Przenoszenie średniej tablicy

Przenoszenie średniej prognozy wstępnej. Jak można się domyślić, patrzymy na niektóre z najbardziej prymitywnych podejść do prognozowania. Miejmy nadzieję, że są to przynajmniej wartościowe wprowadzenie do niektórych problemów informatycznych związanych z wdrażaniem prognoz w arkuszach kalkulacyjnych. W tym duchu będziemy kontynuować od początku i zacząć pracę z prognozami średniej ruchomej. Średnie prognozy ruchome. Wszyscy znają średnie ruchome prognozy, niezależnie od tego, czy uważają, że są. Wszyscy studenci robią to cały czas. Pomyśl o swoich wynikach testowych na kursie, w którym będziesz miał cztery testy w trakcie semestru. Załóżmy, że masz 85 na pierwszym teście. Co byś przewidział dla swojego drugiego wyniku testu Jak sądzisz, co Twój nauczyciel przewidział dla twojego następnego wyniku testu Co twoim zdaniem mogą przewidzieć twoi znajomi dla twojego następnego wyniku testu Co twoim zdaniem rodzice mogą przewidzieć dla twojego następnego wyniku testu Niezależnie od wszystko, co możesz zrobić swoim przyjaciołom i rodzicom, oni i twój nauczyciel najprawdopodobniej oczekują, że dostaniesz coś w okolicy 85, którą właśnie dostałeś. Teraz załóżmy, że pomimo twojej autopromocji dla twoich przyjaciół, przeinaczasz siebie i wyobrażasz sobie, że możesz mniej uczyć się na drugi test, a więc dostajesz 73. Teraz, co się dzieje z tymi wszystkimi zainteresowanymi i beztroskimi? spodziewaj się, że dostaniesz swój trzeci test. Istnieją dwa bardzo prawdopodobne podejścia do opracowania oszacowania, niezależnie od tego, czy podzielą się nim z tobą. Mogą powiedzieć sobie: "Ten facet zawsze dmucha o swoich sprytach. Zamierza zdobyć kolejne 73, jeśli ma szczęście. Może rodzice będą starali się być bardziej pomocni i powiedzieć: "Cóż, jak dotąd dostałeś 85 i 73, więc może powinieneś pomyśleć o zdobyciu czegoś" (85 73) 2 79. Nie wiem, może gdybyś mniej imprezował i nie kręcili weasel w całym miejscu i jeśli zacząłeś robić o wiele więcej nauki, możesz uzyskać wyższy wynik. Oba te szacunki są w rzeczywistości średnią ruchomą. Pierwszym z nich jest wykorzystanie tylko ostatniego wyniku do prognozowania przyszłej skuteczności. Jest to tak zwana prognoza średniej ruchomej z użyciem jednego okresu danych. Drugi to również prognoza średniej ruchomej, ale z wykorzystaniem dwóch okresów danych. Załóżmy, że wszyscy ci ludzie, którzy wpadają w twój wielki umysł, trochę cię wkurzyli i postanawiasz zrobić dobrze w trzecim teście z własnych powodów i wystawić wyższy wynik przed swoimi cytatami. Zdajesz egzamin, a twój wynik to w sumie 89 Wszyscy, łącznie z tobą, są pod wrażeniem. Teraz masz już ostatni test semestru i jak zwykle czujesz potrzebę nakłonienia wszystkich do przedstawienia swoich przewidywań na temat ostatniego testu. Mam nadzieję, że widzisz ten wzór. Miejmy nadzieję, że widać wzór. Co według ciebie jest najdokładniejszym Gwizdkiem, podczas gdy my pracujemy. Teraz wracamy do naszej nowej firmy sprzątającej rozpoczętej przez twoją siostrę o imieniu Whistle While We Work. Masz kilka poprzednich danych dotyczących sprzedaży reprezentowanych w poniższej sekcji z arkusza kalkulacyjnego. Najpierw przedstawiamy dane dla trzyzmianowej prognozy średniej ruchomej. Wpis dla komórki C6 powinien być teraz. Teraz możesz skopiować tę formułę komórki do innych komórek od C7 do C11. Zwróć uwagę, jak średnia porusza się po najnowszych danych historycznych, ale używa dokładnie trzech ostatnich okresów dostępnych dla każdej prognozy. Powinieneś również zauważyć, że tak naprawdę nie musimy tworzyć prognoz dla przeszłych okresów, aby rozwinąć naszą najnowszą prognozę. To zdecydowanie różni się od wykładniczego modelu wygładzania. Podaję prognozy cudzysłowów, ponieważ użyjemy ich na następnej stronie internetowej do pomiaru trafności prognozy. Teraz chcę przedstawić analogiczne wyniki dla dwuletniej prognozy średniej ruchomej. Wpis dla komórki C5 powinien być teraz. Teraz możesz skopiować tę formułę komórki do innych komórek od C6 do C11. Zwróć uwagę, jak teraz dla każdej prognozy są używane tylko dwa najnowsze dane historyczne. Ponownie uwzględniłem prognozy quotpast dla celów ilustracyjnych i do późniejszego wykorzystania w walidacji prognoz. Kilka innych rzeczy, o których należy pamiętać. Dla prognozy średniej ruchomej z okresu m do prognozowania wykorzystuje się tylko m najnowsze wartości danych. Nic więcej nie jest konieczne. Dla prognozy średniej ruchomej okresu m, podczas dokonywania prognozy quotpast, zauważ, że pierwsza prognoza ma miejsce w okresie m 1. Oba te problemy będą bardzo istotne, gdy opracujemy nasz kod. Opracowanie średniej ruchomej funkcji. Teraz musimy opracować kod dla średniej ruchomej prognozy, która może być wykorzystywana bardziej elastycznie. Kod następuje. Zauważ, że dane wejściowe odnoszą się do liczby okresów, których chcesz użyć w prognozie i tablicy wartości historycznych. Możesz przechowywać go w dowolnym skoroszycie, który chcesz. Funkcja MovingAverage (Historyczne, NumberOfPeriods) Jako pojedyncze zadeklarowanie i inicjalizacja zmiennych Dim Pozycja jako zmienny licznik wymiaru jako całkowita liczba wymiarów Dim Dimit as Single Dim HistoricalSize jako liczba całkowita Inicjowanie zmiennych Counter 1 Akumulacja 0 Określanie rozmiaru tablicy historycznej HistoricalSize Historical. Count dla licznika 1 na NumberOfPeriods Kumulacja odpowiedniej liczby ostatnio obserwowanych wartości Akumulacja akumulacja Historycznie (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Kod zostanie wyjaśniony w klasie. Chcesz umieścić funkcję w arkuszu kalkulacyjnym, aby wynik obliczeń pojawił się tam, gdzie powinien być następujący. Wyobraźmy sobie, że mamy tablicę liczb całkowitych takich jak ta: Średnia jest otrzymywana za pomocą następującej formuły A (1n) xi (z i 1 do n). A więc: x1n x2n. xnn Dzielimy bieżącą wartość przez liczbę wartości i dodajemy poprzedni wynik do zwróconej wartości. Sygnatura metody zmniejszenia to Funkcja redukcji zwrotnej ma następujące parametry: p. Wynik poprzednich obliczeń. Aktualna wartość (z bieżącego indeksu) i. Bieżąca wartość indeksu elementów tablicy a. Prąd zredukowany Array Drugi parametr redukujący jest wartością domyślną. (Używane w przypadku, gdy tablica jest pusta). Metoda średniej redukcji będzie następująca: Jeśli wolisz, możesz utworzyć oddzielną funkcję, a następnie po prostu odwołaj się do sygnatury metody wywołania zwrotnego lub bezpośrednio do prototypu Augment the Array. Możliwe jest dzielenie wartości za każdym razem, gdy wywoływana jest metoda redukcji. Lub jeszcze lepiej. używając poprzednio zdefiniowanej metody Array. protoype. sum (), zoptymalizuj proces, który wywołuję podział tylko raz :) Następnie na dowolny obiekt Array zakresu: Uwaga: pusta tablica z żądaniem NaN jest poprawniejsza niż 0 w moim Analogicznie, DataFrame ma metodę cov do obliczania kowariancji parami w serii w DataFrame, również z wyłączeniem wartości NAnull. Zakładając, że brakujące dane nie są losowe, powoduje to oszacowanie macierzy kowariancji, która jest bezstronna. Jednak w wielu zastosowaniach oszacowanie to może nie być do przyjęcia, ponieważ nie można zagwarantować, że oszacowana macierz kowariancji będzie dodatnią pół-określoną. Może to prowadzić do estymacji korelacji o wartościach bezwzględnych większych niż jeden oraz o niewymiennej macierzy kowariancji. Zobacz Estymacja macierzy kowariancji, aby uzyskać więcej szczegółów. DataFrame. cov obsługuje także opcjonalne słowo kluczowe minperiods, które określa wymaganą minimalną liczbę obserwacji dla każdej pary kolumn, aby uzyskać prawidłowy wynik. Wagi używane w oknie są określone przez słowo kluczowe wintype. Lista uznanych typów to: boxcar triang blackman hamming bartlett parzen bohman blackmanharris nuttall barthann kaiser (needs beta) gaussian (needs std) generalgaussian (needs power, width) slepian (needs width). Zwróć uwagę, że okno wagonu boksowego jest równoważne średniemu (). W przypadku niektórych funkcji okienkowych należy określić dodatkowe parametry: Dla. sum () z typem wintype. nie ma normalizacji dla wag dla okna. Przekazywanie niestandardowych wag o wartości 1, 1, 1 przyniesie inny wynik niż podanie masy 2, 2, 2. Na przykład. Podczas przechodzenia przez typ wintype zamiast jawnego określania wag, wagi są już znormalizowane, tak że największa waga wynosi 1. W przeciwieństwie do tego, charakter obliczania. mean () jest taki, że wagi są znormalizowane względem siebie. Ciężary 1, 1, 1 i 2, 2, 2 dają ten sam wynik. Śledzenie czasu Nowość w wersji 0.19.0. Nowością w wersji 0.19.0 jest możliwość przekazania przesunięcia (lub konwersji) do metody. rolling () i umożliwienia tworzenia okien o zmiennym rozmiarze w oparciu o okno czasu. Dla każdego punktu czasowego obejmuje to wszystkie poprzednie wartości występujące we wskazanej przedziale czasowym. Może to być szczególnie przydatne w przypadku nieregularnego wskaźnika częstotliwości czasowej. Jest to regularny indeks częstotliwości. Użycie parametru okna całkowitoliczbowego powoduje ruch wzdłuż częstotliwości okna. Określenie przesunięcia umożliwia bardziej intuicyjne określenie częstotliwości obrotu. Używając nieregularnego, ale wciąż monotonicznego indeksu, walcowanie z oknem całkowitym nie daje specjalnych obliczeń. Użycie specyfikacji czasu generuje zmienne okna dla tych rozrzedzonych danych. Ponadto teraz zezwalamy na opcjonalny parametr, który określa kolumnę (a nie domyślną wartość indeksu) w DataFrame. Świadomość czasu Przetaczanie a ponowne próbkowanie Używanie. rolling () z indeksem opartym na czasie jest podobne do resamplingu. Obaj operują i wykonują operacje redukcyjne na obiektach z pandami indeksowanych czasowo. Podczas korzystania z. rolling () z offsetem. Przesunięcie jest przesunięciem czasowym. Wyświetl okno czasu do tyłu i zagreguj wszystkie wartości w tym oknie (w tym punkt końcowy, ale nie punkt początkowy). Jest to nowa wartość w tym punkcie wyniku. Są to okna o zmiennej wielkości w przestrzeni czasowej dla każdego punktu wejścia. Otrzymasz taki sam wynik jak dane wejściowe. Podczas korzystania z. resample () z offsetem. Zbuduj nowy indeks, który jest częstotliwością przesunięcia. Dla każdego przedziału częstotliwości agreguj punkty z danych wejściowych w oknie do wyświetlania w czasie, które mieszczą się w tym przedziale. Wynikiem tej agregacji jest wynik dla tego punktu częstotliwości. Okna mają stały rozmiar w przestrzeni częstotliwości. Twój wynik będzie miał regularną częstotliwość między minimalnym a maksymalnym początkowym obiektem wejściowym. Podsumowując. rolling () jest oparta na czasie operacją okna, podczas gdy. resample () jest operacją okna opartą na częstotliwości. Centrowanie systemu Windows Domyślnie etykiety są ustawione na prawą krawędź okna, ale dostępne jest słowo kluczowe centrum, aby etykiety mogły być ustawione pośrodku. Binarne funkcje okienne cov () i corr () mogą obliczać statystykę ruchomego okna dla dwóch Serii lub dowolnej kombinacji DataFrameSeries lub DataFrameDataFrame. Oto zachowanie w każdym przypadku: dwie serie. obliczyć statystykę parowania. DataFrameSeries. obliczyć statystyki dla każdej kolumny w DataFrame z przekazanymi seriami, zwracając w ten sposób DataFrame. DataFrameDataFrame. domyślnie oblicz statystyki dla dopasowywania nazw kolumn, zwracając DataFrame. Jeśli argument argumentu paramiTrue zostanie przekazany, oblicza statystyki dla każdej pary kolumn, zwracając panel, którego elementami są podane daty (patrz następna sekcja). Obliczanie kowariancji i korelacji kołysania parami W analizie danych finansowych i innych dziedzinach wspólne jest obliczanie macierzy kowariancji i korelacji dla zbioru szeregów czasowych. Często interesuje się również kowariancją i macierzą korelacji ruchomych okien. Można to zrobić, przekazując par kluczowy argument słowa kluczowego, który w przypadku danych wejściowych DataFrame da panel, którego pozycje są datami, o których mowa. W przypadku pojedynczego argumentu DataFrame argument parowania można nawet pominąć: Brakujące wartości są ignorowane, a każdy wpis jest obliczany przy użyciu pełnych obserwacji parami. Proszę zapoznać się z sekcją kowariancji dla zastrzeżeń związanych z tą metodą obliczania macierzy kowariancji i korelacji. Oprócz braku parametru window funkcje te mają te same interfejsy co ich odpowiedniki. rolling. Podobnie jak powyżej, wszystkie akceptowane parametry to: minperiods. próg niezerowych punktów danych wymagających. Domyślne minimum wymagane do obliczenia statystyki. Żadne NaN nie będą wyprowadzane, gdy minperiod pojawią się nie-puste punkty danych. centrum. boolean, czy ustawić etykiety w środku (domyślnie jest Fałsz) Dane wyjściowe metod. rolling i. expanding nie zwracają wartości NaN, jeśli w bieżącym oknie są co najmniej wartości minimalne w miniodiodach. Różni się to od kumulacji. cumprod. cummax. i cummin. które zwracają NaN na wyjściu, gdy na wejściu napotkamy NaN. Rozszerzająca się statystyka okna będzie bardziej stabilna (i mniej responsywna) niż jego odpowiednik w oknie toczenia, ponieważ powiększający się rozmiar okna zmniejsza względny wpływ pojedynczego punktu danych. Jako przykład, tutaj jest wynik mean () dla poprzedniego zestawu danych szeregów czasowych: Exponentowo ważony Windows Powiązany zestaw funkcji to wykładniczo ważone wersje kilku z powyższych statystyk. Podobny interfejs do. rolling i. expanding jest dostępny za pośrednictwem metody. ewm do odbioru obiektu EWM. Dostarczono kilka rozszerzających się metod EW (wykładniczo ważonych):