Ek het gesukkel op soek na 'n eenvoudige funksie vir bewegende gemiddeldes dat sommige buigsaamheid om te doen wat ek nodig gehad het. Ek het uiteindelik het 'n paar funksies vir uitbreiding van die een wat gebaseer is op die filter funksie wat rinni gee bo in die kommentaar (maar wat self gewoond werk, want dit sal die huidige waarneming in die 3 tydperk gemiddeld insluit). Bewegende gemiddelde funksie wat die huidige waarneming sluit bewegende gemiddelde funksie wat nie die huidige waarneming Terugwaartse soek bewegende gemiddelde funksie, wat nie huidige OBS insluit, gebaseer op h2 lesings begin H1 periodes terug antwoord 24 Augustus by 02:25 Jou Antwoord 2016 stapel Exchange, IncMoving gemiddeldes in R na die beste van my wete, nie R nie 'n ingeboude funksie om bewegende gemiddeldes te bereken. Die gebruik van die filter funksie, maar ons kan 'n kort funksie te skryf vir bewegende gemiddeldes: Ons kan dan gebruik maak van die funksie op enige data: MAV (data), of MAV (data, 11) as ons wil 'n verskillende aantal datapunte spesifiseer as die standaard 5 plot werke soos verwag: plot (MAV (data)). Benewens die aantal datapunte waaroor om gemiddelde, kan ons ook die kante argument van die filter funksies te verander: sides2 gebruik beide kante, sides1 gebruik net verlede waardes. Deel hierdie: Post navigasie Kommentaar navigasie Kommentaar navigation8.4 Moving gemiddelde modelle Eerder as om te gebruik afgelope waardes van die voorspelling veranderlike in 'n regressie, 'n bewegende gemiddelde model gebruik afgelope voorspelling foute in 'n regressie-agtige model. y c et theta e theta e kolle theta e, waar et is wit geraas. Ons noem dit 'n MA (Q) model. Natuurlik, ons het nie die waardes van et waarneem, so dit is nie regtig regressie in die gewone sin. Let daarop dat elke waarde van yt gesien kan word as 'n geweegde bewegende gemiddelde van die afgelope paar voorspel foute. Maar bewegende gemiddelde modelle moet nie verwar word met bewegende gemiddelde smoothing ons in Hoofstuk 6. 'n bewegende gemiddelde model bespreek word gebruik vir die voorspelling van toekomstige waardes, terwyl bewegende gemiddelde smoothing word gebruik vir die bepaling van die tendens-siklus van verlede waardes wees. Figuur 8.6: Twee voorbeelde van data uit bewegende gemiddelde modelle met verskillende parameters. Links: MA (1) met y t 20e t 0.8e t-1. Regs: MA (2) met y t e t-e t-1 0.8e t-2. In beide gevalle, is e t normaalverdeelde wit geraas met gemiddelde nul en variansie een. Figuur 8.6 toon 'n mate van data uit 'n MA (1) model en 'n MA (2) model. Die verandering van die parameters theta1, kolle, thetaq resultate in verskillende tyd reeks patrone. Soos met outoregressiemodelle, sal die afwyking van die term fout et net verander die skaal van die reeks, nie die patrone. Dit is moontlik om 'n stilstaande AR (p) model as 'n MA (infty) model skryf. Byvoorbeeld, met behulp van herhaalde vervanging, kan ons hierdie bewys vir 'n AR (1) model: begin yt amp phi1y et amp phi1 (phi1y e) et amp phi12y phi1 e et amp phi13y phi12e phi1 e et amptext einde verstande -1 Dit phi1 Dit 1, sal die waarde van phi1k kleiner te kry as k groter word. So uiteindelik kry ons yt et phi1 e phi12 e phi13 e cdots, 'n MA (infty) proses. Die omgekeerde gevolg het as ons 'n paar beperkinge op te lê op die MA parameters. Toe die MA-model is omkeerbaar genoem. Dit wil sê, dat ons 'n omkeerbare MA (Q) proses as 'n AR (infty) proses kan skryf. Omkeerbare modelle is nie net om ons in staat stel om van MA modelle om modelle AR. Hulle het ook 'n paar wiskundige eienskappe wat maak dit makliker om te gebruik in die praktyk. Die inverteerbaarheid beperkings is soortgelyk aan die stasionariteit beperkings. Vir 'n MA (1) model: -1lttheta1lt1. Vir 'n MA (2) model: -1lttheta2lt1, theta2theta1 GT-1, theta1 - theta2 Dit 1. Meer ingewikkelde voorwaardes hou vir qge3. Weereens, sal R sorg van hierdie beperkings te neem wanneer die beraming van die models. Moving Gemiddeld Ek vra om verskoning vir my deurmekaar post wat spruit uit my eie verwarring. en depressie sowel. In werklikheid Ek al is ek klaar met 'n groot deel van 'n projek en om my ontsteltenis het ek uitgevind daar is meer om te doen. Ek probeer om 'n algoritme te pas, gebaseer op gevorderde wavelet analise, om my asemhaling seine. Die oorspronklike algoritme is in Fortran geïmplementeer deur die wiskundige skrywer van die onderliggende teorie. Ek geïmplementeer dit in R taal met 'n paar klein veranderinge as gevolg van die aard o fthe verskynsel Ek studeer. Sedert my resultate en die wiskundiges resultate meestal verskil op dieselfde monster sein, was ek voorgestel om die lae frekwensies komponente in die hand van die begin van wavelet analise te verwyder. By herlees sy voorstel het ek al hoe meer verward. Sover ek weet bewegende gemiddelde is een van die eenvoudigste DSP lae-pass filters. Daarom kan ek nie verstaan hoe MA gebruik kan word om 'n lae-frekwensie komponente te verwyder. Ook ek kan hi voorstel dat ek plak in die volgende verstaan. quotYou het 'n taamlik kort sein - 120 monsters net. Ek vermy met betrekking tot wavelet coeffcients op senior detail vlakke omdat hul hoof ondersteuning interval is van dieselfde orde as die hele tyd interval en die omsendbrief effek van diskrete eindige wavelet transformeer is te sterk vir hulle. So, as die lengte van die tyd reeks gelyk N2k dan werk ek met detail vlakke van 1 tot (k-3). Dit beteken dat vir hierdie tydreeks K7 en die werking detail vlakke 1,2,3. Behalwe dat periodieke uitbreiding van die sein gebruik jy terwyl ek gebruik nul padding tot die lengte naaste N2k en ek sluit nie in analise nul wavelet koëffisiënte wat as gevolg van ontstaan tot nul padding. Verder het die span outomaties verwyder voordat wavelet analise lae-frekwensie komponente van die sein (wat die hoofbron van omsendbrief effek is) deur bewegende gemiddelde binne tyd venster van die radius 2 (k-3). Ek raai jou aan lae-frekwensie komponente te verwyder asook, byvoorbeeld deur plaaslike polinome van die 2-de orde wit hin bewegende tyd venster van die radius 8 monsters (die lengte van die beweging venster gelyk 17, dit wil sê 'n bietjie meer as 16 - maksimum skaal vir die 3-rd detail vlak).quot Thank you so much, Maura ek gesien Gabors antwoord, maar het 'n verduideliking te vra. Jy sê jy wil 'n lae frekwensie komponente te verwyder, maar dan vra jy glad funksies. Die term quotsmoothingquot impliseer verwydering van 'n hoë-frekwensie komponente van 'n reeks. As glad regtig is jou doel dan addisionele R hulpbron sal smooth. spline, loess (of lowess), ksmooth, of met behulp van gladstryking terme in regressies wees. Venables en Ripley het 'n hele paar uitgewerkte voorbeelde van sulke manne in massa. GT Ek is op soek na 'n paar help om die verwydering van 'n lae-frekwensie komponente van GT n sein deur bewegende gemiddelde op 'n gly venster. GT Ek verstaan thiis is 'n glad prosedure wat ek nog nooit in my gt lewe gedoen voor. sug. GT GT ek gesoek R argiewe en gevind quotrollmeanquot, quotMovingAverages quot, GT quotSymmetricMAquot. GT een van die opsies mantioned funksies blyk die smoothing GT polinoom orde en die gly venster met as insette parameters aanvaar. GT Miskien ek mis iets. GT GT Ek wonder of daar 'n paar boustene in R indien nie selfs 'n GT funksie wat dit doen nie (ek weet nie dat daar nog baie verwag, al is). GT Selfs 'n paar literatuurverwysings en / of tutoriale is baie welkom. GT GT Thank you so much, GT Maura GT GT GT GT tutti i telefonini TIM GT GT GT alternatiewe HTML-weergawe verwyder GT GT GT verborge e-pos poslys GT stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-help GT moet asseblief lees die plaas gids www. R-project. org/posting-guide GT en gee kommentaar, minimale, self-contained, reproduceerbare kode. tutti i telefonini TIM alternatiewe HTML-weergawe verwyder In antwoord op hierdie pos deur David Winsemius Op 26-Feb-09 13:54:51 David Winsemius geskryf: GT ek gesien Gabors antwoord, maar het 'n verduideliking te vra. Jy sê jy GT wil lae frekwensie komponente te verwyder, maar dan moet jy versoek glad GT funksies. Die term quotsmoothingquot impliseer verwydering van 'n hoë-frekwensie GT komponente van 'n reeks. As jy 'n reëlmatige reeks te produseer, jou resultaat natuurlik bevat die lae-frekwensie comsponents, met die hoë-frekwensie komponente verwyder. Maar as jy dan trek dit uit die oorspronklike reeks, jou resultaat bevat die hoë-frekwensie komponente, met die lae-frekwensie compinents verwyder. Bewegende gemiddelde is een manier om glad (maar kan periodieke komponente wat daar nie was om mee te begin voer). Filter 'n tyd-reeks is 'n baie oop aktiwiteit in baie gevalle 'n nuttige begin is verkenning van die spektrale eienskappe van die reeks, waarvoor R het verskeie funksies. spektrum () in die statistieke pakket (gelaai bvy verstek) is een basiese funksie. help. search (quottime seriesquot) sal gooi 'n baie funksies. Jy mag dalk wil om te kyk na pakket ltsa (lineêre tydreeksanalise). Alternatiewelik, indien yuou reeds goeie inligting oor die frekwensie-struktuur van die reeks, of (byvoorbeeld) weet dat dit 'n testament omskryf seisoenale komponent, dan kan jy op die ontwerp van 'n oordragsfunksie spesifiek ingestel om die werk te begin. Het jy 'n blik op RSiteSearch (quot quot) Hoop dit help, Ted. GT As glad regtig is jou doel dan addisionele R hulpbron sal GT smooth. spline, loess (of lowess), ksmooth, of met behulp van gladstryking terme in GT regressies wees. Venables en Ripley het 'n hele paar uitgewerkte voorbeelde van GT soos in massa. GT GT - GT Dawid Winsemius GT GT GT Op 26 Februarie 2009, by 07:07, lthidden e GT geskryf: GT gtgt Ek is op soek na 'n paar help om die verwydering van 'n lae-frekwensie komponente van gtgt n sein deur bewegende gemiddelde op 'n gly venster. gtgt Ek verstaan thiis is 'n glad prosedure wat ek nog nooit in my gtgt lewe gedoen voor. sug. gtgt gtgt ek gesoek R argiewe en gevind quotrollmeanquot, quotMovingAverages quot, gtgt quotSymmetricMAquot. gtgt een van die opsies mantioned funksies blyk die smoothing gtgt polinoom orde en die gly venster met as insette parameters aanvaar. gtgt Miskien ek mis iets. gtgt gtgt Ek wonder of daar 'n paar boustene in R indien nie selfs 'n gtgt funksie wat dit doen nie (ek weet nie dat daar nog baie verwag, al is). gtgt Selfs 'n paar literatuurverwysings en / of tutoriale is baie welkom. gtgt gtgt Thank you so much, gtgt Maura gtgt gtgt gtgt gtgt tutti i telefonini TIM gtgt gtgt gtgt alternatiewe HTML-weergawe verwyder gtgt gtgt gtgt verborge e-pos poslys gtgt stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-help gtgt moet asseblief lees die plasing gids gtgt www. R-project. org/posting-guide gtgt en verskaf gedraai, minimale, self-contained, reproduceerbare kode. GT GT GT verborge e-pos poslys GT stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-help GT ASSEBLIEF doen lees die boodskap gids GT www. R-project. org/posting-guide GT en gee kommentaar, minimale, self-contained , reproduceerbare kode. Ek het 'n bietjie kode behulp Fourier filter as jy wil graag 'n blik op hierdie neem: biblioteek (StreamMetabolism) biblioteek (mFilter) x LT read. production (file. choose ()) contiguous. zoo (data. frame (x, quotRM202DO. Concquot, coredata (x, quotRM202DO. Concquot))) contiguous. zoo (data. frame (x, quotRM61DO. Concquot, coredata (x, quotRM61DO. Concquot))) kort LT x42685: 48535, quotRM202DO. Concquot kort LT - x53909: 59957, quotRM61DO. Concquot short. ts LT ts (coredata (kort), frequency96) Fourier filter short. fft LT FFT (short. ts) plot (Re (short. fft), xlimc (0,10) , ylimc (-1.000, 1000)) short. fft789: 5563 00i short. ifft FFT (short. fft, omgekeerde WAAR) / lengte (short. fft) dieretuin reeks filt LT dieretuin (coredata (Re (short. ifft)) .-indeks (kort)) par (mfrowc (2,1)) plot (kort) plot (filt) window. plot LT funksie (x, y, a, b, s, d) par (mfrowc (2,1) ) plot (window. chron (x, a, b, s, d)) plot (window. chron (y, a, b, s, d)) window. plot (kort, filt, quot04 / 17 / 2007quot, quot00 : 01: 00quot, quot04 / 17 / 2007quot, quot23: 46: 00quot) plot. e LT funksie (b, w, x, y, z) 'n LT window. chron (b, w, x, y, z ) plot (a, ylimrange (a) 0.06c (-1, 1)) lyne (a0.98, colquotbluequot) lyne (a1.02, colquotredquot) dit kan nie presies te wees wat jy wil, maar jy sal 'n handvatsel op hê wat spektrale eienskappe wat jy verwyder. Op Do, 26 Februarie 2009 om 09:54, Ted Harding lthidden e GT geskryf: GT op 26-Feb-09 13:54:51 David Winsemius geskryf: gtgt ek gesien Gabors antwoord, maar het 'n verduideliking te vra. Jy sê jy gtgt wil lae frekwensie komponente te verwyder, maar dan moet jy versoek glad gtgt funksies. Die term quotsmoothingquot impliseer verwydering van 'n hoë-frekwensie gtgt komponente van 'n reeks. GT GT As jy 'n reëlmatige reeks te produseer, jou resultaat natuurlik bevat GT die lae-frekwensie comsponents, met die hoë-frekwensie komponente GT verwyder. GT GT Maar as jy dan trek dit uit die oorspronklike reeks, jou gevolg GT bevat die hoë-frekwensie komponente, met die lae-frekwensie GT compinents verwyder. GT GT Moving-gemiddelde is een manier om glad (maar kan periodieke GT komponente wat daar nie was om mee te begin voer). GT GT Filter 'n tyd-reeks is 'n baie oop aktiwiteit in baie GT gevalle 'n nuttige begin is verkenning van die spektrale eienskappe GT van die reeks, waarvoor R het verskeie funksies. spektrum () gt in die statistieke pakket (gelaai bvy verstek) is een basiese funksie. GT help. search (quottime seriesquot) sal gooi 'n baie funksies. GT GT Jy mag dalk wil om te kyk na pakket ltsa (lineêre tyd-reeks GT analise). GT GT Alternatiewelik, indien yuou reeds goeie inligting oor die GT frekwensie-struktuur van die reeks, of (byvoorbeeld) weet dat GT dit 'n testament omskryf seisoenale komponent, dan kan jy GT op die ontwerp van 'n oordragsfunksie spesifiek ingestel om te begin die werk. GT Het jy 'n blik op RSiteSearch (quot quot) gt gt Hoop dit help, GT Ted. GT GT GT gtgt As glad regtig is jou doel dan addisionele R hulpbron sal gtgt smooth. spline, loess (of lowess), ksmooth, of met behulp van gladstryking terme in gtgt regressies wees. Venables en Ripley het 'n hele paar uitgewerkte voorbeelde van gtgt soos in massa. gtgt gtgt - gtgt Dawid Winsemius gtgt gtgt gtgt Op 26 Februarie 2009, by 07:07, lthidden e GT geskryf: gtgt gtgtgt Ek is op soek na 'n paar help om die verwydering van 'n lae-frekwensie komponente van gtgtgt n sein deur bewegende gemiddelde op 'n gly venster. gtgtgt Ek verstaan thiis is 'n glad prosedure wat ek nog nooit in my gtgtgt lewe gedoen voor. sug. gtgtgt gtgtgt ek gesoek R argiewe en gevind quotrollmeanquot, quotMovingAverages quot, gtgtgt quotSymmetricMAquot. gtgtgt een van die opsies mantioned funksies blyk die smoothing gtgtgt polinoom orde en die gly venster met as insette parameters aanvaar. gtgtgt Miskien ek mis iets. gtgtgt gtgtgt Ek wonder of daar 'n paar boustene in R indien nie selfs 'n gtgtgt funksie wat dit doen nie (ek weet nie dat daar nog baie verwag, al is). gtgtgt Selfs 'n paar literatuurverwysings en / of tutoriale is baie welkom. gtgtgt gtgtgt Thank you so much, gtgtgt Maura gtgtgt gtgtgt gtgtgt gtgtgt tutti i telefonini TIM gtgtgt gtgtgt gtgtgt alternatiewe HTML-weergawe verwyder gtgtgt gtgtgt gtgtgt verborge e-pos poslys gtgtgt stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-help gtgtgt moet asseblief lees die plasing gids gtgtgt www. R-project. org/posting-guide gtgtgt en verskaf gedraai, minimale, self-contained, reproduceerbare kode. gtgt gtgt gtgt verborge e-pos poslys gtgt stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-help gtgt ASSEBLIEF doen lees die boodskap gids gtgt www. R-project. org/posting-guide gtgt en gee kommentaar, minimale, self-contained , reproduceerbare kode. GT GT ------------------------------------------------ -------------------- GT E-pos: (Ted Harding) lthidden e GT GT Faks-na-e-pos: 44 (0) 870 094 0861 GT Datum: 26 - Feb-09 Tyd: 14:54:43 GT ------------------------------ XFMail ------- ----------------------- GT GT GT verborge e-pos poslys GT stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-help GT ASSEBLIEF doen lees die boodskap lei www. R-project. org/posting-guide GT en verskaf gedraai, minimale, self-contained, reproduceerbare kode. GT Kom nie ons tyd en hulpbronne te bestee dink oor dinge wat so min of so groot dat al wat hulle vir ons regtig is puff ons op en maak ons voel soos gode is. Ons is soogdiere, en het nie uitgeput die irriterende klein probleme dat hulle soogdiere. In antwoord op hierdie pos deur Ted. Harding-2 Op 26 Februarie 2009, by 09:54, (Ted Harding) skryf: GT Op 26-Feb-09 13:54:51 David Winsemius geskryf: gtgt ek gesien Gabors antwoord, maar het 'n verduideliking te vra. Jy sê jy gtgt wil lae frekwensie komponente te verwyder, maar dan vra jy gtgt glad gtgt funksies. Die term quotsmoothingquot impliseer verwydering van 'n hoë-frekwensie gtgt komponente van 'n reeks. GT GT As jy 'n reëlmatige reeks te produseer, jou resultaat natuurlik bevat GT die lae-frekwensie comsponents, met die hoë-frekwensie komponente GT verwyder. GT GT Maar as jy dan trek dit uit die oorspronklike reeks, jou gevolg GT bevat die hoë-frekwensie komponente, met die lae-frekwensie GT compinents verwyder. Ja. Die tydreekse termyn sal quotdetrendingquot of quotde-trendingquot. GT GT GT Moving-gemiddelde is een manier om glad (maar kan periodieke GT komponente wat daar nie was om mee te begin voer). GT GT Filter 'n tyd-reeks is 'n baie oop aktiwiteit in baie GT gevalle 'n nuttige begin is verkenning van die spektrale eienskappe GT van die reeks, waarvoor R het verskeie funksies. spektrum () gt in die statistieke pakket (gelaai bvy verstek) is een basiese funksie. GT help. search (quottime seriesquot) sal gooi 'n baie funksies. GT GT Jy mag dalk wil om te kyk na pakket ltsa (lineêre tyd-reeks GT analise). GT GT Alternatiewelik, indien yuou reeds goeie inligting oor die GT frekwensie-struktuur van die reeks, of (byvoorbeeld) weet dat GT dit 'n testament omskryf seisoenale komponent, dan kan jy GT op die ontwerp van 'n oordragsfunksie spesifiek ingestel om te begin die werk. GT Het jy 'n blik op RSiteSearch (quot quot) Soos die operational antwoord blyk, sy is reeds met behulp van wavelet analise. My vraag op hierdie punt is of sy net moet in kennis gestel word om die lae frekwensie komponente ignoreer en konsentreer op die middel - en hoë frekwensie komponente. As jy reeds 'n soort van spektrale ontbinding, behoort daar geen noodsaaklikheid van 'n aftrekking of de-trending stap wees. GT GT GT Hoop dit help, GT Ted. GT GT GT gtgt As glad regtig is jou doel dan addisionele R hulpbron sal gtgt smooth. spline, loess (of lowess), ksmooth, of met behulp van gladstryking terme gtgt in gtgt regressies wees. Venables en Ripley het 'n hele paar uitgewerkte voorbeelde van gtgt soos in massa. gtgt gtgt - gtgt Dawid Winsemius gtgt gtgt gtgt Op 26 Februarie 2009, by 07:07, lthidden e GT geskryf: gtgt gtgtgt Ek is op soek na 'n paar help om die verwydering van 'n lae-frekwensie komponente van gtgtgt n sein deur bewegende gemiddelde op 'n gly venster. gtgtgt Ek verstaan thiis is 'n glad prosedure wat ek nog nooit in my gtgtgt lewe gedoen voor. sug. gtgtgt gtgtgt ek gesoek R argiewe en gevind quotrollmeanquot, quotMovingAverages quot, gtgtgt quotSymmetricMAquot. gtgtgt een van die opsies mantioned funksies blyk die smoothing gtgtgt polinoom orde en die gly venster met as insette parameters aanvaar. gtgtgt Miskien ek mis iets. gtgtgt gtgtgt Ek wonder of daar 'n paar boustene in R indien nie selfs 'n gtgtgt funksie wat dit doen nie (ek weet nie dat daar nog baie verwag, al is). gtgtgt Selfs 'n paar literatuurverwysings en / of tutoriale is baie welkom. gtgtgt gtgtgt Thank you so much, gtgtgt Maura gtgtgt gtgtgt gtgtgt gtgtgt tutti i telefonini TIM gtgtgt gtgtgt gtgtgt alternatiewe HTML-weergawe verwyder gtgtgt gtgtgt gtgtgt verborge e-pos poslys gtgtgt stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-help gtgtgt moet asseblief lees die plasing gids gtgtgt www. R-project. org/posting-guide gtgtgt en verskaf gedraai, minimale, self-contained, reproduceerbare kode. gtgt gtgt gtgt verborge e-pos poslys gtgt stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-help gtgt ASSEBLIEF doen lees die boodskap gids gtgt www. R-project. org/posting-guide gtgt en gee kommentaar, minimale, self-contained , reproduceerbare kode. GT GT ------------------------------------------------ -------------------- GT E-pos: (Ted Harding) lthidden e GT GT Faks-na-e-pos: 44 (0) 870 094 0861 GT Datum: 26 - Feb-09 Tyd: 14:54:43 GT ------------------------------ XFMail ------- ----------------------- R Moving gemiddelde Op Do, 16 Junie 2005 08:04:18 -0400 (EDT) Bernard L. Dillard geskryf: Goeie môre al wat ek probeer om 'n bewegende gemiddelde gladder superimpose op 'n grafiek van die daaglikse erwe. Hierdie erwe (in tabel 2 hieronder) strek oor 350 dae en lyk baie lawaaierige. I39d graag vir hierdie gladder om die gemiddeld van elke groep van 7 agtereenvolgende dae (weekliks) te plot en dui op 'n lyn wat hierdie reeks van gemiddeldes sluit. Gegewe die definisie van MA, sal die eerste en laaste punte oor die algemeen oorvleuel in die gemiddelde berekening. It39s waarskynlik 'n one-liner, maar ek nog steeds is om 'n paar probleme met die sintaksis. Die enigste deel I korrek het, is die quotlinesquot verklaring te verseker dat dit overlays my oorspronklike grafiek. Here39s die kode wat ek tot dusver: Met die dieretuin pakket kan jy die volgende doen: biblioteek (dieretuin) skep data x LT rnorm (365) te omskep om gereelde dieretuin reeks met quotDatequot indeks x LT zooreg (x, begin as. Date (quot2004-01-01quot)) plot (x) by te voeg aan die rol / hardloop / bewegende gemiddelde met venster grootte 7 reëls (rollmean (x, 7), Kol 2, LWD 2) as jy don39t wil die rollende beteken nie, maar eerder 'n weeklikse tyd reeks beteken dat jy kan nextfri LT funksie doen (x) 7 plafon (as. numeric (x - 1) / 7) as. Date (1) xb LT totaal (x, nextfri, gemiddelde) nextfri is 'n funksie wat bere vir 'n sekere quotDatequot die volgende Vrydag. xb is dan die weeklikse reeks. lyne (xb, Kol 4) Let wel dat die differnce tussen is rollende gemiddelde en die saamgevoeg reeks is te danke aan die verskillende roetes. Dit kan verander word deur die verandering van die align39 argument in rollmean () of die funksie nextfri () in totaal oproep. Enige tyd reeks ghoeroes daar buite Wees sag. I39m n R beginner.
No comments:
Post a Comment