Bewegende Gemiddelde R - Projek

Ek het 'n plot van tydreekse in ggplot2 pakket en ek verrig het die Moving gemiddelde en ek wil graag die resultaat van bewegende gemiddelde om die plot van tydreekse by te voeg. Voorbeeld van data-stel (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 Toegepaste kode vir tydreekse aanbieding: Voorbeeld van Moving gemiddelde plot Voorbeeld van verwagte resultate Die uitdaging is dat tydreeksdata ovbtained van data-stel wat tyd tempel en temperatuur maar Moving gemiddelde data sluit sluit net die gemiddelde kolom en nie die tyd tempel en pas hierdie twee kan inconsistency. R Moving gemiddelde Op Do, 16 Junie 2005 08:04 veroorsaak: 18 -0400 (EDT) Bernard L. Dillard geskryf: Goeie môre almal ek probeer superimpose 'n bewegende gemiddelde gladder op 'n grafiek van die daaglikse erwe. Hierdie erwe (in tabel 2 hieronder) strek oor 350 dae en lyk baie lawaaierige. I39d graag vir hierdie gladder om die gemiddeld van elke groep van 7 agtereenvolgende dae (weekliks) te plot en dui op 'n lyn wat hierdie reeks van gemiddeldes sluit. Gegewe die definisie van MA, sal die eerste en laaste punte oor die algemeen oorvleuel in die gemiddelde berekening. It39s waarskynlik 'n one-liner, maar ek nog steeds is om 'n paar probleme met die sintaksis. Die enigste deel I korrek het, is die quotlinesquot verklaring te verseker dat dit overlays my oorspronklike grafiek. Here39s die kode wat ek tot dusver: Met die dieretuin pakket kan jy die volgende doen: biblioteek (dieretuin) skep data x LT rnorm (365) te omskep om gereelde dieretuin reeks met quotDatequot indeks x LT zooreg (x, begin as. Date (quot2004-01-01quot)) plot (x) by te voeg aan die rol / hardloop / bewegende gemiddelde met venster grootte 7 reëls (rollmean (x, 7), Kol 2, LWD 2) as jy don39t wil die rollende beteken nie, maar eerder 'n weeklikse tyd reeks beteken dat jy kan nextfri LT funksie doen (x) 7 plafon (as. numeric (x - 1) / 7) as. Date (1) xb LT totaal (x, nextfri, gemiddelde) nextfri is 'n funksie wat bere vir 'n sekere quotDatequot die volgende Vrydag. xb is dan die weeklikse reeks. lyne (xb, Kol 4) Let wel dat die differnce tussen is rollende gemiddelde en die saamgevoeg reeks is te danke aan die verskillende roetes. Dit kan verander word deur die verandering van die align39 argument in rollmean () of die funksie nextfri () in totaal oproep. Enige tyd reeks ghoeroes daar buite Wees sag. I39m n R beginner. How te bereken bewegende gemiddelde sonder die gebruik van filter () Daar is 'n zillion antwoorde op hierdie, want jou vraag is eintlik: Hoe kan ek glad 'n tydreeks So jy kan soek op gepaste sleutelwoorde. My antwoord is: Moenie gebruik bewegende gemiddeldes - dis pateties antieke. loess is een van die Honderde van alternatiewe wat jy kan oorweeg. Pos op CV (stats. stackexchange) vir ander statistiese alternatiewe vir tydreekse glad. Ook die quotunderstandingquot jy hierbo uitgespreek is gebrekkig. toepassing-tipe konstrukte is (R-vlak) loops. So het jy jou huiswerk deur die lees van 'n inleiding tot R (cran. r-project. org/doc/manuals/R-intro. pdf) of ander web Indien nie tutoriale gedoen, doen dit asseblief voordat jy hier verder. Bert Gunter Genentech Nonclinical Biostatistiek (650) 467-7374 quotData is nie inligting. Inligting is nie kennis. En kennis is beslis nie wisdom. quot H. Gilbert Welch op Ma, 17 Februarie 2014 om 10:45, C W lthidden e GT geskryf: GT Hi lys, GT Hoe bereken ek 'n bewegende gemiddelde sonder die gebruik van filter (). filter () beteken GT nie lyk geweegde gemiddeldes gee. GT GT Ek is op soek na geld (), tapply. Maar niks quotmovesquot. GT GT Byvoorbeeld, GT GT datlt-c (01:20) GT gemiddelde (dat1: 3) GT gemiddelde (dat4: 6) GT gemiddelde (dat7: 9) GT gemiddelde (dat10: 12) gt gt ens GT GT ek verstaan ​​die punt van toepassing is om lusse te vermy, hoe moet ek GT inkorporeer hierdie idee in die gebruik van 'n toepassing () gt gt Dankie, GT Mike GT GT alternatiewe HTML-weergawe verwyder GT GT GT verborge e-pos poslys GT stat. ethz. ch/mailman / listinfo / R-hulp GT moet asseblief lees die boodskap gids www. R-project. org/posting-guide GT en verskaf gedraai, minimale, self-contained, reproduceerbare kode. In antwoord op hierdie pos deur tmrsg11 Op 17 Februarie 2014, om 10:45, C W geskryf: GT Hi lys, GT Hoe bereken ek 'n bewegende gemiddelde sonder die gebruik van filter (). filter () beteken GT nie lyk geweegde gemiddeldes gee. GT GT Ek is op soek na geld (), tapply. Maar niks quotmovesquot. GT GT Byvoorbeeld, GT GT datlt-c (01:20) GT gemiddelde (dat1: 3) GT gemiddelde (dat4: 6) GT gemiddelde (dat7: 9) GT gemiddelde (dat10: 12) gt gt ens GT GT ek verstaan ​​die punt van toepassing is om lusse te vermy, hoe moet ek GT inkorporeer hierdie idee in die gebruik van 'n toepassing () GT Stel 'n vektor vir groepering en gebruik tapply. Modulo afdeling is 'n algemene metode vir die bereiking van hierdie. Soms is die ev-funksie kan gebruik word as jy die lengte behoorlik pas. GT tapply (dat, (0: ​​(lengte (dat) -1)) / 3, beteken) 0 1 2 3 4 5 6 2.0 5.0 8.0 11.0 14.0 17.0 19.5 tapply (dat, ronde (ev (1, (lengte (dat ) / 3), lenlength (dat))), beteken) 1 2 3 4 5 6 7 1.5 4.5 8.0 11.0 14.5 18.0 20.0 Die kommentaar oor weeg dos nie blyk te wees vergestalt in jou voorbeeld. GT Dankie, GT Mike GT GT alternatiewe HTML-weergawe verwyder GT GT GT verborge e-pos poslys GT stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-help GT ASSEBLIEF doen lees die boodskap gids www. R-project. org/posting-guide GT en gee kommentaar, minimale, self-contained, reproduceerbare kode. David Winsemius Alameda, CA, USA Oop hierdie post in Boom vertoning Verslag inhoud as inappropriate Re: Hoe om te bereken bewegende gemiddelde sonder die gebruik van filter () In antwoord op hierdie pos deur Rui Barradas Vir 5 punt bewegende gemiddelde, filter (x, side2, filterrep (1/5, 5)), teenoor, filter (x, side2, filterrep (1, 5) het hulle dieselfde effek, aangesien die totale behoeftes te 1. Gabor amp Rui wees het: Ek is bewus van die dieretuin pakket, ... Ek wou nie 'n pakket te installeer vir een funksie dieselfde rede vir SOS pakket David, dankie, dit is wat ek is op soek na On Mon, 17 Februarie 2014 by 14:07, Rui Barradas lthidden e GT het geskryf: GT Hallo, GT GT Baie pakkette het 'n movind gemiddelde funksie. byvoorbeeld pakket GT skatting. Of GT GT biblioteek (SOS) GT findFn (quotmoving averagequot) gt gt in jou voorbeeld, wat jy bereken is nie juis 'n bewegende gemiddelde, maar in GT kan bereken word met iets soos die volgende GT GT se LT (seqalong (dat) - 1). / 3 GT sapply (split (dat, s), gemiddelde) gt gt gt hoop dit help, GT GT Rui Barradas GT GT GT em 17-02-2014 18:45, CW escreveu: GT gtgt Hi lys, gtgt Hoe bereken ek 'n bewegende gemiddelde sonder die gebruik van filter (). filter () beteken gtgt lyk nie te geweegde gemiddeldes gee. gtgt gtgt Ek is op soek na geld (), tapply. Maar niks quotmovesquot. gtgt gtgt Byvoorbeeld, gtgt gtgt datlt-c (01:20) gtgt gemiddelde (dat1: 3) gtgt gemiddelde (dat4: 6) gtgt gemiddelde (dat7: 9) gtgt gemiddelde (dat10: 12) gtgt gtgt ens gtgt gtgt ek verstaan ​​die punt van toepassing is om lusse te vermy, hoe moet ek gtgt inkorporeer gtgt hierdie idee in die gebruik van 'n toepassing () gtgt gtgt Dankie, gtgt Mike gtgt gtgt alternatiewe HTML-weergawe verwyder gtgt gtgt gtgt verborge e-pos poslys gtgt stat. ethz. ch/ mailman / listinfo / R-hulp gtgt ASSEBLIEF doen lees die boodskap gids www. R-project. org/ gtgt plaas-gids gtgt en verskaf gedraai, minimale, self-contained, reproduceerbare kode. gtgt gtgt alternatiewe HTML-weergawe deletedTime Reeks Ontleding en die toepassing daarvan: Met R Voorbeelde R tydreekse kitsoplossing Die bladsy JavaScript gebruik vir accentuering. Dit is nie nodig om dit te draai op, maar die kode sal moeiliker om te lees. Dit is net 'n kort wandeling down tydreekse baan. My raad is om R oopmaak en speel saam met die studiemateriaal. Hopelik het jy R geïnstalleer en het gevind dat die ikoon op jou lessenaar wat lyk soos 'n R. Wel, dit is 'n R. As jy die gebruik van Linux, dan ophou soek omdat sy nie daar nie. net maak 'n terminale en tik R (of installeer R Studio.) As jy wil meer inligting oor tydreekse grafiese, veral met behulp van ggplot2. sien die Grafiese quick fix. Die kitsoplossing is bedoel om jou bloot te stel aan basiese R tydreekse vermoëns, en is 'n gegradueerde pret vir mense ouderdomme 8 tot 80. Dit is nie 'n les in tydreeksanalise, maar daar is tsaEZ. 'n vrye en maklik inleiding tot tydreeksanalise. LoZ Baby stappe. jou eerste R sessie. Kry gemaklik, dan begin haar op en probeer 'n paar eenvoudige toevoeging: Ok, nou is jy 'n kenner gebruik R. gaan astsa nou kry: Nou dat jy gelaai is, kan ons begin. laat gaan Eerste, ook speel met die Johnson amp Johnson datastel. Sy ingesluit in astsa as JJ. dat Dynomite karakter van goeie tye. In die eerste plek kyk na dit. en jy sien dat JJ is 'n versameling van 84 nommers bekend as 'n tydreeks voorwerp. Om te sien / verwyder jou voorwerpe: As jy 'n Matlab (of soortgelyke) gebruiker, kan jy dink JJ is 'n 84 keer 1 vektor, maar dit is nie. Dit het orde en lengte, maar geen dimensies (geen rye, geen kolomme). R noem hierdie soort voorwerpe vektore sodat jy moet versigtig wees. In R, matrikse het dimensies maar vektore nie - hulle het net soort van dangle oor in die kuberruimte. Nou, kan 'n maandelikse tydreekse voorwerp wat in Junie begin van die jaar 2293. Ons gaan die Vortex. Let daarop dat die Johnson en Johnson data is kwartaallikse verdienste, dus is dit het frequency4. Die tydreekse zardoz is maandelikse data, dus is dit het frequency12. Jy kry ook 'n paar nuttige dinge met die lepels voorwerp, byvoorbeeld: Nou probeer 'n plot van die Johnson Johnson data: Die getoon grafiek is 'n bietjie meer fancy as die kode sal gee. Vir meer besonderhede, sien die Grafiese quick fix bladsy. Dit geld vir die res van die erwe sal jy hier sien. Probeer hierdie en kyk wat gebeur: en terwyl jy hier, check plot. ts en ts. plot. Let daarop dat indien u data is 'n tydreeks voorwerp, plot () sal die truuk doen (vir 'n eenvoudige tyd plot, dit is). Anders, plot. ts () sal die grafiese in 'n tyd plot dwing. Hoe gaan dit met filter / glad die Johnson amp Johnson reeks met behulp van 'n twee-sided bewegende gemiddelde Kom ons probeer hierdie: FJJ (t) 8539 JJ (t-2) frac14 JJ (t-1) frac14 JJ (t) frac14 JJ (T1) 8539 JJ (T2) en goed voeg 'n lowess (lowess - jy weet die roetine) geskik is vir pret. Kom ons verskil die aangeteken data en noem dit dljj. Dan ook speel met dljj. Nou 'n histogram en 'n Q-Q plot, een bo-op die ander (maar in 'n mooi manier): Kom ons kyk na die korrelasie struktuur van dljj met behulp van verskeie tegnieke. In die eerste plek goed kyk na 'n rooster van spreiding diagrammen van dljj (t) teenoor uitgestel waardes. Die lyne is 'n lowess fiks en die monster ACF is blou in die boks. Nou kan 'n blik op die ACF en PACF van dljj. Let daarop dat die lag as is in terme van frekwensie. sodat 1,2,3,4,5 ooreenstem met hier loop 4,8,12,16,20 omdat frequency4. As jy dit nie soos hierdie tipe etikettering, kan jy dljj vervang in enige van die bogenoemde deur ts (dljj, freq1) bv ACF (TS (dljj, freq1), 20) Meer oor, kan probeer om 'n strukturele ontbinding van log (JJ) tendens seisoen fout met behulp lowess. As jy wil hê dat die residue inspekteer, byvoorbeeld, theyre in dogtime. series, 3. die derde kolom van die gevolglike reeks (die seisoenale en tendens komponente is in kolomme 1 en 2). Check uit die ACF van die residue, ACF (dogtime. series, 3) die residue Arent wit - nie eens naby. Jy kan 'n bietjie (baie min) doen 'n beter gebruik van 'n plaaslike seisoenale venster, in teenstelling met die globale een wat gebruik word deur die spesifiseer per. Tipe STL vir meer inligting. Theres ook iets genoem StructTS wat sal pas parametriese strukturele modelle. Ons moenie gebruik hierdie funksies in die teks wanneer ons strukturele modelle aan te bied in Hoofstuk 6 want ons verkies om ons eie programme te gebruik. LoZ Dit is 'n goeie tyd om te verduidelik. In die bogenoemde, hond is 'n voorwerp met 'n klomp van die dinge (tegniese term). As jy tik hond. sal jy sien die komponente, en as jy opsomming (hond) tik sal jy kry 'n bietjie opsomming van die resultate. Een van die komponente van die hond is time. series. wat bevat die gevolglike reeks (seisoenale, tendens, restant). Om hierdie komponent van die voorwerp hond sien. jy tik dogtime. series (en jy sal sien 3-reeks, die laaste waarvan bevat die residue). En dis die verhaal van. sal jy sien meer voorbeelde as ons saam beweeg. En nou goed te doen 'n probleem uit Hoofstuk 2. gaan die regressie log (JJ) betatime alfa 1 Q1 alfa 2 K2 alfa 3 Q3 Alpha 4 K4 epsilon waar Qi is 'n aanduiding van die kwartaal Ek 1,2,3,4 pas . Dan ook inspekteer die residue. Jy kan die model matriks (met die skynveranderlikes) beskou hierdie manier: kyk nou wat gebeur het. Kyk na 'n plot van die waarnemings en hul toegerus waardes: wat toon dat 'n plot van die data met die pas gesuperponeer is nie die kuberruimte wat dit neem om die moeite werd. Maar 'n plot van die residue en die ACF van die residue is sy gewig in joules werd: Doen die residue kyk wit Ignoreer die 0-lag korrelasie, sy altyd 1. Wenk: Die antwoord is NEE. sodat die regressie bogenoemde is onbenullig. So whats die middel Jammer, jy sal tot die klas te neem, want dit is nie 'n les in die tyd reeks. Ek het julle gewaarsku om aan die bokant. Jy moet versigtig wees wanneer jy agteruitgang een tydreekse op uitgestel komponente van 'n ander gebruik van LM (). Daar is 'n pakket genaamd dynlm wat maak dit maklik om uitgesak regressies pas, en ek sal na hierdie voorbeeld bespreek daardie reg. As jy gebruik lm (). dan wat jy hoef te doen is tie die reeks saam met behulp van ts. intersect. As jy dit nie bind die reeks saam, gewoond hulle behoorlik in lyn. Hier is 'n voorbeeld agteruit weeklikse kardiovaskulêre mortaliteit (cmort) op deeltjies besoedeling (deel) teen die huidige waarde en uitgestel vier weke (ongeveer 'n maand). Vir meer besonderhede oor die datastel, sien Hoofstuk 2. Maak seker astsa gelaai. Let wel: Daar is geen behoefte om lag hernoem (deel, -4) tot Part4. dit is net 'n voorbeeld van wat jy kan doen. 'N alternatief vir die bogenoemde is die pakket dynlm wat geïnstalleer moet word, natuurlik (soos ons gedoen het vir astsa daar aan die begin). Na afloop van die pakket is geïnstalleer, kan jy die vorige voorbeeld te doen soos volg: Wel, dit is tyd om na te boots. Die perd vir ARIMA simulasies is arima. sim (). Hier is 'n paar voorbeelde geen uitset is hier so jy op jou eie getoon. Die gebruik van astsa sy maklik om 'n ARIMA model pas: Jy mag dalk wonder oor die verskil tussen AIC en AIC hierbo. Daarvoor moet jy die teks lees of net nie bekommerd wees oor dit, want dit is nie die moeite werd om die ondergang van jou dag te dink oor dit. En ja, die residue kyk wit. As jy wil ARIMA vooruitskatting te doen, is sarima. for ingesluit in astsa. En nou vir 'n paar regressie met autocorrelated foute. Op pad was om te pas die model M t Alpha betat gammaP t e t waar M t en P t is die sterftesyfer (cmort) en deeltjies (deel) reeks, en e t is autocorrelated fout. In die eerste plek doen 'n OLS fiks en maak seker die residue: Nou pas die model Die residu-analise (nie getoon) lyk perfek. Hier is 'n ARMAX model, M t beta 0 phi 1 M t-1 phi 2 M t-2 beta 1 t beta 2 T t-1 beta 3 P t beta 4 P t-4 e t. waar e t moontlik is autocorrelated. Eerste probeer ons en ARMAX (2, Q0), kyk dan op die residue en besef Theres geen korrelasie verlaat, sodat daar gebeur. Ten slotte, 'n spectraalanalyse Quicky: Dis al vir nou. As jy meer wil betyds reeks grafiese, sien die Grafiese quick fix page. Re: R Moving gemiddelde Op Do, 16 Junie 2005 08:04:18 -0400 (EDT) Bernard L. Dillard geskryf: GT Goeie môre al GT GT ek is 'n poging om 'n bewegende gemiddelde gladder superimpose op 'n grafiek GT van daaglikse erwe. Hierdie erwe (in tabel 2 hieronder) strek oor 350 dae GT en lyk baie lawaaierige. ID soos vir hierdie gladder om die gemiddelde GT van elke groep van 7 agtereenvolgende dae (weekliks) te plot en dui op 'n lyn wat GT sluit hierdie reeks van gemiddeldes. Gegewe die definisie van MA, sal die eerste GT en laaste punte oor die algemeen oorvleuel in die gemiddelde berekening. GT GT Sy waarskynlik 'n one-liner, maar ek nog steeds is om 'n paar probleme met GT die sintaksis. Die enigste deel I korrek het, is die quotlinesquot verklaring aan GT verseker dit overlays my oorspronklike grafiek. GT GT Heres die kode wat ek tot dusver: GT GT y LT tafel, 2 GT plot (y, typequotlquot, lty3) gt lyne met die dieretuin pakket kan jy die volgende doen (.): biblioteek (dieretuin) skep data x LT - rnorm (365) te omskep om gereelde dieretuin reeks met quotDatequot indeks x LT zooreg (x, begin as. Date (quot2004-01-01quot)) plot (x) by te voeg aan die rol / hardloop / bewegende gemiddelde met venster grootte 7 reëls (rollmean (x, 7), Kol 2, LWD 2) as jy dit nie wil hê dat die rollende beteken nie, maar eerder 'n weeklikse tyd reeks beteken dat jy kan nextfri LT funksie doen (x) 7 plafon (as. numeric (x - 1) / 7 ) as. Date (1) xb LT totaal (x, nextfri, gemiddelde) nextfri is 'n funksie wat bere vir 'n sekere quotDatequot die volgende Vrydag. xb is dan die weeklikse reeks. lyne (xb, Kol 4) Let wel dat die differnce tussen is rollende gemiddelde en die saamgevoeg reeks is te danke aan die verskillende roetes. Dit kan verander word deur die verandering van die align argument in rollmean () of die funksie nextfri () in totaal oproep. Dit argief is gegenereer deur hypermail 2.1.8. Vry 3 Maart 2006 - 03:32:43 EST