Fit Glidande Medelvärde I R

I popuplistan för konfidensintervaller kan du ställa konfidensnivå för prognostiserade konfidensband. Dialogrutorna för säsongsmässiga utjämningsmodeller inkluderar en period per säsong för att ställa in antal perioder under en säsong. Med popuplistan Begränsningar kan du ange vilken typ av begränsning Du vill genomdriva på utjämningsvikterna under passformen. Begränsningarna är exemplar dialogrutan så att du kan ställa in begränsningar för individuella utjämningsvikter. Varje utjämningsvikt kan vara Bounded Fixed eller Unconstrained, vilket bestäms av inställningen av popup-menyn bredvid vikt S namn Vid inmatning av värden för fasta eller avgränsade vikter kan värdena vara positiva eller negativa reella tal. Exemplet som visas här har Nivåvikten fastställd till ett värde av 0 3 och Trendvikten begränsad av 0 1 och 0 8 I detta fall , Får värdet på Trendvikten röra sig inom intervallet 0 1 till 0 8 medan Nivåvikt hålls vid 0 3 Observera att du kan ange alla utjämningsvikter i annonsen Vance genom att använda dessa anpassade begränsningar I så fall skulle ingen av vikterna uppskattas från data, även om prognoser och rester fortfarande skulle beräknas. När du klickar på Estimate visas resultaten av passformen i stället för dialogrutan. Modellen för enkel exponentiell utjämning Är. Utjämningsekvationen, L tyt 1 L t -1 definieras i form av en enda utjämningsvikt. Denna modell motsvarar en ARIMA 0, 1, 1-modell där. Vovingvärdena i R. Såvitt jag vet, R Har inte en inbyggd funktion för att beräkna glidande medelvärden Med hjälp av filterfunktionen kan vi dock skriva en kort funktion för glidande medelvärden. Vi kan sedan använda funktionen på alla data mav data, eller mav data, 11 om vi vill Ange ett annat antal datapunkter än standard 5-plottningen fungerar som förväntat plott mav-data. Förutom antalet datapunkter över vilka till medelvärde kan vi också ändra sidoperspektivet för filterfunktionerna sidor 2 använder båda sidor, sidor 1 använder tidigare värden på Ly. Post navigering navigeringsnavigering. Tidsserieanalys och dess applikationer med R exempel. R tidsserie snabb fix. sidan använder JavaScript för syntaxmarkering Det är inte nödvändigt att slå på den men koden blir svårare att läsa. Detta är Bara en kort promenad ner tid seRies lane Mitt råd är att öppna R och spela tillsammans med handledningen Förhoppningsvis har du installerat R och hittat ikonen på skrivbordet som ser ut som en R-brunn, det är en R Om du använder Linux, Sedan sluta titta eftersom det inte finns bara öppna en terminal och skriv in R eller installera R Studio. Om du vill ha mer på tidsseriegrafik, speciellt med ggplot2, se Graphics Quick Fix. Quick fix är avsedd att exponera dig för grundläggande R-tid Seriemöjligheter och är klassificerad kul för personer i åldrarna 8 till 80 Detta är inte tänkt att vara en lektion i tidsserieanalysen, men om du vill ha en, kan du prova den här enkla kortbanan. EZ Online Time Series R Course. R-sessionen Kom bekväm och starta henne P och försök med några enkla tillägg. Oj, nu är du en expertanvändning R vi ska få astsa nu. Nu när du laddas, kan vi börja låt oss gå. Först ska vi leka med Johnson Johnson dataset Det s Ingår i astsa som jj den dynOmite karaktären från Good Times First, titta på den. Och du ser att jj är en samling av 84 nummer som heter ett tidsserieobjekt. För att se ta bort dina objekt. Om du är en Matlab eller liknande användare kan du Tänk jj är en 84 1 vektor, men det är inte Det har ordning och längd men inga dimensioner inga rader, inga kolumner R kallar dessa typer av objekt vektorer så du måste vara försiktig I R har matriser dimensioner men vektorer gör det inte - De bara slags dangle om i cyberspace. Now, låt oss göra ett månatligt tidsserie objekt som börjar i juni år 2293 Vi går in i Vortex. Notera att Johnson och Johnson data är kvartalsvisa vinst, så har det frekvens 4 Tiden Serien zardoz är månadsdata, så har den frekvens 12 Du får också några användbara saker med ts-objektet, Till exempel. Nå försök en plot av Johnson Johnson-serien med hjälp av ett tvåsidigt glidande medelvärde. Låt oss försöka med det här målet, och vi kommer att lägga till en lowess lowess-du Känna rutinpassningen för skojs skull. Det är skillnaden mellan de loggade data och kalla det dljj Då ska vi leka med dljj. Nu ett histogram och en QQ-plot, en ovanpå den andra men på ett bra sätt. Ta reda på korrelationen Struktur av dljj med hjälp av olika tekniker Först ska vi se på ett räckvidd av scatterplots av dljj t versus lagged values. Linesna är en lowess fit och provet acf är blå i lådan. Nu ska vi titta på ACF och PACF Av dljj. Not att LAG-axeln är i frekvensen så 1,2,3,4,5 motsvarar lags 4,8,12,16,20 eftersom frekvens 4 här Om du inte gillar denna typ av märkning, du Kan ersätta dljj i något av ovanstående med ts dljj, freq 1 t ex acf ts dljj, freq 1, 20.Moving på, låt oss försöka strukturell sönderdelning av log jj trend säsong fel med lowess. If du vill inspektera rester, Till exempel är de i den tredje kolumnen i den resulterande serien säsongs - och trendkomponenterna i kolumnerna 1 och 2 Kolla in resursens ACF, resterna är inte vita - inte ens nära Du kan göra lite mycket lite bättre med hjälp av Ett lokalt säsongsfönster i motsats till det globala som används för att specificera per typstl för detaljer Det finns också något som heter StructTS som passar parametriska strukturmodeller Vi använder inte dessa funktioner i texten när vi presenterar strukturell modellering i kapitel 6 eftersom vi Föredra att använda våra egna program. Det här är en bra tid att förklara Ovanstående är hunden ett föremål som innehåller en massa saker teknisk term. Om du skriver hund ser du komponenterna, och om du skriver sammanfattande hund får du lite Sammanfattning av resultaten En av hundens komponenter är vilken innehåller den resulterande serien säsong, trend, resten. För att se den här delen av objekthunden skriver du och du ser 3 serier, varav den sista innehåller resterna. Det är s Historien om dig får se fler exempel när vi flyttar. Och nu ska vi göra ett problem från kapitel 2 Vi kommer att passa regressionsloggen jj tid 1 Q1 2 Q2 3 Q3 4 Q4 där Qi är en indikator för kvartalet i 1,2,3,4 Då ska vi inspektera resterna. Du kan se modellmatrisen med dummyvariablerna på så sätt. Nu kolla vad som hände. Se på en plot av observationerna och deras monterade värden. Vilket visar att en plot av Uppgifterna med passformen överlagrade är inte värda den cyberspace det tar upp. Men en plot av resterna och ACF av resterna är värt sin vikt i joules. Do dessa rester ser vit ut. Ignorera 0-lag korrelationen, det är alltid 1 Hint Svaret är NEJ så att regressionen ovan är nugatory Så vad är åtgärden Tyvärr, du måste ta klassen eftersom detta inte är en lektion i tidsserier jag varnade dig på toppen. Du måste vara försiktig när du regresserar En tidsserie på lagade komponenter av en annan med lm Det finns ett paket som heter dynlm som gör det enkelt att f Det lagrade regressioner och jag kommer att diskutera det direkt efter det här exemplet. Om du använder lm så är det du behöver göra att koppla samman serien. Om du inte släpper serien tillsammans, vunnit de inte justeras. Här är ett exempel som regresserar veckovis Kardiovaskulär mortalitet cmort på partikelformig föroreningsdel till nuvärdet och fördröjt fyra veckor ca en månad För detaljer om datasatsen, se Kapitel 2 Se till att astsa är laddad. Notera Det var inte nödvändigt att byta namn på lagdel, -4 till part4 Bara ett exempel på vad du kan göra. Ett alternativ till ovanstående är paketet dynlm som måste installeras, naturligtvis som vi gjorde för astsa där uppe i början. När paketet är installerat kan du göra det tidigare exemplet enligt följande . Det är dags att simulera Arbetshästen för ARIMA-simuleringar är Här är några exempel där ingen produktion visas här så att du är ensam. Använda det är enkelt att passa en ARIMA-modell. Du kanske undrar skillnaden mellan aic Och AIC ovan för det y Du måste läsa texten eller bara oroa dig för det eftersom det inte är värt att förstöra din dag att tänka på det Och ja, de rester ser vit ut. Om du vill göra ARIMA-prognoser ingår det i astsa. Och nu för någon regression Med autokorrelerade fel Vi kommer att passa modellen M tt P tet där M t och P t är dödligheten cmort och partikelpartierna och et är autokorrelerat fel. Först ska en OLS passa och kontrollera resterna. Nu passar modellen. Den kvarstående analysen visas inte perfekt. Det här är en ARMAX-modell, M t 0 1 M t-1 2 M t-2 1 t 2 T t 1 3 P t 4 P t-4 och var och en är möjligen autokorrelerad Först vi Försök med ARMAX p 2, q 0, se sedan på resterna och inser att det inte finns någon korrelation kvar, så vi blir färdiga. Slutligen, en spektralanalys quicky. Det är allt för nu Om du vill ha mer på tidsseriegrafik, se Snabbfixfix för grafik.