Ruch średnia wygładzanie python

Załóżmy, że mamy zestaw danych, który może być podany w przybliżeniu dlatego, że mamy odmianę 20 zbioru danych. Moim pierwszym pomysłem było użycie funkcji UnivariateSpline scipy, ale problem polega na tym, że to nie uznaje małego hałasu w dobry sposób. Jeśli weźmie się pod uwagę częstotliwość, tło jest znacznie mniejsze niż sygnał, więc spline jedynie odcięcia może być pomysłem, ale wiązałoby się to z odwrotną transformacją, co może prowadzić do złych zachowań. Innym sposobem byłoby średnie ruchome, ale to również wymagało właściwego wyboru opóźnienia. Dziękuję za wprowadzenie filtru Savitzky-Golay Więc zasadniczo to jest tak, jak zwykły filtr quotMoving averagequot, ale zamiast tylko obliczyć średnią, wielomian ( zazwyczaj 2 lub 4 rzędu), dopasowuje się do każdego punktu i wybrany jest tylko punkt "not quote". Ponieważ w każdym punkcie odnosi się druga (lub czwarta) informacja o zamówieniu, wprowadza się tendencję do wprowadzania średniego rzędu w lokalnym maksimie lub minima. Naprawdę elegancki. ndash np8 Mar 26 16 at 0:17 Jeśli jesteś zainteresowany płynną wersją sygnału, który jest okresowy (podobnie jak twój przykład), FFT to właściwy sposób. Weźmy transformatę Fouriera i odejmij niskie częstotliwości: Nawet jeśli Twój sygnał nie jest całkiem okresowy, zrobisz świetną robotę w odejściu od białego szumu. Istnieje wiele rodzajów filtrów do wykorzystania (high-pass, low-pass, itp.), Odpowiedni jest zależny od tego, czego szukasz. odpowiedziało gru 16 13 w 19: 24Przedstawiliśmy wcześniej, jak utworzyć średnie ruchome za pomocą pythona. Ten samouczek będzie kontynuacją tego tematu. Średnia ruchoma w kontekście statystyk, nazywana również przeciętną waloryzacją, jest rodzajem skończonej odpowiedzi impulsowej. W naszym poprzednim samouczku wymyśliliśmy wartości tablic xi y: wykres x82 x x względem ruchomej średniej y, którą nazwiemy yMA: Po pierwsze, let8217 wyrównują długość obu tablic: i aby to pokazać w kontekście: wynik Wykres: Aby to zrozumieć, let8217 spisują dwa różne relacje: x vs y i x vs MAy: średnia ruchoma jest zielona fabuła, która zaczyna się od 3: Podziel się tym: W ten sposób: Nawigacja po wpisaniu Pozostaw odpowiedź Anuluj odpowiedź Bardzo przydatne chciałbyś przeczytać ostatnią część na dużych zbiorach danych Mam nadzieję, że wkrótce wkrótce powstanie blogerów takich jak: Wygładzanie z wykorzystaniem średniej wykładniczej średniej ruchomej Średnia ruchoma zajmuje hałasową serię czasu i zastępuje każdą z wartości średnią wartością sąsiedztwa o danej wartości . Ta dzielnica może składać się wyłącznie z danych historycznych lub może być skupiona wokół danej wartości. Wartości w sąsiedztwie mogą być ważone przy użyciu różnych zestawów ciężarów. Oto przykład średnio ważonej trzypunktowej średniej ruchomej, przy użyciu danych historycznych, tutaj reprezentuje wygładzony sygnał i reprezentuje serię godzin hałasu. W przeciwieństwie do prostych ruchomej średniej ruchomej średniej ważonej wykładniczym (EWMA) dopasowuje się wartość w oparciu o wykładniczą ważoną sumę wszystkich poprzednich wartości. To jest podstawowy pomysł: To miło, ponieważ nie musisz martwić się o okno z trzema punktami, w porównaniu z pięcioma oknami, albo martwić się o odpowiedniość Twojego planu ważenia. Wraz z EWMA, poprzednie perturbacje 8220, 8221 i 8220 były zapomniane, 8221 według terminu w ostatnim równaniu, podczas gdy z oknem lub otoczeniem z dyskretnymi granicami zakłóca się zapomnienie, jak tylko wyjdzie przez okno. Uśrednianie EWMA w celu dostosowania się do trendów Po przeczytaniu o EWMA w książce z analizą danych, poszedłem szczęśliwie używając tego narzędzia na każdej pojedynczej aplikacji wygładzającej, którą natrafiłem. Dopiero później dowiedziałem się, że funkcja EWMA jest właściwa tylko dla danych stacjonarnych, tzn. Danych bez tendencji lub sezonowości. W szczególności funkcja EWMA przeciwstawia się tendencjom odbiegającym od obecnej znaczy, że jest już 8220seen8221. Więc jeśli masz hałaśliwą funkcję kapelusza, która idzie od 0, do 1, a następnie z powrotem do 0, wtedy funkcja EWMA zwróci niskie wartości po stronie wzgórza, a wysokie wartości w dół wzgórza. Jednym ze sposobów obejścia tego jest wygładzenie sygnału w obu kierunkach, marszanie do przodu, a następnie marszowanie do tyłu, a następnie przeciętnie dwa. W tym miejscu będziemy używać funkcji EWMA dostarczanej przez moduł pandasa. Holt-Winters Second Order EWMA Poniżej znajduje się kod Pythona implementujący metodę drugiego rzędu Holt-Winters na innej hałasowej kapcie. Nawigacja po wpisach Najnowsze postyPowstałe modele z programem Python Zapoznaj się z modelami prognozowania za pomocą praktycznego kursu z językiem programowania Python przy użyciu rzeczywistych danych świata. Omawia podstawowe pojęcia od poziomu podstawowego do eksperta, które może pomóc w osiągnięciu lepszych ocen, rozwijaniu kariery naukowej, wykorzystaniu wiedzy w pracy lub podejmowaniu decyzji dotyczących prognoz biznesowych. Wszystko to odkrywając mądrość najlepszych naukowców i praktyków w tej dziedzinie. Zostań Ekspertem Modelu Prognozowania w tym Praktycznym Kursie z plikami danych Pythona Read i wykonywać operacje statystycznego przetwarzania danych, instalując powiązane pakiety i uruchamiając kod na IDE Pythona. Oblicz proste metody analizy porównawczej, takie jak losowy chód. Rozpoznawanie wzorców szeregu czasowego za pomocą średnich ruchów i metod wygładzania wykładniczego (ETS). Należy ocenić, czy szereg czasowy jest tendencją do pierwszego rzędu, stacjonarną lub stałą w jej średniej. Szacunkowe serie czasu warunkowego są średnie ze wzorami ARIMA z autoregresją. Zdefiniuj parametry modeli i oceń, czy błędy prognozy są białe. Wybierz najlepsze metody i modele, porównując kryteria utraty informacji. Metody badań i modele dokładności prognozowania poprzez porównanie przewidywanych możliwości. Zostań ekspertem w modelach prognozowania i umieść swoją wiedzę w praktyce Metody prognozowania uczenia się i modele są niezbędne dla analityków biznesowych lub finansowych w takich obszarach, jak sprzedaż i prognozy finansowe, optymalizacja zapasów, planowanie zapotrzebowania i planowania operacji oraz zarządzanie przepływem środków pieniężnych. Jest to również kluczowe znaczenie dla kariery naukowej w dziedzinie danych, statystyk stosowanych, badań operacyjnych, ekonomiki, ekonometrii i finansów ilościowych. I jest to konieczne dla każdej decyzji dotyczącej prognoz biznesowych. Ale jako że krzywa uczenia się może stać się stromą, gdy stopień złożoności rośnie, to oczywiście pomaga przez prowadzenie przez krok po kroku rzeczywistych przykładów praktycznych dla większej skuteczności. Treści i przegląd Ten kurs praktyczny zawiera 34 wykłady i 5,5 godziny treści. Jego projekt jest przeznaczony dla wszystkich poziomów prognozowania poziomów wiedzy i podstawowego zrozumienia języka programowania Python, ale nie jest wymagany. Początkowo nauczysz się czytać pliki danych i wykonywać operacje statystycznego przetwarzania danych, instalując powiązane pakiety i uruchamiając kod w IDE Pythona. Następnie oszacujesz proste metody prognozowania, takie jak arytmetyczna średnia, naiwna lub losowa chata, losowy spacer z dryfem, sezonowy chodzik losowy i użyj ich jako wzorców do innych bardziej złożonych. Następnie ocenisz te metody prognozowania dokładności za pomocą średniego bezwzględnego błędu bezwzględnego i niezależnych od skali niezależnych wskaźników bezwzględnej wartości procentowej. Następnie określisz poziomy szeregu czasowego, trendy i sezonowość za pomocą prostych średnich kroczących wraz z metodami wygładzania wykładniczego Browns, Holts, Gardner, Taylors i Winters (ETS). Następnie oszacuj te metody prognozowania dokładności przez wcześniej badane wskaźniki błędów, a wprowadzenie Hyndmana i Koehlersa oznacza bezwzględny błąd skalowany. Następnie warto ocenić, czy szereg czasowy jest trendem trendu pierwszego zamówienia z wzbogaconym testem Dickey-Fuller. Następnie obliczysz serię czasu warunkowego ze średnią arytmetyczną z modelami ARIMA - autoregresją Box-Jenkinssa. Następnie określisz parametry modeli z autokorelacją i częściowymi funkcjami autokorelacji. Później wybierzesz najlepszy model, porównując Akaikes, Hannan-Quinns i Schwarzs Bayesian kryteria utraty informacji i ocenić te modele dokładności prognozowania przez wcześniej badane błędy metrics. Wreszcie warto zauważyć, że błędy prognozowania najlepszych modeli to biały szum z testem autokorelacji opóźnionym przez Ljung-Box, a zatem nie zawiera żadnych przewidywanych informacji. Studenci na dowolnym poziomie wiedzy, którzy chcą dowiedzieć się więcej na temat modeli prognozowania za pomocą języka programowania Python. Naukowcy akademiccy, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę w dziedzinie danych, statystyk stosowanych, badań operacyjnych, ekonomii, ekonometrii lub finansów ilościowych. Analitycy biznesowi lub finansowi i naukowcy danych, którzy chcą wykorzystać tę wiedzę do sprzedaży i prognozowania finansowego, optymalizacji zapasów, planowania zapotrzebowania i planowania operacji lub zarządzania przepływami pieniężnymi. Odczytywanie plików danych i wykonywanie statystycznych operacji obliczeniowych poprzez instalowanie powiązanych pakietów i uruchomienie kodu w systemie Python IDE. Oblicz proste metody prognozowania, na przykład naiwne lub przypadkowe chodzenie i użyj ich jako początkowych poziomów odniesienia. Rozpoznawanie szeregu czasowego, trendów i sezonowości poprzez proste średnie ruchome wraz z metodami wygładzania wykładniczego Browns, Holts, Gardner, Taylors i Winters (ETS). Należy ocenić, czy szereg czasowy jest tendencją do pierwszego rzędu z wzbogaconym testem Dickey-Fuller. Szacunkowe serie czasu warunkowego oznaczają średnią z modelami ARIMA z autoregresją Boxa-Jenkinssa. Zdefiniuj parametry modeli z autokorelacją, częściowymi funkcjami autokorelacji i użyj ich do oceny, czy pozostałości prognozowania są białe szumy razem z testem Ljung-Box. Wybierz najlepsze metody i modele, porównując Akaikes, Hannan-Quinns i Schwarzs Bayesian kryteria utraty informacji. Metody badań i modele prognozujące dokładność poprzez porównanie wskaźników błędów prognozowania, takich jak Hyndman i Koehlers, oznaczają bezwzględny błąd skalowany. W tym wykładzie dowiesz się szczegółów z części wykładów i głównych tematów związanych ze średnimi ruchoma (metoda średniej ruchomej średniej i ważonej średniej ruchomej), metody wygładzania wykładniczego (Browns prosta metoda wygładzania wykładniczego, metoda liniowa Holtta , Metoda wielozakresowej modulacji sezonowej Holci-Wintersa, metoda wielozakresowej modulacji sezonowej Holt-Wintersa) oraz dokładność metod prognozowania (niezależność skali średni bezwzględny skalowany błąd MASE). Przekładanie średnich i wykładniczych metod wyrównywania W tym wykładzie dowiesz się prostego średniej ruchomej SMA i wykładniczej średniej ruchomej EMA definicji metod i głównych obliczeń (i), i w zakresie (1, len (ltforecastgt)), działka (ltydatagt) i bezwzględna (ltresidualgt)). Proste i wykładnicze średnie kroczące Metody W tym wykładzie nauczysz się prostej definicji metody średniej ruchomej SMA i głównych obliczeń (def.): Zwróć SumSquareErrors, minimalizuj (ltOptimalWeightsgt, ltInitialGuessgt, ltBoundsgt), def WMAfunction (ltdatagt, ltweightsgt), dla i w zakresie (1, len (ltforecastgt)), wykresie (ltydatagt) i bezwzględnym (ltresidualsgt)). Metoda wyważania średniej ważonej W tym wykładzie nauczysz się Browns prostej definicji wykładniczej i obliczeniowej (def. 1, len (ltforecastgt)), wykres (ltydatagt) i bezwzględny (ltresidualsgt)). Browns prosta wykładnicza metoda wygładzania Na tym wykładzie dowiesz się definicji liniowej metody Holts i głównych obliczeń (def.): Zwróć SumSquareErrors, zminimalizuj (ltOptimalParametersgt, ltInitialGuessgt, ltBoundsgt), def HOLTfunction (ltdatagt, ltparametersgt) dla i in range (1, len (ltforecastgt)), wykres (ltydatagt) i bezwzględny (ltresidualsgt)). Metoda trendu liniowego Holts W tym wykładzie dowiesz się definicji metody trendu wykładniczego Holtsa i głównych obliczeń (defparametersgt): zwróć SumSquareErrors, minimalizuj (ltOptimalParametersgt, ltInitialGuessgt, ltBoundsgt), def EXPfunction (ltdatagt, ltparametersgt), dla i w zakresie ( 1, len (ltforecastgt)), wykres (ltydatagt) i bezwzględny (ltresidualsgt)). Metoda trendu wykładniczego Holts W tym wykładzie dowiesz się, jak zdefiniować metodę tłumienia dodatkowego tłumienia metodą Gardnera i głównych obliczeń (def. Optymalizuj parametry (ltparametersgt): zwróć SumSquareErrors, minimalizuj (ltOptimalParametersgt, ltInitialGuessgt, ltBoundsgt), def GARDfunction (ltdatagt, ltparametersgt), dla i w zakresie (1, len (ltforecastgt)), wykres (ltydatagt) i bezwzględny (ltresidualsgt)). Metoda tłumienia dodatków Gardnera W tym wykładzie nauczymy się definicji metody mnożenia tłumienia metodą Taylors i głównych obliczeń (defparametersgt): return SumSquareErrors, minimalizuj (ltOptimalParametersgt, ltInitialGuessgt, ltBoundsgt), def TAYfunction (ltdatagt, ltparametersgt), i in zakres (1, len (ltforecastgt)), wykres (ltydatagt) i bezwzględny (ltresidualsgt)). Metoda Multiplicative Damped Trend Method W tym wykładzie dowiesz się, jaka jest metoda sezonowości addytywnej Holt-Winters i główne obliczenia (def. InitialLevel (ltdatagt, ltseasongt), InitialTrend (ltdatagt, ltseasongt), InitialSeason (ltdatagt, ltseasongt), def OptimalParameters (ltparametersgt): zwracaj SumSquareErrors, zminimalizuj (ltOptimalParametersgt, ltInitialGuessgt, ltBoundsgt), def HWAfunction (ltdatagt, ltparametersgt) dla i w zakresie (1, len (ltforecastgt)), wykresie (ltydatagt) i bezwzględnym (ltresidualsgt)). Metoda sezonowości Dodatek Holt-Winters W tym wykładzie dowiesz się, jak zdefiniować metodę sezonowości dla grup wielowątkowych Holt-Winters i obliczyć główne (def InitialLevel (ltdatagt, ltseasongt), InitialTrend (ltdatagt, ltseasongt), InitialSeason (ltdatagt, ltseasongt), def OptimalParameters (ltparametersgt) : return SumSquareErrors, minimalizuj (ltOptimalParametersgt, ltInitialGuessgt, ltBoundsgt), def HWMfunction (ltdatagt, ltparametersgt) dla i w zakresie (1, len (ltforecastgt)), wykresu (ltydatagt) i bezwzględnej (ltresidualsgt)). Metoda wielozadaniowości Holt-Winters W tym wykładzie dowiesz się, jaki jest współczynnik tłumienia dodatków i wielowątkowości Holt-Winters oraz główne obliczenia (def. InitialLevel (ltdatagt, ltseasongt), InitialTrend (ltdatagt, ltseasongt), InitialSeason (ltdatagt, ltseasongt), def Optymalne parametry (ltparametersgt): zwracaj SumSquareErrors, minimalizuj (ltOptimalParametersgt, ltInitialGuessgt, ltBoundsgt), def HWDMfunction (ltdatagt, ltparametersgt) dla i w zakresie (1, len (ltforecastgt)), wykresie (ltydatagt) i bezwzględnym (ltresidualsgt)). Metoda autokorelacji ACF, częściowa funkcja autopowtarzania PACF, wzmocniona jednostka Dickey-Fuller ADF, w celu uzyskania szczegółowych informacji na temat wykładów i głównych tematów związanych z cyklem czasowym stacjonarnym trendu pierwszego rzędu (autocorrelation function) testowanie i szeregowanie szeregów czasowych), specyfikacja modelu ARIMA (funkcja autokorelacji ACF i częściowa funkcja autokorelacji PACF), modeli ARIMA (losowy chód z modelem dryfowania, model autoregresji pierwszego rzędu, zróżnicowany model autoregresji pierwszego rzędu, prostokątny prostokątny wygładzający model wzrostu, (kryterium informacji Akaike AIC, Kryterium Informacyjne Hannana-Quinna i kryterium informacyjne Schwarz Bayesiana BIC) oraz najlepsze modele prognozujące resztki szumu białego (test autokorelacji Ljung-Box). Automatyczna analiza regresji Zintegrowane modele średnich ruchów Przegląd W tym wykładzie dowiesz się, jak testy serii czasu przeprowadzane są w próbie szeregowej, rozróżnienie szeregów czasowych oraz definicje specyfikacji modelu ARIMA i główne obliczenia (acf (ltdatagt), pacf (ltdatagt), adfuller (ltdatagt), plot ltydatagt) i data. shift ()). Pierwsze trenowe serie czasów czasowych W tym wykładzie dowiesz się, jak losowo się poruszać z definicją modelu drift i głównymi obliczeniami (ARIMA (ltdatagt, ltordergt), ARIMA. fit (), ARIMA. params dla i w zakresie (1, len (ltforecastgt) ), wykres (ltydatagt), RWDmodel. aic, RWDmodel. bic, RWDmodel. hqic i bezwzględny (ltresidualsgt)). ARIMA Random Walk with Drift Model W tym wykładzie dowiesz się, jaka jest pierwsza definicja modelu regresji automatycznej i główne obliczenia (ARIMA (ltdatagt, ltordergt), ARIMA. fit (), ARIMA. params dla i w zakresie (1, len (ltforecastgt) ), wykres (ltydatagt), AR1model. aic, AR1model. bic, AR1model. hqic i bezwzględny (ltresidualsgt)). Pierwszy model autoregresji ARIMA W tym wykładzie poznasz zróżnicowane definicje autoregresji pierwszego rzędu i podstawowe obliczenia (ARIMA (ltdatagt, ltordergt), ARIMA. fit (), ARIMA. params, dla i w zakresie (1, len (ltforecastgt)) , wykres (ltydatagt), DAR1model. aic, DAR1model. bic, DAR1model. hqic i absolute (ltresidualsgt)). ARIMA Zróżnicowany Pierwszy Autoregresywny Model Na tym wykładzie nauczysz się Browns prostego wyrównywania wykładniczego ze wzorową definicją modelu ARIMA i głównymi obliczeniami (ARIMA (ltdatagt, ltordergt), ARIMA. fit (), ARIMA. params dla i w zakresie (1, len (ltforecastgt)), działka (ltydatagt), SESGmodel. aic, SESGmodel. bic, SESGmodel. hqic i absolute (ltresidualgt)). ARIMA Browns prosty wyrównywszy wyostrzenie ze wzorem wzrostu W tym wykładzie dowiesz się, jaka jest definicja modelu liniowego ARTS i jego głównych obliczeń (ARIMA (ltdatagt, ltordergt), ARIMA. fit (), ARIMA. params dla i w zakresie (1, len ( ltforecastgt), działka (ltydatagt), HOLTmodel. aic, HOLTmodel. bic, HOLTmodel. hqic i absolute (ltresidualsgt)). ARIMA Holts Linear Trend Model Na tym wykładzie dowiesz się reszt prognozowych, definicji testów szumów białych i głównych obliczeń (ARIMA, ltdarmag, ltdatagt, ltlagsgt) i działkę (ltydatagt)). Resztki modelu ARIMA White Noise