Glidande medelvärde r kod

Rörande medelvärden i R. Såvitt jag vet, har R inte en inbyggd funktion för att beräkna glidande medelvärden. Med hjälp av filterfunktionen kan vi dock skriva en kort funktion för att flytta medelvärden. Vi kan då använda funktionen på någon data mav-data eller mav-data, 11 om vi vill ange ett annat antal datapunkter än standard 5-plottningen fungerar som förväntat plott mav-data. Förutom antalet datapunkter över vilka i genomsnitt kan vi också ändra sidor argument av filterfunktionerna sidor 2 använder båda sidor, sidor 1 använder endast tidigare värden. Navigationsnavigeringsnavigeringnavigering. Hur man beräknar Rörlig medelvärde i R-språk och Python. Ett glidande medelvärde används för att släta ut en tidsserie. ett typiskt fall av beställd dataräkning. Den grundläggande beräkningsmetoden är att skapa en delmängd som består av N efter varandra följande medlemmar i en tidsserie, beräkna medelvärdet av uppsättningen och skifta delmängden framåt en efter en. Följande exempel lär dig hur du beräkna glidande medelvärde i R language. Data ramförsäljning har två fältförsäljningsdatum och antal av detta datum Krav beräkna det glidande genomsnittet på tre dagar Beräkningssteg inkluderar att söka försäljningsbeloppet genomsnittet för föregående dag, aktuell dag och nästa dag och skift framåt längs datum En del av källdata är som följer. filterförsäljning Belopp 3, rep 1, 3.filterfunktion kan användas i R-språk för att beräkna glidande medelvärde, vilket ger konsekvent kod. Denna metod är ganska bekväm. Filtreringsfunktionen är svår att förstå för nybörjare Exempelvis försäljningsbeloppet 3 menar att dividera det nuvarande värdet av fält Belopp med tre men när det används i filterfunktionen kan det innebära att de tre sammanhängande värdena sammanfogas och sedan dela summan av tre 1,1,1 är värdet av uttrycksrep 1,3 som används här för att ange intervallet för datainsamling. Dessutom, eftersom varken namnet eller parametrarna för filterfunktionen innehåller orden ave raseri och rörelse, även många utvecklare av R-språk vet inte dess användning för att beräkna glidande medelvärde. Faktum är att filterfunktionen är ett universellt linjärt filter. Den är användbar för att beräkna glidande medelvärde. Den fullständiga funktionsreferensen är filter x, filter, metod c Konvertering, rekursiv, sidor 2, cirkulär FALSE, init. Any ändring av kravet kommer att göra koden svårare att förstå. Koden för beräkning av glidande medelvärde för den aktuella dagen och de föregående två dagarna kan inte skrivas som filterförsäljning. 3, rep 0,2, det måste befilter försäljningen Belopp 3, rep 1,3, sidor 1.R-språk kan beräkna glidande medelvärde, men dess kod är ganska elusive. We kan också använda Python, esProc och Perl för att hantera detta fall Som R-språk kan alla dessa språk utföra datastatistik och analys och beräkna glidande medelvärde. Följande introducerar lösningar av Python och esProc kort. Pandas är Pythons tredje parts biblioteksfunktion. Det är kraftfullt vid bearbetning av strukturerad data wi Den grundläggande datatyp imiterar R s dataframe För närvarande är den senaste versionen 0 14 Koden för hantering av detta fall är som följer. Namnet på rullande funktion är klart, även en utvecklare utan erfarenhet av pandor kan förstå det lätt Funktionen s är Enkel också Den första parametern är sekvensen som beräknas och den andra parametern är N, vilket är antalet dagar i sökande glidande medelvärdet. esProc är bra för att uttrycka affärslogik fritt med smidig syntax. Dess uttryck för relativ position kan lösa beräkningsproblem vid beställning Data lätt Koden är som följer. I koden representerar ett relativintervall, det vill säga de tre dagarna i föregående dag, den aktuella dagen och nästa dag. Det kan ses att glidande medelvärde kan bearbetas tydligt och flexibelt genom att använda ett relativintervall Om det exempelvis krävs för att beräkna det glidande medlet för den aktuella dagen och de föregående två dagarna behöver vi bara ändra intervallet i esProc. A relativ intervju al är en uppsättning esProc kan också uttrycka ett element i relativ position Till exempel kan den beräkna försäljningsökningsgraden med belopp - Amount -1 bekvämt I motsats är koden i R-språk och Python svår att förstå. Enkelt glidande medelvärde Du uppmanas att lösa den här uppgiften enligt uppgiftsbeskrivningen, med vilket språk du kanske känner till det enkla glidande genomsnittsvärdet av en serie av tal. Skapa en stateful-funktionsklass förekomst som tar en period och returnerar en rutin som tar ett tal som argument och returnerar ett enkelt rörligt medelvärde av dess argument hittills. Ett enkelt glidande medelvärde är en metod för att beräkna ett medelvärde av en ström av siffror genom att endast medelvärda de senaste P-talen från strömmen, där P är känd som perioden. Kan implementeras genom att anropa en initialiseringsrutin med P som dess argument, IP, som då ska returnera en rutin som beräknas när den kallas med enskilda successiva medlemmar i en ström av tal Medelvärde upp till, den sista P av dem, kan ringa denna SMA. Ordet stateful i uppgiftsbeskrivningen hänvisar till behovet av SMA att komma ihåg viss information mellan samtal till den. Perioden, P. En beställd behållare av åtminstone sista P-numren från var och en av sina enskilda samtal. Stabilt betyder också att successiva samtal till jag, initialiseraren, ska returnera separata rutiner som inte delar sparad status så att de kan användas på två oberoende dataströmmar. Pseudo-kod för en implementering av SMA är. Denna version använder en ihållande kö för att hålla de senaste p-värdena. Varje funktion som returneras från init-moving-genomsnittet har sitt tillstånd i en atom som håller ett kövärde. Denna implementering använder en cirkellista för att lagra siffrorna i fönstret I början av varje iteration hänvisar pekaren till listcellen som håller värdet som bara flyttar ut ur fönstret och ersätts med det justerade värdet. Användning av en Closure edit. Currently kan denna sma inte vara nog, eftersom den allokerar en nedläggningPå högen Några flyktanalyser kunde ta bort uppdelningen av höjden. Använda en strukturredigering. Den här versionen undviker hålfördelningen av förslutningen och håller data i stapelramen för huvudfunktionen Samma utmatning. För att undvika att de flytande punktens approximationer fortsätter att hälla upp och växer kan koden utföra en periodisk summa för hela cirkulärkö-arrayen. Denna implementering producerar två delningsfunktioner för funktionen. Det är idiomatiskt i E för att separera inmatningen från utgången läs från skriv istället för att kombinera dem i ett objekt. Strukturen är densamma som implementeringen av standardavvikelse E. Elixirprogrammet nedan genererar en anonym funktion med en inbäddad period p som används som perioden för det enkla glidande medlet. Körningsfunktionen läser numerisk ingång och skickar den till den nyupprettade anonyma funktionen, och inspekterar sedan resultatet till STDOUT. Utsignalen visas nedan, med medelvärdet följt av den grupperade ingången, som utgör grunden för varje rörligt medelvärde. stängningar men oföränderliga variabler En lösning är då att använda processer och ett enkelt meddelande som passerar baserade API. Matrix-språk har rutiner för att beräkna glidningsavvikelserna för en given sekvens av objekt. Det är mindre effektivt att slinga som i följande kommandon. för en ingång I som läggs till i slutet av en lista L1 L1 kan hittas genom att trycka på 2ND 1 och medelvärden finns i List OPS. Press ON för att avsluta programmet. Funktion som returnerar en lista som innehåller de genomsnittliga data för medföljande argument. Program som returnerar ett enkelt värde vid varje invocation. list är listan som medelvärde p är perioden 5 returnerar den genomsnittliga listan. Exempel 2 Använda programmet movinav2 i, 5 - Initiera glidande medelberäkningen och definiera en period på 5 movinav2 3, xx - ny data i listvärdet 3 och resultatet lagras på variabel x och visas movinav2 4, xx - nytt datavärde 4 och det nya resultatet lagras på variabel x och visas 4 3 2. Beskrivning av funktionen m ovinavg variabel r - är resultatet den genomsnittliga listan som kommer att returneras variabel i - är indexvariabeln, och den pekar på slutet av dellistan listan är den genomsnittliga variabeln z - en hjälparvariabel. Funktionen använder variabel i till Bestämma vilka värden i listan som ska beaktas i nästa genomsnittliga beräkning Vid varje iteration pekar variabeln i till det sista värdet i listan som ska användas i medelberäkningen Så vi behöver bara ta reda på vilka som kommer att vara det första värdet i listan Vanligtvis måste vi överväga p-element, så det första elementet kommer att vara det som indexeras av ip 1 Men vid de första iterationerna kommer denna beräkning vanligen att vara negativ, så följande ekvation kommer att undvika negativa index max ip 1,1 eller, ordna ekvationen, max ip, 0 1 Men antalet element på de första iterationerna kommer också att vara mindre, det korrekta värdet blir slutindex - börja index 1 eller ordna ekvationen, i - max ip, 0 1 1 och då, i-max ip, 0 Variabel z håller Det vanliga värdet max ip, 0 så startindex kommer att vara z 1 och numret kommer att vara iz. mid list, z 1, iz kommer att returnera listan över värde som kommer att vara summa summan kommer summa iz ri kommer att genomsyra dem och lagra Resultatet på lämplig plats i resultatlistan. fp1 skapar en partiell applikation som i det här fallet fastställer andra och tredje parametrar.