Déménagement Moyen Temps Série Matlab

J'ai besoin de calculer une moyenne mobile sur une série de données, dans une boucle for. Je dois obtenir la moyenne mobile sur N9 jours. Le tableau Im calculant est 4 séries de 365 valeurs (M), qui sont elles-mêmes des valeurs moyennes d'un autre ensemble de données. Je veux tracer les valeurs moyennes de mes données avec la moyenne mobile dans une parcelle. J'ai googlé un peu sur les moyennes mobiles et la commande conv et trouvé quelque chose que j'ai essayé de mettre en œuvre dans mon code. Ainsi, fondamentalement, je calculer ma moyenne et le tracer avec une moyenne mobile (fausse). J'ai choisi la valeur wts directement sur le site mathworks, donc c'est incorrect. (Source: mathworks. nlhelpeconmoving-average-trend-estimation. html) Mon problème, c'est que je ne comprends pas ce que c'est wts est. Quelqu'un peut-il expliquer si elle a quelque chose à voir avec le poids des valeurs: qui est invalide dans ce cas. Toutes les valeurs sont pondérées de la même façon. Et si je fais ce tout à fait mal, puis-je obtenir de l'aide avec elle Mes plus sincères remerciements. L'utilisation de conv est un excellent moyen de mettre en œuvre une moyenne mobile. Dans le code que vous utilisez, wts est combien vous peser chaque valeur (comme vous l'avez deviné). La somme de ce vecteur doit toujours être égale à un. Si vous souhaitez pondérer chaque valeur uniformément et faire un filtre N de taille N alors vous voudriez faire L'utilisation de l'argument valide en conv entraînera à avoir moins de valeurs dans Ms que vous avez dans M. Utilisez même si vous ne vous inquiétez pas les effets de Rembourrage zéro. Si vous avez la boîte à outils de traitement du signal, vous pouvez utiliser cconv si vous voulez essayer une moyenne mobile circulaire. Quelque chose comme vous devrait lire la documentation conv et cconv pour plus d'informations si vous n'avez pas déjà. Vous pouvez utiliser le filtre pour trouver une moyenne courante sans utiliser une boucle for. Cet exemple trouve la moyenne courante d'un vecteur à 16 éléments, en utilisant une taille de fenêtre de 5. 2) lisse dans le cadre de la Boîte à outils d'ajustement de courbe (qui est disponible dans la plupart des cas) yy lisse (y) lisse les données dans le vecteur colonne Y en utilisant un filtre de moyenne mobile. Les résultats sont renvoyés dans le vecteur colonne yy. L'intervalle par défaut pour la moyenne mobile est 5.Documentation de sortie tsmovavg (tsobj, s, lag) renvoie la moyenne mobile simple pour l'objet série chronologique financière, tsobj. Lag indique le nombre de points de données précédents utilisés avec le point de données courant lors du calcul de la moyenne mobile. La sortie tsmovavg (vecteur, s, lag, dim) renvoie la moyenne mobile simple pour un vecteur. Lag indique le nombre de points de données précédents utilisés avec le point de données courant lors du calcul de la moyenne mobile. La sortie tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) renvoie la moyenne mobile pondérée exponentielle pour l'objet série chronologique financière, tsobj. La moyenne mobile exponentielle est une moyenne mobile pondérée, où timeperiod spécifie la période de temps. Les moyennes mobiles exponentielles réduisent le décalage en appliquant plus de poids aux prix récents. Par exemple, une moyenne mobile exponentielle de 10 périodes pondère le prix le plus récent de 18,18. Pourcentage exponentiel 2 (TIMEPER 1) ou 2 (WINDOWSIZE 1). La sortie tsmovavg (vecteur, e, timeperiod, dim) renvoie la moyenne mobile pondérée exponentielle pour un vecteur. La moyenne mobile exponentielle est une moyenne mobile pondérée, où timeperiod spécifie la période de temps. Les moyennes mobiles exponentielles réduisent le décalage en appliquant plus de poids aux prix récents. Par exemple, une moyenne mobile exponentielle de 10 périodes pondère le prix le plus récent de 18,18. (2 (durée 1)). La sortie tsmovavg (tsobj, t, numperiod) renvoie la moyenne mobile triangulaire pour la série chronologique de temps, tsobj. La moyenne mobile triangulaire double les données. Tsmovavg calcule la première moyenne mobile simple avec la largeur de la fenêtre de ceil (numperiod 1) 2. Ensuite, il calcule une seconde moyenne mobile simple sur la première moyenne mobile avec la même taille de fenêtre. La sortie tsmovavg (vecteur, t, numperiod, dim) renvoie la moyenne mobile triangulaire pour un vecteur. La moyenne mobile triangulaire double les données. Tsmovavg calcule la première moyenne mobile simple avec la largeur de la fenêtre de ceil (numperiod 1) 2. Ensuite, il calcule une seconde moyenne mobile simple sur la première moyenne mobile avec la même taille de fenêtre. La sortie tsmovavg (tsobj, w, weights) renvoie la moyenne mobile pondérée de l'objet série chronologique financière, tsobj. En fournissant des poids pour chaque élément dans la fenêtre mobile. La longueur du vecteur de poids détermine la taille de la fenêtre. Si des facteurs de poids plus importants sont utilisés pour des prix plus récents et des facteurs plus faibles pour les prix antérieurs, la tendance est plus sensible aux changements récents. La sortie tsmovavg (vecteur, w, poids, dim) renvoie la moyenne mobile pondérée pour le vecteur en fournissant des poids pour chaque élément de la fenêtre en mouvement. La longueur du vecteur de poids détermine la taille de la fenêtre. Si des facteurs de poids plus importants sont utilisés pour des prix plus récents et des facteurs plus faibles pour les prix antérieurs, la tendance est plus sensible aux changements récents. La sortie tsmovavg (tsobj, m, numperiod) renvoie la moyenne mobile modifiée pour l'objet série chronologique financière, tsobj. La moyenne mobile modifiée est semblable à la moyenne mobile simple. Considérons l'argument numperiod comme le décalage de la moyenne mobile simple. La première moyenne mobile modifiée est calculée comme une moyenne mobile simple. Les valeurs suivantes sont calculées en ajoutant le nouveau prix et en soustrayant la dernière moyenne de la somme obtenue. La sortie tsmovavg (vecteur, m, numperiod, dim) renvoie la moyenne mobile modifiée pour le vecteur. La moyenne mobile modifiée est semblable à la moyenne mobile simple. Considérons l'argument numperiod comme le décalage de la moyenne mobile simple. La première moyenne mobile modifiée est calculée comme une moyenne mobile simple. Les valeurs suivantes sont calculées en ajoutant le nouveau prix et en soustrayant la dernière moyenne de la somme obtenue. Dim 8212 dimension pour fonctionner le long d'un entier positif avec une valeur 1 ou 2 Dimension à utiliser, spécifié comme un entier positif avec une valeur de 1 ou 2. dim est un argument d'entrée facultatif et s'il n'est pas inclus comme entrée, la valeur par défaut La valeur 2 est supposée. La valeur par défaut de dim 2 indique une matrice orientée vers les lignes, chaque ligne étant une variable et chaque colonne étant une observation. Si dim 1. l'entrée est supposée être un vecteur colonne ou une matrice orientée colonne, où chaque colonne est une variable et chaque ligne une observation. E 8212 Indicateur pour le vecteur de caractères de moyenne mobile exponentielle La moyenne mobile exponentielle est une moyenne mobile pondérée, où la période de temps est la période de temps de la moyenne mobile exponentielle. Les moyennes mobiles exponentielles réduisent le décalage en appliquant plus de poids aux prix récents. Par exemple, une moyenne mobile exponentielle de 10 périodes pondère le prix le plus récent de 18,18. Pourcentage 2 (TIMEPER 1) ou 2 (WINDOWSIZE 1) 8212 Longueur d'un intervalle de temps non négatif entier Select Your CountryDocumentation est la moyenne inconditionnelle du processus, et x03C8 (L) est un polynôme opérateur de ralentissement rationnel à degré infini, (1 X03C8 1 L x03C8 2 L 2 x2026). Remarque: La propriété Constant d'un objet modèle arima correspond à c. Et non la moyenne inconditionnelle 956. Par décomposition de Wolds 1. L'équation 5-12 correspond à un processus stochastique stationnaire pourvu que les coefficients x03C8 i soient absolument sommables. C'est le cas lorsque le polynôme AR, x03D5 (L). Est stable. Ce qui signifie que toutes ses racines se situent en dehors du cercle unité. De plus, le processus est causal à condition que le polynôme MA soit inversible. Ce qui signifie que toutes ses racines se situent en dehors du cercle unité. Econometrics Toolbox applique la stabilité et l'inversibilité des processus ARMA. Lorsque vous spécifiez un modèle ARMA en utilisant arima. Vous obtenez une erreur si vous entrez des coefficients qui ne correspondent pas à un polynôme AR stable ou à un polynôme MA inversible. De même, l'estimation impose des contraintes de stationnarité et d'inversibilité pendant l'estimation. Références 1 Wold, H. Une étude dans l'analyse des séries chronologiques stationnaires. Uppsala, Suède: Almqvist amp Wiksell, 1938. Sélectionnez votre pays