Moving Average Ncl

Calcula uma média de execução não ponderada na dimensão mais à direita. Uma matriz com uma ou mais dimensões. A dimensão variável mais rápida (ou seja, a direita) será a dimensão na qual a média de execução não ponderada é executada. Valores em falta devem ser indicados por x FillValue. Se x FillValue não estiver definido, será assumido o padrão NCL (apropriado para o tipo de x). Número de pontos a serem incluídos na média de corrida. Opção de ponto final (opt 0 é a opção mais comum) No seguinte: Return value Retorna uma matriz dimensionada no mesmo x. O tipo de retorno é ponto flutuante se a entrada é de ponto flutuante e dobre se a entrada for de tipo duplo. Descrição Esta função retorna uma matriz da mesma dimensionalidade que x com a última dimensão (mais à direita) suavizada. A média de corrida é um caso especial de um filtro onde todos os pesos são os mesmos. O filtro é aplicado na i - a vez da série solicitada da seguinte forma: F (i) SUM nave para j 0, nave - 1 onde F é o campo filtrado, UF é o campo não filtrado e nave é o número de elementos Na média de corrida. Se o número de pesos for uniforme, o centro dos filtros cai entre os elementos da série neste caso, o centro é deslocado metade do incremento de tempo para o último elemento. Use runaveWrap se a retenção de metadados for desejada. Use runaven se a dimensão para fazer o cálculo não é a dimensão mais à direita e a reordenação não é desejada. Esta função pode ser significativamente mais rápida que o runave. Seja x dimensionado nlat x mlon x ktimes onde nlat 64, mlon 128 e ktimes 1000. Execute uma média de corrida de 3 pontos e use a opção 0. Retorna o valor suavizado para a matriz x original: Seja x dimensionado ntimes x nlat x mlon Com as dimensões designadas. Lat. Lon. Então: y será uma matriz tridimensional de comprimento nlat x ml x tempo. Nota: A partir do V5.2.0, você pode usar o runaven para evitar ter que reordenar seus dados: Deixe x ser dimensionado por x x xxx x nlat x ml com dimensões designadas. Execute uma média de corrida de 5 pontos use a opção cíclica na direção da longitude: média em movimento interferência bloqueadora de anúncios detectada Wikia é um site gratuito para uso que ganha dinheiro com a publicidade. Temos uma experiência modificada para os espectadores que usam bloqueadores de anúncios. A Wikia não está acessível se você fez outras modificações. Remova a (s) regra (s) do bloqueador de anúncios personalizado e a página será carregada como esperado. Em estatísticas. Uma média móvel. Também chamado de média móvel. Movimento significa. Rolling mean. Média temporal deslizante. Ou média de corrida. É um tipo de filtro de resposta de impulso finito usado para analisar um conjunto de pontos de dados criando uma série de médias de diferentes subconjuntos do conjunto de dados completo. Dada uma série de números e um tamanho de subconjunto fixo, o primeiro elemento da média móvel é obtido tomando a média do subconjunto fixo inicial da série de números. Em seguida, o subconjunto é modificado, deslocando-se para a frente, isto é, excluindo o primeiro número da série e incluindo o próximo número que segue o subconjunto original da série. Isso cria um novo subconjunto de números, que está em média. Esse processo é repetido em toda a série de dados. A linha de linha que liga todas as médias (fixas) é a média móvel. Uma média móvel é um conjunto de números, cada um dos quais é a média do subconjunto correspondente de um conjunto maior de pontos de referência. Uma média móvel também pode usar pesos desiguais para cada valor de referência no subconjunto para enfatizar valores particulares no subconjunto. Uma média móvel é comumente usada com dados da série temporal para suavizar flutuações de curto prazo e destacar tendências ou ciclos de longo prazo. O limite entre curto prazo e longo prazo depende da aplicação e os parâmetros da média móvel serão definidos de acordo. Por exemplo, muitas vezes é usado na análise técnica de dados financeiros, como os preços das ações. Retornos ou volumes de negociação. Também é usado em economia para examinar o produto interno bruto, o emprego ou outras séries temporais macroeconômicas. Matematicamente, uma média móvel é um tipo de convolução e, portanto, pode ser visto como um exemplo de um filtro passa-baixa usado no processamento de sinal. Quando usado com dados de séries não temporais, uma média móvel filtra componentes de freqüência mais alta sem conexão específica ao tempo, embora normalmente algum tipo de pedido esteja implícito. Visto de forma simplista, pode ser considerado como suavizar os dados. Média móvel simples Edit Em aplicações financeiras, uma média móvel simples (SMA) é a média não ponderada dos pontos de referência anteriores. No entanto, em ciência e engenharia, a média é normalmente tirada de um número igual de dados em ambos os lados de um valor central. Isso garante que as variações na média estão alinhadas com as variações nos dados em vez de serem deslocadas no tempo. Um exemplo de uma média de corrida simples igualmente ponderada para uma amostra de preço de fechamento de nove dias é a média dos preços de fechamento dos últimos dias. Se esses preços são, então, a fórmula é: ao calcular valores sucessivos, um novo valor entra na soma e um valor antigo cai, o que significa que um somatório completo a cada vez é desnecessário para este caso simples. O período selecionado depende do tipo de movimento de Interesse, como curto, intermediário ou longo prazo. Em termos financeiros, os níveis médios móveis podem ser interpretados como suporte em um mercado crescente ou resistência em um mercado em queda. Se os dados utilizados não estiverem centrados em torno da média, uma média móvel simples fica atrás do ponto de referência mais recente por metade da largura da amostra. Um SMA também pode ser desproporcionalmente influenciado por pontos de referência antigos ou novos dados. Uma característica do SMA é que, se os dados tiverem uma flutuação periódica, a aplicação de um SMA desse período eliminará essa variação (a média sempre contendo Um ciclo completo). Mas raramente se encontra um ciclo perfeitamente normal. 1 Para uma série de aplicações, é vantajoso evitar o deslocamento induzido usando apenas dados passados. Por isso, uma média móvel central pode ser calculada, usando dados igualmente espaçados do lado do ponto da série onde a média é calculada. Isso requer o uso de um número ímpar de pontos de referência na janela de amostra. Média móvel cumulativa Edit Em uma média móvel cumulativa. Os dados chegam em um fluxo de dados ordenado e o estatístico gostaria de obter a média de todos os dados até o ponto de referência atual. Por exemplo, um investidor pode querer o preço médio de todas as transações de ações para um estoque específico até a hora atual. À medida que cada nova transação ocorre, o preço médio no momento da transação pode ser calculado para todas as transações até esse ponto usando a média acumulada, normalmente uma média igualmente ponderada da seqüência de valores i x 1. X i até a hora atual: o método de força bruta para calcular isso seria armazenar todos os dados e calcular a soma e dividir pelo número de pontos de referência sempre que um novo ponto de referência chegasse. No entanto, é possível simplesmente atualizar a média acumulada, pois um novo valor xi 1 fica disponível, usando a fórmula: Assim, a média cumulativa atual para um novo ponto de referência é igual à média cumulativa anterior mais a diferença entre o último ponto de referência e o Média anterior dividida pelo número de pontos recebidos até agora. Quando todos os pontos de referência chegarem (i N), a média acumulada será igual à média final. A derivação da fórmula média acumulada é direta. Usando e similarmente para i 1. é visto que a solução para esta equação para CA i 1 resulta em: média móvel ponderada Editar Uma média ponderada é qualquer média que tenha fatores de multiplicação para dar pesos diferentes a dados em diferentes posições na janela de amostra. Matematicamente, a média móvel é a convolução dos pontos de referência com uma função de ponderação fixa. Um aplicativo é remover a pixelização de uma imagem gráfica digital. Na análise técnica de dados financeiros, uma média móvel ponderada (WMA) tem o significado específico de pesos que diminuem a progressão aritmética. 2 Em um WMA de nove dias, o último dia tem peso n. O segundo mais recente n 16087221601, etc. até um. Arquivo: pesos médios móveis ponderados N15.png Ao calcular o WMA em valores sucessivos, a diferença entre os numeradores de WMA M 1 e WMA M é np M 1 1608722160 p M 16087221601608722160 p M 8722n1. Se denotarmos a soma p M 160160160160 p M 8722 n 1 por Total M. Então, o gráfico à direita mostra como os pesos diminuem, do peso mais alto para os pontos de referência mais recentes, até zero. Pode ser comparado com os pesos na média móvel exponencial que se segue. Média móvel exponencial Edit Uma média móvel exponencial (EMA), também conhecida como média móvel ponderada exponencialmente (EWMA), 3 é um tipo de filtro de resposta de impulso infinito que aplica fatores de ponderação que diminuem exponencialmente. A ponderação para cada ponto de referência mais antigo diminui exponencialmente, nunca atingindo zero. O gráfico à direita mostra um exemplo da redução de peso. O EMA para uma série Y pode ser calculado de forma recursiva: o coeficiente representa o grau de diminuição da ponderação, um fator de suavização constante entre 0 e 1. Um maior descontos observações mais velhas mais rápido. Alternativamente, pode ser expresso em termos de N períodos de tempo, onde 1601602 (N 1) erro de script Erro de script 91 citação necessário 93. Por exemplo, se N 16016019 é equivalente a 1601600.1, a meia-vida dos pesos (o intervalo acima do qual Os pesos diminuem por um fator de dois) é de aproximadamente N 2.8854 (dentro de 1 se N 160gt1605). Y t é o valor em um período de tempo t. S t é o valor da EMA em qualquer período de tempo t. S 1 é indefinido. S 1 pode ser inicializado de várias maneiras diferentes, mais comumente ajustando S 1 a Y 1. Embora existam outras técnicas, como a definição de S 1 para uma média das primeiras 4 ou 5 observações. A proeminência do efeito de inicialização S1 na média móvel resultante depende de valores menores tornam a escolha de S 1 relativamente mais importante do que valores maiores, uma vez que um maior descontos observações mais velhas mais rápido. Esta formulação é de acordo com Hunter (1986). 4 Por aplicação repetida desta fórmula para diferentes tempos, podemos eventualmente escrever S t como uma soma ponderada dos pontos de referência Y t. Como: Uma abordagem alternativa por Roberts (1959) usa Y t em vez de Y t 87221. 5 Esta fórmula também pode ser expressa em termos de análise técnica como segue, mostrando como a EMA avança no último ponto de referência, mas apenas por uma proporção da diferença (cada vez): Esta é uma soma infinita com termos decrescentes. Os N períodos em uma N-dia EMA apenas especificam o fator. N não é um ponto de parada para o cálculo da forma como está em um SMA ou WMA. Para N suficientemente grande. Os primeiros pontos de referência de N em uma EMA representam cerca de 86 do peso total no cálculo: 6 A fórmula de energia acima dá um valor inicial para um dia específico, após o qual a fórmula de dias sucessivos mostrada primeiro pode ser aplicada. A questão de quão longe voltar para um valor inicial depende, no pior caso, dos dados. Grandes valores de preços em dados antigos afetarão o total, mesmo que sua ponderação seja muito pequena. Se os preços tiverem pequenas variações, apenas a ponderação pode ser considerada. O peso omitido parando após termos k está fora do peso total. Por exemplo, para ter 99,9 do peso, defina a relação acima igual a 0,1 e resolva para k. Para este exemplo (99,9 peso). Média móvel modificada Editar Uma média móvel modificada (MMA), a média móvel em execução (RMA) ou a média móvel lisa é definida como: Aplicação para medir o desempenho do computador Editar Algumas métricas de desempenho do computador, e. O comprimento médio da fila do processo, ou a utilização média da CPU, usa uma forma de média móvel exponencial. Aqui é definido como uma função do tempo entre duas leituras. Um exemplo de um coeficiente que dá maior peso para a leitura atual e menor peso para as leituras mais antigas é, por exemplo, uma média L de 15 minutos de um comprimento Q da fila de processo. Medido a cada 5 segundos (diferença de tempo é de 5 segundos), é calculado como Outras ponderações Edit Outros sistemas de ponderação são usados ​​ocasionalmente 8211, por exemplo, na negociação de ações, uma ponderação de volume pesará cada período de tempo em proporção ao seu volume de negociação. Uma ponderação adicional, usada pelos atuários, é a Média móvel de 15 pontos da Spencers (uma média móvel central). Os coeficientes de peso simétricos são -3, -6, -5, 3, 21, 46, 67, 74, 67, 46, 21, 3, -5, -6, -3. Fora do mundo das finanças, os meios de execução ponderados têm muitas formas e aplicações. Cada função de ponderação ou kernel tem suas próprias características. Na engenharia e na ciência, a frequência e a resposta de fase do filtro são muitas vezes de primordial importância na compreensão das distorções desejadas e indesejadas que um determinado filtro se aplicará aos dados. Um meio não apenas suavizar os dados. Um meio é uma forma de filtro passa-baixa. Os efeitos do filtro particular usado devem ser entendidos para fazer uma escolha apropriada. Neste ponto, a versão francesa deste artigo discute os efeitos espectrales de 3 tipos de meios (cumulativo, exponencial, gaussiano). Mudando a mediana Edit De um ponto de vista estatístico, a média móvel, quando usada para estimar a tendência subjacente em uma série temporal, é suscetível a eventos raros, como choques rápidos ou outras anomalias. Uma estimativa mais robusta da tendência é a mediana móvel simples sobre n pontos de tempo: onde a mediana é encontrada, por exemplo, classificando os valores dentro dos colchetes e encontrando o valor no meio. Para maiores valores de n. A mediana pode ser eficientemente calculada atualizando um modelo de esquadrão indexável. 12 Estatisticamente, a média móvel é ideal para recuperar a tendência subjacente das séries temporais quando as flutuações sobre a tendência são normalmente distribuídas. No entanto, a distribuição normal não coloca alta probabilidade em desvios muito grandes da tendência, o que explica por que tais desvios terão um efeito desproporcionalmente grande na estimativa da tendência. Pode-se mostrar que se as flutuações são assumidas como sendo distribuídas por Laplace. Então a mediana móvel é estatisticamente otimizada. 13 Para uma determinada variância, a distribuição de Laplace coloca maior probabilidade em eventos raros do que o normal, o que explica por que a mediana móvel tolera choques melhor do que a média móvel. Quando a mediana móvel simples acima é central, o alisamento é idêntico ao filtro médio que possui aplicações, por exemplo, processamento de sinal de imagem. Veja também Editar Este artigo inclui uma lista de referências. Mas suas fontes permanecem incertas porque tem citações insuficientes em linha. Por favor, ajude a melhorar este artigo, introduzindo citações mais precisas. 32 (fevereiro de 2010)