Promedio Móvil En R

Moviendo Promedios en R A mi leal saber y entender, R no tiene una función incorporada para calcular promedios móviles. Usando la función de filtro, sin embargo, podemos escribir una función corta para medias móviles: Podemos utilizar la función en cualquier dato: mav (data), o mav (data, 11) si queremos especificar un número diferente de puntos de datos Que el predeterminado 5 trazado funciona como se espera: plot (mav (datos)). Además del número de puntos de datos sobre los cuales se puede hacer un promedio, también podemos cambiar el argumento de las funciones del filtro: sides2 usa ambos lados, sides1 usa sólo valores pasados. Comparta esta: Navegación posterior Navegación de comentarios Navegación de comentariosCómo calcular media móvil en lenguaje R y Python Una media móvil se utiliza para suavizar una serie de tiempo. La media móvil de cálculo es un caso típico de computación ordenada de datos. Su método básico de cálculo consiste en crear un subconjunto compuesto por N miembros consecutivos de una serie temporal, calcular el promedio del conjunto y desplazar el subconjunto hacia delante uno a uno. El siguiente ejemplo le enseña a calcular el promedio móvil en el lenguaje R. Las ventas de marco de datos tienen dos campos: salesDate y cantidad de esta fecha. Requisito: calcular el promedio móvil en tres días. Los pasos de cálculo incluyen buscar el promedio de la cantidad de ventas del día anterior, el día actual y el día siguiente, y cambiar hacia adelante a lo largo de las fechas. Una parte de los datos fuente es la siguiente: filter (salesAmount / 3, rep (1, 3)) función de filtro se puede utilizar en el lenguaje R para calcular el promedio móvil, que produce código conciso. Este método es muy conveniente. A pesar de la conveniencia de la función de filtro. Es difícil de entender para los principiantes. Por ejemplo, salesAmount / 3 significa dividir el valor actual del campo Cantidad por tres, pero cuando se utiliza en la función de filtro, puede significar agregar los tres valores consecutivos juntos, luego dividir la suma por tres. 1,1,1 es el valor de la expresión rep (1,3), que se utiliza aquí para especificar el rango de búsqueda de datos. Además, debido a que ni el nombre ni los parámetros de la función de filtro contienen las palabras promedio y en movimiento, incluso muchos desarrolladores de lenguaje R no saben su uso para calcular el promedio móvil. De hecho, la función de filtro es un filtro lineal universal. Su uso es más que computar media móvil. Su referencia de función completa es filtro (x, filtro, método c (convolución, recursivo), lados 2, FALSO circular, init). Cualquier modificación del requisito hará que el código sea más difícil de entender. Por ejemplo, el código para calcular la media móvil del día actual y los dos días anteriores no puede escribirse como filtro (salesAmount / 3, rep (0,2)), tiene que serfilter (salesAmount / 3, rep (1,3 ), Lados 1). El lenguaje R puede calcular el promedio móvil, pero su código es más bien esquivo. También podemos usar Python, esProc y Perl para manejar este caso. Como lenguaje R, todos estos idiomas pueden realizar estadísticas y análisis de datos y calcular el promedio móvil. A continuación se presentan soluciones de Python y esProc brevemente. Pandas es una función de biblioteca de terceros de Pythons. Es potente en el procesamiento de datos estructurados con el tipo de datos básicos imitando Rs dataframe. En la actualidad la última versión es de 0,14. Su código para manejar este caso es el siguiente: El nombre de la función rollingmean es claro, incluso un desarrollador sin experiencia con pandas puede entenderlo fácilmente. El uso de las funciones es muy sencillo. Su primer parámetro es la secuencia que se calcula y el segundo parámetro es N, que es el número de días en buscar la media móvil. EsProc es bueno para expresar libremente la lógica de negocio con una sintaxis ágil. Sus expresiones de posición relativa pueden resolver problemas computacionales de ordenar datos fácilmente. El código es el siguiente: en el código representa un intervalo relativo, es decir, los tres días del día anterior, el día actual y el día siguiente. Se puede ver que el promedio móvil se puede calcular de forma clara y flexible usando un intervalo relativo. Si se requiere, por ejemplo, calcular la media móvil del día actual y los dos días anteriores, solo necesitamos cambiar el intervalo en esProc. Un intervalo relativo es un conjunto. EsProc también puede expresar un elemento de posición relativa. Por ejemplo, puede calcular la tasa de crecimiento de ventas con (Cantidad - Amount-1) convenientemente. Por el contrario, el código en lenguaje R y Python es difícil de entender. Agregar una tendencia o línea de media móvil a un gráfico Se aplica a: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Más. Menos Para mostrar las tendencias de datos o las medias móviles en un gráfico que creó. Puede agregar una línea de tendencia. También puede ampliar una línea de tendencia más allá de sus datos reales para ayudar a predecir los valores futuros. Por ejemplo, la siguiente línea de tendencia lineal pronostica dos trimestres por delante y muestra claramente una tendencia al alza que parece prometedora para las ventas futuras. Puede agregar una línea de tendencia a una gráfica bidimensional que no esté apilada, incluyendo área, barra, columna, línea, stock, dispersión y burbuja. No puede agregar una línea de tendencia a un mapa de 3-D, radar, pastel, superficie o donut apilados. Agregar una línea de tendencia En su gráfico, haga clic en la serie de datos a la que desea agregar una línea de tendencia o una media móvil. La línea de tendencia se iniciará en el primer punto de datos de la serie de datos que elija. Marque la casilla Trendline. Para elegir un tipo diferente de línea de tendencia, haga clic en la flecha junto a Trendline. A continuación, haga clic en Exponencial. Pronóstico lineal. O Media móvil de dos periodos. Para obtener más líneas de tendencia, haga clic en Más opciones. Si selecciona Más opciones. Haga clic en la opción que desee en el panel Formato de línea de tendencia bajo Opciones de línea de tendencia. Si selecciona Polynomial. Introduzca la potencia más alta para la variable independiente en el cuadro Orden. Si selecciona Media móvil. Introduzca el número de períodos que se utilizarán para calcular la media móvil en el cuadro Período. Sugerencia: Una línea de tendencia es más precisa cuando su valor R-cuadrado (un número de 0 a 1 que revela cuán estrechamente los valores estimados para la línea de tendencia corresponden a los datos reales) es igual o cercano a 1. Cuando agrega una línea de tendencia a sus datos , Excel calcula automáticamente su valor R-cuadrado. Puede mostrar este valor en su gráfico, marcando el valor Mostrar cuadrado R en el cuadro de gráfico (panel Formato de línea de tendencia, Opciones de línea de tendencia). Puede obtener más información sobre todas las opciones de la línea de tendencia en las secciones siguientes. Línea de tendencia lineal Utilice este tipo de línea de tendencia para crear una línea recta de mejor ajuste para conjuntos de datos lineales simples. Sus datos son lineales si el patrón de sus puntos de datos se parece a una línea. Una línea de tendencia lineal por lo general muestra que algo está aumentando o disminuyendo a un ritmo constante. Una línea de tendencia lineal usa esta ecuación para calcular el ajuste de mínimos cuadrados para una línea: donde m es la pendiente yb es la intersección. La siguiente línea de tendencia lineal muestra que las ventas de refrigeradores han aumentado constantemente durante un período de 8 años. Observe que el valor de R-cuadrado (un número de 0 a 1 que revela cuán estrechamente los valores estimados para la línea de tendencia corresponden a sus datos reales) es 0.9792, que es un buen ajuste de la línea a los datos. Al mostrar una línea curva mejor ajustada, esta línea de tendencia es útil cuando la tasa de cambio en los datos aumenta o disminuye rápidamente y luego se nivela. Una línea de tendencia logarítmica puede usar valores negativos y positivos. Una línea de tendencia logarítmica utiliza esta ecuación para calcular los mínimos cuadrados que se ajustan a los puntos: donde c y b son constantes y ln es la función de logaritmo natural. La siguiente línea de tendencia logarítmica muestra el crecimiento poblacional previsto de los animales en un área de espacio fijo, donde la población nivelada como espacio para los animales disminuyó. Tenga en cuenta que el valor R-cuadrado es 0.933, que es un ajuste relativamente bueno de la línea a los datos. Esta línea de tendencia es útil cuando sus datos fluctúan. Por ejemplo, cuando analiza ganancias y pérdidas en un conjunto de datos grande. El orden del polinomio puede determinarse por el número de fluctuaciones en los datos o por el número de curvas (colinas y valles) que aparecen en la curva. Normalmente, una línea de tendencia polinomial de Orden 2 tiene sólo una colina o valle, una Orden 3 tiene una o dos colinas o valles, y una Orden 4 tiene hasta tres colinas o valles. Una línea de tendencia polinomial o curvilínea utiliza esta ecuación para calcular los mínimos cuadrados que se ajustan a los puntos: donde b son constantes. La siguiente línea de tendencia polinomial de la orden 2 (una colina) muestra la relación entre la velocidad de conducción y el consumo de combustible. Observe que el valor R-cuadrado es 0.979, que es cercano a 1 por lo que las líneas un buen ajuste a los datos. Al mostrar una línea curva, esta línea de tendencia es útil para conjuntos de datos que comparan medidas que aumentan a una velocidad específica. Por ejemplo, la aceleración de un coche de carreras a intervalos de 1 segundo. No puede crear una línea de tendencia de energía si sus datos contienen valores cero o negativos. Una línea de tendencia de potencia usa esta ecuación para calcular los mínimos cuadrados que se ajustan a los puntos: donde cyb son constantes. Nota: Esta opción no está disponible cuando los datos incluyen valores negativos o cero. El siguiente gráfico de medidas de distancia muestra la distancia en metros por segundos. La línea de tendencia de potencia demuestra claramente la creciente aceleración. Tenga en cuenta que el valor R-cuadrado es 0.986, que es un ajuste casi perfecto de la línea a los datos. Al mostrar una línea curva, esta línea de tendencia es útil cuando los valores de los datos suben o bajan a tasas constantemente en aumento. No se puede crear una línea de tendencia exponencial si los datos contienen valores cero o negativos. Una línea de tendencia exponencial utiliza esta ecuación para calcular los mínimos cuadrados que se ajustan a los puntos: donde c yb son constantes y e es la base del logaritmo natural. La siguiente línea de tendencia exponencial muestra la cantidad decreciente de carbono 14 en un objeto a medida que envejece. Tenga en cuenta que el valor R-cuadrado es 0,990, lo que significa que la línea se ajusta a los datos casi perfectamente. Tendencia media móvil Esta línea de tendencia evinge las fluctuaciones de los datos para mostrar un patrón o una tendencia más claramente. Una media móvil utiliza un número específico de puntos de datos (establecidos por la opción Período), los promedia y utiliza el valor promedio como un punto en la línea. Por ejemplo, si Período se establece en 2, el promedio de los dos primeros puntos de datos se utiliza como el primer punto de la línea de tendencia del promedio móvil. El promedio de los puntos de datos segundo y tercero se utiliza como segundo punto en la línea de tendencia, etc. Una línea de tendencia de media móvil utiliza esta ecuación: El número de puntos en una línea de tendencia de media móvil es igual al número total de puntos de la serie menos el Número que especifique para el período. En un gráfico de dispersión, la línea de tendencia se basa en el orden de los valores de x en el gráfico. Para obtener un resultado mejor, ordene los valores x antes de agregar un promedio móvil. La siguiente línea de tendencia de media móvil muestra un patrón en el número de viviendas vendidas en un período de 26 semanas. 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