Tsa média móvel

Análise de séries temporais tsa. Contém modelos de classes e funções que são úteis para a análise de séries temporais. Atualmente, inclui modelos autoregressivos univariados AR, modelos autoregressivos de vetor VAR e modelos de média móvel autorregressivos univariados ARMA Também inclui estatísticas descritivas para séries temporais, por exemplo autocorrelação, função de autocorrelação parcial e periodograma, Bem como as correspondentes propriedades teóricas de ARMA ou processos relacionados. Também inclui métodos para trabalhar com polinômios de atraso médio auto-regressivos e móveis. Além disso, testes estatísticos relacionados e algumas funções auxiliares úteis estão disponíveis. A estimativa é feita por Máxima Verossimilhança exata ou condicional Condicional mínimos quadrados, usando o filtro de Kalman ou filtros diretos. Atualmente, as funções e as classes têm que ser importadas do módulo correspondente, mas as classes principais serão disponibilizadas no espaço para nome A estrutura do módulo está dentro de propriedades empíricas is. stattools e testes , Acf, pacf, gr Estimativa com probabilidade máxima condicional e exata e mínimos condicionais mínimos. arimamodelo, processo ARMA univariável, estimativa com probabilidade máxima condicional e exata e menor-condição condicional, Squares. vectorar, var vector processo autoregressivo modelos de estimação VAR, análise de resposta de impulso, decomposição de variância de erro de previsão e ferramentas de visualização de dados. kalmanf classes de estimativa para ARMA e outros modelos com MLE exato usando Kalman Filter. armaprocess propriedades de arma processos com dados parâmetros, Isso inclui ferramentas para converter entre ARMA, MA e AR representação, bem como acf, pacf, densidade espectral, função de resposta de impulso e similares. Similar a armaprocess mas trabalhando na freqüência domain. tsatools funções auxiliares adicionais, para criar matrizes de variáveis ​​defasadas, construir regressores para tendência, detrend e similar. filters função auxiliar para filtrar séries de tempo. Algumas funções adicionais que também são úteis para análise de séries temporais são Em outras partes de modelos de estatísticas, por exemplo, testes estatísticos adicionais. Algumas funções relacionadas também estão disponíveis em matplotlib, nitime, e essas funções são projetadas mais para o uso no processamento de sinal onde mais séries temporais estão disponíveis e trabalham com mais freqüência no domínio da freqüência. Estatísticas Descritivas e Testes. Este menu calcula uma média móvel de uma série de tempo. Especifica uma variável que contém uma série de tempo para a qual a média móvel deve ser calculada. Dados Disponíveis. Isso lista as variáveis ​​que podem ser usadas para os dados e Salvar campos de entrada Clique duas vezes em um nome para copiá-lo para o campo de entrada atual, em alternativa você pode apenas digitá-lo no teclado. Número de amostras na média móvel Para uma média móvel centrada, com a ordem 0 este deve ser um número ímpar O número de amostras deve ser maior que a ordem da média móvel. Isto especifica o tipo de média móvel a ser calculada. As opções são.- uma média não ponderada dos valores passados.- uma média centrada no valor atual com a primeira e Últimas amostras recebendo pesos de 0 5 quando o comprimento é uniforme.- uma média exponencialmente ponderada de valores passados.- usa FILTER para suavizar os dados usando um modelo ARIMA especialmente construído. A ordem para polinomial suavização Definindo a ordem para 0 produ E uma média móvel ordinária calculada a partir de médias. Trim Transientes. Para os métodos passados ​​ou centrados com ordem 0, esta opção corta transientes eo início ou fim para centrado da série Transientes são aqueles pontos que não são totalmente estimados como eles não têm O conjunto completo de amostras antes ou em torno deles. Ajuste Sazonal. Especifica um fator que será usado para ajustar a média móvel. Os resíduos os valores observados menos a média móvel são calculados e, em seguida, média para cada nível deste fator. Estas médias para cada Nível são então removidos das unidades correspondentes da média móvel, de modo que a média residual para cada nível será agora zero. Save média móvel in. Specifies uma estrutura de dados para conter a média móvel. Display In Spreadsheet. Allows você exibir os resultados Em uma planilha Você pode selecionar a planilha na lista de planilhas abertas atuais ou solicitar a criação de uma nova planilha. Note que o número de linhas da planilha deve corresponder à planilha Comprimento dos resultados formados pelo cálculo, caso contrário, uma nova folha será usada. Gráfico de exibição de média móvel. A série original ea média móvel será plotada usando um gráfico de linha. Permite que você especifique um título para o gráfico de média móvel Se Este é deixado em branco, um título padrão dando a série eo tipo de média móvel será criado Se você quiser suprimir o título apenas digite um espaço no campo de título. O arquivo dá a temperatura média mensal da Inglaterra Central para 1659-1973 Isso Pode ser encontrado no diretório GenStat Examples GuidePart2 O menu a seguir mostra o cálculo de uma média móvel filtrada de comprimento 12 com ordem 0, salvando os resultados e representando esses em um gráfico com o título padrão A média móvel do comprimento 12 é escolhida para a média Ao longo de um ano dados para torná-lo menos sensível à variação mensal ao longo do ano. Calculando média móvel. Este VI calcula e exibe a média móvel, usando um número pré-selecionado. Primeiro, o VI iniciali Zes dois registradores de deslocamento O registrador de deslocamento superior é inicializado com um elemento, então adiciona continuamente o valor anterior com o novo valor Este registrador de deslocamento mantém o total das últimas medidas de x Depois de dividir os resultados da função de adição com o valor pré-selecionado, o VI Calcula o valor da média móvel O registo de deslocamento inferior contém uma matriz com a dimensão Média Este registo de deslocamento mantém todos os valores da medição A função de substituição substitui o novo valor após cada ciclo. Este VI é muito eficiente e rápido porque utiliza a função de substituição do elemento Dentro do loop while e inicializa a matriz antes de entrar no loop. Este VI foi criado no LabVIEW 6 1.Bookmark Share.