การย้าย ค่าเฉลี่ย บริสุทธิ์ ข้อมูล

ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับรูปแบบที่ไม่เป็นกรรมสิทธิ์ของ ARIMA รูปแบบ ARIMA เป็นทฤษฎีในชั้นเรียนโดยทั่วไปในรูปแบบของการคาดการณ์ชุดเวลาซึ่งสามารถทำให้เคลื่อนที่ได้โดยการแยกแยะถ้าจำเป็นบางทีอาจใช้ร่วมกับการแปลงที่ไม่เป็นเชิงเส้น เช่นการบันทึกหรือการลดน้ำหนักถ้าจำเป็นตัวแปรแบบสุ่มที่เป็นชุดเวลาจะหยุดนิ่งถ้าคุณสมบัติทางสถิติมีค่าคงที่ตลอดช่วงเวลาชุดคงที่ไม่มีแนวโน้มมีการแปรผันรอบ ๆ ค่าเฉลี่ยของมันมีค่าแอมพลิจูดคงที่และเลื้อยตามแบบที่สม่ำเสมอ คือระยะสั้นของรูปแบบเวลาสุ่มมักจะมีลักษณะเดียวกันในแง่สถิติสภาพหลังหมายความว่า correlations ความสัมพันธ์กับความเบี่ยงเบนก่อนหน้านี้เองจากค่าคงที่ยังคงอยู่ตลอดเวลาหรือเทียบเท่าที่สเปกตรัมพลังงานคงที่ตลอดเวลาสุ่ม ตัวแปรของรูปแบบนี้สามารถดูได้ตามปกติเช่นการรวมกันของสัญญาณและเสียงและสัญญาณถ้าอย่างใดอย่างหนึ่งอาจจะเป็น PAT ern ของการพลิกกลับค่าเฉลี่ยอย่างรวดเร็วหรือช้าหรือการสั่นสะเทือนไซน์หรือสลับอย่างรวดเร็วในการเข้าสู่ระบบและมันยังอาจมีองค์ประกอบตามฤดูกาลรูปแบบ ARIMA สามารถดูเป็นตัวกรองที่พยายามแยกสัญญาณจากเสียงและสัญญาณจะแล้ว ในอนาคตจะได้รับการคาดการณ์สมการพยากรณ์ ARIMA สำหรับชุดเวลานิ่งคือสมการถดถอยเชิงเส้นซึ่งตัวทำนายประกอบด้วยความล่าช้าของตัวแปรตามและหรือความล่าช้าของข้อผิดพลาดในการคาดการณ์นั่นคือค่าที่กำหนดของ Y ค่าคงที่และหรือผลรวมถ่วงน้ำหนักของหนึ่งหรือมากกว่าค่าล่าสุดของ Y และหรือผลรวมถ่วงน้ำหนักของหนึ่งหรือมากกว่าค่าล่าสุดของข้อผิดพลาดถ้าตัวทำนายประกอบด้วยเฉพาะค่า lag ของ Y มันเป็นแบบอัตถิภาวนิยมแบบอัตถิภาวนิยมแบบอัตถิภาวนิยม, ซึ่งเป็นเพียงกรณีพิเศษของรูปแบบการถดถอยและสามารถใช้กับซอฟต์แวร์การถดถอยตามมาตรฐานได้ตัวอย่างเช่นแบบจำลอง AR 1 แบบอัตโนมัติสำหรับคำสั่งแรกสำหรับ Y เป็นแบบจำลองการถดถอยแบบง่ายซึ่งตัวแปรอิสระ i s เพียง Y lagged โดยหนึ่งระยะเวลา LAG Y, 1 ใน Statgraphics หรือ YLAG1 ใน RegressIt ถ้าบางส่วนของ predictors ที่ล่าช้าของข้อผิดพลาดแบบจำลอง ARIMA ไม่เป็นแบบการถดถอยเชิงเส้นเพราะไม่มีวิธีการระบุข้อผิดพลาดของช่วงเวลาสุดท้าย เป็นตัวแปรอิสระข้อผิดพลาดต้องคำนวณเป็นระยะ ๆ เมื่อโมเดลพอดีกับข้อมูลจากมุมมองด้านเทคนิคปัญหาเกี่ยวกับการใช้ข้อผิดพลาดที่ล่าช้าเป็นตัวพยากรณ์คือการคาดการณ์ของแบบจำลองไม่ใช่หน้าที่เชิงเส้นของ สัมประสิทธิ์แม้ว่าจะเป็นฟังก์ชันเชิงเส้นของข้อมูลที่ผ่านมาดังนั้นค่าสัมประสิทธิ์ในแบบจำลอง ARIMA ที่มีข้อผิดพลาดที่ล้าหลังจะต้องประมาณด้วยวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพแบบไม่เชิงเส้นโดยการปีนเขามากกว่าการแก้สมการสมการคำย่อ ARIMA ย่อมาจาก Auto-Regressive Integrated การเคลื่อนที่ของค่าเฉลี่ยความล่าช้าของชุดเครื่องเขียนในสมการพยากรณ์จะเรียกว่าเงื่อนไขอัตโนมัติ (autoregressive terms) ความล่าช้าของข้อผิดพลาดในการคาดการณ์จะเรียกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และช่วงเวลาที่ต้องการ จะแตกต่างกันที่จะทำให้ stationary กล่าวจะเป็นแบบบูรณาการรุ่นของ stationary series แบบสุ่มเดินและแบบสุ่มแนวโน้มรุ่น autoregressive และแบบจำลองการเรียบเรียงอธิบายเป็นกรณีพิเศษของ ARIMA models. A แบบเรียล ARIMA ไม่ถูกจำแนกเป็น ARIMA p, d, q model, where. p คือจำนวนของเงื่อนไข autoregressive. d คือจำนวนความแตกต่างที่ไม่จำเป็นสำหรับ stationarity และ. q คือจำนวนข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ที่ล้าหลังในสมการทำนายสมการพยากรณ์ถูกสร้างขึ้นดังนี้ อันดับแรกให้ y แสดงถึงความแตกต่าง d ของ Y ซึ่งหมายความว่าทราบว่าความแตกต่างที่สองของ Y d 2 กรณีไม่แตกต่างจาก 2 งวดก่อนหน้านี้ค่อนข้างเป็นความแตกต่างแรกที่แตกต่างของที่แรกคือ อะนาล็อกแบบไม่ต่อเนื่องของอนุพันธ์ลำดับที่สองคือการเร่งแบบท้องถิ่นของซีรีส์มากกว่าแนวโน้มในท้องถิ่นในแง่ของสมการพยากรณ์ทั่วไปของสมการนี้ค่าพารามิเตอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่ถูกกำหนดเพื่อให้สัญญาณของพวกเขาเป็นค่าลบในสมการ uation ต่อไปนี้การประชุมนำโดย Box และ Jenkins ผู้เขียนบางคนและซอฟต์แวร์รวมทั้งภาษาเขียนโปรแกรม R กำหนดให้พวกเขามีเครื่องหมายบวกแทนเมื่อตัวเลขจริงถูกเสียบเข้ากับสมการไม่มีความกำกวม แต่สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าการประชุมใด ซอฟท์แวร์ของคุณใช้เมื่อคุณอ่านข้อมูลออกบ่อยครั้งที่พารามิเตอร์แสดงโดย AR1, AR2, และ MA1, MA2 เป็นต้นหากต้องการระบุรูปแบบ ARIMA ที่เหมาะสมสำหรับ Y คุณจะเริ่มต้นด้วยการกำหนดลำดับของความต้องการ เพื่อหยุดนิ่งชุดและลบคุณลักษณะขั้นต้นของฤดูกาลบางทีร่วมกับการเปลี่ยนแปลงความแปรปรวน - เสถียรภาพเช่นการบันทึกหรือการทำให้หลุดลอยหากคุณหยุดที่จุดนี้และคาดการณ์ว่าชุด differenced เป็นค่าคงที่คุณมีเพียงติดตั้งแบบสุ่มเดินหรือแบบสุ่ม แบบจำลองแนวโน้มอย่างไรก็ตามชุด stationarized อาจยังมีข้อผิดพลาด autocorrelated แนะนำว่า AR จำนวนบางแง่ p 1 และหรือจำนวน MA บางข้อตกลง 1 ยังมีความจำเป็น ในสมการคาดการณ์กระบวนการของการกำหนดค่าของ p, d และ q ที่ดีที่สุดสำหรับชุดเวลาที่ระบุจะกล่าวถึงในส่วนถัดไปของโน้ตที่ลิงก์อยู่ที่ด้านบนสุดของหน้านี้ แต่เป็นการแสดงตัวอย่างบางส่วน ของประเภทของแบบจำลอง ARDSA แบบไม่ใช้เชิงเส้นที่พบโดยทั่วไปจะได้รับด้านล่างนี้แบบจำลองอัตถดถอย AUTIMAGE 1,0,0 ครั้งแรกหากชุดมีการเคลื่อนที่และสัมพันธ์กันอาจเป็นที่คาดการณ์ได้ว่าเป็นค่าหลายค่าก่อนหน้าของตัวเองบวกกับ ค่าคงที่สมการพยากรณ์ในกรณีนี้คือ Y ซึ่งถอยหลังตัวเองอยู่ในช่วงเวลาหนึ่งนี่คือรูปแบบคงที่ ARIMA 1,0,0 ถ้าค่าเฉลี่ยของ Y เป็นศูนย์แล้วค่าคงที่จะไม่รวมอยู่หากความลาดชัน ค่าสัมประสิทธิ์ที่ 1 เป็นค่าบวกและน้อยกว่า 1 ในขนาดจะต้องน้อยกว่า 1 ในขนาดถ้า Y อยู่นิ่งแบบจำลองอธิบายพฤติกรรมการเปลี่ยนค่าเฉลี่ยซึ่งคาดว่าค่าของช่วงถัดไปจะเป็น 1 เท่าห่างจากค่าเฉลี่ยเท่ากับ ค่าของงวดถ้า 1 เป็นค่าลบ คาดการณ์พฤติกรรมการคืนค่าเฉลี่ยด้วยการสลับสัญญาณเช่นคาดการณ์ว่า Y จะต่ำกว่าระยะเวลาถัดไปหากมีค่าสูงกว่าช่วงเวลานี้ในแบบจำลองอัตถิภาวนิยมที่สองแบบ ARIMA 2,0,0 จะมี Y t-2 ระยะทางด้านขวาเช่นกันและอื่น ๆ ขึ้นอยู่กับสัญญาณและขนาดของค่าสัมประสิทธิ์แบบ ARIMA 2,0,0 สามารถอธิบายระบบที่มีการพลิกกลับหมายถึงเกิดขึ้นในรูปแบบการสั่น sinusoidally เช่นการเคลื่อนไหว ของมวลในฤดูใบไม้ผลิที่อยู่ภายใต้การกระแทกแบบสุ่มการเดินแบบสุ่มของ GRIMA 0,1,0 ถ้าชุด Y ไม่อยู่นิ่งแบบจำลองที่ง่ายที่สุดที่เป็นไปได้คือรูปแบบการเดินแบบสุ่มซึ่งถือได้ว่าเป็นข้อ จำกัด ของ แบบจำลอง AR 1 ซึ่งมีค่าสัมประสิทธิ์อัตถิภาวนาเท่ากับ 1 คือชุดที่มีการพลิกกลับของค่าเฉลี่ยที่ช้าอย่างไม่หยุดนิ่งสมการทำนายสำหรับแบบจำลองนี้สามารถเขียนได้ตามระยะเวลาคงที่คือการเปลี่ยนแปลงระยะเวลาเฉลี่ยเป็นระยะยาว drift in Y โมเดลนี้สามารถใช้เป็นแบบ non-intercept ได้ gression model ซึ่งความแตกต่างแรกของ Y คือตัวแปรที่ขึ้นกับตัวแปรเนื่องจากตัวแปรนี้มีเพียงความแตกต่างที่ไม่มีนัยและระยะคงที่ซึ่งจะถูกจัดเป็นแบบจำลอง ARIMA 0,1,0 โดยค่าคงที่โมเดลแบบเดินสุ่มโดยไม่มีการเปลี่ยนแปลงจะเป็น แบบจำลอง ARIMA 0,1.0 โดยไม่มีค่าคงที่ ARIMA 1,1,0 differenced แบบจำลอง autoregressive ลำดับแรกถ้าข้อผิดพลาดของรูปแบบการเดินแบบสุ่มเป็น autocorrelated บางทีปัญหาสามารถแก้ไขโดยการเพิ่มหนึ่งล่าช้าของตัวแปรที่ขึ้นกับ สมการทำนาย - คือโดยการถอยกลับความแตกต่างแรกของ Y บนตัวเอง lagged โดยหนึ่งระยะเวลานี้จะให้สมการทำนายต่อไปนี้ซึ่งสามารถ rearranged เพื่อนี้เป็นแบบลำดับแรกอัตโนมัติ autoregressive กับลำดับหนึ่งของ differencing nonseasonal และระยะคงที่ - มีรูปแบบ ARIMA 1,1,0.ARIMA 0,1,1 โดยไม่มีการเรียบแบบเรียบง่ายอย่างสม่ำเสมอกลยุทธ์อื่นในการแก้ไขข้อผิดพลาดที่เกี่ยวกับความสัมพันธ์ในรูปแบบการเดินแบบสุ่มได้รับการแนะนำโดยแบบเรียบง่าย ชุดเวลาแบบไม่หยุดนิ่งเช่นคนที่แสดงความผันผวนที่มีเสียงดังอยู่รอบ ๆ ค่าเฉลี่ยที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างช้า ๆ รูปแบบการเดินแบบสุ่มไม่ได้ทำเช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยที่ผ่านมาของค่าที่ผ่านมาในคำอื่น ๆ แทนที่จะใช้การสังเกตล่าสุดเป็นการคาดการณ์การสังเกตครั้งต่อไป จะเป็นการดีกว่าที่จะใช้ค่าเฉลี่ยของข้อสังเกตสองสามข้อที่ผ่านมาเพื่อกรองเสียงและแม่นยำมากขึ้นในการประมาณค่าเฉลี่ยในท้องถิ่นแบบเรียบง่ายที่อธิบายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของค่าที่ผ่านมาเพื่อให้ได้ผลลัพธ์นี้สมการทำนายสำหรับ รูปแบบการเรียบง่ายชี้แจงสามารถเขียนในรูปแบบทางคณิตศาสตร์จำนวนหนึ่งซึ่งเป็นรูปแบบการแก้ไขข้อผิดพลาดที่เรียกว่าซึ่งในการคาดการณ์ก่อนหน้านี้มีการปรับในทิศทางของข้อผิดพลาดที่ทำเพราะ e t-1 Y t - 1 - t-1 โดยนิยามนี้สามารถถูกเขียนใหม่เป็น. ซึ่งเป็น ARIMA 0,1,1 - โดยไม่คิดค่าคงที่สมการพยากรณ์กับ 1 1 - ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถใส่คำพูดแบบทึบง่ายๆ โดยระบุว่าเป็นรูปแบบ ARIMA 0,1,1 โดยไม่มีค่าคงที่และค่าสัมประสิทธิ์ของค่าสัมประสิทธิ์ของค่าสัมประสิทธิ์สมการของ MA 1 เท่ากับ 1-alpha ในสูตร SES โปรดจำไว้ว่าในรูปแบบ SES อายุโดยเฉลี่ยของข้อมูลในช่วง 1 - การคาดการณ์ล่วงหน้าเป็น 1 ความหมายว่าพวกเขาจะมีแนวโน้มที่จะล่าช้าหลังแนวโน้มหรือจุดหักเหโดยประมาณ 1 ช่วงเวลาดังต่อไปนี้ว่าอายุเฉลี่ยของข้อมูลในการคาดการณ์ล่วงหน้า 1 รอบของ ARIMA 0.1,1 - แบบคงที่คือ 1 1 - 1 ตัวอย่างเช่นถ้า 1 0 8 อายุเฉลี่ยเท่ากับ 5 เมื่อ 1 เข้าใกล้ 1 รูปแบบ ARIMA 0,1,1 - ไม่ต่อเนื่องจะกลายเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวมากและ เป็นวิธีที่ 1 0 จะกลายเป็นแบบสุ่มเดินโดยปราศจาก drift วิธี s วิธีที่ดีที่สุดเพื่อแก้ไข autocorrelation เพิ่มเงื่อนไข AR หรือเพิ่มเงื่อนไข MA ในสองรุ่นก่อนหน้ากล่าวข้างต้นปัญหาของข้อผิดพลาด autocorrelated ในแบบสุ่มเดิน ได้รับการแก้ไขในสองวิธีโดยการเพิ่มค่า lagged ของชุด differenced สมการหรือเพิ่มค่าล้าหลังของ foreca ข้อผิดพลาด st วิธีที่ดีที่สุดกฎของหัวแม่มือสำหรับสถานการณ์นี้ซึ่งจะมีการกล่าวถึงในรายละเอียดเพิ่มเติมในภายหลังเป็นที่ autocorrelation บวกมักจะได้รับการปฏิบัติที่ดีที่สุดโดยการเพิ่มคำ AR เพื่อรูปแบบและ autocorrelation เชิงลบมักจะได้รับการปฏิบัติที่ดีที่สุดโดย โดยทั่วไปแล้วความแตกต่างของค่าสัมประสิทธิ์การลดความเหลื่อมตัวในทางบวกและอาจทำให้เกิดการเปลี่ยนจากการบวกค่าเป็นลบ (autocorrelation) ดังนั้นรูปแบบ ARIMA 0.1,1 ในรูป differencing ที่มาพร้อมกับคำ MA จะใช้บ่อยกว่ารูปแบบ ARIMA 1,1,0ARIMA 0,1,1 ที่มีการเรียบง่ายเรียบเรียงง่ายๆด้วยการเจริญเติบโตโดยการใช้รูปแบบ SES เป็นรูปแบบ ARIMA คุณจะได้รับบางอย่าง ความยืดหยุ่นก่อนอื่นประเมินค่าสัมประสิทธิ์ของค่าสัมประสิทธิ์สมการของ MA 1 ที่เป็นค่าลบซึ่งสอดคล้องกับปัจจัยความราบเรียบที่มีขนาดใหญ่กว่า 1 ในรูปแบบ SES ซึ่งโดยปกติจะไม่ได้รับอนุญาตตามขั้นตอนการปรับรุ่น SES Sec ond คุณมีตัวเลือกในการรวมระยะเวลาคงที่ในรูปแบบ ARIMA หากต้องการเพื่อประเมินแนวโน้มโดยเฉลี่ยที่ไม่ใช่ศูนย์รูปแบบ ARIMA 0,1,1 กับค่าคงที่มีสมการทำนายหนึ่งรอบระยะเวลาล่วงหน้า การคาดการณ์จากแบบจำลองนี้มีคุณภาพคล้ายคลึงกับแบบจำลอง SES ยกเว้นว่าวิถีของการคาดการณ์ในระยะยาวโดยทั่วไปจะเป็นเส้นลาดซึ่งมีความลาดชันเท่ากับ mu มากกว่าแนวนอน ARIMA 0,2,1 หรือ 0, 2,2 โดยไม่ต้องเหนี่ยวรั้งแบบคงที่เชิงเส้นแบบคงที่ Linear exponential smoothing models คือแบบจำลอง ARIMA ซึ่งใช้ความแตกต่างกันสองประการร่วมกับข้อกำหนดของ MA ข้อแตกต่างที่สองของชุด Y ไม่ได้เป็นเพียงความแตกต่างระหว่าง Y กับตัวเองที่ล้าหลังไปสองช่วงคือ ความแตกต่างแรกของความแตกต่างแรกคือการเปลี่ยนการเปลี่ยนแปลงของ Y ที่ระยะเวลา t ดังนั้นความแตกต่างที่สองของ Y ในช่วง t เท่ากับ Y t - Y t - 1 - Y t - 1 - Y t-2 Y t-2Y t-1 Y t-2 ความแตกต่างที่สองของฟังก์ชันแบบแยกเป็น analogou s ไปยังอนุพันธ์ที่สองของฟังก์ชันต่อเนื่องจะวัดการเร่งหรือความโค้งในฟังก์ชัน ณ จุดที่กำหนดในเวลา ARIMA 0,2,2 แบบโดยไม่มีค่าคงที่คาดการณ์ว่าความแตกต่างที่สองของชุดเท่ากับฟังก์ชันเชิงเส้นของช่วง สองข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ซึ่งสามารถจัดรูปแบบใหม่ได้ที่ 1 และ 2 คือค่าสัมประสิทธิ์ของ MA 1 และ MA 2 ซึ่งเป็นแบบจำลองการให้ความเรียบแบบเชิงเส้นแบบทั่วไปแบบเดียวกับแบบจำลอง Holt และแบบ Brown's เป็นกรณีพิเศษใช้การถ่วงน้ำหนักแบบทวีคูศ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อประเมินทั้งระดับท้องถิ่นและแนวโน้มในท้องถิ่นในชุดการคาดการณ์ในระยะยาวจากแบบจำลองนี้จะรวมกันเป็นเส้นตรงซึ่งความลาดชันขึ้นอยู่กับแนวโน้มโดยเฉลี่ยที่สังเกตได้จากตอนท้ายของชุดข้อมูล ARIMA 1,1,2 โดยไม่มี ค่าคงที่ของเส้นรอบวงเชิงเส้นแบบคงที่แบบคงที่แบบคงที่นี้เป็นภาพประกอบในภาพนิ่งที่มาพร้อมกับแบบจำลอง ARIMA ซึ่งคาดการณ์แนวโน้มในท้องถิ่นในตอนท้ายของชุดข้อมูล แต่จะแผ่แบนออกไปในขอบเขตที่คาดการณ์อีกต่อไปเพื่อแนะนำ ote ของอนุรักษนิยมการปฏิบัติที่ได้รับการสนับสนุนเชิงประจักษ์ดูบทความเกี่ยวกับทำไม Trend Damped ทำงานโดย Gardner และ McKenzie และบทความกฎทองโดย Armstrong et al สำหรับรายละเอียดเป็นที่แนะนำโดยทั่วไปให้ติดรูปแบบที่อย่างน้อยหนึ่งของ p และ q ไม่ใหญ่กว่า 1 คือไม่พยายามให้พอดีกับรูปแบบเช่น ARIMA 2,1,2 เนื่องจากมีแนวโน้มที่จะนำไปสู่ปัญหา overfitting และ common-factor ที่กล่าวถึงในรายละเอียดเพิ่มเติมในหมายเหตุทางคณิตศาสตร์ โครงสร้างแบบ ARIMA การใช้ ARPI แบบสเปรดชีตการดำเนินการตามตาราง ARIMA เช่นแบบที่อธิบายไว้ข้างต้นเป็นเรื่องง่ายที่จะใช้ในสเปรดชีตสมการทำนายเป็นเพียงสมการเชิงเส้นที่อ้างถึงค่าที่ผ่านมาของชุดค่าเริ่มต้นและค่าที่ผ่านมาของข้อผิดพลาดดังนั้นคุณจึงสามารถตั้งค่าได้ อาร์เรย์การคาดการณ์ ARIMA โดยจัดเก็บข้อมูลในคอลัมน์ A สูตรพยากรณ์ในคอลัมน์ B และข้อมูลข้อผิดพลาดลบการคาดการณ์ในคอลัมน์ C สูตรการคาดการณ์ในเซลล์ทั่วไปในคอลัมน์ B จะเป็นเพียงการแสดงออกเชิงเส้น n หมายถึงค่าในแถวก่อนหน้าของคอลัมน์ A และ C คูณด้วย AR หรือ MA สัมประสิทธิ์ที่เหมาะสมที่เก็บไว้ในเซลล์ที่อื่นในสเปรดชีตฉันกำลังเล่นในงูหลามอีกครั้งและฉันพบหนังสือเรียบร้อยพร้อมตัวอย่างตัวอย่างหนึ่ง คือการพล็อตข้อมูลบางอย่างที่ฉันมีไฟล์ที่มีสองคอลัมน์และฉันมีข้อมูลที่ฉันวางแผนข้อมูลได้ดี แต่ในการออกกำลังกายมันกล่าวว่าปรับเปลี่ยนโปรแกรมของคุณต่อไปในการคำนวณและพล็อตทำงานเฉลี่ยของข้อมูลที่กำหนดโดย by. where r 5 ในกรณีนี้และ yk เป็นคอลัมน์ที่สองในแฟ้มข้อมูลมีพล็อตโปรแกรมทั้งข้อมูลเดิมและค่าเฉลี่ยการทำงานบนกราฟเดียวกันจนถึงขณะนี้ฉันมีนี้ดังนั้นฉันจะคำนวณผลรวมใน Mathematica มันง่าย เนื่องจากการจัดการสัญลักษณ์ของ Sum i รวมตัวอย่างเช่นวิธีการคำนวณผลรวมใน python ซึ่งใช้เวลาทุกๆสิบคะแนนในข้อมูลและค่าเฉลี่ยของมันและไม่ได้จนกว่าจุดสิ้นสุดของจุด ๆ ฉันมองไปที่หนังสือ แต่ไม่พบอะไรที่จะ อธิบาย this. heltonbiker รหัส s ทำเคล็ดลับ D. Thank yo u มากมากมีปัญหากับคำตอบที่ยอมรับผมคิดว่าเราจำเป็นต้องใช้ที่ถูกต้องแทนเหมือนกันที่นี่ - หน้าต่างคืนเหมือนกันเป็นตัวอย่างลอง MA ของชุดข้อมูลนี้ 1,5,7,2,6 , 7,8,2,2,7,8,3,7,3,7,3,15,6 - ผลควรเป็น 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 แตมีคาเทากันใหผลลัพ ธ ไมถูกตองของ 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. โค้ด Rusty เพื่อทดลองใช้งานนี้ลองใช้ดูว่ามีความถูกต้องและดูไหม คณิตศาสตร์ทำ sense. answered 29 ตุลาคมที่ 4 27.Haven t พยายามออกนี้ แต่ฉันจะมองเข้าไปในมันได้รับในขณะที่ตั้งแต่ฉันได้รหัสใน Python dingod 29 ตุลาคม 14 ที่ 7 07 dingod ทำไมคุณ don t คุณ ได้อย่างรวดเร็วลองนี้ออกด้วยรหัสสนิมและตัวอย่างข้อมูลชุดเป็นรายการง่ายๆผมโพสต์สำหรับคนขี้เกียจบางอย่างเช่นฉันได้รับในตอนแรก - มาสก์ออกความจริงที่ว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นคุณควรพิจารณาแก้ไขคำตอบเดิมของคุณฉันพยายาม วันนี้เมื่อวานนี้และการตรวจสอบซ้ำช่วยฉันไว้ได้จากการมองหา Cxo l ที่ไม่ดี evel สิ่งที่คุณต้องทำก็คือลองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณครั้งเดียวกับเวลาที่ถูกต้องและอื่น ๆ ด้วยเช่นเดียวกันและเมื่อคุณมั่นใจว่าจะให้ความรักกับฉัน aka-up-vote ekta 29 ต. ค. ที่ผ่านมา 7 16. ฉันรู้ว่านี่เป็น คำถามเก่า แต่นี่เป็นโซลูชันที่ doesn t ใช้โครงสร้างข้อมูลพิเศษหรือห้องสมุดเป็นเส้นในจำนวนองค์ประกอบของรายการใส่และฉันไม่สามารถคิดวิธีอื่นใดเพื่อให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นจริงถ้าใครรู้ดี วิธีการจัดสรรผลโปรดแจ้งให้เราทราบว่านี้จะเร็วมากโดยใช้ array numpy แทนรายการ แต่ฉันต้องการกำจัด dependencies ทั้งหมดนอกจากนี้ยังจะเป็นไปได้ในการปรับปรุงประสิทธิภาพโดยการดำเนินการแบบมัลติเธรดฟังก์ชันสมมติ ที่รายการอินพุทเป็นหนึ่งมิติดังนั้นจงระวังแก้ปัญหาที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นได้รับการเสนอโดย Alleo และ jasaarim คุณสามารถใช้สำหรับอาร์กิวเมนต์โหมดนั้นระบุวิธีจัดการกับขอบฉันเลือกโหมดที่ถูกต้องที่นี่เพราะฉันคิดว่า s วิธีที่คนส่วนใหญ่คาดหวังว่าการทำงานหมายถึงการทำงาน, แต่คุณอาจจะมีความสำคัญอื่น ๆ ต่อไปนี้เป็นพล็อตที่แสดงให้เห็นถึงความแตกต่างระหว่างโหมด. ตอบ 24 มีนาคมที่ 22 01.I ชอบวิธีนี้เพราะเป็นเส้นเดียวที่สะอาดและทำงานที่มีประสิทธิภาพค่อนข้างทำภายใน Numpy แต่ Alleo s โซลูชั่นที่มีประสิทธิภาพโดยใช้มี ความซับซ้อนที่ดีขึ้น Ulrich Stern 25 ก. ย. 15 ที่ 0 31 คุณสามารถคำนวณค่าเฉลี่ยในการทำงานได้ด้วยโชคดีที่ numpy มีฟังก์ชัน convolve ที่เราสามารถใช้เพื่อเพิ่มความเร็วได้ค่า mean run เท่ากับ convolving x กับเวกเตอร์ที่มีค่า N ยาว, กับสมาชิกทุกคนเท่ากับ 1 N การดำเนินการของ numpy ของ convolve รวมถึงการเริ่มต้นชั่วคราวดังนั้นคุณต้องลบจุดแรก N-1 ในเครื่องของฉันรุ่นที่รวดเร็วเป็น 20-30 ครั้งเร็วขึ้นอยู่กับความยาวของอินพุต เวกเตอร์และขนาดของหน้าต่างเฉลี่ยหมายเหตุที่ convolve จะมีโหมดเดียวกันซึ่งดูเหมือนว่าควรจะอยู่ปัญหาชั่วคราวเริ่มต้น แต่แยกระหว่างจุดเริ่มต้นและ end. It เอาชั่วคราวจากปลายและ beginni ไม่มีอะไรดีฉันเดาว่าเรื่องของลำดับความสำคัญฉัน don t ต้องจำนวนเดียวกันของผลค่าใช้จ่ายในการรับความลาดชันไปทางศูนย์ที่ isn t มีในข้อมูล BTW นี่คือคำสั่งเพื่อแสดงความแตกต่าง โหมดโหมด m สำหรับ m ในโหมดแกน -10, 251, - 1, 1 1 โหมดตำนาน loc ศูนย์ล่างด้วย pyplot และ numpy lapis นำเข้า มี.ค. 24 14 ที่ 13 56.pandas เหมาะสำหรับนี้กว่า NumPy หรือ SciPy ฟังก์ชัน rollingmean ไม่ได้งานสะดวกนอกจากนี้ยังส่งกลับอาร์เรย์ NumPy เมื่อใส่เป็น array. It เป็นเรื่องยากที่จะชนะ rollingmean ในการปฏิบัติงานใด ๆ ที่กำหนดเอง Python บริสุทธิ์ นี่เป็นตัวอย่างประสิทธิภาพการทำงานของสองโซลูชั่นที่นำเสนอนอกจากนี้ยังมีตัวเลือกที่ดีในการจัดการกับค่าขอบ I m รำคาญเสมอโดยฟังก์ชันการประมวลผลสัญญาณที่ส่งกลับสัญญาณออกของรูปร่างที่แตกต่างกันกว่าสัญญาณอินพุทเมื่อปัจจัยการผลิตทั้งสองและ ผลลัพธ์เป็นของ na ture เช่นทั้งสองสัญญาณชั่วคราวมันแบ่งการติดต่อกับตัวแปรอิสระที่เกี่ยวข้องเช่นเวลาการวางแผนการทำคะแนนหรือการเปรียบเทียบไม่ได้เป็นเรื่องโดยตรงต่อไปถ้าคุณแบ่งปันความรู้สึกที่คุณอาจต้องการเปลี่ยนบรรทัดสุดท้ายของการทำงานที่เสนอเป็นคืนเดียวกัน y windowlen -1 - windowlen-1 คริสเตียนโอลีลีย์ 25 ส. ค. 15 ที่ 19 56. นิดหน่อยไปงานปาร์ตี้ แต่ฉันเคยทำหน้าที่เล็ก ๆ น้อย ๆ ของตัวเองที่ไม่ห่อรอบปลายหรือแผ่นที่มีเลขศูนย์ที่ใช้แล้วหาค่าเฉลี่ย เช่นเดียวกับการรักษาต่อไปคือว่ามันอีกครั้งตัวอย่างสัญญาณที่จุดเว้นระยะเชิงเส้นปรับแต่งรหัสที่จะได้รับคุณสมบัติอื่น ๆ วิธีการคือการคูณเมทริกซ์ที่เรียบง่ายกับปกติ Gaussian เคอร์เนลใช้งานง่ายในสัญญาณไซน์ กับปัญหาการกระจายเสียงปกติคำถามนี้ตอนนี้ยังแก่กว่าเมื่อ NeXuS เขียนเกี่ยวกับเรื่องนี้เมื่อเดือนที่แล้ว แต่ฉันชอบว่าข้อตกลงรหัสของเขากับกรณีขอบ แต่เนื่องจากเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ง่ายก็ผล s ล่าช้าอยู่เบื้องหลังข้อมูล y ใช้กับฉันคิดว่าการจัดการกับกรณีขอบในลักษณะน่าพอใจมากขึ้นกว่าโหมด NumPy ที่ถูกต้องเหมือนกันและเต็มรูปแบบสามารถทำได้โดยใช้วิธีการคล้ายกับวิธีการตาม convolution. My ผลงานของฉันใช้กลางทำงานเฉลี่ยเพื่อจัดผลลัพธ์ของตนกับของพวกเขา ข้อมูลเมื่อมีสองสามจุดสำหรับหน้าต่างขนาดเต็มรูปแบบที่จะใช้ค่าเฉลี่ยที่คำนวณได้จากหน้าต่างเล็ก ๆ ที่มาถึงขอบของอาร์เรย์จริงจากหน้าต่างขนาดใหญ่ที่ต่อเนื่อง แต่ก็มีรายละเอียดการใช้งานค่อนข้างช้า เพราะใช้ convolve และอาจจะ spruced ขึ้นค่อนข้างมากโดย Pythonista จริง แต่ผมเชื่อว่าแนวคิด stands. answered 2 มกราคมที่ 0 28 เป็นสิ่งที่ดี แต่ช้าเมื่อความกว้างของหน้าต่างเติบโตใหญ่คำตอบบางอย่างให้ขั้นตอนวิธีที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น กับ แต่ดูเหมือนไม่สามารถจัดการค่าขอบฉันเองได้ใช้ขั้นตอนวิธีที่อาจจัดการกับปัญหานี้ได้ดีถ้าปัญหานี้มีการประกาศเป็น mergenum พารามิเตอร์ Input สามารถคิดเป็น 2 windowwi dth 1. ฉันรู้ว่ารหัสนี้อ่านไม่ได้นิดหน่อยถ้า u พบว่ามีประโยชน์และต้องการ expanations บางโปรดแจ้งให้เราทราบและฉันจะ update คำตอบนี้ตั้งแต่เขียนคำอธิบายอาจเสียค่าใช้จ่ายฉันมากเวลาฉันหวังว่าฉันจะทำเฉพาะเมื่อ ใครต้องการมันกรุณาให้อภัยฉันสำหรับความเกียจคร้านของฉันหากเพียง u มีความสนใจใน version. It เดิมของมันมากยิ่งขึ้นไม่สามารถอ่านได้แก้ปัญหาแรกได้รับการกำจัดปัญหาขอบโดยช่องว่างภายในรอบอาร์เรย์ แต่วิธีที่สองโพสต์ที่นี่จัดการกับมันใน ยากและตรงในประโยคสุดท้ายของฉันฉันพยายามระบุว่าทำไมมันจะช่วยให้ข้อผิดพลาดจุดลอยถ้าสองค่าประมาณลำดับเดียวกันของขนาดแล้วเพิ่มพวกเขาสูญเสียความแม่นยำน้อยกว่าถ้าคุณเพิ่มจำนวนมากไปมากขนาดเล็ก รหัสรวมค่าที่อยู่ติดกันในลักษณะที่แม้ผลรวมกลางควรจะมีเหตุผลอย่างใกล้ชิดในขนาดเพื่อลดข้อผิดพลาดจุดลอยตัวไม่มีหลักฐานอะไรโง่ แต่วิธีนี้ได้บันทึกคู่โครงการดำเนินการไม่ดีมากในการผลิต Mayur Patel Dec 15 14 at 17 22. Alleo แทนที่จะทำอย่างใดอย่างหนึ่งต่อหนึ่งค่าคุณจะทำสองพิสูจน์เหมือนกับปัญหา bit-flipping แต่จุดของคำตอบนี้ไม่จำเป็นต้องมีประสิทธิภาพ แต่ใช้หน่วยความจำความแม่นยำ สำหรับค่าเฉลี่ย 64 บิตจะไม่เกิน 64 องค์ประกอบในแคชดังนั้นจึงเป็นมิตรกับการใช้หน่วยความจำเช่นกัน Mayur Patel 29 ธ. ค. 14 เวลา 17 04