Movimentacao Media Em R




Movimentação Média Em RA lista pop-up Intervalos de Confianca permite definir o nivel de confianca para as faixas de confianca de previsao Os dialogos para modelos de suavizacao sazonal incluem uma caixa Periodos por Estacao para definir o numero de periodos em uma estacao A lista suspensa Restricoes permite especificar o tipo de restricao Que voce deseja aplicar sobre os pesos de alisamento durante o ajuste As restricoes are. expands a caixa de dialogo para permitir que voce defina restricoes sobre pesos de alisamento individuais Cada peso de alisamento pode ser Bounded Fixo ou Unconstrained como determinado pela configuracao do menu popup ao lado do peso Ao inserir valores para pesos fixos ou limitados, os valores podem ser numeros reais positivos ou negativos. O exemplo mostrado aqui tem o peso de Nivel fixado em um valor de 0 3 e o Peso de Tendencia delimitado por 0 1 e 0 8 Neste caso , O valor do peso Tendencia e permitido para mover dentro do intervalo de 0 1 a 0 8 enquanto o peso de Nivel e mantido em 0 3 Observe que voce pode especificar todos os pesos de suavizacao em ad Vance usando essas restricoes personalizadas Nesse caso, nenhum dos pesos seria estimado a partir dos dados, embora previsoes e residuos ainda seriam calculados Quando voce clicar em Estimativa os resultados do ajuste aparecem no lugar do dialogo. O modelo para a suavizacao exponencial simples A equacao de suavizacao, L tyt 1 L t -1 e definida em termos de um unico peso de suavizacao. Este modelo e equivalente a um modelo ARIMA 0, 1, 1 em que. Moving medias em R. Para o melhor do meu conhecimento, R Nao tem uma funcao embutida para calcular medias moveis Usando a funcao de filtro, no entanto, podemos escrever uma funcao curta para medias moveis. Podemos entao usar a funcao em qualquer dados dados mav, ou dados mav, 11 se quisermos Especifique um numero diferente de pontos de dados do que o padrao 5 tracando funciona como dados de mav esperados de plotagem. Alem do numero de pontos de dados sobre o qual a media, tambem podemos mudar o argumento de lados das funcoes de filtro lados 2 usa ambos os lados, 1 usa valores passados ??em Ly. Post navigationment navegacao navigation. Time Series Analysis e suas aplicacoes com R Examples. R serie de tempo quick fix. The pagina usa JavaScript para destaque de sintaxe Nao e necessario liga-lo, mas o codigo sera mais dificil de ler. Este e Apenas um breve passeio para baixo tempo seRies lane Meu conselho e abrir R e jogar junto com o tutorial Esperancosamente, voce instalou R e encontrou o icone em seu desktop que se parece com um R bem, e um R Se voce estiver usando Linux, Em seguida, parar de olhar porque ele nao esta la apenas abrir um terminal e digite R ou instalar R Studio. Se voce quiser mais sobre os graficos de serie de tempo, especialmente usando ggplot2 ver o Graphics Quick Fix. A correcao rapida destina-se a expo-lo ao tempo R basico E e classificada como diversao para pessoas com idades entre 8 e 80 anos. Isto NAO e para ser uma licao em analise de series de tempo, mas se voce quiser, voce pode tentar este curso curto facil. R sessao Fique confortavel, em seguida, iniciar a sua u P e tente alguma adicao simples. Ok, agora voce re um uso especializado R nos vamos comecar agora astsa. Agora que voce esta carregado, podemos comecar vamos s ir. Primeiro, vamos jogar com o conjunto de dados de Johnson Johnson E Incluido em astsa como jj que dynOmite carater de Good Times Primeiro, olhe para it. and voce ve que jj e uma colecao de 84 numeros chamados um objeto serie de tempo Para ver remover seus objetos. Se voce e um Matlab ou usuario semelhante, voce pode Acho que jj e um vetor de 84 1, mas nao e Ele tem ordem e comprimento, mas sem dimensoes sem linhas, sem colunas R chama esses tipos de objetos vetores entao voce tem que ter cuidado Em R, as matrizes tem dimensoes, mas os vetores nao - Eles apenas tipo de balancar sobre no ciberespaco. Agora, vamos fazer um objeto serie mensal serie que comeca em junho do ano 2293 Nos entramos no Vortex. Note que os dados Johnson e Johnson sao ganhos trimestrais, portanto, tem frequencia 4 O tempo Serie zardoz e mensal de dados, portanto, tem frequencia 12 Voce tambem obter algumas coisas uteis com o objeto ts, Por exemplo. Agora experimente um grafico da serie Johnson Johnson usando uma media movel de dois lados. Vamos tentar isto fjj t jj t-2 jj t-1 jj t jj t 1 jj t 2 e vamos adicionar um lowess lowess - voce Sabe a rotina se encaixam para fun. Let s diferenca os dados registrados e chama-lo dljj Entao vamos jogar com dljj. Now um histograma e um grafico QQ, um em cima do outro, mas de uma maneira agradavel. Vamos verificar a correlacao Estrutura de dljj usando varias tecnicas Primeiro, vamos olhar para uma grade de scatterplots de dljj t versus lagged valores. As linhas sao um lowess caber ea amostra acf e azul na caixa. Agora vamos dar uma olhada no ACF e PACF De dljj. Note que o eixo LAG e em termos de frequencia assim 1,2,3,4,5 correspondem a lag 4,8,12,16,20 porque frequencia 4 aqui Se voce don t como este tipo de rotulagem, voce Pode substituir dljj em qualquer um dos acima por ts dljj, freq 1 eg acf ts dljj, freq 1, 20.Movendo, vamos tentar uma decomposicao estrutural de log jj erro estacao tendencia usando lowess. Se voce quiser inspecionar os residuos, Por exemplo, eles estao na terceira coluna da serie resultante os componentes sazonais e de tendencia estao nas colunas 1 e 2 Confira o ACF dos residuos, os residuos nao sao brancos, nem sequer perto Voce pode fazer um pouco muito pouco melhor usando Uma janela sazonal local, em oposicao ao global usado especificando por Tipo stl para detalhes Ha tambem algo chamado StructTS que ira caber modelos estruturais parametricos Nos nao usamos essas funcoes no texto quando apresentamos a modelagem estrutural no Capitulo 6 porque nos Preferem usar nossos proprios programas. Este e um bom momento para explicar No acima, o cao e um objeto que contem um monte de coisas termo tecnico Se voce digitar cao voce vera os componentes, e se voce tipo cao resumo voce vai ter um pouco Resumo dos resultados Um dos componentes do cao e que contem a serie resultante sazonal, tendencia, restante Para ver este componente do cao objeto voce digita e voce vera 3 series, o ultimo dos quais contem os residuos E que s A historia de voce vera mais exemplos a medida que nos movemos ao longo. E agora vamos fazer um problema a partir do capitulo 2 Estamos indo para ajustar a regressao log jj tempo 1 Q1 2 Q2 3 Q3 4 Q4 onde Qi e um indicador do quarto i 1,2,3,4 Entao vamos inspecionar os residuos. Voce pode ver a matriz do modelo com as variaveis ??dummy desta forma. Now verificar o que aconteceu Olhe para um grafico das observacoes e seus valores ajustados. que mostra que um grafico de Os dados com o ajuste sobreposto nao vale o ciberespaco que leva up. But um lote dos residuos e do ACF dos residuos vale o seu peso em joules. Do aqueles residuos olhar branco Ignorar a correlacao de 0 lag, e sempre 1 Sugestao A resposta e NAO assim que a regressao acima e nugatory Entao o que e o remedio Desculpe, voce tera que tomar a classe porque esta nao e uma licao em series de tempo Eu avisei voce para cima no topo. Voce tem que ter cuidado quando voce regredir Uma serie de tempo sobre componentes defasados ??de outro usando lm Ha um pacote chamado dynlm que torna facil f Ele esta atrasado regressoes, e eu vou discutir isso logo apos este exemplo Se voce usar lm, entao o que voce tem a fazer e amarrar a serie juntos usando Se voce nao amarrar a serie juntos, eles nao serao alinhados corretamente Aqui esta um exemplo de regressao semanal Mortalidade cardiovascular em relacao a parte de poluicao de particulas no valor presente e atrasada quatro semanas aproximadamente um mes Para detalhes sobre o conjunto de dados, consulte o Capitulo 2 Certifique-se de que o astsa esta carregado. Nota Nao houve necessidade de renomear a parte de atraso, -4 para a parte 4, s Apenas um exemplo do que voce pode fazer. Uma alternativa para o acima e o dynlm pacote que tem que ser instalado, e claro, como fizemos para astsa la em cima no inicio Depois que o pacote e instalado, voce pode fazer o exemplo anterior da seguinte forma Bem, e hora de simular O workhorse para simulacoes ARIMA e Aqui estao alguns exemplos nenhuma saida e mostrada aqui assim que voce esta em seu own. Using astsa e facil de caber um modelo ARIMA. Voce pode estar se perguntando sobre a diferenca entre aic E AIC acima Para que y Ou tem que ler o texto ou simplesmente nao se preocupe com isso, porque nao vale a pena arruinar o seu dia pensando nisso E sim, esses residuos olhar branco. Se voce quiser fazer ARIMA previsao, esta incluido no astsa. And agora para alguma regressao Com erros autocorrelacionados Vamos ajustar o modelo M tt P tet onde M t e P t sao a serie de mortalidade cmort e particulates, e et e erro autocorrelacionado Primeiro, faca um ajuste OLS e verifique os residuals. Now ajuste o modelo. A analise residual nao mostrada parece perfeita. Aqui esta um modelo ARMAX, M t 0 1 M t-1 2 M t-2 1 t 2 T t-1 3 P t 4 P t-4 et onde possivelmente e autocorrelacionado Primeiro nos Tente e ARMAX p 2, q 0, em seguida, olhar para os residuos e perceber que nao ha nenhuma correlacao esquerda, entao estamos re feito. Finalmente, uma analise espectral quicky. That s all for now Se voce quiser mais sobre graficos de serie de tempo, Graficos Quick Fix pagina.