Liikkuva Keskiarvo Trendline Matlab

MATLABin avulla, miten löydän matriisin tietyn sarakkeen kolmen vuorokauden liukuvan keskiarvon ja liitän liukuva keskiarvo tähän matriisiin, yritän laskea kolmen päivän liukuva keskiarvo alhaalta matriisin päähän. Olen antanut koodini: Kun otetaan huomioon seuraava matriisi a ja mask: Olen yrittänyt toteuttaa conv-komentoa, mutta saan virheen. Tässä on conv-komento, jota olen yrittänyt käyttää matriisin toisessa sarakkeessa a: Tulos, jonka haluan, annetaan seuraavassa matriisissa: Jos sinulla on ehdotuksia, olisin kiitollinen siitä. Kiitos Matriisin a sarakkeesta 2 laskennan 3 päivän liukuva keskiarvo seuraavalla tavalla ja tuloksena matriisin a sarakkeessa 4 (nimetin uudelleen matriisin a 39desiredOutput39 vain kuvaksi). 3 päivän keskiarvo 17, 14 ja 11 on 14 päivän keskiarvo 14, 11, 8 on 11, 3 päivän keskiarvo 11, 8, 5 on 8 ja 3 päivän keskiarvo 8, 5, 2 on 5. Neljän sarakkeen alareunassa ei ole arvoa, koska kolmen päivän liukuva keskiarvo lasketaan alareunasta. 39valid39 tuotos ei näy, ennen kuin ainakin 17, 14 ja 11. Toivottavasti tämä on järkevää ndash Aaron 12 kesäkuu 13 at 1:28 Yleensä olisi apua, jos näytät virheen. Tässä tapauksessa teet kahta asiaa väärin: Ensin konvoluutiot on jaettava kolmella (tai liikkuvan keskiarvon pituudella). Toinen huomaa c: n koko. Et voi vain sovi a: aan. Tyypillinen tapa saada liikkuva keskiarvo olisi käyttää samaa, mutta se ei näytä mitä haluat. Sen sijaan sinun on pakko käyttää pari riviä: minun on laskettava liikkuva keskiarvo tietosarjassa, silmukan sisällä. Minun täytyy saada liikkuva keskiarvo N9 päivää kohti. Määritelmä Im-laskenta on 4 sarja 365-arvoa (M), jotka itse ovat toisen datasarjan keskiarvot. Haluan piirtää tietoni keskimääräiset arvot liikkuvassa keskiarvossa yhdelle tontille. Olen googled hieman noin liikkuvia keskiarvot ja conv komento ja löytänyt jotain, jonka yritin toteuttaa koodini: Joten pohjimmiltaan minä laskea keskiarvo ja piirtää sen (väärä) liukuva keskiarvo. Otin wts-arvon pois mathworks-sivustosta, joten se on virheellinen. (lähde: mathworks. nlhelpeconmoving-average-trend-estimation. html) Minun ongelmani on kuitenkin se, etten ymmärrä mitä tämä wts on. Voisiko joku selittää, jos sillä on jotain tekemistä arvojen painojen kanssa: se on tässä tapauksessa virheellinen. Kaikki arvot on painotettu samalla tavalla. Ja jos teen tämän täysin väärin, voisinko saada apua tähän. Kiitokseni. kysyi syyskuu 23 14 klo 19:05 Konf on erinomainen tapa toteuttaa liukuva keskiarvo. Käytetyssä koodissa wts on kuinka paljon punnit jokainen arvo (kuten olet arvannut). kyseisen vektorin summan tulisi aina olla yhtä suuri kuin yksi. Jos haluat painottaa jokaista arvoa tasaisesti ja tehdä koon N liikkuvan suodattimen, niin haluat tehdä. Käyttämällä kelvollista argumenttia konvoluutiossa seurauksena on vähemmän arvoja M: n kuin sinulla on M. Käytä samaa, jos et pidä vaikutuksia nolla täyttöä. Jos sinulla on signaalinkäsittelylaatikko, voit käyttää cconv-koodia, jos haluat kokeilla pyöreää liukuvaa keskiarvoa. Jotain kuin sinun pitäisi lukea conv ja cconv dokumentaatiota lisätietoja, jos et ole jo. Voit käyttää suodatinta löytääksesi juoksevan keskiarvon käyttämättä silmukkaa. Tämä esimerkki löytää 16-elementti-vektorin juoksevan keskiarvon käyttäen ikkunan kokoa 5. 2) sileä osa Curve Fitting Toolboxia (joka on useimmissa tapauksissa käytettävissä) yy sileä (y) sileää datan sarakevektoriin y käyttämällä liikkuvaa keskimääräistä suodatinta. Tulokset palautetaan sarake vektorissa yy. Oletusvälin liikkuva keskiarvo on 5. Tietojen paras trendi-rivin valitseminen Kun haluat lisätä trendiviivan kaavioksi Microsoft Graphissa, voit valita minkä tahansa kuuden erilaisen trendiluokitustyypin. Määrittämäsi datan tyyppi määrittää trendilinjan tyypin, jota sinun pitäisi käyttää. Trendline-luotettavuus Trendilinja on luotettavampi, kun sen R-neliöarvo on lähellä tai lähellä 1. Kun sovitetaan trendiviiva tietoihin, Graph laskee automaattisesti R-neliöidensä arvon. Jos haluat, voit näyttää tämän arvon kaaviossasi. Lineaarinen trendiviiva on parhaiten sopiva suora viiva, jota käytetään yksinkertaisten lineaaristen datasarjoiden kanssa. Tietosi ovat lineaarisia, jos kuvio sen datapisteissä muistuttaa linjaa. Lineaarinen trendilinja osoittaa yleensä, että jokin kasvaa tai pienenee tasaisella nopeudella. Seuraavassa esimerkissä lineaarinen trendiviiva osoittaa selvästi, että jääkaapin myynti on noussut jatkuvasti 13 vuoden jakson aikana. Huomaa, että R-neliöarvo on 0.9036, joka on hyvä rivi riville dataan. Logaritminen trendiviiva on parhaiten soveltuva kaareva viiva, joka on kaikkein käyttökelpoinen, kun tiedon muutosnopeus kasvaa tai pienenee nopeasti ja tasoittaa sitten. Logaritminen trendiviiva voi käyttää negatiivisia ja or positiivisia arvoja. Seuraavassa esimerkissä käytetään logaritmista suuntauslinjaa, joka havainnollistaa eläinten ennustettua väestönkasvua kiinteällä avaruusalueella, jossa elävä elävä väestö laski. Huomaa, että R-neliöarvo on 0,9407, joka on suhteellisen hyvä sovitus riville datan suhteen. Polynomin trendiviiva on kaareva viiva, jota käytetään, kun data vaihtelee. Se on hyödyllistä esimerkiksi analysoida voitot ja tappiot suuren tietojoukon yli. Polynomin järjestys voidaan määrittää datan vaihteluiden lukumäärän tai kuinka monta taivutusta (kukkuloita ja laaksoja) esiintyy käyrässä. Tilaus 2: n polynomin suuntaviivalla on yleensä vain yksi mäki tai laakso. Järjestyksessä 3 on yleensä yksi tai kaksi kukkulaa tai laaksoa. Järjestyksessä 4 on yleensä kolme. Seuraavassa esimerkissä on esitetty Order 2 - polynomin trendiviiva (yksi mäki), joka havainnollistaa nopeuden ja bensiinin kulutuksen välistä suhdetta. Huomaa, että R-neliöarvo on 0,9474, mikä sopii hyvin riville dataan. Tehon trendiviiva on kaareva viiva, jota käytetään parhaiten datasarjoilla, jotka vertaavat mittauksia, jotka kasvavat tietyllä nopeudella, esimerkiksi kilpa-auton kiihtyvyyden yhden sekunnin välein. Et voi luoda teho-trendiviivaa, jos tietosi sisältävät nolla - tai negatiivisia arvoja. Seuraavassa esimerkissä kiihtyvyysdataa näytetään piirretämällä etäisyys metreinä sekunnissa. Tehon trendilinja osoittaa selvästi kasvavan kiihtyvyyden. Huomaa, että R-neliöarvo on 0,9923, joka on lähes täydellinen sovitus riville datasta. Eksponentiaalinen trendiviiva on kaareva viiva, joka on kaikkein käyttökelpoinen silloin, kun datan arvot nousevat tai laskevat yhä korkeammilla nopeuksilla. Et voi luoda eksponentiaalista trendiviivaa, jos tietosi sisältävät nolla - tai negatiivisia arvoja. Seuraavassa esimerkissä eksponentiaalista suuntauslinjaa käytetään havainnollistamaan hiilen 14 vähentyvää määrää esineessä ikäänkuin. Huomaa, että R-neliöarvo on 1, mikä tarkoittaa, että linja sopii täydellisesti tietoihin. Liikkuva keskimääräinen trendiviiva tasoittaa tietojen vaihtelua näyttämään mallin tai trendin selkeämmin. Liikkuva keskimääräinen trendiviiva käyttää tietyn määrän datapisteitä (asetettu aika - asetuksella), keskiarvoa ne ja käyttää keskimääräistä arvoa trendiviivan pisteenä. Jos esimerkiksi ajanjakso on 2, ensimmäisen kahden datapisteen keskiarvoa käytetään liikkuvan keskimääräisen trendilinjan ensimmäiseen pisteeseen. Toisen ja kolmannen datapisteen keskiarvoa käytetään trendilinjan toisena pisteenä ja niin edelleen. Seuraavassa esimerkissä liikkuva keskimääräinen trendiviiva näyttää 26 viikon aikana myydyn koteja. Kuvioon lisätään trendi tai liukuva keskimääräinen viiva. Sovelletaan: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Enemmän. Vähemmän Voit näyttää datamuutosten tai liukuvien keskiarvojen luomisen luomasi kaaviossa. voit lisätä trendilinjan. Voit myös laajentaa trendiviivan todellisten tietojen yli, jotta voit auttaa ennakoimaan tulevia arvoja. Esimerkiksi seuraava lineaarinen trendilinja ennakoi kaksi neljännestä eteenpäin ja osoittaa selvästi nousevan trendin, joka näyttää lupaavalta tulevalle myynnille. Voit lisätä trendilinjan 2-D-kaaviolle, joka ei ole pinottu, mukaan lukien alue, palkki, sarake, rivi, varastotila, hajonta ja kupla. Et voi lisätä trendilinjaa pinottuun, kolmiulotteiseen, tutka-, piirakka-, pinnalle tai donitsi-kaavioon. Lisää suuntauslinja Kartalle napsauta datasarjaa, johon haluat lisätä trendiviivan tai liukuvan keskiarvon. Suuntaviiva alkaa valitun datasarjan ensimmäisestä datapisteestä. Tarkista Trendline-ruutu. Voit valita toisen tyyppisen trendilinjan napsauttamalla Trendline-rivin vieressä olevaa nuolta. ja valitse sitten Exponential. Lineaarinen ennuste. tai kaksi ajanjaksoa. Lisää trendiviivoja napsauttamalla Lisää vaihtoehtoja. Jos valitset Lisäasetukset. napsauta haluamaasi vaihtoehtoa Trendline-asetusten Trendline-osioon. Jos valitset polynomin. anna korkeimman tehon riippumattomalle muuttujalle Tilaus-ruutuun. Jos valitset Siirrettävä keskiarvo. kirjoita ajanjakso, jonka haluat käyttää laskevan liukuvan keskiarvon Kausi-ruutuun. Vinkki: Trendilinja on tarkin, kun sen R-neliöarvo (numero 0-1, joka paljastaa, kuinka lähellä trendilinjan arvot vastaavat todellista dataa) on lähellä tai lähellä 1. Kun lisäät trendiviivan tietoihisi , Excel laskee automaattisesti R-neliösumman arvon. Voit näyttää tämän arvon kaaviollasi valitsemalla Näytä R-neliöarvo taulukon ruutuun (Format Trendline paneeli, Trendline Options). Saat lisätietoja kaikista trendiviivojen vaihtoehdoista alla olevista osioista. Lineaarinen trendiviiva Käytä tämäntyyppistä trendilinjaa luodaksesi parhaan mahdollisen suoran rivin yksinkertaisille lineaarisille tietueille. Tietosi ovat lineaarisia, jos kuvapiste sen datapisteissä näyttää viivalta. Lineaarinen trendilinja osoittaa yleensä, että jokin kasvaa tai pienenee tasaisella nopeudella. Lineaarinen trendilinja käyttää tätä yhtälöä laskemaan pienimmän neliösumman, joka sopii riville: missä m on kaltevuus ja b on leikkaus. Seuraava lineaarinen trendilinja osoittaa, että jääkaapin myynti on kasvanut jatkuvasti kahdeksan vuoden aikana. Huomaa, että R-neliöarvo (luku 0-1, joka paljastaa, kuinka lähellä trendilinjan arvioidut arvot vastaavat todellista dataasi) on 0,9792, mikä sopii hyvin riville dataan. Näytetään parhaiten sopiva kaareva viiva, tämä trendiviiva on hyödyllinen, kun tiedon muutosnopeus kasvaa tai laskee nopeasti ja tasoittaa sitten. Logaritminen trendiviiva voi käyttää negatiivisia ja positiivisia arvoja. Logaritminen suuntauslinja käyttää tätä yhtälöä laskeakseen pienimmät neliöt sopiviksi pisteiden kautta: missä c ja b ovat vakioita ja ln on luonnollinen logaritmifunktio. Seuraava logaritminen trendiviiva osoittaa eläinten ennustettua väestönkasvua kiinteä-avaruusalueella, jossa väestö tasaantuu eläinten tilaa pienentämättä. Huomaa, että R-neliöarvo on 0,933, joka on suhteellisen hyvä sovitus riville datan suhteen. Tämä trendiviiva on hyödyllinen, kun tietosi vaihtelevat. Esimerkiksi, kun analysoit voitot ja tappiot suuren tietojoukon yli. Polynomin järjestys voidaan määrittää datan vaihteluiden lukumäärän tai kuinka monta taivutusta (kukkuloita ja laaksoja) esiintyy käyrässä. Tyypillisesti järjestyksessä 2 polynomin suuntauslinjalla on vain yksi mäki tai laakso, järjestyksessä 3 on yksi tai kaksi kukkulaa tai laaksoa, ja järjestyksessä 4 on korkeintaan kolme kukkulaa tai laaksoa. Polynomi tai kaarevalinjainen trendiviiva käyttää tätä yhtälöä laskeakseen pienimmät neliöt sopiviksi pisteiden kautta: missä b ja ovat vakioita. Seuraavassa järjestyksessä 2 polynomin suuntainen linja (yksi mäki) osoittaa ajonopeuden ja polttoaineen kulutuksen välisen suhteen. Huomaa, että R-neliöarvo on 0,979, joka on lähellä 1, joten rivit sopivat hyvin dataan. Kun näytetään kaareva viiva, tämä trendiviiva on hyödyllinen tietueille, jotka vertailevat mittauksia, jotka kasvavat tiettyyn nopeuteen. Esimerkiksi kilpa-auton kiihtyvyys 1 sekunnin välein. Et voi luoda teho-trendiviivaa, jos tietosi sisältävät nolla - tai negatiivisia arvoja. Power trendline käyttää tätä yhtälöä laskeakseen pienimmät neliöt sopiviksi pisteiden kautta: missä c ja b ovat vakioita. Huomaa: tämä vaihtoehto ei ole käytettävissä, kun tietosi sisältävät negatiivisia tai nolla-arvoja. Seuraava etäisyysmittauskaavio näyttää etäisyyden metreinä sekunneissa. Tehon trendilinja osoittaa selvästi kasvavan kiihtyvyyden. Huomaa, että R-neliöarvo on 0,986, mikä on lähes täydellinen sovitus riville datan kanssa. Kun näytetään kaareva viiva, tämä trendiviiva on hyödyllinen, kun datan arvot nousevat tai laskevat jatkuvasti kasvavilla hinnoilla. Et voi luoda eksponentiaalista trendiviivaa, jos tietosi sisältävät nolla - tai negatiivisia arvoja. Eksponentiaalinen suuntauslinja käyttää tätä yhtälöä laskeakseen pienimmät neliöt sopiviksi pisteiden kautta: missä c ja b ovat vakioita ja e on luonnollisen logaritmin perusta. Seuraava eksponentiaalinen trendiviiva osoittaa hiilen 14 vähentyvän määrän kohteessa sen iän myötä. Huomaa, että R-neliöarvo on 0,990, mikä tarkoittaa, että linja sopii dataan lähes täydellisesti. Keskimääräisen trendilinjan siirtyminen Tämä trendiviiva tasoittaa tietojen vaihtelua näyttämään mallin tai trendin selkeämmin. Liukuva keskiarvo käyttää tietyn määrän datapisteitä (asetettu aika-asetuksella), keskiarvoa ne ja käyttää keskiarvoa rivin pisteenä. Jos esimerkiksi ajanjakso on 2, kahden ensimmäisen datapisteen keskiarvoa käytetään liikkuvan keskimääräisen trendilinjan ensimmäisessä pisteessä. Toisen ja kolmannen datapisteen keskiarvoa käytetään trendilinjan toisessa pisteessä jne. Liikkuva keskimääräinen trendilinja käyttää tätä yhtälöä: Liikkuvan keskimääräisen trendilinjan pistemäärä on yhtä kuin sarjan pisteiden kokonaismäärä, miinus numero, jonka määrittelet ajan. Sirontakuvassa suuntauslinja perustuu kaavion x-arvojen järjestykseen. Jotta tulos olisi parempi, lajittele x-arvot ennen kuin lisäät liukuvan keskiarvon. Seuraavassa liikkuvan keskimääräisen trendilinjan kuvassa on 26 viikon jaksoissa myytyjen asuntojen määrä.