Movimento laço médio

Eu preciso calcular uma média móvel sobre uma série de dados, dentro de um loop for Eu tenho que obter a média móvel em N 9 dias A matriz I m computação em é 4 séries de 365 valores M, que em si são valores médios de outro conjunto de Dados Eu quero traçar os valores médios dos meus dados com a média móvel em um plot. I googled um pouco sobre as médias móveis eo comando conv e encontrei algo que eu tentei implementar no meu código. Então, basicamente, eu computar a minha média e trama Ele com uma média móvel errada Eu escolhi o valor de wts fora do site mathworks, de modo que é fonte incorreta Meu problema, porém, é que eu não entendo o que este wts é Alguém poderia explicar Se tem algo a ver com os pesos do Valores que é inválido neste caso Todos os valores são ponderados o same. And se eu estou fazendo isso inteiramente errado, poderia obter alguma ajuda com it. My sinceres thanks. asked Set 23 14 às 19 05.Using conv é uma excelente maneira de Implementar uma média móvel No código que você está usando, wts é quanto y Você está pesando cada valor como você adivinhou a soma de que o vetor deve ser sempre igual a um Se você deseja pesar cada valor uniformemente e fazer um filtro de tamanho N em movimento, então você gostaria de fazer. Usando o argumento válido em conv resultará em Tendo menos valores em Ms do que você tem em M Use mesmo se você don t mente os efeitos de zero padding Se você tem o processamento de sinal toolbox você pode usar cconv se você quiser tentar uma circular média móvel Algo como. Você deve ler o conv E cconv documentação para obter mais informações se você haven t já. Calculating Moving Average. This VI calcula e exibe a média móvel, usando um número preselected. First, o VI inicializa dois registos de deslocamento O top shift register é inicializado com um elemento, então continuamente Adiciona o valor anterior com o novo valor Este registrador de desvio mantém o total das últimas medidas x Depois de dividir os resultados da função add com o valor pré-selecionado, o VI calcula a média móvel E O registro de deslocamento inferior contém uma matriz com a dimensão Média Este registro de deslocamento mantém todos os valores da medida A função de substituição substitui o novo valor após cada loop. Este VI é muito eficiente e rápido porque usa a função de substituição do elemento dentro do loop while , E ele inicializa a matriz antes de entrar no loop. Este VI foi criado em LabVIEW 6 1.Bookmark Share. What é uma média móvel. Uma média móvel também chamado de média de rolamento é uma técnica estatística que é usado para suavizar uma série de tempo As médias móveis são usadas em finanças, economia e controle de qualidade Você pode sobrepor uma curva de média móvel em uma série temporal para visualizar como cada valor se compara a uma média móvel de valores anteriores Por exemplo, o gráfico a seguir mostra o preço de fechamento mensal de ações da IBM Durante um período de 20 anos Três tipos de médias móveis são sobrepostos em um gráfico de dispersão dos dados. O preço das ações da IBM aumentou em alguns períodos de tempo e diminuiu em outros O movimento-a Para uma média móvel simples, a suavidade de uma curva é determinada pelo número de pontos de tempo, k que é usado para computar a média móvel. Os valores pequenos de k resultam em curvas que refletem Para os gráficos de ações que mostram os preços diários, a média móvel de 30 dias ea média móvel de 5 dias são escolhas populares. Como você define uma média móvel. As médias móveis mais comuns são a MA média móvel simples, a média móvel ponderada WMA ea média móvel exponencialmente ponderada EWMA A lista a seguir fornece uma breve descrição e fórmula matemática para esses tipos de médias móveis Veja o artigo da Wikipédia sobre médias móveis para detalhes adicionais. Let y 0 y 1 yt ser a série de tempo que você deseja alisar, onde yt é o valor da resposta no tempo t. A média móvel simples no tempo t é a média aritmética do seri Es at yt e os pontos de tempo k -1 anteriores Em símbolos, MA tk 1 kyi onde a soma é sobre os valores k y tk 1 y t. A média móvel ponderada WMA no tempo t é uma média ponderada das séries em yt e Os pontos de tempo k-1 anteriores Normalmente os pesos diminuem de forma monotônica de modo que os dados de há muito contribuam menos para a média do que os dados recentes Se os pesos somam à unidade wi 1 então WMA tkwiyi Se os pesos não somam a unidade, Por w i. A média móvel ponderada exponencial EWMA não usa uma janela de rolamento finito Em vez do parâmetro k o EWMA usa um parâmetro de decaimento, em que 0 1 O valor suavizado no tempo t é definido recursivamente como EWMA tyt 1 - EWMA t -1 Você pode desenrolar esta equação para obter o EWMA como um WMA onde os pesos diminuem geometricamente A escolha de determina a suavidade do EWMA Um valor de 1 implica que os dados mais antigos contribuem muito pouco para a média Inversamente, pequenos valores de implicam que dat mais velhos A contribuir para a média móvel quase tanto quanto os dados mais recentes. Cada uma dessas definições contém uma ambigüidade para os primeiros valores da média móvel Por exemplo, se tk, em seguida, há menos de k valores anteriores nos métodos MA e WMA Alguns praticantes Atribuir valores ausentes aos primeiros valores k-1, enquanto outros medem os valores mesmo quando menos de k pontos de dados anteriores existem Para o EWMA, a definição recursiva requer um valor para EWMA 0, que é muitas vezes escolhido para ser y 0.My next O artigo mostra como criar o exemplo do preço das ações da IBM, que é um enredo de série de tempo coberto com MA, WMA e curvas EWMA. Sobre o autor. Rick Wicklin, PhD, é um distinto Pesquisador em estatísticas computacionais na SAS e desenvolvedor principal de PROC IML e SAS IML Studio. Suas áreas de especialização incluem estatísticas computacionais, simulação, gráficos estatísticos e métodos modernos de análise de dados estatísticos. Rick É autor dos livros de Programação Estatística com SAS IML Software e Simulando Dados com SAS. Tendo um estudante de pesquisa, achei esta informação realmente útil para mim Agora estou mais esclarecido sobre esta média móvel. Jyoti Koirala Kathmandu, Nepal.