Flytting Gjennomsnitt Uregelmessig Tidsrekke

Jeg har en gruppe data i formatet. Hver ID er en pasient, og hver verdi er si blodtrykk for det minuttet. Jeg vil gjerne lage et rullende gjennomsnitt i 60 minutter før og 60 minutter etter hvert punkt. Men - som du kan se det mangler minutter, så jeg kan ikke bare bruke radnummer, og jeg vil gjerne lage gjennomsnitt for hver unikt ID, slik at gjennomsnittet for ID xxxx ikke kan inneholde verdier som er tilordnet ID, du har det. Det høres ut som rollapply eller rollingstat kan være alternativer, men har hadde liten suksess, prøvde å styre dette sammen. Vennligst gi beskjed om det er behov for ytterligere klarhet. Skrevet den 27. januar kl. 3 49. Gjennomsnittlige gjennomsnitt Hva er de? I de mest populære tekniske indikatorene brukes glidende gjennomsnitt til å måle retningen til gjeldende trend Hver type bevegelige gjennomsnitt som vanligvis skrives i denne opplæringen som MA er et matematisk resultat som beregnes ved å beregne et antall tidligere datapunkter. Når det er bestemt, blir det resulterende gjennomsnittet plottet på et diagram for å tillate handel rs for å se på jevne data i stedet for å fokusere på de daglige prisfluktuasjonene som er iboende i alle finansmarkeder. Den enkleste formen for et bevegelige gjennomsnitt, passende kjent som et enkelt glidende gjennomsnittlig SMA, beregnes ved å ta det aritmetiske gjennomsnittet av et gitt sett med verdier For eksempel for å beregne et grunnleggende 10-dagers glidende gjennomsnitt vil du legge opp sluttkursene fra de siste 10 dagene og deretter dele resultatet med 10 I figur 1 er summen av prisene for de siste 10 dagene 110 er delt med antall dager 10 for å komme til 10-dagers gjennomsnittet. Hvis en forhandler ønsker å se et 50-dagers gjennomsnitt i stedet, vil samme type beregning bli gjort, men det vil inkludere prisene de siste 50 dager Det resulterende gjennomsnittet under 11 tar hensyn til de siste 10 datapunktene for å gi handelsmenn en ide om hvordan en eiendel er priset i forhold til de siste 10 dagene. Kanskje du lurer på hvorfor tekniske handelsfolk kaller dette verktøyet et bevegelige gjennomsnitt og ikke bare en vanlig middel Svaret er th når nye verdier blir tilgjengelige, må de eldste datapunktene slippes fra settet og nye datapunkter må komme inn for å erstatte dem. Dermed går datasettet kontinuerlig for å regne for nye data etter hvert som den blir tilgjengelig. Denne beregningsmetoden sikrer at bare den nåværende informasjonen blir regnskapsført i figur 2, når den nye verdien av 5 er lagt til settet, flyttes den røde boksen som representerer de siste 10 datapunkter til høyre og den siste verdien av 15 blir tapt fra beregningen fordi relativt liten verdi på 5 erstatter den høye verdien av 15, ville du forvente å se gjennomsnittet av datasettets nedgang, som det gjør, i dette tilfellet fra 11 til 10.Hvordan ser Flytte gjennomsnitt ut som en gang Verdiene til MA har blitt beregnet, de er plottet på et diagram og deretter koblet til for å skape en bevegelig gjennomsnittslinje. Disse svingete linjene er vanlige på diagrammer av tekniske handelsfolk, men hvordan de brukes kan variere drastisk mer på dette senere. Som du kan se i figur 3, Det er mulig å legge til mer enn ett glidende gjennomsnitt på et diagram ved å justere antall tidsperioder som brukes i beregningen. Disse kurvelinjene kan virke distraherende eller forvirrende først, men du vil bli vant til dem når tiden går. Den røde linjen er rett og slett den gjennomsnittlig pris de siste 50 dagene, mens den blå linjen er gjennomsnittsprisen i løpet av de siste 100 dagene. Nå som du forstår hva et bevegelige gjennomsnitt er, og hvordan det ser ut, vil vi introdusere en annen type glidende gjennomsnitt og undersøke hvordan det forskjellig fra det tidligere nevnte enkle glidende gjennomsnittet. Det enkle glidende gjennomsnittet er ekstremt populært blant handelsfolk, men som alle tekniske indikatorer har det kritikere. Mange individer hevder at bruken av SMA er begrenset fordi hvert punkt i dataserievekten er vektet det samme, uavhengig av hvor det forekommer i sekvensen. Kritikere hevder at de nyeste dataene er mer signifikante enn de eldre dataene, og bør ha større innflytelse på sluttresultatet i svar på denne kritikken begynte handelsmenn å gi mer vekt på nyere data, som siden har ført til oppfinnelsen av ulike typer nye gjennomsnitt, hvorav den mest populære er det eksponentielle glidende gjennomsnittet EMA. For videre lesing, se Grunnleggende om vektede bevegelige gjennomsnitt og hva er forskjellen mellom en SMA og en EMA. eksponentiell flytende gjennomsnitt Det eksponentielle glidende gjennomsnittet er en type bevegelige gjennomsnitt som gir mer vekt til de siste prisene i et forsøk på å gjøre det mer responsivt til ny informasjon. Lære den noe kompliserte ligningen for beregning En EMA kan være unødvendig for mange forhandlere, siden nesten alle kartleggingspakker gjør beregningene for deg. Men for deg matematiske geeks der ute, her er EMA-ligningen. Når du bruker formelen til å beregne det første punktet til EMA, kan du merke at det ikke er noen verdi tilgjengelig for å bruke som forrige EMA Dette lille problemet kan løses ved å starte beregningen med et enkelt glidende gjennomsnitt og fortsette med den a boveformel derfra Vi har gitt deg et eksempelarkiv som inneholder virkelige eksempler på hvordan du kan beregne både et enkelt glidende gjennomsnitt og et eksponentielt glidende gjennomsnitt. Forskjellen mellom EMA og SMA Nå som du har en bedre forståelse av hvordan SMA og EMA er beregnet, la oss se på hvordan disse gjennomsnittene er forskjellige. Ved å se på beregningen av EMA vil du legge merke til at det legges større vekt på de siste datapunktene, noe som gjør det til en type vektet gjennomsnitt. I figur 5 , antall tidsperioder som brukes i hvert gjennomsnitt er identiske 15, men EMA reagerer raskere på de endrede prisene. Merk hvordan EMA har en høyere verdi når prisen stiger, og faller raskere enn SMA når prisen senkes. Dette lydhørhet er den viktigste grunnen til at mange handelsmenn foretrekker å bruke EMA over SMA. What er de forskjellige dagene Gjennomsnittlig Flytte gjennomsnitt er en helt tilpassbar indikator, noe som betyr at brukeren fritt kan velge hvilken tid som helst e-rammen de vil ha når de lager gjennomsnittet. De vanligste tidsperiodene som brukes i bevegelige gjennomsnitt er 15, 20, 30, 50, 100 og 200 dager. Jo kortere tidsrammen brukes til å lage gjennomsnittet, desto mer følsomt vil det være prisendringer. Jo lengre tidsrom, jo ​​mindre følsomt eller mer utjevnet, vil gjennomsnittet være. Det er ingen riktig tidsramme som skal brukes når du oppretter dine bevegelige gjennomsnitt. Den beste måten å finne ut hvilken som passer best for deg, er å eksperimentere med en Antall forskjellige tidsperioder til du finner en som passer til din strategi. Gjennomsnittlig gjennomsnitt på uregelmessige tidsserier .----- Original melding ----- Fra skjult email mailto skjult e-post På Behalf Of Gustaf Rydevik Sendt torsdag 03 juni, 2010 7 24 AM Til skjult e-post Emne R glidende gjennomsnitt på uregelmessige tidsserier Hei alle, jeg lurer på om det er noen måte å beregne et glidende gjennomsnitt på en uregelmessig tidsserie, eller bruk rollapply-funksjonen i zoo jeg har et sett med datoer hvor Jeg vil sjekke om det har vært en hendelse 14 dager før hvert tidspunkt for å markere disse tidspunkter for fjerning, og kan ikke finne ut en god måte å gjøre det på. Mange takk på forhånd Gustaf Eksempeldata exData-strukturliste Datebegin struktur c 14476, 14569, 14576, 14621, 14627, 14632 , 14661, 14671, 14705, 14715, 14751, 14756, 14495, 14518, 14523, 14526, 14528, 14529, 14545, 14548, klasse Dato, Begivenhet c TRUE, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, SANT, SANT, SANT, FALSK, FALSK, FALSK, SANT, FALSK, FALSK, FALSK Navn c Datobegin, Begivenhet, c NA, 20L, klasse I dette eksemplet er rad 18 en dato mindre enn 14 dager etter en hendelsen og skal merkes for fjerning. Følgende funksjon returnerer antall dager siden siste event. f-funksjonsdata dersom datasettet ble bestilt etter tid som ordrenes anrop ved start og slutt ikke ville være nødvendig o - ordre data Dato begynnelsesdata - data o slipp FALSE lastEventRow - hvilke data Hendelse cumsum data Hendelse hvis lengde lastEventRow lengde oi tidligste oppføringer er ikke hendelser lastEve ntRow - c rep NA, lengde o - lengde lastEventRow, lastEventRow timeSinceLastEvent - data Datebegin - data Datebegin lastEventRow timeSinceLastEvent rekkefølge o. You kan gjøre tmp - f exData exData tmp 14 tmp Hendelse dråpe FALSE for å velge hendelsene og hendelsene i mer enn to uker etter en hendelse. Bill Dunlap Spotfire, TIBCO Software wdunlap .-- Gustaf Rydevik, tlf 46 0 703 051 451 adresse Essingetorget 40.112 66 Stockholm, SE Skype gustafrydevik skjult e-postliste VENNLIGST les leseplanleggeren og gi kommentar, minimal, inneholdt, reproduserbar kode. Åpne dette innlegget i gjenget visning. Rapporter innholdet som upassende. Flytt gjennomsnittet på uregelmessige tidsserier. I svar på dette innlegget av Gustaf Rydevik. Bytt ikke-hendelsene med NA, og bruk deretter fra dyreparken til å flytte den siste hendelsesdatoen for å gi lastEvent Så velg du de rader hvis siste date er minst 14 dager siden, eller hvis rækken selv er en Event. library zoo lastEvent - med exData, Datebegin, NA, FALSE exD Ata Beg LastEvent 14 ExData Event, Datebegin Event 1 2009-08-20 TRUE 2 2009-11-21 FALSE 3 2009-11-28 FALSE 4 2010-01-12 FALSE 5 2010-01-18 FALSE 6 2010-01-23 FALSE 7 2010-02-21 FALSE 8 2010-03-03 FALSE 9 2010-04-06 FALSE 10 2010-04-16 FALSE 11 2010-05-22 SANT 12 2010-05-27 TRUE 13 2009-09-08 TRUE 14 2009-10-01 FALSE 15 2009-10-06 FALSE 16 2009-10-09 FALSE 17 2009-10-11 TRUE 19 2009-10-28 FALSE 20 2009-10-31 FALSE. On 3. juni 2010 klokka 10 23 AM skrev Gustaf Rydevik skjult e-post. Alt i alt, lurer jeg på om det finnes noen måte å beregne et glidende gjennomsnitt på en uregelmessig tidsserie, eller bruk rollapply-funksjonen i dyreparken. Jeg har et sett med datoer hvor jeg vil sjekke hvis det har vært en hendelse 14 dager før hvert tidspunkt for å markere disse tidspunkter for fjerning, og det kan ikke finne ut en god måte å gjøre det på. Mange takk på forhånd Gustaf Eksempeldata exData-strukturliste Datobegin struktur c 14476, 14569 , 14576, 14621, 14627, 14632, 14661, 14671, 14705, 14715, 14751, 14756, 14495, 14518, 14523 , 14526, 14528, 14529, 14545, 14548, klasse Dato, Hendelse c TRUE, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, SANN, SANN, SANN, FALSK, FALSK, FALSK NAMN c Datobegynnelse, Event, c NA, 20L, klasse I dette eksemplet er rad 18 en dato mindre enn 14 dager etter en begivenhet og skal merkes for fjerning - Gustaf Rydevik, tlf 46 0 703 051 451 adresse Essingetorget 40.112 66 Stockholm, SE Skype gustafrydevik skjult e-postliste VENNLIGST les leseplanleggeren og gi kommentar, minimal, selvstendig, reproduserbar kode. Åpne dette innlegget i gjenget visning. Rapporter innholdet som upassende. Flytt gjennomsnittet på uregelmessig tid. serien. Dear William og Gabor. Both løsninger jobbet, og mitt problem er nå løst. Mange takk til dere begge. På Thu, 3. juni 2010 kl. 23 23, skrev Gustaf Rydevik skjult e-post Hei alle, jeg lurer på om det er noen måte å beregne et glidende gjennomsnitt på en uregelmessig tidsserie, eller bruk rollapply-funksjonen i zoo jeg har et sett med dato s hvor jeg vil sjekke om det har vært en hendelse 14 dager før hvert tidspunkt for å markere disse tidspunkter for fjerning, og kan ikke finne ut en god måte å gjøre det på. Mange takk på forhånd Gustaf Eksempeldata exData-strukturliste Dato begynnelsesstruktur c 14476, 14569, 14576, 14621, 14627, 14632, 14661, 14671, 14705, 14715, 14751, 14756, 14495, 14518, 14523, 14526, 14528, 14529, 14545, 14548, klasse Dato, hendelse c TRUE, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, SAND, SANN, SAND, FALSK, FALSK, FALSK, SANT, FALSK, FALSK, FALSK Navn c Datobeginning, Hendelse, C NA, 20L, klasse I dette eksemplet, rad 18 er en dato mindre enn 14 dager etter en begivenhet og bør merkes for fjerning - Gustaf Rydevik, tlf 46 0 703 051 451 adresse Essingetorget 40.112 66 Stockholm, SE skype gustafrydevik skjult e-postliste VENNLIGST les innlegget veiledning og gi kommentar, minimal, selvstendig, reproducerbar kode .-- Gustaf Rydevik, tlf 46 0 703 051 451 adresse Essingetorget 40,1 12 66 Stockholm, SE skype gustafrydevik. Åpne dette innlegget i gjenget visning. Rapporter innholdet som upassende. Flytt gjennomsnittet på uregelmessige tidsserier. I svar på dette innlegget fra Gabor Grothendieck. På 3. juni 2010 klokka 8 04.00, Gabor Grothendieck skjult e-post skrev Skift de ikke-hendelsene med NA og bruk deretter fra dyreparken for å flytte den siste hendelsesdatoen for å gi lastEvent. Velg deretter de rader hvis siste dato er minst 14 dager siden, eller hvis rækken selv er en hendelse bibliotek zoo lastEvent - med exData, Datebegin, NA, FALSE exData beg lastEvent 14 exData Event. The siste linjen burde ha vært. exData exData Datebegin lastEvent 14 exData Event. Datebegin Event 1 2009-08-20 TRUE 2 2009-11-21 FALSE 3 2009-11-28 FALSE 4 2010-01-12 FALSE 5 2010-01-18 FALSE 6 2010-01-23 FALSE 7 2010-02-21 FALSE 8 2010-03-03 FALSE 9 2010-04-06 FALSE 10 2010-04-16 FALSE 11 2010-05-22 SANT 12 2010-05-27 TRUE 13 2009-09-08 TRUE 14 2009-10-01 FALSE 15 2009-10-06 FALSE 16 2009-10-09 FALSE 17 2009 -10-11 TRU E 19 2009-10-28 FALSE 20 2009-10-31 FALSK På 3. juni 2010 klokka 10 23, skrev Gustaf Rydevik skjult e-post Hei alle, jeg lurer på om det er noen måte å beregne et glidende gjennomsnitt på en uregelmessig tidsserier eller bruk rollapply-funksjonen i zoo Jeg har et sett med datoer der jeg vil sjekke om det har vært en hendelse 14 dager før hvert tidspunkt for å markere disse tidspunkter for fjerning, og kan ikke finne ut en god måte å gjøre det på Mange takk på forhånd Gustaf Eksempeldata exData-strukturliste Datobeginstruktur c 14476, 14569, 14576, 14621, 14627, 14632, 14661, 14671, 14705, 14715, 14751, 14756, 14495, 14518, 14523, 14526, 14528, 14529, 14545, 14548, klasse Dato, hendelse c TRUE, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, SANN, SANN, SANN, FALSK, FALSK, FALSK, SANN, FALSK, FALSK , FALSE Navn c Datobegynnelse, Event, c NA, 20L, klasse I dette eksemplet er rad 18 en dato mindre enn 14 dager etter en begivenhet og skal merkes for fjerning - Gustaf Rydevik, tlf 46 0 703 051 451 adresse Essingetorget 40.112 66 Stockholm, SE Skype gustafrydevik skjult e-postliste VENNLIGST les leseplanleggeren og gi kommentar, minimal, selvstendig, reproducerbar kode.