Cómo Hacer Media Móvil En R

Tengo una trama de la serie de tiempo en el paquete ggplot2 y he realizado el promedio móvil y me gustaría añadir el resultado de la media móvil a la trama de series de tiempo. Ejemplo de conjunto de datos (p31): ambtemp dt -1.14 2007-09-29 00:01:57 -1.12 2007-09-29 00:03:57 -1.33 2007-09-29 00:05:57 -1.44 2007 -09-29 00:07:57 -1.54 2007-09-29 00:09:57 -1.29 2007-09-29 00:11:57 Código aplicado para la presentación de la serie de tiempo: Muestra del gráfico del promedio móvil Muestra de resultados esperados The Desafío es que los datos de la serie de tiempo obtenidos del conjunto de datos que incluye marcas de tiempo y temperatura, pero los datos del promedio móvil incluyen sólo la columna promedio y no las marcas de tiempo y el ajuste de estos dos puede causar inconsistencia. Cómo calcular los promedios móviles en Excel Excel Análisis de datos para Dummies, 2nd Edition El comando Data Analysis proporciona una herramienta para calcular promedios móviles y exponencialmente suavizados en Excel. Supongamos, por razones ilustrativas, que usted ha recopilado información diaria sobre la temperatura. Desea calcular el promedio móvil de tres días 8212 el promedio de los últimos tres días 8212 como parte de algún pronóstico meteorológico simple. Para calcular las medias móviles para este conjunto de datos, siga estos pasos. Para calcular una media móvil, primero haga clic en el botón de comando Data Analysis (Análisis de datos) tab8217s. Cuando Excel muestra el cuadro de diálogo Análisis de datos, seleccione el elemento Promedio móvil de la lista y, a continuación, haga clic en Aceptar. Excel muestra el cuadro de diálogo Promedio móvil. Identifique los datos que desea utilizar para calcular el promedio móvil. Haga clic en el cuadro de texto Intervalo de entrada del cuadro de diálogo Promedio móvil. A continuación, identifique el intervalo de entrada, ya sea escribiendo una dirección de rango de hoja de cálculo o utilizando el mouse para seleccionar el rango de hoja de cálculo. Su referencia de rango debe usar direcciones de celdas absolutas. Una dirección de celda absoluta precede la letra de la columna y el número de fila con signos, como en A1: A10. Si la primera celda de su rango de entrada incluye una etiqueta de texto para identificar o describir sus datos, active la casilla de verificación Etiquetas en primera fila. En el cuadro de texto Intervalo, indique a Excel cuántos valores deben incluirse en el cálculo del promedio móvil. Puede calcular un promedio móvil usando cualquier número de valores. De forma predeterminada, Excel utiliza los tres valores más recientes para calcular la media móvil. Para especificar que se utilice otro número de valores para calcular el promedio móvil, ingrese ese valor en el cuadro de texto Intervalo. Dígale a Excel dónde colocar los datos del promedio móvil. Utilice el cuadro de texto Rango de salida para identificar el intervalo de hoja de cálculo en el que desea colocar los datos del promedio móvil. En el ejemplo de la hoja de cálculo, los datos del promedio móvil se han colocado en el rango B2 de la hoja de cálculo: B10. (Opcional) Especifique si desea un gráfico. Si desea un gráfico que trace la información del promedio móvil, seleccione la casilla de verificación Salida del gráfico. (Opcional) Indique si desea calcular la información de error estándar. Si desea calcular errores estándar para los datos, seleccione la casilla de verificación Estándar Errores. Excel coloca valores de error estándar junto a los valores de media móvil. (La información de error estándar pasa a C2: C10.) Una vez que haya terminado de especificar qué información de promedio móvil desea calcular y dónde desea colocarla, haga clic en Aceptar. Excel calcula la información del promedio móvil. Nota: Si Excel doesn8217t tiene suficiente información para calcular un promedio móvil para un error estándar, coloca el mensaje de error en la celda. Puede ver varias celdas que muestran este mensaje de error como un valor. Añada, cambie o elimine una línea de tendencia en un gráfico Aprenda sobre la previsión y la presentación de tendencias en gráficos Las líneas de tendencia se utilizan para mostrar gráficamente tendencias en datos y para ayudar a analizar problemas de predicción. Este análisis también se denomina análisis de regresión. Mediante el análisis de regresión, puede extender una línea de tendencia en un gráfico más allá de los datos reales para predecir valores futuros. Por ejemplo, el siguiente gráfico utiliza una línea de tendencia lineal simple que pronostica dos trimestres por delante para mostrar claramente una tendencia hacia el aumento de los ingresos. Consejos También puede crear una media móvil, que suaviza las fluctuaciones de los datos y muestra el patrón o la tendencia más claramente. Si cambia un gráfico o una serie de datos para que ya no pueda admitir la línea de tendencia asociada, por ejemplo cambiando el tipo de gráfico a un gráfico tridimensional o cambiando la vista de un informe de gráfico dinámico o de un informe de tabla dinámica asociado, la línea de tendencia ya no aparece En la tabla. Para datos de línea sin un gráfico, puede utilizar AutoFill o una de las funciones estadísticas, como GROWTH () o TREND (), para crear datos para las líneas lineales o exponenciales óptimas. Elegir el tipo de línea de tendencia correcto para sus datos Cuando desee agregar una línea de tendencia a un gráfico en Microsoft Office Excel, puede elegir cualquiera de estos seis tipos de tendencia o de regresión: líneas de tendencia lineales, líneas de tendencia logarítmicas, líneas de tendencia polinómicas, líneas de tendencia de potencia, exponencial Líneas de tendencia o líneas de tendencia promedio móvil. El tipo de datos que tiene determina el tipo de línea de tendencia que debe utilizar. Una línea de tendencia es más precisa cuando su valor R-cuadrado está en o cerca de 1. Cuando se ajusta una línea de tendencia a sus datos, Excel calcula automáticamente su valor R-cuadrado. Si lo desea, puede mostrar este valor en su gráfico. Líneas de tendencia lineales Una línea de tendencia lineal es una línea recta que se ajusta mejor a los datos lineales. Sus datos son lineales si el patrón en sus puntos de datos se asemeja a una línea. Una línea de tendencia lineal por lo general muestra que algo está aumentando o disminuyendo a un ritmo constante. En el ejemplo siguiente, una línea de tendencia lineal ilustra que las ventas de refrigeradores han aumentado consistentemente en un período de 13 años. Observe que el valor R-cuadrado es 0.979, que es un buen ajuste de la línea a los datos. Líneas de tendencia logarítmicas Una línea de tendencia logarítmica es una línea curva mejor ajustada que se usa 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. El siguiente ejemplo utiliza una línea de tendencia logarítmica para ilustrar el crecimiento poblacional predicho de 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. Líneas de tendencia polinomiales Una línea de tendencia polinómica es una línea curva que se utiliza cuando los datos fluctúan. Es útil, por ejemplo, para analizar ganancias y pérdidas en un gran conjunto de datos. 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. Una línea de tendencia polinomial de orden 2 generalmente tiene sólo una colina o valle. El orden 3 generalmente tiene una o dos colinas o valles. La orden 4 generalmente tiene hasta tres colinas o valles. El siguiente ejemplo muestra una línea de tendencia polinómica Order 2 (una colina) para ilustrar la relación entre la velocidad de conducción y el consumo de combustible. Observe que el valor R-cuadrado es 0.979, que es un buen ajuste de la línea a los datos. Líneas de tendencia de energía Una línea de tendencia de potencia es una línea curva que se utiliza con conjuntos de datos que comparan las mediciones 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. En el ejemplo siguiente, los datos de aceleración se muestran trazando 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. Líneas de tendencia exponenciales Una línea de tendencia exponencial es una línea curva que se utiliza cuando los valores de los datos suben o bajan a tasas constantemente en aumento. No puede crear una línea de tendencia exponencial si sus datos contienen valores cero o negativos. En el ejemplo siguiente, se utiliza una línea de tendencia exponencial para ilustrar 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. Movimiento de líneas de tendencia promedio Una línea de tendencia de media móvil suaviza 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 el segundo punto en la línea de tendencia, etc. En el ejemplo siguiente, una línea de tendencia de media móvil muestra un patrón en el número de hogares vendidos durante un período de 26 semanas. Agregar una línea de tendencia En un gráfico de barras, columnas, líneas, acciones, xy (dispersión) o burbujas en un gráfico descomprimido, en 2D, área, barra, columna, haga clic en la serie de datos a la que desea agregar una línea de tendencia o promedio móvil o haga lo siguiente Para seleccionar la serie de datos de una lista de elementos del gráfico: Haga clic en cualquier parte del gráfico. Esto muestra las herramientas de gráfico. Añadiendo el Diseño. Diseño . Y las fichas de formato. En la ficha Formato, en el grupo Selección actual, haga clic en la flecha junto al cuadro Elementos de gráfico ya continuación, haga clic en el elemento de gráfico que desee. Nota: si selecciona un gráfico que tiene más de una serie de datos sin seleccionar una serie de datos, Excel muestra el cuadro de diálogo Agregar línea de tendencia. En el cuadro de lista, haga clic en la serie de datos que desee y, a continuación, haga clic en Aceptar. En la ficha Diseño, en el grupo Análisis, haga clic en Línea de tendencias. Realice una de las siguientes acciones: Haga clic en una opción de línea de tendencia predefinida que desee utilizar. Nota: esto aplica una línea de tendencia sin permitirle seleccionar opciones específicas. Haga clic en Más opciones de línea de tendencia. Y luego en la categoría Opciones de línea de tendencia, en Tipo de tendencia / regresión. Haga clic en el tipo de línea de tendencia que desea usar. Promedio de movimiento - MA BREAKING DOWN Promedio móvil - MA Como ejemplo de SMA, considere un valor con los siguientes precios de cierre en 15 días: Semana 1 (5 días) 20, 22, 24, 25, 23 Semana 2 (5 días) 26, 28, 26, 29, 27 Semana 3 (5 días) 28, 30, 27, 29, 28 Un MA de 10 días haría un promedio de los precios de cierre para los 10 primeros días como El primer punto de datos. El próximo punto de datos bajaría el precio más temprano, agregaría el precio el día 11 y tomaría el promedio, y así sucesivamente como se muestra a continuación. Como se mencionó anteriormente, las AMs se retrasan en la acción de los precios actuales porque se basan en precios pasados, mientras más largo sea el período de tiempo para la MA, mayor será el retraso. Por lo tanto, un MA de 200 días tendrá un grado mucho mayor de retraso que un MA de 20 días porque contiene precios durante los últimos 200 días. La longitud de la MA a utilizar depende de los objetivos de negociación, con MA más cortos utilizados para el comercio a corto plazo y más largo plazo MA más adecuado para los inversores a largo plazo. El MA de 200 días es ampliamente seguido por inversores y comerciantes, con rupturas por encima y por debajo de este promedio móvil considerado como señales comerciales importantes. Las MA también imparten señales comerciales importantes por sí solas, o cuando dos medias se cruzan. Un aumento MA indica que la seguridad está en una tendencia alcista. Mientras que un MA decreciente indica que está en una tendencia bajista. Del mismo modo, el impulso ascendente se confirma con un cruce alcista. Que se produce cuando una MA a corto plazo cruza por encima de un MA a más largo plazo. Momento descendente se confirma con un cruce bajista, que se produce cuando un MA a corto plazo cruza por debajo de un MA a largo plazo. Cómo calcular el promedio móvil sin utilizar filtro () Hay un zillion respuestas a esto, porque su pregunta es realmente: ¿Cómo Cómo suavizar una serie de tiempo Así que puede buscar palabras clave adecuadas. Mi respuesta es: no utilice los promedios móviles - eso es patéticamente antiguo. Loess es uno entre los zillones de alternativas que usted podría considerar. Publicar en CV (stats. stackexchange) para otras alternativas estadísticas de suavizado de series temporales. Además, el quotunderstandingquot usted expresó arriba es defectuoso. Las construcciones de tipo aplicable son bucles de nivel (R). Así que has hecho tu tarea leyendo una introducción a R (cran. r-project. org/doc/manuals/R-intro. pdf) u otros tutoriales web Si no, hazlo antes de publicar aquí. Bert Gunter Genentech Biostatistics Nonclinical (650) 467-7374 quotData no es información. La información no es conocimiento. Y el conocimiento ciertamente no es la sabiduría. H. Gilbert Welch El lunes, 17 de febrero de 2014 a las 10:45, C W lthidden correo electrónico gt escribió: gt Hola lista, gt ¿Cómo puedo calcular una media móvil sin usar filter (). Filter () no gt parece dar promedios ponderados. Gt gt Estoy buscando en aplicar (), tapply. Pero nada quotmovesquot. Gt gt Por ejemplo, gt gt datlt - c (1:20) gt significa (dat1: 3) gt significa (dat4: 6) gt significa (dat7: 9) gt significa (dat10: 12) gt gt etc. Entender el punto de aplicar es evitar los bucles, ¿cómo debo incorporar gt esta idea en el uso de una aplicación () gt gt gt gt gt gt gt gt alternativa gt gt gt gt gt gt ocultos correo electrónico gt lista de correo stat. ethz. ch/mailman / Listinfo / r-help gt POR FAVOR lea la guía de publicación www. R-project. org/posting-guide gt y proporcione código comentado, mínimo, autónomo y reproducible. En respuesta a este mensaje por tmrsg11 El 17 de febrero de 2014, a las 10:45 AM, C W escribió: gt Hi list, gt ¿Cómo calculo una media móvil sin usar filter (). Filter () no gt parece dar promedio ponderado. Gt gt Estoy buscando en aplicar (), tapply. Pero nada quotmovesquot. Gt gt Por ejemplo, gt gt datlt - c (1:20) gt significa (dat1: 3) gt significa (dat4: 6) gt significa (dat7: 9) gt significa (dat10: 12) gt gt etc. Entender el punto de aplicar es evitar los bucles, ¿cómo debo incorporar gt esta idea en el uso de un apply () gt Construir un vector para agrupar y utilizar tapply. La división de módulos es un método común para lograr esto. A veces se puede utilizar la función seq si ajusta la longitud correctamente. Gt tapply (dat, (0: ​​(longitud (dat) -1)) / 3, media) 0 1 2 3 4 5 6 2.0 5.0 8.0 11.0 14.0 17.0 19.5 tapply (dat, round (seq (1, ) / Media) 1 2 3 4 5 6 7 1.5 4.5 8.0 11.0 14.5 18.0 20.0 El comentario sobre la ponderación dos no parece ser ejemplificado en su ejemplo. Gt Gracias gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt ocultos mail list gt stat. ethz. ch/mailman/listinfo/r-help gt POR FAVOR lea la guía de publicación www. R-project. org/posting-guide Gt y proporcionan código comentado, mínimo, autónomo y reproducible. David Winsemius Alameda, CA, EE. UU. Abrir este post en la visualización de subprocesos Re: Cómo calcular el promedio móvil sin usar filtro () En respuesta a este post de Rui Barradas Para media móvil de 5 puntos, filtro (x, side2, filterrep (1/5, 5)), versus, filter (x, side2, filterrep (1, 5) ¿Tienen el mismo efecto, ya que el total debe ser 1. Gabor amp Rui: No quería instalar un paquete para una sola función, la misma razón para el paquete de sos David, gracias, eso es lo que estoy buscando El lunes, 17 de febrero de 2014 a las 2:07 PM, Rui Barradas lthidden correo electrónico gt escribió: Gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt En su ejemplo, lo que usted calcula no es exactamente una media móvil, pero en el ejemplo, Gt se puede calcular con algo como lo siguiente gt gt s lt - (seqalong (dat) - 1) / 3 gt sapply (división (dat, s), media) gt gt gt Espero que esto ayuda, gt gt Rui Barradas gt gt Gt Em 17-02-2014 18:45, CW escribió: gt gtgt Hola lista, gtgt ¿Cómo calculo una media móvil sin usar filter (). Filter () no gtgt parecen dar promedios ponderados. Gtgt gtgt Estoy buscando aplicar (), tapply. Pero nada quotmovesquot. Por ejemplo, gtgt gtgt datlt-c (1:20) gtgt significa (dat1: 3) gtgt significa (dat4: 6) gtgt significa (dat7: 9) gtgt significa (dat10: 12) gtgt gtgt etc. Entender el punto de aplicación es evitar los bucles, ¿cómo debo gtgt incorporar gtgt esta idea en el uso de una aplicación () gtgt gtgt Gracias, gtgt Mike gtgt gtgt alternativa versión HTML eliminado gtgt gtgt gtgt lista de correo electrónico oculta gtgt stat. ethz. ch/ Mailman / listinfo / r-help gtgt POR FAVOR, lea la guía de publicación www. R-project. org/ gtgt posting-guide gtgt y proporcione código comentado, mínimo, autónomo y reproducible. Gtgt gtgt alternativa versión HTML suprimida