चलती - औसत - वेक्टर - r

चलती विंडो की चौड़ाई 1 और n के बीच एक पूर्णांक होना चाहिए जो कि विभिन्न एल्गोरिदम का चयन करने के लिए एक विकल्प है सी। में एक संस्करण लिखा है। यह गैर-परिमित संख्याओं जैसे नाएनएस और इंफल्स (जैसे कि (एक्स, एनआरएम TRUE)) को संभाल सकता है। । यह अंतुलेमेन के लिए सबसे तेज़ काम करता है तेज - दूसरा, और भी तेज, सी संस्करण। यह एल्गोरिथ्म गैर-परिमित संख्याओं के साथ काम नहीं करता है। यह औसत से दूसरे के लिए सबसे तेज काम करता है आर - आर में लिखा बहुत धीमा कोड डीबगिंग के लिए उपयोगी है और दस्तावेज के रूप में। सटीक - सी के समान - सिवाय इसके कि सभी अतिरिक्त एल्गोरिथ्म का उपयोग करके किया जाता है जो पटरियों को जोड़ता है और राउंड-ऑफ त्रुटियों के चरित्र स्ट्रिंग को सही करता है, यह इंगित करता है कि कैसे डेटा की शुरुआत और अंत में मूल्य का इलाज किया जाना चाहिए। दोनों छोरों पर केवल पहले और अंतिम के 2 मान प्रभावित होते हैं, जहां k2 आधा-बैंडविड्थ K2 k है 2. मतलब - सरणी के छोटे और छोटे भागों के लिए अंतर्निहित कार्य लागू करता है। समतुल्य: के लिए (i में 1: के 2) आउटरी अर्थ (x1: (ik2)) यह विकल्प सी में अगर एलजीसी लागू किया गया है अन्यथा आर ट्रिम में किया जाता है - समाप्त होता है आउटपुट सरणी की लंबाई ट्रिम लंबाई (एक्स) -2 कि 2 (बाहर आउट (के 21): (एन-के 2))। यह विकल्प लागू करने के लिए (एम्बेड, एक्स, कश्मीर), 1, माध्य) और अन्य संबंधित फ़ंक्शन का नकल करता है। रखो - एक्स वेक्टर (आउट 1: के 2 एक्स 1: के 2) से नंबरों के साथ छोर को भरें - आउटपुट सरणी में पहली और आखिरी गणना मूल्य के साथ छोरों को भरें (आउट 1: के 2 आउटक 21) एनए - एनएएस के साथ छोर भरें (आउट 1: के 2 एनए ) फ़ंक - समान के रूप में, लेकिन आर में implimented। यह विकल्प बहुत धीमा हो सकता है, और परीक्षण के लिए ज्यादातर शामिल हैं रनड फ़ंक्शन में अंतराल के समान जो निम्नलिखित विकल्प हैं: ldquo c (औसत, रखना, निरंतर) rdquo. specifies क्या परिणाम केंद्रित होना चाहिए (डिफ़ॉल्ट), बाएं संरेखित या दायां संरेखित। यदि अंतराल का अर्थ है तो बाएं या दाएं को संरेखित करने के लिए धीमा कार्यान्वयन पर अंतराल फ़ंक के समान होगा। अंत मूल्यों के अलावा, y रनमेन (एक्स, के) का परिणाम (j (1k2): (n-k2) के लिए ldquo जैसा होता है) (y-j2): (जे-के 2): (jk2)) rdquo कार्यों के इस सेट को लिखने के लिए मुख्य प्रोत्साहन आर और इसके पैकेजों में उपलब्ध बहुमुखी खिड़की कार्यों की सापेक्ष धीमी गति थी। रनड के अपवाद के साथ एक चल खिड़की औसत कार्य, देखें अनुभाग में सूचीबद्ध सभी फ़ंक्शंस बहुत अक्षम अकादमी के लागू होते हैं (एम्बेड (एक्स, कश्मीर), 1, मंगल, आदि)। रनमेन फ़ंक्शन की सापेक्ष गति ओ (एन) है फ़ंक्शन एंड्र्यूल इनपुट सरणी एक्स के अंत-बिंदुओं को संसाधित करने के लिए पांच तरीकों में से एक को लागू करता है (अंतराल तर्क देखें)। कोड के वर्तमान संस्करण में डिफ़ॉल्ट एंड्रूमेल्न विकल्प को सी कोड में गणना किया जाता है। बड़ी चलती खिड़कियों के मामले में गति में सुधार किया जाता है। रनमेन (। एजीजेक्ट) के मामले में एक विशेष एल्गोरिथ्म का उपयोग किया जाता है (सुनिश्चित करें संदर्भ अनुभाग) यह सुनिश्चित करने के लिए कि गोल-बंद त्रुटियां जमा नहीं होती हैं। नतीजतन, रनमैन फ़िल्टर (एक्स, रिप (1k, कश्मीर)) और रनमेन (। एलजीसी) कार्यों से अधिक सटीक है। एक्स के समान आकार के एक संख्यात्मक वेक्टर या मैट्रिक्स देता है केवल एन्ड्रयूत्रीम के मामले में आउटपुट वैक्टर छोटे होंगे और आउटपुट मैट्रिक्स में कम पंक्तियां होंगी। फ़ंक्शन रनमेन (। एलेगजैक्ट) वादिम ओग्रानोविच द्वारा कोड द्वारा आधारित है, जो पायथन कोड पर आधारित है (पिछला संदर्भ देखें), गैबर ग्रिडेंडिक द्वारा निर्देशित संदर्भ रनमेन में इस्तेमाल किए गए गोल-ऑफ त्रुटि सुधार के बारे में। शेवचुक, जोनाथन एडॉप्टिव प्रेसिजन फ़्लोटिंग-प्वाइंट अरिथमेटिक एंड फास्ट रॉबिल जियोमेट्रिक पीडीकेट्स। www-2.cs. cmu. eduafscsprojectquakepublicpapersrobust-arithmetic. ps अधिक गोल-ऑफ त्रुटि सुधार पर पाया जा सकता है: aspn. activestateASPNCookbookPythonRecipe393090 से संबंधित लिंक: चलती मतलब - मतलब kernapply। फिल्टर। विघटित। एसटीएल। चिड़ियाघर पुस्तकालय से रोलमेन, मैजिक लाइब्रेरी से सबसों, इस पैकेज से अन्य चलती विंडो फ़ंक्शंस: रनमैन runmax। runquantile। रनमांड और रनड जेनेरिक रनिंग विंडो फ़ंक्शंस: लागू करें (एक्स, कश्मीर), 1, फ़न) (सबसे तेज़), जीटोल पैकेज से चल रहे हैं (इस प्रयोजन के लिए बहुत धीमी गति से), मैजिक लाइब्रेरी से सब्ज़ों के साथ डाटा पर चलने वाली विंडो संचालन किसी भी आयाम पैकेज सीटूल संस्करण 1.12 इंडेक्स वजन वेक्टर के साथ मेरा मतलब है वेक्टर जिसकी खिड़की में अवलोकन को गुणा करना है जो आपके डेटा पर स्लाइड करता है ताकि यदि आप उन उत्पादों को एक साथ जोड़ दें तो यह विंडो के दाईं ओर ईएमए के मूल्य को देता है । रैखिक भारित चल औसत के लिए वजन वेक्टर खोजने के लिए सूत्र है: (1: n) योग (1: n) (आर कोड में)। लंबाई की यह श्रृंखला 1 से बढ़ जाती है। N10 के लिए यह 0.01818182 0.03636364 0.05454545 0.07272727 0.09090909 0.10909091 0.12727273 0.14545455 0.16363636 0.18181818 नंबर 1 से 10 55, 55 के साथ संख्या 1 से 10 की राशि होगी। आप वजन वेक्टर की गणना कैसे करते हैं यदि एन विंडो की लंबाई है, तो अल्फ़ाल्ट -2 (एन 1) और ilt-1: n एएमएएइटइटक्टर - ((अल्फा (1-अल्फा) (1-आई)) की लंबाई के एक घातीय चलती औसत (एएमए) के लिए ) क्या यह सही है हालांकि ईएमए वास्तव में एक शुरुआत और अंत के साथ एक खिड़की तक ही सीमित नहीं है, भार को 1 तक जोड़ना चाहिए, जैसे एलडब्ल्यूएमए धन्यवाद जेसन, किसी भी वांछित परिशुद्धता के लिए ईएमए फिल्टर का अनुमान लगाने का कोई संकेत इसे लंबे समय तक पर्याप्त एफआईआर फ़िल्टर के साथ अनुमानित करके, en. wikipedia. orgwikihellip पर एक पर्ल लिपि पर आधारित है, जो कि ईएमए वजन वेक्टर की छवि बनाते हैं, लेकिन मुझे यह समझ में नहीं आता है कि अगर वे 15 की ऊंचाई तक तय करते हैं तो 20 लाल क्यों होते हैं सलाखों के बजाय 15 ndash मिस्टर एच 1 9 12 22 पर: 408.4 औसत मॉडल चल रहा है बल्कि था प्रतिगमन में पूर्वानुमान चर के पिछले मूल्यों का उपयोग करना, एक चलती औसत मॉडल प्रतिगमन की तरह मॉडल में पिछले पूर्वानुमान त्रुटियों का उपयोग करता है। वाई सी और थीटा ई थीटा ई डॉट्स थीटा ई, जहां सफेद शोर है। हम इसका संदर्भ एमए (क्यू) मॉडल के रूप में करते हैं। बेशक, हम एट के मूल्यों का निरीक्षण नहीं करते हैं, इसलिए यह सामान्य अर्थों में वास्तव में प्रतिगमन नहीं है। ध्यान दें कि पिछले कुछ पूर्वानुमान त्रुटियों के भारित मूविंग औसत के रूप में यूटी के प्रत्येक मूल्य पर विचार किया जा सकता है। हालांकि, चलते हुए औसत मॉडल को अध्याय 6 में चर्चा की गई औसत चौरसाई के साथ भ्रमित नहीं होना चाहिए। एक चल औसत मॉडल का उपयोग भविष्य के मूल्यों की भविष्यवाणी के लिए किया जाता है, जबकि औसत चौरसाई चलते हुए पिछले मूल्यों के रुझान-चक्र का आकलन करने के लिए उपयोग किया जाता है। चित्रा 8.6: विभिन्न मापदंडों के साथ औसत मॉडल चलने से डेटा के दो उदाहरण। वाम: एमए (1) वाई टी 20e टी 0.8 ए टी -1 के साथ सही: एमए (2) वाई टी ई टी-टी टी-1 0.8 ए टी -2 के साथ दोनों ही मामलों में, ई टी सामान्य रूप से शून्य शोर के साथ सफेद शोर को वितरित करता है और विचरण एक होता है। चित्रा 8.6 चित्रा 9 एक एमए (1) मॉडल और एक एमए (2) मॉडल से कुछ डेटा दिखाता है। मापदंडों को बदलते हुए 1, बिन्दु, थीटाक विभिन्न समय श्रृंखला पैटर्न में परिणाम। ऑटोरेग्रेसिव मॉडल के साथ, त्रुटि शब्द का विचरण और केवल श्रृंखला के पैमाने को बदल देगा, न कि पैटर्न किसी भी स्थिर एआर (पी) मॉडल को एमए (इंटेस्टी) मॉडल के रूप में लिखना संभव है। उदाहरण के लिए, बार-बार प्रतिस्थापन का उपयोग करते हुए, हम एआर (1) मॉडल के लिए यह प्रदर्शित कर सकते हैं: आरंभ येट amp एफ़आईपीएआईएआईपीएफ़आई 1 (पीआई 1 ईई) एट एपीआईएफ़एपीएआईएफ़आई 1 ई एट एपीआईएचआईएपीआईएपीईईईएफ़आई 1 ए और एम्पटेक्स्ट एंड प्रोवाइड -1 एलटी फी 1 एलटी 1, PH1k का मान छोटा हो जाता है क्योंकि कश्मीर बड़ा हो जाता है तो अंततः हम yt et phi1 ईफी 12 ई फ़ि 13 ई cdots, एक एमए (चोरी) प्रक्रिया प्राप्त करते हैं। रिवर्स रिजल्ट का मानना ​​है कि क्या हम एमए पैरामीटर पर कुछ बाधाएं डालते हैं। फिर एमए मॉडल को इन्वर्टेबल कहा जाता है। यही है, कि हम एआर (इनफ़ीटी) प्रक्रिया के रूप में किसी भी इनवॉर्टेबल एमए (क्यू) प्रक्रिया को लिख सकते हैं। इनवर्बल मॉडल बस एमए मॉडल से लेकर एआर मॉडलों में परिवर्तित करने में सक्षम नहीं हैं। उनके पास कुछ गणितीय गुण हैं जो उन्हें अभ्यास में उपयोग करना आसान बनाते हैं। अवरुद्धता की कमी कार्यस्थल की कमी के समान होती है। एक एमए (1) मॉडल के लिए: -1 लेटेटा 1 एलटी 1 एमए (2) मॉडल के लिए: -1 लेटेटा 2 एलटी 1, थीटा 2 टेटा 1 जीटी -1, थीटा 1-टेटा 2 एलटी 1. क्यूजे 3 के लिए और अधिक जटिल परिस्थितियां हैं। फिर, आर मॉडलों का आकलन करते समय इन बाधाओं का ख्याल रखेगा। औसत में सरल औसत (मीन) की तुलना में इस श्रृंखला को वेक्टर के रूप में प्रदर्शित किया जा सकता है। श्रृंखला का औसत 10. मतलब (v) 8220 आतंक 8221 राशि जो कि वेक्टर में प्रत्येक प्रविष्टि मतलब से भिन्न होती है, निम्न प्रकार से कैल्शुएट हो सकती है। एस 8211 का मतलब है यह मान यह सुनिश्चित करने के लिए एक माप के आधार के रूप में सेवा कर सकता है कि मॉडल कितना अच्छा है (त्रुटि स्क्वायर) (v 8211 माध्य (v)) 2 अंत में, इन परिणामों का योग या माध्य अनुमानों के लिए समग्र फिट (या त्रुटि की मात्रा) का प्रतिनिधित्व करने वाले मानों की गणना के लिए उपयोग किया जा सकता है। राशि ((v 8211 मतलब (v)) 2) एसएसई 8221 स्क्वेयर त्रुटियों का योग है। मतलब ((v 8211 माध्य (v)) 2) एमएस 8221 स्क्वेर्ड त्रुटियों का मतलब है। अब जब हमारे पास एक साधारण मूल्य है जो दर्शाता है कि सेट के लिए एक अनुमान कितना अच्छा है, हम अन्य मानों के साथ परीक्षण कर सकते हैं। हर बार एक संपूर्ण गणना लिखने के बजाय, हम आर में एक फ़ंक्शन बना सकते हैं और एक वैक्टर में प्रत्येक मान को फ़ंक्शन लागू कर सकते हैं। 7, 9, और 12 के साथ अनुमान (10) की तुलना करने के लिए समय श्रृंखला डेटा का विश्लेषण करना एक समय श्रृंखला केवल समय में डेटा बिंदुओं का अनुक्रम है। समय श्रृंखला डेटा में अनूठी विशेषताओं होती है जो इसे समान रूप से संसाधित करने की अनुमति देती है, चाहे अंतर्निहित डेटा का प्रतिनिधित्व न हो। कई विषयों में इस प्रकार के आंकड़ों के साथ आंकड़े, सिग्नल प्रोसेसिंग, अर्थमिति और गणितीय वित्त शामिल हैं। इस तरह के डेटा व्यापार में बिक्री पूर्वानुमान, बजटीय विश्लेषण, उपज अनुमानों और प्रक्रिया गुणवत्ता नियंत्रण क्षेत्र में संबंध में दिखाई देते हैं। अन्य ब्लॉग प्रविष्टियों में, उनका उपयोग स्टॉक मार्केट विश्लेषण और आर्थिक डेटा के संबंध में किया जाता है। वे वेब साइटों के लिए प्रासंगिक हैं और Google Analytics जैसे उपकरणों के माध्यम से उपलब्ध हैं। तो समय श्रृंखला डेटा व्यापक रूप से लागू होता है लेकिन उसके आवेदन की परवाह किए बिना सामान्य विशेषताएं हैं। इसकी विशेषताओं और पैटर्न की पहचान करने के लिए इसका विश्लेषण किया जा सकता है यह आमतौर पर पूर्वानुमान की ओर जाता है जिसमें एक मॉडल का इस्तेमाल पिछले डेटा के आधार पर भविष्य की घटनाओं का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है। सभी समय श्रृंखला डेटा में निम्नलिखित सामान्य गुण होते हैं: एक प्राकृतिक अस्थायी आदेश अक्सर अक्सर निकटता वाले घटनाएं आम तौर पर अधिकतर मामलों से अधिक निकटता से संबंधित होती हैं, पूर्व मूल्यों को भविष्य के मूल्यों को प्रभावित करने के लिए माना जाता है (आम तौर पर अन्य तरीकों के बजाय) एक समान अंतराल पर दूरी हम जिस सेट के साथ काम कर रहे हैं वह समय सीमा 8211 के रूप में विचार करने के लिए थोड़ा अजीब है, एक आपूर्तिकर्ता समय की एक इकाई नहीं है। हालांकि, यह बात करने के लिए उपयोगी है कि 8220simple8221 औसत (या मतलब) सभी अतीत टिप्पणियों का केवल एक उपयोगी अनुमान है जब कोई प्रवृत्ति नहीं होती है। यह सुनिश्चित करने के लिए नहीं कि यह क्या करना है। मैंने सरकार को ईमेल किया और स्पष्टीकरण मांगा। अगर मुझे कोई प्रतिक्रिया मिलती है तो उत्तर यहां पोस्ट करेंगे आर में, एक वेक्टर को एक समय श्रृंखला ऑब्जेक्ट के रूप में निम्नानुसार रखा जा सकता है: चलते औसत औसत चलती औसत एनआईएसटी हैंडबुक में वर्णित है और इसे 8220 के शूंटिंग 8221 8211 के रूप में भी कहा जाता है जो कि जीजीप्लोट 2 (जीओम्समूथ) में आता है। आर में उपलब्ध कार्यों के असंख्य हैं, जिनमें संख्याओं की एक श्रृंखला के कुछ प्रकार की गणना शामिल है। एक सरल उदाहरण है कि लगभग चाल में रोलप्पन शामिल है: रोलप्ली (एस, 3, माध्य) यह काम करता है, लेकिन यह स्पष्ट नहीं है कि पहली दो प्रविष्टियां छोड़ दी गई थीं। लाइब्रेरी का उपयोग करने के लिए बेहतर है जिसमें अतिरिक्त चेक को 8282 में कोडित किया गया है यदि आप कोड को 82 में से देखते हैं, तो आप अतिरिक्त सत्यापन और त्रुटि जांच (जो सूची की शुरुआत में अनुपलब्ध मानों के लिए खाते हैं) का विचार प्राप्त कर सकते हैं। स्रोत को देखने के लिए, किसी भी कोष्ठक के बिना फ़ंक्शन नाम को इनपुट करें: आप इस मामले में आंतरिक तरीके से बुलाए गए तरीकों में ड्रिल कर सकते हैं: इस पद्धति के साथ उपलब्ध है, हम त्रुटि और त्रुटि स्क्वायर की गणना कर सकते हैं: एस 8211 एसएमए (एस, 3) त्रुटि (एस 8211 एसएमए (एस, 3)) 2 त्रुटि स्क्वायर ध्यान रखें कि गणना का अर्थ प्रतिस्थापित शून्य प्रविष्टियों को शून्यो 8282 x ((एस 8211 एसएमए (एस, 3)) 2) एक्स isna (x) lt - 0 मतलब ( x) ओह 8211 यदि आप भूखंड में दिलचस्पी रखते थे: नवीनतम आर पदों के साथ ई-मेल प्राप्त करने के लिए आर-ब्लॉगर्स की सदस्यता के लिए कोई अद्यतन याद न रखें। (आप इस संदेश को फिर से नहीं देखेंगे।)