R moving average na

Médias móveis em R No meu melhor conhecimento, R não possui uma função interna para calcular as médias móveis. Usando a função de filtro, no entanto, podemos escrever uma função curta para médias móveis: podemos então usar a função em qualquer dado: mav (dados) ou mav (dados, 11) se quisermos especificar um número diferente de pontos de dados Do que o traçado padrão 5 funciona como esperado: plot (mav (data)). Além do número de pontos de dados sobre os quais a média, também podemos alterar o argumento lateral das funções de filtro: sides2 usa ambos os lados, sides1 usa apenas valores passados. Compartilhe isso: Publicar navegação Comentar navegação Comentar navegaçãoR média móvel e biblioteca de valores de NA (zoológico) x lt-zoo (1:10) x5 lt - NA rollapply (x, 3, mean, na. rm TRUE) 2 3 4 5 6 7 8 9 2.0 3.0 3.5 5.0 6.5 7.0 8.0 9.0 xm lt - rollapply (x, 3, mean, na. rm TRUE) xm 2 3 4 5 6 7 8 9 2.0 3.0 3.5 5.0 6.5 7.0 8.0 9.0 coredata (xm) unzoo it 1 2.0 3.0 3.5 5.0 6.5 7.0 8.0 9.0 Veja as duas vinhetas do zoológico para obter mais informações. Em 10 de dezembro de 2007 6:45 da manhã, Cornelis de Gier escreveu: A função S-plus moving. ave (data, span 2) calcula a média móvel, mas não possui um argumento para dizer como lidar com os valores de NA , Então retornará NA para todas as médias, como mostrado abaixo. Existe uma função de média móvel R ou S que é capaz de omitir alguns valores de NA no conjunto de dados. Na amostra simples mostrada abaixo, seria possível simplesmente remover as linhas com valores de NA. O conjunto de dados no qual eu quero usar a função de média móvel com um intervalo de 270 é um conjunto de dados de séries temporais, apenas remover linhas corromperam este conjunto de dados e torná-lo impróprio para plotar. T lt - (1:10) moving. ave (t, 2) 36aves: 1 1.0 1.5 2.5 3.5 4.5 5.5 6.5 7.5 8.5 9.5 36sizes: 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 t5 lt - NA moving. ave ( T, 2) 36aves: 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 36sizes: 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 R-help na lista de correspondência r-project. org stat. ethz. chmailmanlistinfor-help POR FAVOR faça Leia o guia de publicação R-project. orgposting-guide. html e forneça um código comentado, mínimo, autônomo e reprodutível. Melhor do que a média média simples (média) Em R, a série pode ser representada como um vetor. A média da série é 10. média (v) A quantidade 8220error8221 que cada entrada no vetor difere da média pode ser calculada da seguinte maneira. S 8211 significa (m) Este valor pode servir de base para uma medida para verificar o desempenho de um modelo (Error Squared). (V 8211 mean (v)) 2 Finalmente, a soma ou média desses resultados pode ser usada para calcular valores que representam o ajuste geral (ou quantidade de erro) para a estimativa. Soma ((v 8211 significa (v)) 2) SSE8221 é a soma dos erros quadrados. Significa ((v 8211 mean (v)) 2) MSE8221 é a média dos erros quadrados. Agora que temos valores simples que indicam a boa estimativa de um conjunto, podemos testar com outros valores. Em vez de escrever todo um cálculo cada vez, podemos criar uma função em R e aplicar a função a cada valor em um vetor. Para comparar a estimativa (10) com 7, 9 e 12. Análise de dados da série temporal Uma série de tempo é simplesmente uma seqüência de pontos de dados no tempo. Os dados da série temporal possuem características únicas que permitem que ele seja processado de forma semelhante, independentemente dos dados subjacentes representados. Muitas disciplinas tratam deste tipo de dados, incluindo estatísticas, processamento de sinais, econometria e finanças matemáticas. Tais dados aparecem nos negócios em relação à previsão de vendas, análise orçamentária, projeções de rendimento e na arena de controle de qualidade do processo. Em outras entradas de blog, elas são usadas em relação à análise do mercado de ações e dados econômicos. Eles são relevantes para sites e estão disponíveis através de ferramentas como o Google Analytics. Portanto, os dados da série temporal são amplamente aplicáveis, mas têm características comuns, independentemente da sua aplicação. Pode ser analisado para identificar suas características e padrões. Isso geralmente leva à previsão em que um modelo é usado para prever eventos futuros com base em dados passados. Todos os dados da série temporal têm as seguintes qualidades comuns: uma ordem temporal natural, geralmente os eventos que estão próximos entre si geralmente são mais estreitamente relacionados que os mais distantes na maioria dos casos, os valores passados ​​assumem influenciar os valores futuros (ao invés do contrário) geralmente Espaçados em intervalos uniformes O conjunto de dados com o qual estamos trabalhando é um pouco estranho para considerar como uma série temporal 8211 um fornecedor não é uma unidade de tempo. No entanto, é útil sugerir que uma média média (ou média) 8220 de todas as observações passadas é apenas uma estimativa útil para quando não há tendências. Não tenho certeza do que fazer disso. Eu enviei um e-mail ao governo e pedi esclarecimentos. Postará a resposta aqui se receber uma resposta. Em R, um vetor pode ser convertido para um objeto da série temporal da seguinte maneira: Média em movimento Uma média móvel é descrita no Manual NIST e também é referida como 8220smoothing8221 8211 um termo que aparece em ggplot2 (geomsmooth). Há uma infinidade de funções disponíveis em R que envolvem algum tipo de cálculo atrasado de uma série de números. Um exemplo simples que quase o truque envolve rollapply: rollapply (s, 3, mean) Isso funciona, mas não está claro que as duas primeiras entradas foram ignoradas. É melhor usar uma biblioteca que tenha verificações adicionais codificadas em 8230 Se você verificar o código dentro do 8230, você pode ter uma idéia da verificação adicional e da verificação de erros (que contabiliza os valores faltantes no início da lista). Para ver a fonte, basta inserir o nome da função sem parênteses: você pode detalhar os métodos chamados internamente neste caso: com este método disponível, podemos calcular o erro e o erro ao quadrado: s 8211 SMA (s, 3) Erro (s 8211 SMA (s, 3)) 2 Erro ao quadrado Observe que a média calculada substituiu as entradas faltantes como zeroes8230 x ((s 8211 SMA (s, 3)) 2) x is. na (x) lt-0 mean ( X) Oh 8211 no caso de você estar interessado no enredo: nunca perca uma atualização Inscreva-se para R-bloggers para receber e-mails com as últimas postagens R. (Você não verá esta mensagem novamente).