Glidande Medelvärde Oregelbunden Tidsserier

Jag har en grupp data i formatet. Varje ID är en patient och varje värde är att säga blodtryck för den minuten. Jag vill skapa ett rullande medelvärde för 60 minuter före och 60 minuter efter varje punkt. Men som du Kan se att det saknas minuter så jag kan inte bara använda radnummer och jag vill skapa medelvärde för varje unikt ID så att genomsnittet för ID xxxx inte kan inkludera värden som är tilldelade till ID yyyy. Det låter som om rolllapp eller rullande stat kan vara alternativ, men har hade lite framgång att försöka bita det här tillsammans. Låt mig veta om ytterligare klarhet behövs. Skal Jan 27 14 på 3 49. Medelvärdena genomsnittet Vad är de? Bland de mest populära tekniska indikatorerna används glidande medelvärden för att mäta riktningen för aktuell trend Varje typ av rörligt medelvärde som vanligtvis skrivs i denna handledning som MA är ett matematiskt resultat som beräknas genom att medelvärdet av ett antal tidigare datapunkter beräknas. När det bestämts, blir det resulterande genomsnittet plottat på ett diagram för att tillåta handel Rs att titta på jämnare data istället för att fokusera på de dagliga prisfluktuationerna som är inneboende på alla finansiella marknader. Den enklaste formen av ett glidande medelvärde, lämpligt känt som ett enkelt glidande medelvärde SMA, beräknas genom att ta det aritmetiska medelvärdet av en given uppsättning värden För att exempelvis beräkna ett grundläggande 10-dagars glidande medelvärde skulle du lägga till slutkurserna från de senaste 10 dagarna och sedan dela resultatet med 10 i figur 1, summan av priserna för de senaste 10 dagar 110 är dividerat med antalet dagar 10 för att komma fram till 10-dagars genomsnittet Om en näringsidkare vill se ett 50-dagars medel istället skulle samma typ av beräkning göras men det skulle inkludera priserna under de senaste 50 dagar Det resulterande genomsnittet under 11 tar hänsyn till de senaste 10 datapunkterna för att ge handlare en uppfattning om hur en tillgång prissätts relativt de senaste 10 dagarna. Kanske undrar du varför tekniska handlare kallar det här verktyget ett glidande medelvärde och inte bara en vanlig medel Svaret är th när nya värden blir tillgängliga måste de äldsta datapunkterna släppas från uppsättningen och nya datapunkter måste komma in för att ersätta dem. Således flyttas datasatsen kontinuerligt för att ta reda på nya data när den blir tillgänglig. Denna beräkningsmetod säkerställer att endast den nuvarande informationen redovisas i figur 2, när det nya värdet på 5 läggs till i uppsättningen, flyttas den röda rutan som representerar de senaste 10 datapunkterna till höger och det sista värdet av 15 släpps från beräkningen eftersom relativt litet värde av 5 ersätter det höga värdet av 15, skulle du förvänta dig att se genomsnittet av datamängden minskar, vilket det gör, i det här fallet från 11 till 10. Vad ser rörliga medeltal ut När väl värdena hos MA har beräknas, de är plottade på ett diagram och sedan kopplade till att skapa en rörlig genomsnittslinje. Dessa kurvor är vanliga på diagrammen för tekniska handlare, men hur de används kan variera drastiskt mer på detta senare. Som du kan se i Figur 3, det är möjligt att lägga till mer än ett glidande medelvärde till ett diagram genom att justera antalet tidsperioder som används vid beräkningen. Dessa kurvor kan tyckas distraherande eller förvirrande först, men du kommer att bli vana vid dem som tiden går. Den röda linjen är helt enkelt den genomsnittspriset under de senaste 50 dagarna medan den blå linjen är genomsnittspriset under de senaste 100 dagarna. Nu när du förstår vad ett rörligt medelvärde är och hur det ser ut, ska vi introducera en annan typ av rörligt medelvärde och undersöka hur det skiljer sig från det tidigare nämnda enkla rörliga genomsnittet. Det enkla glidande medlet är extremt populärt bland handlare, men liksom alla tekniska indikatorer har det kritiker. Många individer hävdar att användbarheten av SMA är begränsad eftersom varje punkt i dataserien vägs detsamma oavsett var det inträffar i sekvensen. Kritiker hävdar att de senaste uppgifterna är mer signifikanta än de äldre uppgifterna och bör ha större inverkan på slutresultatet I Svar på denna kritik började näringsidkare lägga större vikt vid de senaste uppgifterna, som sedan lett till uppfinningen av olika typer av nya medelvärden, varav den mest populära är det exponentiella glidande genomsnittet EMA. För vidare läsning, se Grunderna för viktade rörliga medelvärden och vad är skillnaden mellan en SMA och en EMA. Exponential Moving Average Det exponentiella rörliga genomsnittet är en typ av rörligt medelvärde som ger större vikt till de senaste priserna i ett försök att göra det mer responsivt mot ny information. Lär dig den något komplicerade ekvationen för att beräkna en EMA kan vara onödig för många handlare, eftersom nästan alla kartläggningspaket gör beräkningarna för dig Men för dig matematiska geeks där ute, här är EMA-ekvationen. När du använder formeln för att beräkna den första punkten hos EMA kan du märka att det inte finns något värde tillgängligt för att använda som tidigare EMA Detta lilla problem kan lösas genom att starta beräkningen med ett enkelt glidande medelvärde och fortsätta med den a Bove formel därifrån Vi har försett dig med ett provkalkylblad som innehåller verkliga exempel på hur man beräknar både ett enkelt glidande medelvärde och ett exponentiellt rörligt medelvärde. Skillnaden mellan EMA och SMA Nu när du har en bättre förståelse för hur SMA och EMA beräknas, låt oss titta på hur dessa medelvärden skiljer sig. Genom att titta på beräkningen av EMA kommer du att märka att större vikt läggs på de senaste datapunkterna, vilket gör det till en typ av vägt genomsnitt. I Figur 5 , antalet tidsperioder som används i varje genomsnitt är identiska 15 men EMA svarar snabbare på de förändrade priserna. Notera hur EMA har ett högre värde när priset stiger och faller snabbare än SMA när priset sjunker. Respektivitet är den främsta anledningen till att många handlare föredrar att använda EMA över SMA. Vad är de olika dagarna Medellagande medelvärden är en helt anpassningsbar indikator, vilket innebär att användaren fritt kan välja vilket tim e-ram som de vill ha när de skapar genomsnittet. De vanligaste tidsperioderna som används i glidande medelvärden är 15, 20, 30, 50, 100 och 200 dagar. Ju kortare tidsperioden som används för att skapa medelvärdet desto känsligare blir det för prisändringar Ju längre tidspanelen, desto mindre känslig eller mer jämn, kommer medlet att vara. Det finns ingen rätt tidsram att använda när du ställer in dina glidande medelvärden. Det bästa sättet att ta reda på vilken som passar dig bäst är att experimentera med en antal olika tidsperioder tills du hittar en som passar din strategi. Omfattande genomsnitt på oregelbundna tidsserier .----- Original Meddelande ----- Från dold email-mail till dold email På Behalf Of Gustaf Rydevik Skickat torsdag 03 juni, 2010 7 24 AM Till dolda e-post Ämne R glidande medelvärde på oregelbundna tidsserier Hej alla, jag undrar om det finns något sätt att beräkna ett glidande medelvärde på en oregelbunden tidsserie eller använd rulllappningsfunktionen i zoo Jag har en uppsättning datum där Jag vill kolla om det har funnits en händelse 14 dagar före varje tidpunkt för att markera dessa tidpunkter för avlägsnande och kan inte hitta ett bra sätt att göra det. Många tack i förväg Gustaf Exempel data exData-strukturlista Datumbeginstrukturen c 14476, 14569, 14576, 14621, 14627, 14632 , 14661, 14671, 14705, 14715, 14751, 14756, 14495, 14518, 14523, 14526, 14528, 14529, 14545, 14548, klass Datum, händelse c SÄR, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, SANT, SANT, SANT, FALSK, FALSK, FALSK, SANK, FALSK, FALSK, FALSK Namn c Datumstart, Händelse, c NA, 20L, klass I det här exemplet är rad 18 ett datum mindre än 14 dagar efter en händelse och bör markeras för borttagning. Följande funktion returnerar antalet dagar sedan den senaste händelsen. f - funktionsdata om datasetet beställdes i tid då beställningen samtal vid start och slut inte skulle behövas o - orderdata Datum startdatum - data o släppa FALSE lastEventRow - vilken data Händelse cumsum data Händelse om längd lastEventRow längd oi tidigaste inmatningarna är inga händelser lastEve NtRow - c rep NA, längd o - längd lastEventRow, lastEventRow timeSinceLastEvent - data Datumbegin - data Datumbegin lastEventRow timeSinceLastEvent order o. You kan göra tmp - f exData exData tmp 14 tmp Händelse släpp FALSE för att välja händelserna och händelserna mer än två veckor Efter en händelse. Bill Dunlap Spotfire, TIBCO Software wdunlap .-- Gustaf Rydevik, tel 46 0 703 051 451 adress Essingetorget 40.112 66 Stockholm, SE Skype gustafrydevik Dold email-postlista VÄLKOMMEN läs bokningsguiden och kommentera, minimal, Innehåll, reproducerbar kod. Öppna detta inlägg i gängad vy. Upprepa innehållet som olämpligt. Flytta genomsnittet på oregelbundna tidsserier. I svaret på detta inlägg av Gustaf Rydevik. Byt ut de icke-händelserna med NA och använd sedan från djurparken för att flytta Sista händelsedatum för att ge lastEvent Välj sedan de rader vars senaste datum är minst 14 dagar sedan eller om själva raden är 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 TRUE 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 den 3 juni 2010 Klockan 10 23 AM skrev Gustaf Rydevik dold email. Hela jag undrar om det finns något sätt att beräkna ett glidande medelvärde på en oregelbunden tidsserie eller använd rulllappningsfunktionen i zoo Jag har en uppsättning datum där jag vill kolla om det har funnits en händelse 14 dagar före varje tidpunkt för att markera dessa tidpunkter för avlägsnande och kan inte hitta ett bra sätt att göra det. Tack så mycket i förväg Gustaf Exempel data exData-strukturlista Datumstart struktur c 14476, 14569 , 14576, 14621, 14627, 14632, 14661, 14671, 14705, 14715, 14751, 14756, 14495, 14518, 14523 , 14526, 14528, 14529, 14545, 14548, klass Datum, händelse c SÄRSKILD, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, SANN, SANN, SANN, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK Namn c Datumstart, Händelse, c NA, 20L, klass I det här exemplet är raden 18 ett datum mindre än 14 dagar efter en händelse och bör markeras för borttagning - Gustaf Rydevik, tel 46 0 703 051 451 Adress Essingetorget 40.112 66 Stockholm, SE Skype gustafrydevik Dold email-postlista VÄLKOMMEN läs bokningsguiden och kommentera, minimal, fristående, reproducerbar kod. Öppna det här inlägget i en gängad vy. Upprepa innehållet som olämpligt. Flytta genomsnittet på oregelbunden tid serie. Dear William och Gabor. Both lösningar har fungerat, och mitt problem är nu löst. Mycket tack vare er båda. Den 3 juni 2010 klockan 10 23 AM skrev Gustaf Rydevik dold email. Hej alla, jag undrar om det finns Något sätt att beräkna ett glidande medelvärde på en oregelbunden tidsserie eller använd rulllappningsfunktionen i zoo jag har en uppsättning datum S där jag vill kolla om det har funnits en händelse 14 dagar före varje tidpunkt för att markera dessa tidpunkter för borttagning och kan inte hitta en bra väg att göra det. Tack så mycket tack! Gustaf Exempel data exData-struktur lista Datumstartstruktur c 14476, 14569, 14576, 14621, 14627, 14632, 14661, 14671, 14705, 14715, 14751, 14756, 14495, 14518, 14523, 14526, 14528, 14529, 14545, 14548, klass Datum, händelse c TRUE, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, SANT, SANT, SANT, FALSK, FALSK, FALSK, SANN, FALSK, FALSK, FALSK Namn c Datumstart, Händelse, C NA, 20L, klass I Det här exemplet, rad 18 är ett datum mindre än 14 dagar efter en händelse och bör markeras för avlägsnande - Gustaf Rydevik, tel 46 0 703 051 451 adress Essingetorget 40, 112 66 Stockholm, SE Skype gustafrydevik Dold email-postlista VÄNLIG läs inlägget Vägleda och kommentera, minimal, självständig, reproducerbar kod .-- Gustaf Rydevik, tel 46 0 703 051 451 adress Essingetorget 40,1 12 66 Stockholm, SE skype gustafrydevik. Öppna det här inlägget i gängad vy. Upprepa innehållet som olämpligt. Rör glidmedel på oregelbundna tidsserier. I svaret på detta inlägg av Gabor Grothendieck. On den 3 juni 2010 kl. 20.00, Gabor Grothendieck dold email skrev Ersätt de icke-händelserna med NA och använd sedan från zoopaketet för att flytta det sista händelsedatumet för att ge lastEvent Välj sedan de rader vars sista datum är minst 14 dagar sedan eller om själva raden är en händelse Bibliotek zoo lastEvent - med exData, Datebegin, NA, FALSE exData beg sistaEvent 14 exData Event. The sista raden borde ha varit. exData exData Datumbegin lastEvent 14 exData Event. Datebegin Event 1 2009-08-20 TRUE 2 2009-11-21 FALSE 3 2009-11-28 FALSK 4 2010-01-12 FALSK 5 2010-01-18 FALSK 6 2010-01-23 FALSK 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 FALS 16 2009-10-09 FALS 17 2009 -10-11 TRU E 19 2009-10-28 FALSK 20 2009-10-31 FALSK Den 3 juni 2010 klockan 10 23 AM skrev Gustaf Rydevik dold email. Hej alla, jag undrar om det finns något sätt att beräkna ett glidande medelvärde på en oregelbunden tidsserie eller använd rulllappningsfunktionen i zoo Jag har en uppsättning datum där jag vill kolla om det har funnits en händelse 14 dagar före varje tidpunkt för att markera dessa tidpunkter för borttagning och kan inte räkna ut ett bra Sätt att göra det Många tack i förväg Gustaf Exempel data exData-struktur lista Datumbegin struktur c 14476, 14569, 14576, 14621, 14627, 14632, 14661, 14671, 14705, 14715, 14751, 14756, 14495, 14518, 14523, 14526, 14528, 14529, 14545, 14548, klass Datum, händelse c TRUE, FALSE, FALSE, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, FALSK, SANN, SANT, SANT, FALSK, FALSK, FALSK, SANN, FALSK, FALSK , FALSE Namn c Datum, händelse, c NA, 20L, klass I det här exemplet är rad 18 ett datum mindre än 14 dagar efter en händelse och bör markeras för borttagning - Gustaf Rydevik, tel 46 0 703 051 451 adress Essingetorget 40.112 66 Stockholm, SE Skype gustafrydevik Dold email-postlista VÄLKOMMEN läs bokningsguiden och kommentera, minimal, fristående, reproducerbar kod.