Moving Average In R

Adicione uma linha de tendência ou média móvel a um gráfico Aplica-se a: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Mais. Menos Para mostrar tendências de dados ou médias móveis em um gráfico que você criou. Você pode adicionar uma linha de tendência. Você também pode ampliar uma linha de tendência além de seus dados reais para ajudar a prever os valores futuros. Por exemplo, a seguinte linha de tendência linear prevê dois trimestres à frente e mostra claramente uma tendência ascendente que parece promissora para futuras vendas. Você pode adicionar uma linha de tendência a um gráfico 2-D que não está empilhado, incluindo área, barra, coluna, linha, estoque, dispersão e bolha. Você não pode adicionar uma linha de tendência a um gráfico empilhado, 3-D, radar, torta, superfície ou filhós. Adicione uma linha de tendência No seu gráfico, clique na série de dados para a qual deseja adicionar uma linha de tendência ou média móvel. A linha de tendência começará no primeiro ponto de dados da série de dados que você escolher. Verifique a caixa Trendline. Para escolher um tipo diferente de linha de tendência, clique na seta ao lado de Trendline. E depois clique em Exponencial. Previsão linear. Ou a média móvel de dois períodos. Para linhas de tendência adicionais, clique em Mais opções. Se você escolher Mais opções. Clique na opção desejada no painel Format Trendline em Trendline Options. Se você selecionar Polinômio. Insira a maior potência para a variável independente na caixa Ordem. Se você selecionar Moeda em Movimento. Insira o número de períodos a serem usados ​​para calcular a média móvel na caixa Período. Dica: uma linha de tendência é mais precisa quando seu valor R-quadrado (um número de 0 a 1 que revela quão íntimo os valores estimados para a linha de tendência correspondem aos seus dados reais) é em ou próximo de 1. Quando você adiciona uma linha de tendência aos seus dados , O Excel calcula automaticamente o valor R-squared. Você pode exibir esse valor em seu gráfico, verificando o valor Exibir R-quadrado na caixa de gráfico (Formato do painel Trendline, Opções da Tendência). Você pode aprender mais sobre todas as opções de linha de tendência nas seções abaixo. Linha de tendência linear Use este tipo de linha de tendência para criar uma linha reta de melhor ajuste para conjuntos de dados lineares simples. Seus dados são lineares se o padrão em seus pontos de dados parecer uma linha. Uma linha de tendência linear geralmente mostra que algo está aumentando ou diminuindo a uma taxa constante. Uma linha de tendência linear usa essa equação para calcular os mínimos quadrados adequados para uma linha: onde m é a inclinação e b é a intercepção. A linha de tendência linear a seguir mostra que as vendas de refrigeradores aumentaram consistentemente ao longo de um período de 8 anos. Observe que o valor do R-quadrado (um número de 0 a 1 que revela o quão próximo os valores estimados para a linha de tendência correspondem aos seus dados reais) é 0.9792, o que é um bom ajuste da linha para os dados. Mostrando uma linha curvada de melhor ajuste, esta linha de tendência é útil quando a taxa de alteração nos dados aumenta ou diminui rapidamente e depois desacelera. Uma linha de tendência logarítmica pode usar valores negativos e positivos. Uma linha de tendência logarítmica usa essa equação para calcular os mínimos quadrados que se encaixam nos pontos: onde c e b são constantes e ln é a função de logaritmo natural. A seguinte linha de tendência logarítmica mostra o crescimento populacional previsto de animais em uma área de espaço fixo, onde a população se estabilizou à medida que o espaço para os animais diminuiu. Observe que o valor R-quadrado é 0.933, que é um ajuste relativamente bom da linha para os dados. Esta linha de tendência é útil quando seus dados flutuam. Por exemplo, quando você analisa ganhos e perdas em um grande conjunto de dados. A ordem do polinômio pode ser determinada pelo número de flutuações nos dados ou por quantas curvas (colinas e vales) aparecem na curva. Normalmente, uma linha de tendência polinomial da Ordem 2 tem apenas uma colina ou vale, uma Ordem 3 tem uma ou duas colinas ou vales, e uma Ordem 4 tem até três colinas ou vales. Uma linha de tendência polinomial ou curvilínea usa esta equação para calcular os mínimos quadrados que se encaixam nos pontos: onde b e são constantes. A linha de tendência polinomial da ordem 2 (uma colina) mostra a relação entre velocidade de condução e consumo de combustível. Observe que o valor R-squared é 0.979, que é próximo de 1, de modo que as linhas são adequadas aos dados. Mostrando uma linha curva, esta linha de tendência é útil para conjuntos de dados que comparam medidas que aumentam a uma taxa específica. Por exemplo, a aceleração de um carro de corrida em intervalos de 1 segundo. Você não pode criar uma linha de tendência de energia se seus dados contiverem valores zero ou negativos. Uma linha de tendência de energia usa essa equação para calcular os mínimos quadrados que se encaixam nos pontos: onde c e b são constantes. Nota: Esta opção não está disponível quando os dados incluem valores negativos ou nulos. O gráfico de medidas de distância a seguir mostra a distância em metros por segundos. A linha de tendência de energia demonstra claramente a crescente aceleração. Observe que o valor R-squared é 0.986, que é um ajuste quase perfeito da linha para os dados. Mostrando uma linha curva, esta linha de tendência é útil quando os valores de dados aumentam ou caem a taxas cada vez maiores. Você não pode criar uma linha de tendência exponencial se seus dados contiverem valores zero ou negativos. Uma linha de tendência exponencial usa esta equação para calcular os mínimos quadrados que se encaixam nos pontos: onde c e b são constantes e e é a base do logaritmo natural. A seguinte linha de tendência exponencial mostra a quantidade decrescente de carbono 14 em um objeto à medida que envelhece. Observe que o valor R-quadrado é 0.990, o que significa que a linha se encaixa perfeitamente nos dados. Tendência média média Esta linha de tendência eleva as flutuações nos dados para mostrar um padrão ou tendência com mais clareza. Uma média móvel usa um número específico de pontos de dados (definido pela opção Período), os em média e usa o valor médio como um ponto na linha. Por exemplo, se o Período for definido como 2, a média dos dois primeiros pontos de dados é usada como o primeiro ponto na linha de tendência média móvel. A média do segundo e terceiro pontos de dados é usada como o segundo ponto na linha de tendência, etc. Uma linha de tendência média móvel usa essa equação: O número de pontos em uma linha de tendência média móvel é igual ao número total de pontos da série, menos a Número que você especificou para o período. Em um gráfico de dispersão, a linha de tendência é baseada na ordem dos valores de x no gráfico. Para obter um resultado melhor, classifique os valores x antes de adicionar uma média móvel. A seguinte linha de tendência média móvel mostra um padrão no número de casas vendidas ao longo de um período de 26 semanas. Médias migratórias em R No meu melhor conhecimento, R não possui uma função incorporada para calcular as médias móveis. Usando a função de filtro, no entanto, podemos escrever uma função curta para médias móveis: podemos então usar a função em qualquer dado: mav (dados) ou mav (dados, 11) se quisermos especificar um número diferente de pontos de dados Do que o traçado padrão 5 funciona como esperado: plot (mav (data)). Além do número de pontos de dados sobre os quais a média, também podemos alterar o argumento lateral das funções de filtro: sides2 usa ambos os lados, sides1 usa apenas valores passados. Compartilhe isto: Publicar navegação Comentar navegação Comentar navigationgt mav (c (4,5,4,6), 3) Série temporal: Iniciar 1 Final 4 Frequência 1 1 NA 4.333333 5.000000 NA Aqui estava tentando fazer uma média móvel que levou a Conta os últimos 3 números, então eu esperava obter apenas dois números de volta 8211 4.333333 e 5 8211 e se houvesse valores de NA, pensei que eles deveriam estar no início da seqüência. Na verdade, isso é o que o parâmetro 8216sides8217 controla: lados apenas para filtros de convolução. Se os lados 1 os coeficientes de filtro são para valores passados ​​apenas se os lados 2 estiverem centrados em torno de lag 0. Neste caso, o comprimento do filtro deve ser estranho, mas se for uniforme, mais do filtro está em frente do que para trás. Portanto, na nossa função 8216mav8217, a média de rolamento parece ter ambos os lados do valor atual em vez de apenas em valores passados. Nós podemos ajustar isso para obter o comportamento que queremos: gt library (zoo) gt rollmean (c (4,5,4,6), 3) 1 4.333333 5.000000 Eu também percebi que posso listar todas as funções em um pacote com o 8216ls8217 Função, então eu vou estar procurando digitalizar a lista de funções da zoo8217s na próxima vez que eu precisar fazer algumas séries temporais relacionadas 8211 there8217ll provavelmente já é uma função para ela gt ls (quotpackage: zooquot) 1 quotas. Datequot quotas. Date. numericquot quotas. Date. tsquot 4 Quotas. Date. yearmonquot quotas. date. yearqtrquot quotas. yearmonquot 7 quotas. yearmon. defaultquot quotas. yearqtrquot quotas. yearqtr. defaultquot 10 quotas. zooquot quotas. zoo. defaultquot quotas. zooregquot 13 quotas. zooreg. defaultquot quotautoplot. zooquot quotcbind. Zooquot 16 quotcoredataquot quatcoredata. defaultquot quotcoredatalt-quot 19 quotfacetfreequot quotformat. yearqtrquot quotfortify. zooot 22 quotfrequencylt-quet quotifelse. zooot quotindexquot 25 quotindexlt-quotindex2charquot quotis. regularquot 28 quotis. zooquot quotmake. par. listquot q UotMATCHquot 31 quatMATCH. defaultquot quatMATCH. timesquot quimedial. zoootot 34 quotmerge. zooquot quotna. aggregatequot quotna. aggregate. defaultquot 37 quotna. approxquot quotna. approx. defaultquot quotna. fillquot 40 quotna. fill. defaultquot quotna. locfquot quotna. locf. defaultquot 43 Quotna. splinequot quotna. spline. defaultquot quotna. StructTSquot 46 quotna. trimquot quotna. trim. defaultquot quotna. trim. tsquot 49 quotORDERquot quotORDER. defaultquot quotpanel. lines. itsquot 52 quotpanel. lines. tisquot quotpanel. lines. tsquot quotpanel. lines. Zooquot 55 quotpanel. plot. customquot quotpanel. plot. defaultquot quotpanel. points. itsquot 58 quotpanel. points. tisquot quotpanel. points. tsquot quotpanel. points. zooot 61 quotpanel. polygon. itsquot quotpanel. polygon. tisquot quotpanel. polygon. tsquot 64 Quotpanel. polygon. zooquot quotpanel. rect. itsquot quotpanel. rect. tisquot 67 quotpanel. rect. tsquot quotpanel. rect. zooot quotpanel. segments. itsquot 70 quotpanel. segments. tisquot quotpanel. segments. tsquot quotpanel. se Gments. zooot 73 quotpanel. text. itsquot quotpanel. text. tisquot quotpanel. text. tsquot 76 quotpanel. text. zooquot quotplot. zooquot quotquantile. zoootot 79 quotrbind. zooquot quotread. zooquot quotrev. zooot 82 quotrollapplyquot quotrollapplyrquot quotrollmaxquot 85 quotrollmax. defaultquot quotrollmaxrquot quotrollmeanquot 88 quotrollmean. defaultquot quotrollmeanrquot quotrollmedianquot 91 quotrollmedian. defaultquot quotrollmedianrquot quotrollsumquot 94 quotrollsum. defaultquot quotrollsumrquot quotscalexyearmonquot 97 quotscalexyearqtrquot quotscaleyyearmonquot quotscaleyyearqtrquot 100 quotSys. yearmonquot quotSys. yearqtrquot quottimelt-quot 103 quotwrite. zooquot quotxblocksquot quotxblocks. defaultquot 106 quotxtfrm. zooquot quotyearmonquot quotyearmontransquot 109 quotyearqtrquot quotyearqtrtransquot Quotzooot 112 quotzooregquot Be Sociable, Share