Implementasi Rata Rata Tertimbang Tertimbang

Saya ingin melakukan rata-rata bergerak berbobot eksponensial dengan parameterisasi yang didefinisikan di sini pada sebuah vektor di R Apakah ada penerapan yang lebih baik daripada usaha pertama saya di bawah ini. Usaha pertama saya adalah. Dalam usaha kedua saya, saya pikir saya dapat melakukannya dengan lebih baik dengan melakukan vectorisasi. Kurasa seharusnya aku tidak terlalu terkejut dengan hasilnya dalam usaha pertamaku. Ini adalah usaha yang sangat buruk dalam vektorisasi Tapi pasti ada hal seperti ini yang memperbaiki usaha pertamaku dengan benar. Aku memang menemukan penerapan yang lebih baik di sini dan menyesuaikannya sebagai Berikut DigEmAll sangat baik dengan versi Rcpp, namun juga mencatat bahwa Anda bisa menggunakan paket TTR, atau, seperti yang ditulis oleh penulisnya, pendekatan filter statistik yang saya gunakan dalam sebuah posting di Galeri Grafik R yang sekarang sudah tidak berfungsi lagi satu dasawarsa. Bagaimanapun, Baku tembak cepat menunjukkan versi Rcpp lebih cepat yang mungkin berarti kita mendapatkan parameterisasinya secara salah. Sebenarnya, lambda 0 5 adalah peluruhan yang sangat kuat yang akan sesuai dengan waktu paruh pada satu hari, atau N 1 Jika saya menggunakannya, Celahnya bahkan lebih lebar. Untuk kelengkapan, seluruh file yang bisa jadi Rcpp sourceCpp - ed. answer Mar 13 at 22 30.I akan menetapkan TTR EMA y, rasio 0 5 untuk tolok ukur bukan yang menurut saya akan membuat banyak perbedaan. Perhatikan juga bahwa TTR EMA melakukan sedikit lebih banyak daripada saringan statistik dan versi Rcpp ini memiliki beberapa pengecekan kesalahan, menangani NA terkemuka dan menggunakan paradigma dan reklass untuk menangani banyak jenis objek Joshua Ulrich 13 di 22 58.Terima kasih secara keseluruhan Untuk pengingat tentang rasio Dirk Eddelbuettel 13 Mar di 23 46.Y Answer.2017 Stack Exchange, Inc. I pada dasarnya memiliki nilai array seperti ini. Array di atas disederhanakan, saya mengumpulkan 1 nilai per milidetik dalam kode sebenarnya dan saya perlu mengolah keluaran pada algoritma yang saya tulis untuk ditemukan. Puncak terdekat sebelum titik waktu Logika saya gagal karena dalam contoh saya di atas, 0 36 adalah puncak sebenarnya, tapi algoritme saya akan terlihat mundur dan melihat angka terakhir 0 25 sebagai puncak, karena ada penurunan ke 0 24 sebelumnya. Tujuannya adalah untuk mengambil nilai-nilai ini dan menerapkan algoritma kepada mereka yang akan memperlancar mereka sedikit sehingga saya memiliki nilai linier yang lebih banyak, yaitu saya menyukai hasil saya melengkung, tidak bergerigi. Saya telah diberi tahu untuk menerapkan eksponensial. Moving average filter to my values ​​Bagaimana saya bisa melakukan ini? Sangat sulit bagi saya untuk membaca persamaan matematis, saya jauh lebih baik dengan kode. Bagaimana cara memproses nilai dalam array saya, menerapkan perhitungan rata-rata bergerak eksponensial bahkan sampai mereka keluar. 8 Feb 12 at 20 27. Untuk menghitung moving average eksponensial anda Perlu menyimpan beberapa keadaan di sekitar dan Anda memerlukan parameter tuning Ini memerlukan kelas kecil dengan asumsi Anda menggunakan Java 5 atau yang lebih baru. Mengkonfirmasi dengan parameter peluruhan yang Anda inginkan mungkin melakukan penyetelan harus antara 0 dan 1 dan kemudian gunakan rata-rata untuk disaring. Ketika membaca sebuah halaman tentang beberapa kekambuhan mathmatical, semua yang Anda benar-benar perlu ketahui saat mengubahnya menjadi kode adalah bahwa matematikawan suka menulis indeks menjadi array dan urutan dengan subskrip Mereka memiliki beberapa notasi lainnya juga, yang tidak membantu Namun, EMA Cukup sederhana karena Anda hanya perlu mengingat satu nilai lama tidak ada susunan negara yang rumit yang diperlukan. Diberikan 8 Februari 12 di 20 42. TKKocheran Cukup banyak Tidak baik bila semuanya bisa sederhana Jika dimulai dengan urutan baru, dapatkan catatan baru Catatan Bahwa beberapa istilah pertama dalam urutan rata-rata akan melompat sedikit karena efek batas, tapi Anda juga bisa mendapatkan rata-rata bergerak lainnya. Namun, keuntungan yang bagus adalah Anda bisa membungkus logika rata-rata bergerak ke rata-rata. Dan bereksperimen tanpa mengganggu sisa program Anda Terlalu banyak Donal Fellows 9 Feb 12 at 0 06.Saya mengalami kesulitan untuk memahami pertanyaan Anda, tapi saya akan mencoba menjawab pula.1 Jika algoritme Anda menemukan 0 25, bukan 0 36, Maka salah Ini salah karena mengasumsikan kenaikan atau penurunan monotonik yang selalu naik atau selalu turun Kecuali Anda menilai SEMUA data Anda, poin data Anda --- seperti yang Anda tunjukkan - tidak linier Jika Anda benar-benar menginginkannya. Untuk menemukan nilai maksimum antara dua titik dalam waktu, lalu iriskan array Anda dari tmin ke tmax dan temukan maks dari subarray itu.2 Sekarang, konsep moving averages sangat sederhana sehingga saya dapat melihat daftar berikut 1 4, 1 5 , 1 4, 1 5, 1 5 Saya dapat menghaluskannya dengan menghitung rata-rata dua angka 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 Perhatikan bahwa angka pertama adalah rata-rata 1 5 dan 1 4 detik dan angka pertama Daftar baru kedua adalah rata-rata 1 4 dan 1 5 daftar ketiga dan kedua daftar ketiga daftar rata-rata 1 5 dan 1 4 f Ourth dan ketiga, dan seterusnya saya bisa membuatnya berjangka waktu tiga atau empat, atau n Perhatikan bagaimana datanya jauh lebih mulus Cara yang baik untuk melihat moving averages di tempat kerja adalah pergi ke Google Finance, pilih saham mencoba Tesla Motors cukup mudah berubah TSLA dan klik pada teknikal di bagian bawah grafik Select Moving Average dengan periode tertentu, dan moving average eksponensial untuk membandingkan perbedaan mereka. Estimasi moving average hanyalah elaborasi lain, tapi bobot data yang lebih tua kurang dari data baru ini. Cara untuk meratakan smoothing ke arah belakang Harap baca entri Wikipedia. Jadi, ini lebih merupakan komentar daripada sebuah jawaban, tapi kotak komentar kecil itu hanya untuk keberuntungan kecil. Jika Anda mengalami masalah dengan matematika, Anda bisa pergi Dengan rata-rata bergerak sederhana bukan eksponensial Jadi, keluaran yang Anda dapatkan akan menjadi persyaratan x terakhir yang dibagi dengan x pseudocode yang tidak dicoba. Perhatikan bahwa Anda perlu menangani bagian awal dan akhir data karena dengan jelas Anda tidak dapat menghitung rata-rata 5 persyaratan terakhir. Kapan kamu Berada di titik data kedua Anda Juga, ada cara yang lebih efisien untuk menghitung jumlah penjumlahan rata-rata bergerak ini - yang terbaru terlama, tapi ini untuk mendapatkan konsep tentang apa yang terjadi di seluruh dunia. 8 Feb 12 12 di 20 41.Apakah mungkin untuk menerapkan Sebuah rata-rata bergerak di C tanpa kebutuhan akan jendela sampel. Saya telah menemukan bahwa saya dapat mengoptimalkan sedikit, dengan memilih ukuran jendela yang merupakan kekuatan dua untuk memungkinkan perpindahan bit daripada membagi, namun tidak memerlukan penyangga akan Bersikap baik Apakah ada cara untuk mengekspresikan hasil rata-rata bergerak baru hanya sebagai fungsi dari hasil lama dan sampel baru. Buatlah contoh rata-rata bergerak, di atas jendela 4 sampel menjadi. Tambah sampel baru rata-rata bergerak eA dapat diimplementasikan Secara rekursif, tapi untuk perhitungan rata-rata bergerak yang tepat, Anda harus mengingat sampel masukan tertua dalam jumlah yaitu huruf a pada contoh Anda. Untuk panjang N yang rata-rata Anda hitung. Di mana yn adalah sinyal output dan xn adalah sinyal masukan Eq 1 bisa ditulis secara rekursif as. So you always Perlu mengingat sampel xnN untuk menghitung 2.Seperti yang ditunjukkan oleh Conrad Turner, Anda dapat menggunakan jendela eksponensial tak berhingga, sebagai gantinya, yang memungkinkan Anda menghitung keluaran hanya dari keluaran lalu dan masukan saat ini. Tapi ini adalah Bukan rata-rata bergerak standar tanpa bobot tapi rata-rata bergerak berbobot eksponensial, di mana sampel lebih jauh di masa lalu mendapatkan bobot yang lebih kecil, namun setidaknya secara teori Anda tidak akan pernah melupakan apa pun yang bobotnya semakin kecil dan lebih kecil untuk sampel jauh di masa lalu. Saya menerapkan Bergerak rata-rata tanpa memori item individu untuk program pelacakan GPS saya menulis. Saya mulai dengan 1 sampel dan bagi dengan 1 untuk mendapatkan avg. I saat ini kemudian menambahkan sampel anothe dan membagi dengan 2 ke avg sekarang. Ini berlanjut sampai saya mendapatkan Panjang rata-rata. Setiap waktu setelah itu, saya menambahkan dalam sampel baru, mendapatkan rata-rata dan menghapus rata-rata dari total. I am bukan matematikawan tapi ini sepertinya cara yang baik untuk melakukannya saya pikir itu akan mengubah perut Yang nyata Orang matematika tapi, ternyata itu adalah salah satu cara yang dapat diterima untuk melakukannya Dan hasilnya bagus Ingat bahwa semakin tinggi panjang Anda semakin lambat, mengikuti apa yang ingin Anda ikuti Itu mungkin tidak masalah hampir sepanjang waktu tapi ketika mengikuti satelit , Jika Anda lamban, jejaknya bisa jauh dari posisi sebenarnya dan akan terlihat buruk Anda bisa memiliki jarak antara duduk dan titik trailing saya memilih panjang 15 kali update 6 kali per menit untuk mendapatkan smoothing yang memadai dan tidak mendapatkan Terlalu jauh dari posisi duduk sebenarnya dengan titik-titik jejak yang merapikan. Diberitahukan 16 Nov 16 di 23 03.initialize total 0, hitung 0 setiap kali melihat nilai baru. Kemudian satu scanf masukan, satu menambahkan nilai baru total, satu jumlah kenaikan, satu pembagian Jumlah rata-rata total. Ini akan menjadi rata-rata bergerak di atas semua masukan. Untuk menghitung rata-rata hanya di atas 4 masukan terakhir, akan memerlukan 4 variabel input, mungkin menyalin setiap masukan ke inputvariable yang lebih tua, kemudian menghitung rata-rata pergerakan baru sebagai jumlah dari 4 Inputvariables, dibagi Dengan 4 shift kanan 2 akan bagus jika semua input positif untuk membuat perhitungan rata-rata. Terjawab 3 Februari 15 di 4 06. Itu akan benar-benar menghitung rata-rata total dan TIDAK rata-rata bergerak Karena jumlah semakin besar dampak masukan baru apa pun Sampel menjadi sangat kecil Hilmar Feb 3 15 di 13 53. Jawaban Anda.2017 Stack Exchange, Inc.