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Fuhlen Sie sich wie zu Hause und schreiben Sie einen Kommentar, oder stellen Sie eine Frage fur die Gemeinschaft zu diskutieren. Sie werden uberrascht sein, die Informationen und Kenntnisse konnen Sie enthullen. Wenn Sie ein Forex-Handelsprodukt oder einen Broker einreichen mochten, der nicht auf unserer Website aufgefuhrt ist, verwenden Sie bitte das Senden eines Forex Systemformulars oder senden Sie Ihre eigenen Artikel. Es gibt viele private und U-Bahn-Devisenroboter und Systeme da drau?en habe ich nur don8217t haben die Zeit zu suchen. So, wenn Sie von irgendeinem wissen, oder ein Platz, zum sie zu finden, fuhlen Sie bitte sich frei, zu teilen, und ich mache einen Posten uber ihn fur die Gemeinschaft, um zu diskutieren. Ok Jungs konnen wir den Ball rollen, hier bei ForexFBI wir ermutigen unsere Besucher zu diskutieren Ihre Binar-Optionen Buddy Erfahrungen, Strategien, Gedanken, whatever8230 Binare Optionen Buddy Bewertungen 1. Februar 2013 at 6:40 - This Is Absolutely Fake System. 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He8217s wurden fur eine Weile herum und von dem, was ich horte, wei? er seine Sachen und legte einige gute Forex-Indikatoren zu vernunftigen Preisen. I8217m Erraten BOB ist seine Schaffung und diese 8216Steven Baker8221 (wenn that8217s seinen wirklichen Namen) ist es einfach zu fordern als Affiliate. Binary Options Buddy Nun habe ich noch nicht gefunden, eine dieser binaren Optionen Programme, die mir einige langfristige profitieren konnen, aber Ich bin sicher auf der Jagd. Mit diesem sagte, heute schaue ich mir ein neues Tool, das mit Metatrader 4, die potenzielle Signale auf Ihrem Diagramm. Das System wird Ihnen sagen, die Lange der Optionen Handel und wann es zu platzieren. Die Software kostet 67 und wird auf dem RegNow Zahlungsprozessor verkauft. Binare Optionen Buddy Video Fur diese Software habe ich beschlossen, ein Video zu erstellen, so dass Sie die Software in Aktion sehen konnen und genau, wie es aussieht. Okay, so im Video gehe ich uber ein paar Dinge im Detail. 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Monday, November 21, 2016.
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Zentriert gleitenden durchschnitt matlab.
Bei der Berechnung eines laufenden Gleitendurchschnitts ist es sinnvoll, den Mittelwert in der mittleren Zeitperiode einzutragen. Im vorigen Beispiel haben wir den Durchschnitt der ersten 3 Zeitraume berechnet und neben der Periode 3 platziert. Wir hatten den Durchschnitt in der Mitte platzieren konnen Zeitintervall von drei Perioden, das hei?t, neben Periode 2. Dies funktioniert gut mit ungeraden Zeitperioden, aber nicht so gut fur sogar Zeitperioden. Also wo wurden wir den ersten gleitenden Durchschnitt platzieren, wenn M 4 Technisch, wurde der Moving Average bei t 2,5, 3,5 fallen. Um dieses Problem zu vermeiden, glatten wir die MAs mit M 2. So glatten wir die geglatteten Werte Wenn wir eine geradzahlige Anzahl von Gliedern mitteln, mussen wir die geglatteten Werte glatten. Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse mit M 4.Mittelwerte Mittelwerte mit herkommlichen Datasets der Mittelwert ist oft die erste, und eine der nutzlichsten, zusammenfassende Statistik zu berechnen. Wenn die Daten in Form einer Zeitreihe vorliegen, ist das Serienmittel ein nutzliches Ma?, spiegelt aber nicht die dynamische Natur der Daten wider. Meanwerte, die uber kurzgeschlossene Perioden berechnet werden, die entweder der aktuellen Periode vorangehen oder auf die aktuelle Periode zentriert sind, sind oft nutzlicher. Weil solche Mittelwerte sich andern oder sich bewegen, wenn sich die aktuelle Periode von der Zeit t & sub2 ;, t & sub3; usw. bewegt, werden sie als gleitende Durchschnittswerte (Mas) bezeichnet. Ein einfacher gleitender Durchschnitt ist (ublicherweise) der ungewichtete Durchschnitt von k vorherigen Werten. Ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt ist im Wesentlichen derselbe wie ein einfacher gleitender Durchschnitt, aber mit Beitragen zum Mittelwert, der durch ihre Nahe zur aktuellen Zeit gewichtet wird. Da es keine einzige, sondern eine ganze Reihe von gleitenden Mittelwerten fur eine beliebige Reihe gibt, kann der Satz von Mas selbst auf Graphen aufgetragen, als Serie analysiert und in der Modellierung und Prognose verwendet werden. Eine Reihe von Modellen kann mit gleitenden Durchschnitten konstruiert werden, und diese sind als MA-Modelle bekannt. Wenn solche Modelle mit autoregressiven (AR) Modellen kombiniert werden, sind die resultierenden zusammengesetzten Modelle als ARMA - oder ARIMA-Modelle bekannt (die I ist fur integriert). Einfache gleitende Mittelwerte Da eine Zeitreihe als ein Satz von Werten betrachtet werden kann, konnen t 1,2,3,4, n der Mittelwert dieser Werte berechnet werden. Wenn wir annehmen, da? n ziemlich gro? ist, so wahlen wir eine ganze Zahl k, die viel kleiner als n ist. Konnen wir einen Satz von Blockdurchschnitten oder einfache Bewegungsdurchschnitte (der Ordnung k) berechnen: Jede Messung reprasentiert den Durchschnitt der Datenwerte uber einem Intervall von k Beobachtungen. Man beachte, da? das erste mogliche MA der Ordnung kgt0 dasjenige fur tk ist. Allgemeiner konnen wir den zusatzlichen Index in die obigen Ausdrucke schreiben und schreiben: Dies bedeutet, da? der geschatzte Mittelwert zum Zeitpunkt t der einfache Mittelwert des beobachteten Wertes zum Zeitpunkt t und den vorhergehenden k -1 Zeitschritten ist. Wenn Gewichte angewandt werden, die den Beitrag von Beobachtungen verringern, die weiter weg in der Zeit sind, wird der gleitende Durchschnitt als exponentiell geglattet. Gleitende Mittelwerte werden haufig als eine Form der Prognose verwendet, wobei der Schatzwert fur eine Reihe zum Zeitpunkt t 1, S t1. Wird als MA fur den Zeitraum bis einschlie?lich der Zeit t genommen. z. B. Die heutige Schatzung basiert auf einem Durchschnitt der bisherigen aufgezeichneten Werte bis einschlie?lich gestern (fur tagliche Daten). Einfache gleitende Mittelwerte konnen als eine Form der Glattung gesehen werden. In dem nachfolgend dargestellten Beispiel wurde der in der Einleitung zu diesem Thema gezeigte Luftverschmutzungs-Datensatz um eine 7-tagige gleitende Linie (MA) erganzt, die hier in Rot dargestellt ist. Wie man sehen kann, glattet die MA-Linie die Spitzen und Taler in den Daten und kann sehr hilfreich sein, um Trends zu identifizieren. Die Standard-Vorwartsberechnungsformel bedeutet, dass die ersten k-1-Datenpunkte keinen MA-Wert haben, aber danach rechnen sich die Berechnungen bis zum Enddatenpunkt in der Reihe. PM10 tagliche Mittelwerte, Greenwich Quelle: London Air Quality Network, www. londonair. org. uk Ein Grund fur die Berechnung einfacher gleitender Mittelwerte in der beschriebenen Weise ist, dass sie Werte fur alle Zeitschlitze von der Zeit tk bis zur Gegenwart berechnen lasst , Und wenn eine neue Messung fur die Zeit t 1 erhalten wird, kann die MA fur die Zeit t 1 zu der bereits berechneten Menge addiert werden. Dies bietet eine einfache Vorgehensweise fur dynamische Datensatze. Allerdings gibt es einige Probleme mit diesem Ansatz. Es ist vernunftig zu argumentieren, dass sich der Mittelwert der letzten 3 Perioden zum Zeitpunkt t -1, nicht zur Zeit t, befinden sollte. Und fur eine MA uber eine gerade Anzahl von Perioden vielleicht sollte sie sich in der Mitte zwischen zwei Zeitintervallen befinden. Eine Losung fur dieses Problem besteht darin, zentrierte MA-Berechnungen zu verwenden, bei denen der MA zum Zeitpunkt t der Mittelwert einer symmetrischen Menge von Werten um t ist. Trotz seiner offensichtlichen Verdienste wird dieser Ansatz nicht allgemein verwendet, weil er erfordert, dass Daten fur zukunftige Ereignisse verfugbar sind, was moglicherweise nicht der Fall sein kann. In Fallen, in denen die Analyse vollstandig aus einer bestehenden Serie besteht, kann die Verwendung von zentriertem Mas bevorzugt sein. Einfache gleitende Mittelwerte konnen als eine Form von Glattung, Entfernen einiger Hochfrequenzkomponenten einer Zeitreihe und Hervorhebung (aber nicht Entfernen) von Trends in einer ahnlichen Weise wie der allgemeine Begriff der digitalen Filterung betrachtet werden. Tatsachlich sind die gleitenden Mittelwerte eine Form eines linearen Filters. Es ist moglich, eine gleitende Durchschnittsberechnung auf eine Reihe anzuwenden, die bereits geglattet worden ist, d. h. Glatten oder Filtern einer bereits geglatteten Reihe. Zum Beispiel konnen wir mit einem gleitenden Mittelwert der Ordnung 2 die Berechnungen unter Verwendung von Gewichten betrachten, so da? die MA bei x 2 0,5 x 1 0,5 x 2 gilt. Ebenso ist die MA bei x 3 0,5 x 2 0,5 x 3 Eine zweite Glattungs - oder Filterstufe anwenden, so haben wir 0,5 x 2 0,5 x 3 0,5 (0,5 x 1 0,5 x 2) 0,5 (0,5 x 2 0,5 x 3) 0,25 x 1 0,5 x 2 0,25 x 3, dh die zweistufige Filterung Prozess (oder Faltung) einen variabel gewichteten symmetrischen gleitenden Durchschnitt mit Gewichten erzeugt hat. Mehrere Windungen konnen sehr komplexe gewichtete gleitende Durchschnittswerte erzeugen, von denen einige speziell in Spezialgebieten, wie etwa in Lebensversicherungsberechnungen, gefunden wurden. Bewegungsdurchschnitte konnen verwendet werden, um periodische Effekte zu entfernen, wenn sie mit der Lange der Periodizitat als bekannt berechnet werden. Zum Beispiel konnen mit monatlichen Daten saisonale Schwankungen oft entfernt werden (wenn dies das Ziel ist), indem Sie eine symmetrische 12-monatigen gleitenden Durchschnitt mit allen Monaten gleichma?ig gewichtet, mit Ausnahme der ersten und letzten, die mit 1/2 gewichtet werden. Dies liegt daran, dass es 13 Monate im symmetrischen Modell (aktuelle Zeit, t / / 6 Monate). Die Gesamtzahl wird durch 12 geteilt. Ahnliche Verfahren konnen fur jede wohldefinierte Periodizitat angenommen werden. Exponentiell gewichtete Bewegungsdurchschnitte (EWMA) Mit der einfachen gleitenden Durchschnittsformel werden alle Beobachtungen gleich gewichtet. Wenn wir diese Gleichgewichte, alpha t. Wurde jedes der k Gewichte gleich 1 / k sein. So dass die Summe der Gewichte wurde 1, und die Formel ware: Wir haben bereits gesehen, dass mehrere Anwendungen dieses Prozesses in die Gewichte variieren fuhren. Bei exponentiell gewichteten Bewegungsdurchschnitten wird der Beitrag zum Mittelwert aus mehr zeitlich entfernten Beobachtungen verringert, wodurch neuere (lokale) Ereignisse hervorgehoben werden. Im wesentlichen wird ein Glattungsparameter 0lt alpha lt1 eingefuhrt und die Formel uberarbeitet: Eine symmetrische Version dieser Formel wurde die Form haben: Wenn die Gewichte im symmetrischen Modell als die Ausdrucke der Terme der Binomialdehnung ausgewahlt werden, (1/21/2) 2q. Sie summieren sich auf 1, und wenn q gro? wird, nahert sich die Normalverteilung. Dies ist eine Form der Kerngewichtung, wobei das Binomial als Kernfunktion dient. Die im vorigen Teilabschnitt beschriebene zweistufige Faltung ist genau diese Anordnung, wobei q 1 die Gewichte ergibt. Bei der exponentiellen Glattung ist es notwendig, einen Satz von Gewichten zu verwenden, die auf 1 summieren und die geometrisch verkleinern. Die verwendeten Gewichte haben typischerweise die Form: Um zu zeigen, da? diese Gewichte zu 1 summieren, betrachten wir die Ausdehnung von 1 / als Folge. Wir konnen den Ausdruck in Klammern schreiben und erweitern, indem wir die binomische Formel (1- x) p verwenden. Wobei x (1-) und p-1, was ergibt, ergibt sich daraus eine Form des gewichteten gleitenden Mittelwerts der Form: Diese Summation kann als eine Rekursionsrelation geschrieben werden, die die Berechnung erheblich vereinfacht und das Problem der Gewichtsregelung vermeidet Sollte strikt unendlich sein, damit die Gewichte auf 1 summieren (fur kleine Werte von Alpha ist dies typischerweise nicht der Fall). Die von verschiedenen Autoren verwendete Schreibweise variiert. Einige verwenden den Buchstaben S, um anzuzeigen, da? die Formel im wesentlichen eine geglattete Variable ist, und schreiben: wahrend die kontrolltheoretische Literatur oft Z anstelle von S fur die exponentiell gewichteten oder geglatteten Werte verwendet (siehe z. B. Lucas und Saccucci, 1990, LUC1) , Und die NIST-Website fur weitere Details und bearbeitete Beispiele). Die Formeln, die oben zitiert wurden, stammen aus der Arbeit von Roberts (1959, ROB1), aber Hunter (1986, HUN1) verwendet einen Ausdruck der Form, die fur die Verwendung in einigen Kontrollverfahren geeigneter sein kann. Bei alpha 1 ist die mittlere Schatzung einfach ihr gemessener Wert (oder der Wert des vorherigen Datenelements). Bei 0,5 ist die Schatzung der einfache gleitende Durchschnitt der aktuellen und vorherigen Messungen. In Prognosemodellen wird der Wert S t. Wird oft als Schatzwert oder Prognosewert fur die nachste Zeitperiode, dh als Schatzung fur x zum Zeitpunkt t 1, verwendet. Somit haben wir: Dies zeigt, dass der Prognosewert zum Zeitpunkt t 1 eine Kombination des vorherigen exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitts ist Plus eine Komponente, die den gewichteten Vorhersagefehler darstellt, epsilon. Zum Zeitpunkt t. Wenn eine Zeitreihe gegeben wird und eine Prognose erforderlich ist, ist ein Wert fur alpha erforderlich. Dies kann aus den vorhandenen Daten abgeschatzt werden, indem die Summe der quadrierten Pradiktionsfehler, die mit variierenden Werten von alpha fur jedes t 2,3 erhalten werden, ausgewertet wird. Wobei der erste Schatzwert der erste beobachtete Datenwert x ist. Bei Steueranwendungen ist der Wert von alpha wichtig, da er bei der Bestimmung der oberen und unteren Steuergrenzen verwendet wird und die erwartete durchschnittliche Lauflange (ARL) beeinflusst Bevor diese Kontrollgrenzen unterbrochen werden (unter der Annahme, dass die Zeitreihe eine Menge von zufalligen, identisch verteilten unabhangigen Variablen mit gemeinsamer Varianz darstellt). Unter diesen Umstanden ist die Varianz der Kontrollstatistik: (Lucas und Saccucci, 1990): Kontrollgrenzen werden gewohnlich als feste Vielfache dieser asymptotischen Varianz festgelegt, Po.cash z. B. / - das Dreifache der Standardabweichung. Wenn beispielsweise & alpha; 0,25 angenommen wird und die zu uberwachenden Daten eine Normalverteilung, N (0,1) haben, wenn sie in der Steuerung sind, werden die Steuergrenzen / - 1,134 sein, und der Prozess wird eine oder andere Grenze in 500 erreichen Schritte im Durchschnitt. Lucas und Saccucci (1990 LUC1) leiten die ARLs fur eine breite Palette von Alpha-Werten und unter verschiedenen Annahmen unter Verwendung von Markov-Chain-Prozeduren ab. Sie tabellieren die Ergebnisse, einschlie?lich der Bereitstellung von ARLs, wenn der Mittelwert des Kontrollprozesses um ein Vielfaches der Standardabweichung verschoben worden ist. Beispielsweise betragt bei einer 0,5-Verschiebung mit alpha 0,25 die ARL weniger als 50 Zeitschritte. Die oben beschriebenen Ansatze sind als einzelne exponentielle Glattung bekannt. Da die Prozeduren einmal auf die Zeitreihe angewendet werden und dann Analysen oder Steuerprozesse auf dem resultierenden geglatteten Datensatz durchgefuhrt werden. Wenn der Datensatz einen Trend und / oder saisonale Komponenten enthalt, kann eine zweidimensionale oder dreistufige Exponentialglattung angewendet werden, um diese Effekte zu entfernen (explizit modellieren) (siehe weiter unten im Abschnitt "Vorhersage" und "NIST") ). CHA1 Chatfield C (1975) Die Analyse der Zeitreihen: Theorie und Praxis. Chapman und Hall, London HUN1 Hunter J S (1986) Der exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt. J von Qualitatstechnologie, 18, 203-210 LUC1 Lucas J M, Saccucci M S (1990) Exponentiell gewichtete gleitende durchschnittliche Kontrollschemata: Eigenschaften und Verbesserungen. Technometrics, 32 (1), 1-12 ROB1 Roberts S W (1959) Kontrolltests auf der Grundlage geometrischer Bewegungsdurchschnitte. Technometrics, 1, 239-2506.2 Gleitende Mittelwerte ma 40 elecales, order 5 41 In der zweiten Spalte dieser Tabelle wird ein gleitender Durchschnitt der Ordnung 5 dargestellt, der eine Schatzung des Trendzyklus liefert. Der erste Wert in dieser Spalte ist der Durchschnitt der ersten funf Beobachtungen (1989-1993) der zweite Wert in der 5-MA-Spalte ist der Durchschnitt der Werte 1990-1994 und so weiter. Jeder Wert in der Spalte 5-MA ist der Mittelwert der Beobachtungen in den funf Jahren, die auf das entsprechende Jahr zentriert sind. Es gibt keine Werte fur die ersten zwei Jahre oder die letzten zwei Jahre, weil wir nicht zwei Beobachtungen auf beiden Seiten haben. In der obigen Formel enthalt Spalte 5-MA die Werte von Hut mit k2. Um zu sehen, wie die Trend-Schatzung aussieht, stellen wir sie zusammen mit den Originaldaten in Abbildung 6.7 dar. Grundstuck 40 elecsales, HauptsacheResidential Elektrizitat salesquot, ylab quotGWhquot. Xlab quotYearquot 41 Zeilen 40 ma 40 elecales, 5 41. col quotredquot 41 Beachten Sie, wie der Trend (in rot) glatter als die ursprunglichen Daten ist und erfasst die Hauptbewegung der Zeitreihe ohne alle geringfugigen Schwankungen. Die gleitende Mittelmethode erlaubt keine Abschatzungen von T, wobei t nahe den Enden der Reihe ist, so da? sich die rote Linie nicht zu den Kanten des Graphen beiderseits erstreckt. Spater werden wir anspruchsvollere Methoden der Trend-Zyklus-Schatzung verwenden, die Schatzungen nahe den Endpunkten erlauben. Die Reihenfolge des gleitenden Mittelwerts bestimmt die Glatte der Tendenzschatzung. Im Allgemeinen bedeutet eine gro?ere Ordnung eine glattere Kurve. Die folgende Grafik zeigt die Auswirkung der Veranderung der Reihenfolge des gleitenden Durchschnitts fur die privaten Stromverkaufsdaten. Einfache gleitende Mittelwerte wie diese sind meist ungerade (z. B. 3, 5, 7 usw.). Das ist also symmetrisch: In einem gleitenden Durchschnitt der Ordnung m2k1 gibt es k fruhere Beobachtungen, k spatere Beobachtungen und die mittlere Beobachtung Die gemittelt werden. Aber wenn m gerade war, ware es nicht mehr symmetrisch. Gleitende Mittelwerte der gleitenden Mittelwerte Es ist moglich, einen gleitenden Durchschnitt auf einen gleitenden Durchschnitt anzuwenden. Ein Grund hierfur besteht darin, einen gleitenden Durchschnitt gleichma?ig symmetrisch zu machen. Zum Beispiel konnten wir einen gleitenden Durchschnitt der Ordnung 4 nehmen und dann einen anderen gleitenden Durchschnitt der Ordnung 2 auf die Ergebnisse anwenden. In Tabelle 6.2 wurde dies fur die ersten Jahre der australischen vierteljahrlichen Bierproduktionsdaten durchgefuhrt. Beer2 lt - fenster 40 ausbeer, start 1992 41 ma4 lt - ma 40 beer2, bestellen 4. center FALSE 41 ma2x4 lt - ma 40 beer2, bestellen 4. center TRUE 41 Die Notation 2times4-MA in der letzten Spalte bedeutet ein 4-MA Gefolgt von einem 2-MA. Die Werte in der letzten Spalte werden durch einen gleitenden Durchschnitt der Ordnung 2 der Werte in der vorhergehenden Spalte erhalten. Beispielsweise sind die ersten beiden Werte in der 4-MA-Saule 451,2 (443410420532) / 4 und 448,8 (410420532433) / 4. Der erste Wert in der 2 ? 4-MA-Saule ist der Durchschnitt dieser beiden: 450,0 (451,2448,8) / 2. Wenn ein 2-MA einem gleitenden Durchschnitt gleicher Ordnung folgt (wie z. B. 4), wird er als zentrierter gleitender Durchschnitt der Ordnung 4 bezeichnet. Dies liegt daran, da? die Ergebnisse nun symmetrisch sind. Um zu sehen, dass dies der Fall ist, konnen wir die 2times4-MA wie folgt schreiben: begin hat amp frac Bigfrac (y y y y) frac (y y y y) Big amp frac y frac14y frac14y frac14y frac18y. Ende Es ist jetzt ein gewichteter Durchschnitt der Beobachtungen, aber er ist symmetrisch. Andere Kombinationen von gleitenden Durchschnitten sind ebenfalls moglich. Beispielsweise wird haufig ein 3times3-MA verwendet und besteht aus einem gleitenden Durchschnitt der Ordnung 3, gefolgt von einem anderen gleitenden Durchschnitt der Ordnung 3. Im allgemeinen sollte bei einer geraden Ordnung MA eine gerade Ordnung MA folgen, um sie symmetrisch zu machen. Ahnlich sollte eine ungerade Ordnung MA eine ungerade Ordnung MA folgen. Schatzung des Trendzyklus mit saisonalen Daten Die haufigste Verwendung von zentrierten Bewegungsdurchschnitten ist die Schatzung des Trendzyklus aus saisonalen Daten. Betrachten Sie die 2times4-MA: hat frac y frac14y frac14y frac14y frac18y. Bei der Anwendung auf vierteljahrliche Daten wird jedes Quartal des Jahres gleiches Gewicht gegeben, wie die ersten und letzten Bedingungen fur das gleiche Quartal in aufeinander folgenden Jahren gelten. Infolgedessen wird die saisonale Veranderung ausgemittelt und die resultierenden Werte von Hut t haben wenig oder keine saisonale Veranderung ubrig. Ein ahnlicher Effekt wurde mit einem 2 ? 8-MA oder einem 2 ? 12-MA erhalten werden. Im Allgemeinen ist ein 2-mal m-MA aquivalent zu einem gewichteten gleitenden Durchschnitt der Ordnung m1, wobei alle Beobachtungen das Gewicht 1 / m mit Ausnahme des ersten und des letzten Terms, die die Gewichte 1 / (2m) nehmen, nehmen. Also, wenn die saisonale Zeit ist gleichma?ig und der Ordnung m, verwenden Sie eine 2times m-MA, um den Trend-Zyklus zu schatzen. Wenn die saisonale Periode ungerade und der Ordnung m ist, verwenden Sie eine m-MA, um den Trendzyklus abzuschatzen. Insbesondere kann ein 2 ? 12-MA verwendet werden, um den Trendzyklus der monatlichen Daten abzuschatzen, und ein 7-MA kann verwendet werden, um den Trendzyklus der Tagesdaten abzuschatzen. Andere Optionen fur die Reihenfolge der MA wird in der Regel in Trend-Zyklus Schatzungen durch die Saisonalitat in den Daten kontaminiert werden. Beispiel 6.2 Herstellung elektrischer Gerate Abbildung 6.9 zeigt ein 2times12-MA, das auf den Index der elektrischen Ausrustung angewendet wird. Beachten Sie, dass die glatte Linie keine Saisonalitat zeigt, ist sie nahezu identisch mit dem in Abbildung 6.2 gezeigten Trendzyklus, der mit einer viel anspruchsvolleren Methode geschatzt wurde als die gleitenden Durchschnittswerte. Jede andere Wahl fur die Reihenfolge des gleitenden Durchschnitts (mit Ausnahme von 24, 36 usw.) hatte zu einer glatten Linie gefuhrt, die einige saisonale Schwankungen zeigt. Plot 40 elecequip, ylab quotNew Auftrage indexquot. (Euroregion) 41 Zeilen 40 ma 40 elecequip, bestellen 12 41. col quotredquot 41 Gewichtete gleitende Mittelwerte Kombinationen gleitender Mittelwerte ergeben gewichtete gleitende Mittelwerte. Zum Beispiel ist das oben diskutierte 2x4-MA aquivalent zu einem gewichteten 5-MA mit Gewichten, die durch frac, frac, frac, frac, frac gegeben werden. Im allgemeinen kann ein gewichtetes m-MA als Hut t sum k aj y geschrieben werden, wobei k (m-1) / 2 und die Gewichte durch a, dots, ak gegeben sind. Es ist wichtig, da? die Gewichte alle auf eins addieren und da? sie symmetrisch sind, so da? aj a. Der einfache m-MA ist ein Spezialfall, bei dem alle Gewichte gleich 1 / m sind. Ein gro?er Vorteil von gewichteten gleitenden Durchschnitten ist, dass sie eine glattere Schatzung des Trendzyklus ergeben. Anstelle von Beobachtungen, die die Berechnung bei Vollgewicht verlassen und verlassen, werden ihre Gewichte langsam erhoht und dann langsam verringert, was zu einer glatteren Kurve fuhrt. Einige spezifische Satze von Gewichten sind weit verbreitet. Einige von ihnen sind in Tabelle 6.3 aufgefuhrt. Moving Durchschnittliche Funktion resultmovingmean (data, window, dim, option) berechnet einen zentrierten gleitenden Durchschnitt der Datenmatrixdaten unter Verwendung einer Fenstergro?e, die im Fenster in Dim Dimension angegeben ist, unter Verwendung des in Option angegebenen Algorithmus. Dim und Option sind optionale Eingange und werden standardma?ig auf 1. Dim und option optionale Eingange konnen ganz ubersprungen werden oder konnen durch a ersetzt werden. Beispielsweise gibt movingmean (data, window) die gleichen Ergebnisse wie movingmean (data, window, 1,1) oder movingmean (data, window ,, 1). Die Gro?e und Dimension der Eingabedatenmatrix ist nur durch die maximale Matrixgro?e fur Ihre Plattform begrenzt. Das Fenster muss eine ganze Zahl sein und sollte ungerade sein. Wenn das Fenster gerade ist, wird es auf die nachstniedrigere ungerade Zahl abgerundet. Die Funktion berechnet den gleitenden Durchschnitt mit einem Mittelpunkt und (Fenster-1) / 2 Elementen vor und nach der angegebenen Dimension. An den Randern der Matrix wird die Anzahl der Elemente vor oder nachher reduziert, so dass die tatsachliche Fenstergro?e kleiner als das angegebene Fenster ist. Die Funktion ist in zwei Teile, ein 1d-2d-Algorithmus und ein 3D-Algorithmus gebrochen. Dies wurde getan, um die Losungsgeschwindigkeit zu optimieren, insbesondere in kleineren Matrizen (d. H. 1000 x 1). Ferner werden mehrere verschiedene Algorithmen fur das Problem 1d-2d und 3d bereitgestellt, da in bestimmten Fallen der Standardalgorithmus nicht der schnellste ist. Dies geschieht typischerweise, wenn die Matrix sehr breit ist (d. h. 100 x 100000 oder 10 x 1000 x 1000), und der gleitende Durchschnitt wird in der kurzeren Dimension berechnet. Die Gro?e, bei der der Standardalgorithmus langsamer ist, hangt vom Computer ab. MATLAB 7.8 (R2009a) Tags fur Diese Datei Bitte anmelden, um Tags zu speichern. Bitte melden Sie sich an, um einen Kommentar oder eine Bewertung hinzuzufugen. Kommentare und Bewertungen (7) Wie bewegt sich movingmean mit den Enden? Fangt es mit einer Fenstergro?e an, die nur Punkt 1 bei 1, dann 3 Punkte bei Punkt 2 und dann Erhohung der Fenstergro?e bis zu der Fenstergro?e, die in der Funktionseingabe angegeben ist, umfasst Vielen Dank. Nett und einfach. Vielen Dank. Gute Arbeit Sehr nutzlich, wie Stephan Wolf sagte. Gerade was ich lookin fur war. Zentrierter gleitender Durchschnitt, der in der Lage ist, in einem Diagramm uber die gesamte Breite zu arbeiten, ohne die Fenstergro?e des Filters zu betrachten und den Anfang zu bewegen. Gro?e MathWorks Beschleunigung der Geschwindigkeit der Technik und Wissenschaft MathWorks ist der fuhrende Entwickler der mathematischen Computer-Software fur Ingenieure und Wissenschaftler. Ich habe einen Vektor, und ich mochte den gleitenden Durchschnitt von ihm berechnen (mit einem Fenster der Breite 5). Zum Beispiel, wenn der betreffende Vektor 1,2,3,4,5,6,7,8 ist. Dann sollte der erste Eintrag des resultierenden Vektors die Summe aller Eintrage in 1,2,3,4,5 (dh 15) sein, der zweite Eintrag des resultierenden Vektors sollte die Summe aller Eintrage in 2,3,4, 5,6 (dh 20) usw. Am Ende sollte der resultierende Vektor 15,20,25,30 sein. Wie kann ich tun, dass die conv Funktion ist rechts oben Ihre Gasse: Benchmark Drei Antworten, drei verschiedene Methoden. Hier ist eine schnelle Benchmark (verschiedene Eingangsgro?en, feste Fenster Breite von 5) mit timeit fuhlen sich frei, Locher in sie (in den Kommentaren), wenn Sie denken, es muss verfeinert werden. Conv als der schnellste Ansatz seine etwa doppelt so schnell wie Munzen Ansatz (mit Filter). Und etwa viermal so schnell wie Luis Mendos Ansatz (mit cumsum). Hier ist ein weiterer Benchmark (feste Eingangsgro?e von 1e4. Verschiedenen Fensterbreiten). Hier tritt der Luis Mendos cumsum-Ansatz als klarer Sieger auf, weil seine Komplexitat in erster Linie von der Lange des Eingangs bestimmt wird und unempfindlich gegenuber der Fensterbreite ist. Zusammenfassung Zusammenfassend sollten Sie die Conv-Ansatz verwenden, wenn Ihr Fenster relativ klein ist, verwenden Sie die Cumsum-Ansatz, wenn Ihr Fenster relativ gro? ist. Code (fur Benchmarks)
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Mai 2015 Dateigro?e: 150.37 KB Unterstutzungs-Betriebssystem: Windows 8, Windows 7, Windows Vista, Windows Server 2008, Windows Server 2012 Anmerkung: Der Markt ist von 21:00 UTC Freitag bis 22:00 UTC Sonntag nah. Version: 1.4 - Wahrung API Problem behoben. Version: 1.3 - Wahrung API Problem behoben. Version: 1.2 - Hinzugefugt Yahoo Finance Chart in Flyout. - Verbessert die Genauigkeit der Wahrungsdaten. - Fixed erkennt Daten fur Palladium, Platin und Silber. Version: 1.1 - Hinzugefugte Fahigkeit, hohe und niedrige Preise zu andern. - Fehler bei der Textuberlappung. Version: 1.0 - Erstausgabe. Schreiben Sie die erste Kundenmeinung Schreiben Sie die erste Kundenmeinung Wahrungs-Meter Rocks Liebe dieses neue Widget, jetzt tun eine solche fur die Lager-Tracking Sehr lange Zeit benotigt Gadget Thank You very much, in der Tat. Dies ist das meistgesuchte Gadget fur mich. Als ehrgeizige Menge Funder, Im immer mit verschiedenen Wahrungen, und bleiben up to date war nie einfacher. 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