtro, il valore corrente (o indice) è sostituito con il valore di media mobile.
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