Moving Average Loop

Ich muss einen gleitenden Durchschnitt über eine Datenreihe berechnen, innerhalb einer for-Schleife muss ich den gleitenden Durchschnitt über N 9 Tage bekommen. Das Array I m, das in 1 ist, ist 4 Serie von 365 Werten M, die selbst Mittelwerte eines anderen Satzes sind Daten Ich möchte die Mittelwerte meiner Daten mit dem gleitenden Durchschnitt in einer Handlung zu zeichnen. Ich googeln ein bisschen über bewegte Durchschnitte und die Konv-Befehl und fand etwas, was ich versucht, Umsetzung in meinem Code. So im Grunde, ich berechnen meine Mittel und Handlung Es mit einem falschen gleitenden Durchschnitt Ich wählte den WTS-Wert direkt von der Mathworks-Website, so dass ist falsche Quelle Mein Problem aber ist, dass ich nicht verstehe, was diese wts ist Könnte jemand erklären Wenn es etwas mit den Gewichten der zu tun hat Werte, die in diesem Fall ungültig sind Alle Werte werden gleich gewichtet. Und wenn ich das ganz falsch mache, könnte ich etwas Hilfe mit ihm bekommen. Mein aufrichtiger Dank. Schicht Sep 23 14 um 19 05.Using conv ist ein ausgezeichneter Weg zu Implementieren Sie einen gleitenden Durchschnitt In dem Code, den Sie verwenden, ist wts, wie viel Sie jeden Wert wiegen, wie Sie vermutet, die Summe von diesem Vektor sollte immer gleich Eins Wenn Sie möchten, um jeden Wert gleichmäßig Gewicht zu machen und eine Größe N beweglichen Filter dann tun Würden Sie wollen, um zu tun. Um das gültige Argument in conv wird dazu führen, dass mit weniger Werten in Ms als Sie haben in M ​​Verwenden Sie das gleiche, wenn Sie don t mind die Auswirkungen der Null-Padding Wenn Sie die Signalverarbeitung Toolbox können Sie cconv verwenden, wenn Sie Ich möchte einen kreisförmigen gleitenden Durchschnitt versuchen. Etwas wie. Sie sollten die conv - und cconv-Dokumentation lesen, um weitere Informationen zu erhalten, wenn du dich bereits treibst. Calculating Moving Average. This VI berechnet und zeigt den gleitenden Durchschnitt mit einer vorgewählten Nummer an. Zuerst initialisiert das VI Zwei Schieberegister Das obere Schieberegister wird mit einem Element initialisiert und fügt dann kontinuierlich den vorherigen Wert mit dem neuen Wert hinzu. Dieses Schieberegister hält die Summe der letzten x Messungen Nach dem Teilen der Ergebnisse der Addierfunktion mit dem vorgewählten Wert berechnet das VI Der gleitende Mittelwert Das untere Schieberegister enthält ein Array mit der Dimension Durchschnitt Dieses Schieberegister hält alle Werte der Messung. Die Ersatzfunktion ersetzt den neuen Wert nach jeder Schleife. Dieses VI ist sehr effizient und schnell, weil es die Funktion ersetzen Element im Inneren verwendet Die while-Schleife, und es initialisiert das Array, bevor es in die Schleife eintritt. Dieses VI wurde in LabVIEW 6 erstellt 1.Bookmark Share. Was ist ein gleitender Durchschnitt. Ein gleitender Durchschnitt auch als rollenden Durchschnitt ist eine statistische Technik, die verwendet wird, um zu glätten Eine Zeitreihe Bewegungsdurchschnitte werden in der Finanzierung, Wirtschaftlichkeit und Qualitätskontrolle verwendet Sie können eine gleitende Durchschnittskurve auf einer Zeitreihe überlagern, um zu visualisieren, wie jeder Wert mit einem rollenden Durchschnitt der vorherigen Werte vergleicht. Beispielsweise zeigt die folgende Grafik den monatlichen Schlusskurs an Der IBM-Aktie über einen Zeitraum von 20 Jahren Drei Arten von gleitenden Durchschnitten werden auf einem Streudiagramm der Daten überlagert. Der IBM-Aktienkurs stieg in einigen Zeiträumen an und sank in anderen Die gleitenden Durchschnittskurven helfen, diese Trends zu visualisieren und diese zu identifizieren Zeiträume Für einen einfachen gleitenden Durchschnitt wird die Glätte einer Kurve durch die Anzahl der Zeitpunkte bestimmt, die zur Berechnung des gleitenden Durchschnitts verwendet wird. Kleine Werte von k ergeben sich in Kurven, die die kurzfristigen Aufwärts - und Abwärtsbewegungen der Daten widerspiegeln Große Werte von k undulieren weniger Für Aktiencharts, die Tagespreise zeigen, sind der 30-Tage-Gleitender Durchschnitt und der 5-Tage-Gleitender Durchschnitt beliebte Entscheidungen. Wie definieren Sie einen gleitenden Durchschnitt. Die gängigsten gleitenden Durchschnitte sind die einfachen gleitenden Durchschnitt MA , Die gewichtete gleitende durchschnittliche WMA und die exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt EWMA Die folgende Liste bietet eine kurze Beschreibung und mathematische Formel für diese Arten von gleitenden Durchschnitten Siehe die Wikipedia-Artikel über gleitende Durchschnitte für zusätzliche Details. Let y 0 y 1 yt die Zeit sein Serie, die Sie glatt machen wollen, wo yt der Wert der Antwort zum Zeitpunkt t ist. Der einfache gleitende Durchschnitt zum Zeitpunkt t ist das arithmetische Mittel der Serie bei yt und die vorherigen k -1 Zeitpunkte In den Symbolen MA tk 1 kyi Wo die Summation über den k-Werten y tk 1 y t liegt. Der gewichtete gleitende Durchschnitt WMA zum Zeitpunkt t ist ein gewichteter Durchschnitt der Reihe bei yt und der vorherigen k -1 Zeitpunkte. Typischerweise nehmen die Gewichte monoton ab, so dass Daten von vor langer Zeit Dazu beitragen, den Durchschnitt als die jüngsten Daten zu addieren Wenn die Gewichte auf die Einheit wi 1 sinken, dann WMA tkwiyi Wenn die Gewichte nicht auf die Einheit addieren, dann teilen sie diesen Ausdruck mit w i. Der exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt EWMA verwendet kein endliches Rollfenster Des Parameters k verwendet der EWMA einen Zerfallsparameter, wobei 0 1 Der geglättete Wert zum Zeitpunkt t ist rekursiv als EWMA tyt 1 definiert - EWMA t -1 Sie können diese Gleichung abwickeln, um die EWMA als WMA zu erhalten, wo die Gewichte geometrisch abnehmen Wahl der Bestimmung der Glätte des EWMA Ein Wert von 1 impliziert, dass ältere Daten sehr wenig zum Durchschnitt beitragen Umgekehrt, kleine Werte von implizieren, dass ältere Daten zum gleitenden Durchschnitt fast so viel wie neuere Daten beitragen. Jede dieser Definitionen enthält eine Mehrdeutigkeit Für die ersten wenigen Werte des gleitenden Durchschnitts Wenn z. B. tk dann weniger als k vorherige Werte in den MA - und WMA-Methoden gibt, geben einige Praktiker fehlende Werte den ersten k -1 - Werten zu, während andere die Werte auch dann, wenn weniger als K vorherige Datenpunkte existieren Für die EWMA erfordert die rekursive Definition einen Wert für EWMA 0, der oft als y 0 gewählt wird. Mein nächster Blogpost zeigt, wie man verschiedene gleitende Durchschnitte in SAS berechnet. Der Artikel zeigt, wie man die IBM Aktie erstellt Preisbeispiel, das ist ein Zeitreihenplot mit MA, WMA und EWMA Kurven überlagert. About Autor. Rick Wicklin, PhD, ist ein renommierter Forscher in Computational Statistics bei SAS und ist ein Hauptentwickler von PROC IML und SAS IML Studio Seine Bereiche Kompetenz, Kompetenzstatistik, Simulation, statistische Grafik und moderne Methoden in der statistischen Datenanalyse Rick ist Autor der Bücher Statistische Programmierung mit SAS IML Software und Simulation von Daten mit SAS. Being ein Forschungsstudent, fand ich diese Informationen wirklich hilfreich für mich Jetzt Ich bin mehr auf diesem gleitenden Durchschnitt geklärt. Jyoti Koirala Kathmandu, Nepal.