Ruchome średnie dane

Średnia ruchoma Ten przykład ilustruje obliczanie średniej ruchomej serii czasowej w programie Excel. Średnia ruchoma służy do wyrównywania nieprawidłowości (szczytów i dolin) w celu łatwego rozpoznania trendów. 1. Po pierwsze, spójrz na naszą serię czasową. 2. Na karcie Dane kliknij pozycję Analiza danych. Uwaga: nie można znaleźć przycisku analizy danych Kliknij tutaj, aby załadować dodatek Analysis ToolPak. 3. Wybierz opcję Moving Average i kliknij przycisk OK. 4. Kliknąć w polu Zakres wejściowy i wybrać zakres B2: M2. 5. Kliknij w polu Interwał i wpisz 6. 6. Kliknij w polu Zakres wyjściowy i wybierz komórkę B3. 8. Wykres wykresu tych wartości. Objaśnienie: ponieważ ustawiamy przedział na 6, średnia ruchoma jest średnią z poprzednich 5 punktów danych i bieżącego punktu danych. W rezultacie szczyty i doliny są wygładzone. Wykres pokazuje tendencję wzrostową. Excel nie może obliczyć średniej ruchomej dla pierwszych 5 punktów danych, ponieważ nie ma wystarczająco dużo poprzednich punktów danych. 9. Powtórz kroki od 2 do 8 dla przedziału 2 i przedziału 4. Podsumowanie: Im większy odstęp, tym więcej szczytów i dolin są wygładzone. Im krótszy odstęp, tym bardziej zbliża się średnie ruchome do rzeczywistych punktów danych. Gram w Pythonie, a ja znalazłem schludną książkę z przykładami. Jednym z przykładów jest sporządzenie niektórych danych. Mam plik. txt z dwoma kolumnami i mam dane. Zredagowałem dane w porządku, ale w ćwiczeniu mówi: Zmodyfikuj program dalej, aby obliczyć i wyliczyć średnią bieżącej danych, zdefiniowaną przez: gdzie r5 w tym przypadku (a yk to druga kolumna w pliku danych) . Czy program wykreśla zarówno oryginalne dane, jak i średnią bieżącej na tym samym wykresie. Do tej pory mam to: Więc jak obliczyć sumę W Mathematica jest prosta, ponieważ jej symboliczna manipulacja (Sumi, na przykład), ale jak obliczyć sumę w python, która zajmuje co dziesięć punktów w danych i średnich go i robi to aż do końca punktów popatrzyłem na książkę, ale nie znalazłem nic, co mogłoby to wyjaśnić: kod heltonbikers zrobił sztuczkę: D dziękuję bardzo :) Wystąpił problem z zaakceptowaną odpowiedzią. Myślę, że musimy użyć prawidłowego zamiast tego samego tutaj - return numpy. convolve (interval, window, same). Jako przykład wypróbować matrycę tego zbioru danych 1,5,7,2,6,7,8,2,2,7,8,3,7,3,7,3,15,6 - wynik powinno wynosić 4,2,5,4,6,0,5,0,5,0,5,2,5,4,4,4,5,4,5,6,5,6,4,6,7,0,6,8. ale mając to samo, daje nam niepoprawny wynik 2,6,3.0,4.2,5.4,6.0,5.0,5.0,5.2,5.4,4.4,5.4,5.6,5.6, 4.6,7.0,6.8,6.2,4.8 Rusty code to try this out -: Spróbuj tego z poprawnym wzmacniaczem i sprawdzić, czy matematyka ma sens. odpowiedziało 29 października 14 w 4:27 Haven39t wypróbował to, ale będę patrzeć na to, minęło trochę od czasu, gdy już kodowałem w Pythonie. ndash dingod 29 października 2007 at 7:07 przez dingod Dlaczego nie próbujesz to szybko z zardzewiały kod (i próbki zestaw danych (jako prostą listę), wysłałem. Niektórzy leniwi ludzie (jak ja byłem na początku) - maskuje fakt, że średnia ruchoma jest niepoprawna. Poprawnie warto rozważyć edycję oryginalnej odpowiedzi. Próbowałem to tylko wczoraj i podwójnie sprawdziłem uratowałeś mnie przed wyglądem źle na zgłoszeniu do poziomu Cxo. Jesteś tylko próbować tej samej średniej ruchomej raz z cudzysłowem i innym razem z quotsamequot - a kiedyś jesteś przekonany, daj mi trochę miłości (aka-up-vote) ndash ekta 29 października 14 w 7: 16whuber Dziękuję bardzo za to, że mam 2,000 punktów. pierwszy punkt MA jest najprawdopodobniej średnią z pierwszych 30 oryginalnych punktów. Dokładność jest druga na ogólnie prawidłowy wynik, a szczególnie dobre przypuszczenia w najbardziej znaczących punktach. Czy można polecić stosunkowo prostą metodę Z góry dziękuję ndash user16679 Aug 20 13 at 20:26 Staram się umieścić, co powiedział whuber na odpowiedź. Powiedzmy, że masz duży wektor mathbf x z n2000 wpisów. Jeśli obliczysz średnią ruchomą z oknem o długości ell30, możesz to zapisać jako macierz mnożenia matematyki mathbf y Amathbf x wektora mathbf x z macierzą Afrac w lewo (rozpoczynanie 1 amp 1 amp 0 amp amp 0 0 wzmacniacz 1 amp wzmacniacz 1 amp 0 amp wzmacniacz ampli wzmacniacze wzmacniacza wzmacniacza wzmacniacza wzmacniacza 0 wzmacniacz 1 wzmacniacz 1 wzmacniacz 0 amp amp wzmacniacz 0 wzmacniacz 1 wzmacniacz 1 końcówka w prawo), który ma 30 elementów przez co przechodzisz przez rzędy, aż do 30 trafionych na koniec matrycy. Tutaj uśredniony wektor mathbf y ma 1970 wymiarów. Matryca ma 1970 wierszy i 2000 kolumn. Dlatego nie jest odwracalne. Jeśli nie znasz macierzy, pomyśl o tym jako liniowy układ równań: szukasz zmiennych x1. x tak, że średnia z pierwszych trzydziestu daje y1, średnia w ciągu drugiej trzydziestki daje y2 i tak dalej. Problem z systemem równań (i macierzą) polega na tym, że ma więcej niewiadomych niż równania. Dlatego nie można jednoznacznie zidentyfikować nieznanych osób x1. xn. Intuicyjnym powodem jest to, że luzujesz wymiary podczas uśredniania, ponieważ pierwsze trzydzieści wymiarów mathbf x dont dostają odpowiedni element w mathbf y, ponieważ nie można przesunąć okna uśredniania poza mathbf x. Jednym ze sposobów uczynienia A lub równoważnym rozwiązaniem równań jest wypracowanie 30 równań (30 kolejnych wierszy dla A), które dostarczają dodatkowych informacji (są liniowo niezależne od wszystkich innych wierszy A). Innym, może łatwiejszym sposobem jest użycie pseudoinverse Adagger z A. Tworzy to wektor mathbf z Adaggermathbf y, który ma ten sam wymiar co mathbf x, który ma właściwość, że minimalizuje kwadratową odległość między mathbf y i Amathbf z (patrz wikipedia). To wydaje się działać całkiem dobrze. Oto przykład, w którym narysowałem 2000 przykładów z rozkładu Gaussa, dodał pięć, uśredniał je i odtworzył matematykę x za pośrednictwem pseudoinversea. Wiele programów numerycznych oferuje pseudoindersy (np. Matlab, numpy w python itp.). Oto kod Pythona do wygenerowania sygnałów z mojego przykładu: Mam nadzieję, że helps. Add trend lub przenieść średnią linię do wykresu Dotyczy: Excel 2018 Word 2018 PowerPoint 2018 Excel 2017 Word 2017 Outlook 2017 PowerPoint 2017 Więcej. Mniej Aby wyświetlić wykresy danych lub średnie kroczące na utworzonym wykresie. możesz dodać linię trendu. Możesz także poszerzyć linię poza faktyczne dane, aby pomóc przewidzieć przyszłe wartości. Na przykład kolejna liniowa tendencja prognozuje dwa kwartały przed sobą i wyraźnie wskazuje na tendencję wzrostową, która wygląda obiecująco na przyszłą sprzedaż. Można dodać trend do wykresu 2-D, który nie jest układany w stos, w tym obszar, pasek, kolumna, linia, czas, rozproszenie i bańka. Nie można dodać trendu do ułożonych, 3-D, radarowych, kołowych, powierzchniowych lub donutowych. Dodawanie trendu Na wykresie kliknij serie danych, do których chcesz dodać linię trendu lub średnią ruchu. Linia trendu rozpoczyna się od pierwszego punktu danych wybranej serii danych. Zaznacz pole Trendline. Aby wybrać inny typ linii trendu, kliknij strzałkę obok linii Trendline. a następnie kliknij Wykład. Prognoza liniowa. lub dwie średnie ruchy okresowe. Aby uzyskać dodatkowe trendy, kliknij Więcej opcji. Jeśli wybierzesz opcję Więcej opcji. kliknij żądaną opcję w panelu Format trendline w opcji Trendline. Jeśli wybierzesz Wielomian. wprowadź najwyższą moc dla zmiennej niezależnej w polu Zamów. Jeśli wybierzesz Przeprowadzka Średnia. wprowadź liczbę okresów używanych do obliczania średniej ruchomej w polu Okres. Wskazówka: Linia trendu jest najbardziej dokładna, gdy jej wartość kwadratowa R (liczba od 0 do 1, która pokazuje przybliżone wartości dla trendu odpowiadają rzeczywistym danymi) jest równa lub zbliżona 1. Gdy dodasz linię odniesienia do swoich danych , Program Excel oblicza automatycznie wartość R kwadratową. Możesz wyświetlić tę wartość na wykresie, sprawdzając wartość kwadratową R w polu wykresu (panel Format Trendline, Opcje Trendline). Więcej informacji na temat wszystkich opcji linii trendu można znaleźć w poniższych sekcjach. Linia liniowa Linia ta wykorzystuje ten typ trendu, aby utworzyć linię prostą dopasowaną do prostych liniowych zestawów danych. Twoje dane są liniowe, jeśli wzorzec w punktach danych wygląda jak linia. Linia trendu zazwyczaj pokazuje, że coś rośnie lub maleje w stałym tempie. Linia liniowa używa tego równania do obliczania najmniejszych kwadratów dopasowanych do linii: gdzie m jest nachyleniem a b jest przecinkami. Następująca liniowa tendencja pokazuje, że sprzedaż lodówek konsekwentnie wzrosła w ciągu 8 lat. Zauważ, że wartość kwadratowa R (liczba od 0 do 1, która pokazuje, jak blisko szacowane wartości dla trendu odpowiadają Twoim rzeczywistym danymi) wynosi 0.9792, co jest dobrym dopasowaniem linii do danych. Pokazując linię zakrzywioną najlepiej dopasowaną, ta tendencja jest użyteczna, gdy szybkość i szybkość zwiększa się lub szybko maleje. Logarytmiczna linia może używać wartości ujemnych i pozytywnych. Linia logarytmiczna używa tego równania do obliczania najmniejszych kwadratów pasujących do punktów: gdzie c i b są stałymi, a ln jest naturalną funkcją logarytmu. Poniższa logarytmiczna tendencja przewiduje przewidywany wzrost populacji zwierząt na obszarze o stałej przestrzeni, gdzie liczba ludności wyrównała się w miarę zmniejszania się przestrzeni dla zwierząt. Warto zauważyć, że wartość kwadratowa R wynosi 0.933, co jest stosunkowo dobrym dopasowaniem linii do danych. Ta tendencja jest przydatna, gdy Twoje dane wahają się. Na przykład podczas analizowania zysków i strat w dużym zbiorze danych. Kolejność wielomianu może być określona liczbą fluktuacji danych lub liczbą zakrętów (wzgórz i dolin) pojawiających się na krzywej. Zwykle pojedyńcza linia Order 2 ma tylko jedno wzgórze lub dolinę, zlecenie 3 ma jedno lub dwa wzgórza lub doliny, a zlecenie 4 ma do trzech wzgórz lub dolin. Wielomianowa lub krzywoliniowa linia wykorzystuje to równanie do obliczania najmniejszych kwadratów pasujących do punktów: gdzie b i są stałymi. Następująca kolejność wielomianów zlecenia 2 (jeden wierzchołek) pokazuje zależność między prędkością jazdy a zużyciem paliwa. Zwróć uwagę, że wartość kwadratowa R wynosi 0.979, która jest zbliżona do 1, więc linie są dobrze dopasowane do danych. Pokazując zakrzywioną linię, ta linia jest użyteczna dla zestawów danych, które porównują pomiary zwiększające się w określonym tempie. Na przykład przyspieszenie samochodu wyścigowego w odstępach 1 sekundy. Jeśli dane zawierają zero lub ujemne wartości, nie można utworzyć linii trendu mocy. Linia mocy używa tego równania do obliczania najmniejszych kwadratów dopasowanych do punktów: gdzie c i b są stałymi. Uwaga: ta opcja nie jest dostępna, jeśli dane zawierają wartości ujemne lub zerowe. Poniższy wykres pomiaru odległości przedstawia odległość w milisekundach. Linia trendu wyraźnie wskazuje na rosnące przyspieszenie. Warto zauważyć, że wartość kwadratowa R wynosi 0.986, co jest niemal idealnym dopasowaniem linii do danych. Pokazując zakrzywioną linię, ta tendencja jest użyteczna, gdy wartości danych wzrastają lub maleją w stale rosnących stawkach. Nie można utworzyć wykładniczej linii trendu, jeśli dane zawierają zero lub ujemne wartości. Linia wykładnicza używa tego równania do obliczania najmniejszych kwadratów pasujących do punktów: gdzie c i b są stałymi, a e jest podstawą naturalnego logarytmu. Następująca uwypuklająca linia wskazuje na malejącą ilość węgla 14 w obiekcie w miarę jego upływu. Warto zauważyć, że wartość kwadratowa R wynosi 0.990, co oznacza, że ​​linia idealnie pasuje do danych. Moving Average trendline Ten trend uniemożliwia fluktuacje danych w celu bardziej wyraźnego przedstawienia wzoru lub tendencji. Średnia ruchoma używa określonej liczby punktów danych (ustawionych przez opcję Okres), średnie ich i używa średniej wartości jako punktu w linii. Na przykład, jeśli okres jest ustawiony na 2, średnia średnich dwóch pierwszych punktów danych jest używana jako pierwszy punkt w ruchomym średnim zakresie. Średnia sekund i trzeciego punktu danych jest używana jako drugi punkt w linii trendu itp. Średniometr ruchomy używa tego równania: liczba punktów w ruchomym średnim zakresie jest równa łącznej liczbie punktów w serii, minus numer podany w danym okresie. Na wykresie rozproszonym trend jest oparty na kolejności wartości x na wykresie. Aby uzyskać lepszy wynik, posortuj x wartości przed dodaniem średniej ruchomej. Następująca ruchomą średnią linię pokazuje wzór liczby domów sprzedanych w ciągu 26-tygodniowego okresu.