Estimulação Média Móvel Matlab

Eu preciso calcular uma média móvel em uma série de dados, dentro de um loop for. Eu tenho que obter a média móvel em N9 dias. A matriz de computação é uma série de 365 valores (M), que em si são valores médios de outro conjunto de dados. Eu quero traçar os valores médios dos meus dados com a média móvel em um gráfico. Eu gritei um pouco sobre as médias móveis e o comando conv e encontrei algo que eu tentei implementar no meu código .: então, basicamente, eu calculo o meu significado e traço-o com uma média móvel (errada). Eu escolhi o valor de Wts diretamente do site Mathworks, então isso é incorreto. (Fonte: mathworks. nlhelpeconmoving-average-trend-estimate. html) Meu problema, porém, é que eu não entendo o que é isso. Alguém poderia explicar Se isso tem algo a ver com os pesos dos valores: isso é inválido neste caso. Todos os valores são ponderados o mesmo. E se eu estou fazendo isso inteiramente errado, eu poderia obter alguma ajuda com isso, meus mais sinceros agradecimentos. Perguntou 23 de setembro 14 às 19:05 Usando conv é uma excelente maneira de implementar uma média móvel. No código que você está usando, é o quanto você está pesando cada valor (como você adivinhou). A soma desse vetor deve ser sempre igual a uma. Se você deseja pesar cada valor de forma uniforme e fazer um tamanho N, mover o filtro, então você gostaria de fazer. Usando o argumento válido em conv resultaria em ter menos valores na Ms do que em M. Use o mesmo se você não se importar com os efeitos de Zero preenchimento. Se você tiver a caixa de ferramentas de processamento de sinal, você pode usar o cconv se quiser experimentar uma média móvel circular. Algo como Você deve ler a documentação conv e cconv para obter mais informações se você não tiver. Você pode usar o filtro para encontrar uma média em execução sem usar um loop for. Este exemplo encontra a média de execução de um vetor de 16 elementos, usando um tamanho de janela de 5. 2) liso como parte da Curva Fitting Toolbox (que está disponível na maioria dos casos) yy liso (y) suaviza os dados no vetor de coluna Usando um filtro de média móvel. Os resultados são retornados no vetor da coluna yy. O intervalo padrão para a média móvel é 5.6.2 Médias móveis m. 40 elesales, ordem 5 41 Na segunda coluna desta tabela, uma média móvel da ordem 5 é mostrada, fornecendo uma estimativa do ciclo da tendência. O primeiro valor nesta coluna é a média das cinco primeiras observações (1989-1993), o segundo valor na coluna 5-MA é a média dos valores 1990-1994 e assim por diante. Cada valor na coluna 5-MA é a média das observações no período de cinco anos centrado no ano correspondente. Não há valores nos dois primeiros anos ou nos últimos dois anos porque não temos duas observações em ambos os lados. Na fórmula acima, a coluna 5-MA contém os valores de chapéu com k2. Para ver como se parece a estimativa do ciclo de tendência, nós o traçamos juntamente com os dados originais na Figura 6.7. Planilha 40 elesales, quot principal de vendas de eletricidade residencial, ylab quotGWhot. Xlab quotYearquot 41 linhas 40 ma 40 elecsales, 5 41. col quotredquot 41 Observe como a tendência (em vermelho) é mais suave que os dados originais e captura o movimento principal das séries temporais sem todas as pequenas flutuações. O método de média móvel não permite estimativas de T onde t é próximo das extremidades da série, portanto, a linha vermelha não se estende às bordas do gráfico de cada lado. Mais tarde, usaremos métodos mais sofisticados de estimativa do ciclo de tendência que permitem estimativas próximas aos pontos finais. A ordem da média móvel determina a suavidade da estimativa do ciclo da tendência. Em geral, uma ordem maior significa uma curva mais suave. O gráfico a seguir mostra o efeito de alterar a ordem da média móvel para os dados residenciais de vendas de eletricidade. As médias móveis simples, como estas, geralmente são de ordem ímpar (por exemplo, 3, 5, 7, etc.). É assim que são simétricas: em uma média móvel da ordem m2k1, há k observações anteriores, k observações posteriores e a observação do meio Que estão em média. Mas se eu fosse igual, não seria mais simétrico. Médias móveis das médias móveis É possível aplicar uma média móvel a uma média móvel. Um dos motivos para isso é fazer uma média móvel em ordem uniforme simétrica. Por exemplo, podemos tomar uma média móvel da ordem 4 e, em seguida, aplicar outra média móvel da ordem 2 aos resultados. Na Tabela 6.2, isso foi feito nos primeiros anos dos dados de produção de cerveja trimestral australiana. Beer2 lt - window 40 ausbeer, começar 1992 41 ma4 lt-ma 40 beer2, order 4. center FALSE 41 ma2x4 lt-ma 40 beer2, order 4. center TRUE 41 A notação 2times4-MA na última coluna significa 4-MA Seguido por um 2-MA. Os valores na última coluna são obtidos tomando uma média móvel da ordem 2 dos valores na coluna anterior. Por exemplo, os dois primeiros valores na coluna 4-MA são 451.2 (443410420532) 4 e 448.8 (410420532433) 4. O primeiro valor na coluna 2times4-MA é a média desses dois: 450.0 (451.2448.8) 2. Quando um 2-MA segue uma média móvel de ordem par (como 4), é chamado de média móvel centrada da ordem 4. Isso ocorre porque os resultados agora são simétricos. Para ver que este é o caso, podemos escrever o 2times4-MA da seguinte forma: comece o amplificador de amplificação. Bigfrac (y y y y) frac (y y y y) Grande amplificação fractura fractura fratão frac14y frac14y frac18y. Fim É agora uma média ponderada de observações, mas é simétrico. Outras combinações de médias móveis também são possíveis. Por exemplo, um 3x3-MA é freqüentemente usado e consiste em uma média móvel da ordem 3, seguida de outra média móvel da ordem 3. Em geral, uma ordem final MA deve ser seguida por uma ordem final MA para torná-la simétrica. Da mesma forma, uma ordem ímpar MA deve ser seguida por uma ordem ímpar MA. Estimando o ciclo de tendência com dados sazonais O uso mais comum de médias móveis centradas é estimar o ciclo de tendência a partir de dados sazonais. Considere o 2x4-MA: fractura de fractura e fractura fratura de fractura. Quando aplicado a dados trimestrais, cada trimestre do ano recebe peso igual à medida que o primeiro e o último termos se aplicam ao mesmo trimestre em anos consecutivos. Consequentemente, a variação sazonal será promediada e os valores resultantes do chapéu t terão pouca ou nenhuma variação sazonal restante. Um efeito semelhante seria obtido usando um 2x 8-MA ou um 2x 12-MA. Em geral, 2 vezes m-MA é equivalente a uma média móvel ponderada da ordem m1 com todas as observações tomando peso 1m, exceto para os primeiros e últimos termos que tomam pesos 1 (2m). Então, se o período sazonal é igual e de ordem m, use um 2-m-MA para estimar o ciclo da tendência. Se o período sazonal for estranho e de ordem m, use um m-MA para estimar o ciclo de tendências. Em particular, um 2x 12-MA pode ser usado para estimar o ciclo de tendência dos dados mensais e um 7-MA pode ser usado para estimar o ciclo de tendência dos dados diários. Outras opções para a ordem do MA geralmente resultarão em estimativas do ciclo de tendência sendo contaminadas pela sazonalidade nos dados. Exemplo 6.2 Fabricação de equipamentos elétricos A Figura 6.9 mostra um 2x12-MA aplicado ao índice de pedidos de equipamentos elétricos. Observe que a linha suave mostra nenhuma sazonalidade é quase o mesmo que o ciclo de tendência mostrado na Figura 6.2, que foi estimado usando um método muito mais sofisticado do que as médias móveis. Qualquer outra escolha para a ordem da média móvel (exceto 24, 36, etc.) teria resultado em uma linha suave que mostra algumas flutuações sazonais. Lote 40 elecequip, ylab quotNome ordem de pedidos. Quotgrayquot quotgrayquot principal quotEquipamento de equipamentos elétricos (área do euro) 41 linhas 40 ma 40 elecequip, ordem 12 41. col quotredquot 41 médias móveis ponderadas As combinações de médias móveis resultam em médias móveis ponderadas. Por exemplo, o 2x4-MA discutido acima é equivalente a um 5-MA ponderado com pesos dados por frac, frac, frac, frac, frac. Em geral, um m-MA ponderado pode ser escrito como hat t sum k aj y, onde k (m-1) 2 e os pesos são dados por a, pontos, ak. É importante que todos os pesos somem para um e que sejam simétricos para que aj. O m-MA simples é um caso especial em que todos os pesos são iguais a 1m. Uma grande vantagem das médias móveis ponderadas é que eles produzem uma estimativa mais suave do ciclo da tendência. Em vez das observações que entram e saem do cálculo em peso total, seus pesos aumentam lentamente e diminuem lentamente resultando em uma curva mais suave. Alguns conjuntos específicos de pesos são amplamente utilizados. Alguns destes são apresentados na Tabela 6.3.Documentação Este exemplo mostra como estimar a média móvel autoregressiva ou os modelos ARIMA. Modelos de séries temporais contendo tendências não estacionárias (sazonalidade) às vezes são necessários. Uma categoria de tais modelos são os modelos ARIMA. Esses modelos contêm um integrador fixo na fonte de ruído. Assim, se a equação governante de um modelo ARMA é expressa como A (q) y (t) Ce (t). Onde A (q) representa o termo auto-regressivo e C (q) o termo médio móvel, o modelo correspondente de um modelo ARIMA é expresso como onde o termo representa o integrador de tempo discreto. Da mesma forma, você pode formular as equações para modelos ARI e ARIX. Usando os comandos de estimativa do modelo de séries temporais ar. Arx e armax você pode introduzir integradores na fonte de ruído e (t). Você faz isso usando o parâmetro IntegrateNoise no comando de estimativa. A abordagem de estimativa não conta qualquer compensação constante nos dados da série temporal. A capacidade de introduzir o integrador de ruído não se limita aos dados da série de tempo sozinhos. Você também pode fazer modelos de entrada-saída onde os distúrbios podem estar sujeitos a sazonalidade. Um exemplo são os modelos polinomiais da estrutura ARIMAX: veja a página de referência do armax para exemplos. Estimar um modelo ARI para uma série temporal escalar com tendência linear. Estimar um modelo de séries temporais multivariadas de modo que a integração do ruído esteja presente em apenas uma das duas séries temporais. Se as saídas fossem acopladas (na não era uma matriz diagonal), a situação seria mais complexa e simplesmente a adição de um integrador ao segundo canal de ruído não funcionaria. Este comando foi útil MATLAB Você clicou em um link que corresponde a este comando MATLAB: Execute o comando digitando-o na Janela de Comando MATLAB. Os navegadores da Web não suportam comandos MATLAB. Escolha o seu país