Moving average array

Moving Average Forecasting Introdução. Como você pode imaginar, estamos olhando para algumas das abordagens mais primitivas para a previsão. Mas espero que estas sejam pelo menos uma introdução que vale a pena para algumas das questões de computação relacionadas com a implementação de previsões em planilhas. Neste sentido, vamos continuar a partir do início e começar a trabalhar com previsões de média móvel. Previsões médias móveis. Todo mundo está familiarizado com as previsões de média móvel, independentemente de eles acreditam que são. Todos os estudantes universitários fazê-los o tempo todo. Pense nos seus resultados de teste em um curso onde você vai ter quatro testes durante o semestre. Vamos supor que você tem um 85 em seu primeiro teste. O que você poderia prever para sua pontuação do segundo teste O que você acha que seu professor iria prever para a sua próxima pontuação de teste O que você acha que seus amigos podem prever para a sua próxima pontuação de teste O que você acha que seus pais podem prever para a sua próxima pontuação de teste Todo o blabbing você pôde fazer a seus amigos e pais, eles e seu professor são muito prováveis ​​esperar que você comece algo na área dos 85 você apenas começ. Bem, agora vamos supor que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestimar-se e figura que você pode estudar menos para o segundo teste e assim você começa um 73. Agora o que são todos os interessados ​​e despreocupado vai Antecipar você vai chegar em seu terceiro teste Existem duas abordagens muito provável para eles desenvolver uma estimativa, independentemente de se eles vão compartilhar com você. Eles podem dizer a si mesmos: "Esse cara está sempre soprando fumaça sobre sua inteligência. Hes que vai obter outro 73 se hes afortunado. Talvez os pais tentem ser mais solidários e dizer: "Bem, até agora você conseguiu um 85 e um 73, então talvez você deva imaginar sobre como obter um (85 73) 2 79. Eu não sei, talvez se você fez menos festas E werent abanando a doninhas em todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudando você poderia obter uma pontuação mais alta. Ambos estas estimativas são, na verdade, a média móvel previsões. O primeiro é usar apenas sua pontuação mais recente para prever o seu desempenho futuro. Isso é chamado de média móvel usando um período de dados. O segundo é também uma previsão média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos supor que todas essas pessoas rebentando em sua grande mente têm tipo de puto você fora e você decidir fazer bem no terceiro teste para suas próprias razões e colocar uma pontuação mais alta na frente de seus quotalliesquot. Você toma o teste e sua pontuação é realmente um 89 Todos, incluindo você mesmo, está impressionado. Então agora você tem o teste final do semestre chegando e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todos a fazer suas previsões sobre como você vai fazer no último teste. Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você possa ver o padrão. Qual você acha que é o apito mais preciso enquanto trabalhamos. Agora vamos voltar para a nossa nova empresa de limpeza iniciada por sua meia irmã distante chamado Whistle While We Work. Você tem alguns dados de vendas anteriores representados pela seção a seguir de uma planilha. Primeiro, apresentamos os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C7 a C11. Observe como a média se move sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão. Você também deve notar que nós realmente não precisamos fazer as previsões para os períodos passados, a fim de desenvolver a nossa previsão mais recente. Isso é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial. Ive incluído o quotpast previsões, porque vamos usá-los na próxima página da web para medir a validade de previsão. Agora eu quero apresentar os resultados análogos para uma previsão média móvel de dois períodos. A entrada para a célula C5 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C6 a C11. Observe como agora apenas as duas mais recentes peças de dados históricos são usados ​​para cada previsão. Mais uma vez eu incluí as previsões quotpast para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são de importância notar. Para uma previsão média móvel de m-período, apenas os m valores de dados mais recentes são usados ​​para fazer a previsão. Nada mais é necessário. Para uma previsão média móvel do período m, ao fazer previsões quotpast, observe que a primeira predição ocorre no período m 1. Ambas as questões serão muito significativas quando desenvolvemos nosso código. Desenvolvendo a função de média móvel. Agora precisamos desenvolver o código para a previsão da média móvel que pode ser usado de forma mais flexível. O código segue. Observe que as entradas são para o número de períodos que você deseja usar na previsão ea matriz de valores históricos. Você pode armazená-lo em qualquer pasta de trabalho que você deseja. Função MovingAverage (Histórico, NumberOfPeriods) Como Único Declarar e inicializar variáveis ​​Dim Item Como Variante Dim Counter Como Inteiro Dim Acumulação como Único Dim HistoricalSize As Inteiro Inicializando variáveis ​​Counter 1 Acumulação 0 Determinando o tamanho da Historical array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Acumulando o número apropriado dos valores mais recentes anteriormente observados Acumulação Acumulação Histórico (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Acumulação NumberOfPeriods O código será explicado na classe. Você quer posicionar a função na planilha para que o resultado da computação apareça onde ele deve gostar da seguinte. Imagine que temos uma matriz de números inteiros como este: A média é obtida com a seguinte fórmula A (1n) xi (com I 1 a n). Então: x1n x2n. Xnn Nós dividimos o valor atual pelo número de valores e adicionamos o resultado anterior ao valor retornado. A assinatura de método de redução é A função de callback reduzir leva os seguintes parâmetros: p. Resultado do cálculo anterior c. Valor atual (do índice atual) i. Valor de índice de elementos de matriz atual a. O Array reduzido atual O segundo parâmetro reduce é o valor padrão. (Usado se o array estiver vazio). Assim, o método de redução média será: Se você preferir, você pode criar uma função separada E, em seguida, basta consultar a assinatura do método de retorno de chamada Ou Aumentar o protótipo Array diretamente. É possível dividir o valor cada vez que o método de redução é chamado. Ou melhor ainda. Usando o método Array. protoype. sum () previamente definido, otimizar o processo de chamar a divisão apenas uma vez :) Em seguida, em qualquer objeto Array do escopo: NB: uma matriz vazia com retorno um desejo NaN é mais correto do que 0 no meu Analógico, DataFrame tem um método cov para calcular covariâncias pairwise entre as séries no DataFrame, também excluindo valores NAnull. Assumindo que os dados faltantes estão faltando aleatoriamente isto resulta em uma estimativa para a matriz de covariância que é imparcial. No entanto, para muitas aplicações esta estimativa pode não ser aceitável porque a matriz de covariância estimada não é garantida para ser semi-definitiva positiva. Isto poderia levar a correlações estimadas com valores absolutos que são maiores do que um, ou uma matriz de covariância não-invertible. Consulte Estimativa de matrizes de covariância para obter mais detalhes. DataFrame. cov também suporta uma palavra-chave opcional minperiods que especifica o número mínimo necessário de observações para cada par de colunas, a fim de ter um resultado válido. Os pesos usados ​​na janela são especificados pela palavra-chave wintype. A lista de tipos reconhecidos são: boxcar triang blackman hamming bartlett parzen bohman blackmanharris nuttall barthann kaiser (necessidades beta) gaussian (necessidades std) generalgaussian (precisa de poder, largura) slepian (precisa de largura). Observe que a janela do boxcar é equivalente a mean (). Para algumas funções de janelas, parâmetros adicionais devem ser especificados: Para. sum () com um wintype. Não há normalização feita para os pesos para a janela. Passando pesos personalizados de 1, 1, 1 irá produzir um resultado diferente do que passando pesos de 2, 2, 2. Por exemplo. Ao passar um wintype em vez de especificar explicitamente os pesos, os pesos já estão normalizados para que o maior peso seja 1. Em contraste, a natureza do cálculo. mean () é tal que os pesos são normalizados em relação uns aos outros. Os pesos de 1, 1, 1 e 2, 2, 2 produzem o mesmo resultado. Rolling de reconhecimento de tempo na versão 0.19.0. Novo na versão 0.19.0 são a capacidade de passar um offset (ou conversível) para um método. rolling () e tê-lo produzir janelas de tamanho variável com base na janela de tempo passada. Para cada ponto de tempo, isso inclui todos os valores precedentes que ocorrem dentro do delta de tempo indicado. Isto pode ser particularmente útil para um índice de frequência de tempo não-regular. Este é um índice de freqüência regular. Usando um parâmetro de janela inteira funciona para rolar ao longo da freqüência da janela. Especificar um deslocamento permite uma especificação mais intuitiva da freqüência de rolamento. Usando um índice não regular, mas ainda monotônico, rolar com uma janela de número inteiro não dá nenhum cálculo especial. A utilização da especificação de tempo gera janelas variáveis ​​para estes dados esparsos. Além disso, agora permitimos que um opcional parâmetro para especificar uma coluna (em vez do padrão do índice) em um DataFrame. Rolling vs Resampling Time-aware Usando. rolling () com um índice baseado em tempo é bastante semelhante a resampling. Ambos operam e executam operações redutoras em objetos de pandas indexados no tempo. Ao usar. rolling () com um deslocamento. O deslocamento é um tempo-delta. Tome uma janela olhando para trás-em-tempo, e agregar todos os valores nessa janela (incluindo o ponto final, mas não o ponto de início). Este é o novo valor nesse ponto no resultado. Estas são janelas de tamanho variável no espaço de tempo para cada ponto da entrada. Você obterá um resultado do mesmo tamanho que a entrada. Ao usar. resample () com um deslocamento. Construa um novo índice que é a freqüência do deslocamento. Para cada compartimento de freqüência, o agregado aponta da entrada dentro de uma janela que olha para trás-no tempo que caem nesse compartimento. O resultado dessa agregação é a saída para esse ponto de freqüência. As janelas são tamanho de tamanho fixo no espaço de freqüência. Seu resultado terá a forma de uma freqüência regular entre o min eo máximo do objeto de entrada original. Para resumir. Rolling () é uma operação de janela baseada em tempo, enquanto. resample () é uma operação de janela baseada em freqüência. Centralização do Windows Por padrão, as etiquetas são definidas para a borda direita da janela, mas uma palavra-chave central está disponível para que as etiquetas possam ser definidas no centro. Funções de janelas binárias cov () e corr () podem calcular as estatísticas da janela em movimento sobre duas séries ou qualquer combinação de DataFrameSeries ou DataFrameDataFrame. Aqui está o comportamento em cada caso: duas séries. Calcular a estatística para o emparelhamento. DataFrameSeries. Calcular as estatísticas para cada coluna do DataFrame com a série passada, retornando um DataFrame. DataFrameDataFrame. Por padrão, calcular a estatística de correspondência de nomes de colunas, retornando um DataFrame. Se o argumento de palavra-chave pairwiseTrue é passado, em seguida, calcula a estatística para cada par de colunas, retornando um painel cujos itens são as datas em questão (consulte a próxima seção). Calculando as covariâncias e as correlações em pares na análise de dados financeiros e outros campos comuns para calcular matrizes de covariância e correlação para uma coleção de séries temporais. Muitas vezes também está interessado em matrizes de covariância de janela móvel e de correlação. Isso pode ser feito passando o argumento de palavra-chave pairwise, que no caso de entradas DataFrame irá produzir um painel cujos itens são as datas em questão. No caso de um único argumento de DataFrame, o argumento pairwise pode até ser omitido: Os valores ausentes são ignorados e cada entrada é calculada usando as observações completas pairwise. Consulte a seção de covariância para ressalvas associadas a este método de cálculo de matrizes de covariância e correlação. Além de não ter um parâmetro de janela, essas funções têm as mesmas interfaces que suas contrapartes de rolagem. Como acima, os parâmetros que todos aceitam são: minperiods. Limite de pontos de dados não nulos a exigir. O padrão é o mínimo necessário para calcular estatística. Nenhum NaNs será emitido uma vez que os pontos de dados não-nulos de minperiods foram vistos. centro. Boolean, se as etiquetas devem ser definidas no centro (o padrão é False) A saída dos métodos. rolling e. expanding não retorna um NaN se houver pelo menos valores não nulos de minperiods na janela atual. Isso difere do cumsum. Cumprod. Cummax. E cummin. Que retornam NaN na saída onde quer que um NaN seja encontrado na entrada. Uma estatística de janela de expansão será mais estável (e menos responsiva) do que sua contrapartida de janela de rolamento à medida que o tamanho de janela crescente diminui o impacto relativo de um ponto de dados individual. Como exemplo, aqui está a saída mean () para o conjunto de dados da série de tempo anterior: Exponentially Weighted Windows Um conjunto relacionado de funções são exponencialmente ponderadas versões de várias das estatísticas acima. Uma interface semelhante ao. rolling e. expanding é acessada através do método. ewm para receber um objeto EWM. São fornecidos vários métodos EW em expansão (exponencialmente ponderados):