Oregelbunden Glidande Medelvärde

Jag försöker gräva några mätvärden som ser på hur pålitligt kunderna ansluter till en tjänst. Rådata finns i form av klient A, kom offline offline vid tidpunkten X Anslutningen är mycket opålitlig, och jag vill ha någon typ av glidande medelvärde För att visa huruvida anslutningen förbättras eller inte över tiden Klienterna är inte alltid anslutna, så det går helt enkelt inte att säga offline. Så långt har jag tagit data och använt några antaganden för att förenkla det, antar jag att om en Klienten återansluts inom en minut avkoppling då det är ett fel Dessa jag har modellerat som en enkel impuls, det vill säga klient A hade fel vid tidpunkt X. Den del jag kämpar med är hur man gör denna plot till ett glidande medelvärde jag spelar med R för att krossa siffrorna. Jag tror att jag borde kunna göra detta med ett lågpassfilter eller använda zoopaketet och rollmean. Jag vet emellertid inte hur man hanterar de fall där klienten helt enkelt inte vill vara online. Exponentiella rörliga medelvärden för oregelbunden tidsserie. In ti Seriens analys är det ofta ett behov av utjämningsfunktioner som reagerar snabbt på förändringar i signalen. I den typiska applikationen kan du bearbeta en insignal i realtid och vill beräkna sådana saker som det senaste genomsnittliga värdet eller få en Momentant lutning för det Men reella världssignaler är ofta bullriga Ett par bullriga prover gör det aktuella värdet av signalen eller dess lutning varierar mycket. Flyttmedelvärden. Den enklaste utjämningsfunktionen är ett fönsterfönster i rörelse Eftersom provet kommer in tar du en Genomsnittet av de senaste N-värdena Detta släpper ut spikar, men introducerar en fördröjning eller latens. Medelvärdet kommer alltid att fördröjas med bredden på ditt rörliga medelvärde. Exemplet ovan är relativt dyrt att beräkna. För varje prov måste du iterera över Hela storleken på fönstret Men det finns billigare sätt att hålla summan av alla prover i fönstret i en buffert och justera summan när nya prover kommer in. En annan typ av glidande medelvärde är den viktade rörelsen Genomsnittet som vikter för varje position i provfönstret Innan medelvärdet multiplicerar du varje prov med vikten av den här fönsterpositionen. Tekniskt kallas detta en faltning. En typisk viktningsfunktion tillämpar en bellkurva i provfönstret. Detta ger en signal som är mer inställd Till mitten av fönstret och fortfarande något tolerant av bullerprover I finansiell analys använder du ofta en viktningsfunktion som värderar de senaste proverna för att ge ett glidande medelvärde som spårar närmare de senaste proverna. Äldre prover ges gradvis mindre vikt. Detta mildrar något Effekterna av latens, samtidigt som det ger en rimligt bra utjämning. Med ett vägt genomsnitt måste du alltid iterera över hela fönstergränsen för varje prov om du inte kan begränsa tillåtna vikter till vissa funktioner. Exponentiell rörlig genomsnitts. En annan typ av medelvärde Är exponentiell glidande medelvärde, eller EMA Detta används ofta där latens är kritisk, till exempel i realtidsfinansiering Al analys I detta genomsnitt minskar vikterna exponentiellt Varje prov värderas en del procent mindre än nästa senaste prov Med denna begränsning kan du beräkna det rörliga genomsnittet mycket effektivt. Där alfa är en konstant som beskriver hur fönsterdiktningarna minskar över tiden För Exempel om varje prov skulle vägas till 80 av värdet av föregående prov, skulle du ställa in alfa 0 2 Den mindre alfa blir desto längre är ditt glidande medelvärde, t ex blir det mjukare, men mindre reaktivt mot nya prov. Vikten för en EMA med alfa 0 20. Som du kan se, för varje nytt prov behöver du bara genomsnitts det med värdet av föregående medel. Beräkningen är väldigt mycket snabb. I teorin bidrar alla tidigare prover till nuvarande genomsnitt, men deras bidrag blir Exponentiellt mindre över tiden. Detta är en mycket kraftfull teknik, och förmodligen det bästa om du vill få ett glidande medelvärde som snabbt svarar på nya prov, har bra utjämningsegenskaper och är f Kan beräknas. Koden är trivial. EMA för oregelbunden tidsserie. Standarden EMA är bra när signalen samplas med vanliga tidsintervaller. Men vad händer om dina prover kommer i oregelbundna intervaller. Ange en kontinuerlig signal som samplas med oregelbundna intervaller. Detta Är den vanliga situationen i finansiell analys I teorin finns det en kontinuerlig funktion för värdet av något finansiellt instrument, men du kan bara prova den här signalen när någon faktiskt gör en handel. Så dataströmmen består av ett värde plus den tid då den Observerades. Ett sätt att hantera detta är att konvertera den oregelbundna signalen till en vanlig signal, genom att interpolera mellan observationer och resampling. Men det här förlorar data och det introducerar latens. Det är möjligt att beräkna en EMA för en oregelbunden tid Serie direkt. I denna funktion passerar du i det aktuella provet från din signal och det föregående provet och hur mycket tid som har förflutit mellan de två och det tidigare värdet som returneras av denna funktion På. Så hur bra fungerar det för att demonstrera att jag har genererat en sinusvåg, provtagit den då med oregelbundna intervaller och introducerat omkring 20 ljud Det är signalen varierar slumpmässigt - 20 från den ursprungliga sanna sinus-signalen. Hur bra gör den oregelbundna Exponentiell glidande medel återhämta signalen. Den röda linjen är den ursprungliga sinusvågen samplad med oregelbundna intervaller Den blå linjen är signalen med det tillförda bruset Den blå linjen är den enda signalen som EMA ser Den gröna linjen är den släta EMA Du kan se den Återställer signalen ganska bra Lite wobbly, men vad kan man förvänta sig av en sådan bullrig källsignal. Den flyttas ungefär 15 till höger, eftersom EMA introducerar viss latens Ju mjukare du vill ha det, desto mer latens kommer du att se Men Från detta kan du till exempel beräkna en momentan lutning för en bullrig oregelbunden signal. Vad kan du göra med det Hmm. Hur man beräknar rörliga medeltal i Excel. Excel Data Analysis for Dummies, 2nd Edition. Data Analysis-kommandot ger en Verktyg för beräkning av rörliga och exponentiellt jämnde medelvärden i Excel Antag för att visa att du har samlat in dagliga temperaturuppgifter Du vill beräkna det tre dagars glidande medeltalet i genomsnitt de senaste tre dagarna som en del av några enkla väderprognoser För att beräkna Flytta medelvärden för den här datasatsen gör följande steg. För att beräkna ett glidande medelvärde, klicka först på Datafliken s Data Analysis-kommandoknappen. När Excel visar dialogrutan Dataanalys väljer du objektet Flyttande medel från listan och klickar sedan på OK. Excel visar dialogrutan Rörlig medelvärde. Identifiera de data som du vill använda för att beräkna det glidande genomsnittet. Klicka i textrutan Inmatningsområde i dialogrutan Rörlig medelvärde Ange sedan inmatningsintervallet, antingen genom att skriva in en arbetsadress för adressrutan eller Genom att använda musen för att välja arbetsbladets intervall. Din referensreferens ska använda absoluta celladresser. En absolut celladress föregår kolumnbokstaven och radnumret med s Ignsar som i A 1 A 10. Om den första cellen i ditt ingångsområde innehåller en textetikett för att identifiera eller beskriva dina data markerar du kryssrutan Etiketter i första raden. I textrutan Intervall berättar du för Excel hur många värden som ska inkluderas I det glidande medelvärdet. Du kan beräkna ett glidande medelvärde med ett antal värden Som standard använder Excel de senaste tre värdena för att beräkna glidande medelvärdet. För att ange att ett annat antal värden ska användas för att beräkna glidande medelvärde, ange det Värdet i intervallet textrutan. Tel Excel där du vill placera den glidande genomsnittliga data. Unvänd textrutan Utmatningsområde för att identifiera arbetsbladets intervall i vilket du vill placera den glidande genomsnittsdata I exemplet på arbetsbladet har de rörliga genomsnittsdata placerats In i arbetsbladets intervall B2 B10. Valfritt Ange om du vill ha ett diagram. Om du vill ha ett diagram som visar den glidande genomsnittliga informationen markerar du kryssrutan Diagramutmatning. Valfritt Ange om du vill att standardfelinformation ska beräknas. Om du vill beräkna standardfel för data väljer du kryssrutan Standardfel Excel placerar standardfelvärden bredvid glidande medelvärden. Standardfelinformationen går in i C2 C10. När du är klar Specificera vilken glidande medelinformation du vill ha beräknad och var du vill placera den, klicka på OK. Excel beräknar glidande genomsnittsinformation. Notera Om Excel inte har tillräckligt med information för att beräkna ett glidande medelvärde för ett standardfel placerar det felmeddelandet i cellen Du kan se flera celler som visar detta felmeddelande som ett värde.