Tsa Glidande Medelvärde

Tidsserieanalys tsa. innehåller modellklasser och funktioner som är användbara för tidsserieanalys. Detta inkluderar för närvarande univariata autoregressiva modeller AR, vektorautoregressiva modeller VAR och univariate autoregressiva glidande genomsnittsmodeller ARMA Det innehåller även beskrivande statistik för tidsserier, till exempel autokorrelation, partiell autokorrelationsfunktion och periodogram, samt de motsvarande teoretiska egenskaperna hos ARMA eller relaterade processer. Det innehåller också metoder för att arbeta med autogegressiva och rörliga genomsnittspolynomier. Dessutom finns relaterade statistiska tester och några användbara hjälparfunktioner tillgängliga. Uppställningen görs antingen med exakt eller villkorad Maximal sannolikhet eller villkorliga minsta kvadrater, antingen med hjälp av Kalman-filter eller direkta filter. Samtidigt måste funktioner och klasser importeras från motsvarande modul, men huvudklasserna kommer att bli tillgängliga i navigeringsfältet. Modulstrukturen ligger inom is. stattools empiriska egenskaper och test , acf, pacf, gr vrede-kausalitet, adf-enhetstesttest, ljung-box test och others. armodel univariate autoregressive process, uppskattning med villkorlig och exakt maximal sannolikhet och villkorlig minst kvadrater. arimamodel univariate ARMA process, uppskattning med villkorlig och exakt maximal sannolikhet och villkorlig minst - squares. vectorar, var vektor autoregressiva process VAR-beräkningsmodeller, impulsresponsanalys, prognosfelvariationer och datavisningsverktyg. kalmanf uppskattningskurser för ARMA och andra modeller med exakt MLE med Kalman Filter. armaprocess egenskaper för arma-processer med givna parametrar, Detta inkluderar verktyg för att konvertera mellan ARMA, MA och AR representation samt ACF, pacf, spektral densitet, impulsrespons funktion och liknande. liknar armaprocess men arbetar i frekvensdomän. tsatools ytterligare hjälparfunktioner, för att skapa arrays av fördröjda variabler, konstruera regressorer för trend, detrend och liknande. filters hjälperfunktion för filtrering av tidsserier. Några ytterligare funktioner som också är användbara för tidsserieanalys är i andra delar av statistikmodeller, till exempel ytterligare statistiska tester. Vissa relaterade funktioner finns också i matplotlib, nitim och Dessa funktioner är utformade mer för användning vid signalbehandling där längre tidsserier är tillgängliga och arbetar oftare i frekvensområdet. Beskrivande statistik och test. x, opartisk, demean, fft. Denna meny beräknar ett glidande medelvärde av en tidsserie. Anger en variant som innehåller en tidsserie för vilken det rörliga genomsnittet ska beräknas. Tillgängliga data. Dessa listor varierar som kan användas för data och spara inmatningsfält Dubbelklicka på ett namn för att kopiera det till det aktuella inmatningsfältet, alternativt kan du bara skriva in det från tangentbordet. Antal prover i glidande medelvärde För ett centrerat glidande medelvärde, med order 0 måste detta vara ett udda nummer Antalet prover måste vara större än det glidande medelvärdet. Detta anger vilken typ av rörligt medelvärde som ska beräknas. Alternativen är .- ett obestämt medelvärde av de tidigare värdena .- ett medel centrerat på det aktuella värdet med den första och sista prover som tar emot vikter på 0 5 när längden är jämn .- ett exponentiellt vägt genomsnitt av tidigare värden .- använder FILTER för att släta data med en speciellt konstruerad ARIMA-modell. Ordningen för polynom utjämning Ställer ordningen till 0 kommer att producera e ett vanligt glidande medelvärde beräknat från means. Trim Transients. For tidigare eller centrerade metoder med order 0, trimmer detta alternativ transienter och start eller slut för centrerad av seriens transienter är de punkter som inte är fullt uppskattade eftersom de inte har den fullständiga uppsättningen prover före eller runt them. Seasonal Adjustment. This anger en faktor som kommer att användas för att justera det glidande medlet. Resterna de observerade värdena minus det glidande medlet beräknas och sedan medelvärdes för varje nivå av denna faktor. Dessa medelvärden för varje nivån avlägsnas sedan från motsvarande enheter i det glidande medlet så att den genomsnittliga återstoden för varje nivå nu kommer att vara noll. Spara glidande medelvärde in. Anger en datastruktur för att innehålla det rörliga genomsnittet. Visning i kalkylblad. Gör det möjligt att visa resultaten i ett kalkylblad Du kan välja arket från listan med aktuella öppna kalkylblad eller begära att ett nytt kalkylblad skapas Observera att antalet rader i kalkylbladet måste matcha längden på de resultat som bildas av beräkningen, annars kommer ett nytt blad att användas. Visning av grafen för rörligt medelvärde. Den ursprungliga serien och det glidande medelvärdet kommer att ritas med hjälp av ett linjeplot. Låt dig ange en titel för den glidande genomsnittsgrafen If detta lämnas tomt, en standardtitel som ger serien och typen av glidande medelvärde kommer att skapas Om du vill undertrycka titeln skriver du bara in ett mellanslag i titelfältet. Filen ger den månatliga genomsnittliga temperaturen i Central England för 1659-1973 Detta filen kan hittas i GenStat Exemplen GuidePart2-katalogen Följande meny visar beräkning av ett filtrerat glidande medelvärde av längd 12 med ordning 0, spara resultaten och plottar dessa i ett diagram med standardtiteln. Det glidande medlet av längden 12 är valt i genomsnitt över en års data för att göra det mindre känsligt för den månatliga variationen under året. Beräkning av rörligt medelvärde. Detta VI beräknar och visar det glidande medlet, med ett förinställt nummer. Först, VI initiali sex två skiftregister Topskiftregisteret initieras med ett element och lägger sedan kontinuerligt det föregående värdet med det nya värdet. Detta skiftregister håller summan av de sista x-mätningarna Efter att ha delat resultaten av add-funktionen med det förinställda värdet, VI beräknar det glidande medelvärdet Det nedre skiftregistret innehåller en matris med medelvärdet. Detta skiftregister håller alla värden av mätningen. Ersättningsfunktionen ersätter det nya värdet efter varje slinga. Detta VI är mycket effektivt och snabbt eftersom det använder ersättningselementfunktionen inuti en loop och initierar arrayen innan den går in i loop. This VI skapades i LabVIEW 6 1.Bookmark Share.