Moving Media Rolling

Moving Average Calculator Dato un elenco di dati sequenziali, è possibile costruire la n-point in movimento (media o rolling) media trovando la media di ogni insieme di n punti consecutivi. Ad esempio, se si hanno i dati insieme ordinato 10, 11, 11, 15, 13, 14, 12, 10, 11, la media mobile a 4 punti è 11.75, 12.5, 13.25, 13.5, 12.25, 11.75 medie mobili vengono utilizzati per lisciare i dati sequenziali fanno picchi aguzzi e avvallamenti meno pronunciata perché ogni punto di dati grezzi è dato solo un peso frazionale nella media mobile. Maggiore è il valore di n. l'agevole il grafico della media mobile rispetto al grafico dei dati originali. analisti di borsa spesso guardano le medie mobili di dati prezzo delle azioni di prevedere le tendenze e vedere i modelli più chiaramente. È possibile utilizzare la calcolatrice qui sotto per trovare una media mobile di un insieme di dati. Numero di termini in un semplice n - Point media mobile Se il numero di termini nella serie originale è d ed il numero di termini utilizzati in ogni media è di n. allora il numero di termini nella sequenza media mobile sarà, ad esempio, se si dispone di una sequenza di 90 i prezzi delle azioni e si prende la media mobile di 14 giorni dei prezzi, la sequenza di media mobile avrà 90 - 14 1 77 punti. Questa calcolatrice calcola le medie mobili, dove tutti i termini hanno lo stesso peso. È inoltre possibile creare medie mobili ponderate in cui alcuni termini sono dati un peso maggiore rispetto ad altri. Ad esempio, dando più peso ai dati più recenti, o la creazione di una media ponderata centrale dove i termini medi si contano più. Vedere l'articolo ponderata medie mobili e calcolatrice per ulteriori informazioni. Insieme con lo spostamento medie aritmetiche, alcuni analisti anche guardare la mediana mobile di dati ordinati dal momento che la mediana non è influenzato dalla strana outliers. Creating di un calcolo del prodotto di rotolamento (s): Tableau Desktop Version (s): 8.3, 8.2, 8.1, 8.0 Ultimo Data modifica: 16 agosto 2016 Articolo Nota: Questo articolo non è più attivamente gestito da Tableau. Continuiamo a renderlo disponibile perché l'informazione è ancora valido, ma alcuni passaggi possono variare a causa di modifiche di prodotto. calcoli volventi, medie mobili specificamente, sono spesso utili per tirare in una tantum valori erratici e appianare le fluttuazioni a breve termine. Le medie mobili sono spesso eseguiti sui dati di serie temporali. Nelle vendite al dettaglio, questo calcolo è utile per appiattire l'andamento delle vendite di stagione per vedere le tendenze a lungo termine migliore. Questo esempio ti guida attraverso la creazione di fogli di lavoro per mostrare vendite settimanali e le medie di vendita settimanali, confrontando fianco a fianco in un cruscotto, e confrontandoli in una sovrapposizione. Impostare un foglio di lavoro per mostrare anni e medie settimanali Aprire una nuova cartella di lavoro e si collegano al campione Superstore. Dalle dimensioni riquadro, trascinare Data ordine al ripiano Colonne, quindi trascinare una seconda istanza al ripiano Filtri. Nella finestra di dialogo Campo filtro, selezionare anni e quindi fare clic su Avanti. Nella finestra di dialogo Filtro, deselezionare le caselle di controllo per gli anni 2012, e quindi fare clic su OK. Sulla mensola colonne, riguardante l'anno (giorno d'incarico) menu a discesa, selezionare Altro gt personalizzato. Nella finestra di dialogo Data personalizzato, nell'elenco Dettaglio, selezionare i numeri della Settimana. quindi selezionare Data Part. e quindi fare clic su OK. Dal riquadro Misure, trascinare vendite allo scaffale righe. Sulla mensola righe, fare clic destro vendite. e quindi selezionare Aggiungi tabella di calcolo. Nella finestra di dialogo tabella di calcolo, effettuare le seguenti operazioni: Nell'elenco Tipo di calcolo, selezionare Calcolo Moving. Nei valori Riassumere utilizzando, selezionare media. Per fatturato medio negli ultimi tre settimane, lasciare i valori precedenti impostato su 2. lasciare i valori Successive a 0. e mantenere la casella di controllo valore corrente selezionato Includi. Fare clic su OK. Fare clic sulla scheda del foglio di lavoro, selezionare Rinomina foglio. e il nome 2012 settimanale Vendite settimana. Creare un foglio di lavoro per mostrare date al posto dei numeri di settimana, è possibile utilizzare un campo calcolato per raggruppare tutte le date in un determinato periodo. Per Tableau Desktop 7.0 e 8.0, fare clic sulla scheda del foglio di lavoro, quindi selezionare Duplica foglio. Per Tableau Desktop 6.1 e versioni precedenti, selezionare Modifica gt Duplica foglio. Sul nuovo foglio di lavoro, selezionare Analisi GT Creare Campo calcolato. Nella finestra di dialogo Campo calcolato, effettuare le seguenti operazioni. DATETRUNC (39week39, Data ordine) Verificare che il messaggio di stato indica che la formula è valida, e quindi fare clic su OK. Dal riquadro Dimensioni, trascinare Weektrunc allo scaffale Colonne. Tableau Desktop 7.0 e 8.0: Sulla mensola Colonne, fare clic destro ANNO (Weektrunc). e selezionare data precisa. Tableau Desktop 6.1 e versioni precedenti: Sulla mensola Colonne, fare clic destro ANNO (Weektrunc) e selezionare tutti i valori. Sulla mensola Colonne, fare clic destro SETTIMANA (ordine Data) e selezionare Rimuovi. Fare clic sulla scheda del foglio di lavoro, selezionare Rinomina foglio. e il nome del foglio di lavoro di 2.012 settimanale vendite. Confronta le vendite regolari per la media mobile Per confrontare le vendite regolari per la media mobile, si crea un foglio per ogni. Creare e rinominare un nuovo foglio di lavoro. Tableau Desktop 7.0 e 8.0: Fare clic sulla scheda del foglio di lavoro settimanale di vendita 2012, e quindi selezionare Duplica foglio. Tableau Desktop 6.1 e versioni precedenti: selezionare il foglio di lavoro settimanale di vendita 2012, quindi selezionare Modifica gt Duplica foglio. Fare clic sulla scheda del foglio di lavoro, selezionare Rinomina foglio. e il nome del nuovo foglio 2012 vendite settimanali Moving Avg. Visualizzare il foglio di lavoro settimanale di vendita 2012, e sulla mensola Righe, fare clic destro SUM (Sales) e selezionare Cancella calcolo della tabella. Ora si imposta l'asse y sui due fogli di lavoro per la stessa gamma. Pulsante destro del mouse l'asse Y, quindi selezionare Modifica Axis. Nella finestra di dialogo Edit Axis, apportare le seguenti modifiche: Visualizzare le 2012 vendite settimanali Moving Avg foglio di lavoro e apportare le stesse modifiche per l'asse y. Creazione di un cruscotto completo seguente procedura per creare un cruscotto che mostra sia i fogli di lavoro fianco a fianco per confrontare. Per Tableau Desktop 7.0 e 8.0, selezionare Dashboard gt Nuova Dashboard. Per Tableau Desktop 6.1 e versioni precedenti, selezionare Modifica gt Nuova Dashboard. Trascinare 2012 vendite settimanali per il cruscotto. Trascinare 2012 vendite settimanali Moving Avg al cruscotto e posizionarlo a sinistra di 2012 Weekly Sales. Creare un overlay Un overlay è un altro modo di confrontare le vendite e la media mobile. Tableau Desktop 7.0 e 8.0: Fare clic con il 2012 vendite settimanali in movimento scheda foglio di lavoro Avg e selezionare Duplica foglio. Tableau Desktop 6.1 e versioni precedenti: Selezionare le 2012 vendite settimanali Moving Avg foglio di lavoro e selezionare Modifica gt Duplica foglio. Sul nuovo foglio, dal riquadro Misure, trascinare misurare i valori al ripiano righe. Dal riquadro Dimensioni, nomi trascinare Misura per il ripiano Filtri. Nella finestra di dialogo Filtro, deselezionare tutte le caselle di controllo ad eccezione di vendite. e quindi fare clic su OK. Dal riquadro Dimensioni, nomi trascinare Misura di colore sulla carta Marks. Trascinare un'altra istanza di nomi misura dal Dimensioni riquadro di dimensioni. Colore e dimensioni rendono le linee più facili da differenziare visivamente. Suggerimento: In Tableau 8.0, per regolare la dimensione del segno, è anche possibile fare clic sulla scheda di Marks che rappresenta un insieme specifico di marchi (invece di tutti), e regolare il cursore Dimensioni. Poi fare lo stesso per l'altra serie, se si desidera differenziare loro ancora di più. Dalla mensola righe, trascinare SUM (Sales) alla misura Valori scaffale. Alternativi Termini di ricerca: Calcoli Tableau digitali Filtri Grazie per aver fornito i tuoi commenti sull'efficacia degli strumenti articleputational analogamente, dataframe ha un metodo per calcolare COV covarianze a coppie tra la serie nella dataframe, escludendo anche i valori NAnull. Supponendo che i dati mancanti sono mancanti in modo casuale questo si traduce in una stima per la matrice di covarianza che è imparziale. Tuttavia, per molte applicazioni questa stima non può essere accettabile, perché la matrice di covarianza stimato non è garantito per essere positivo semi-definita. Ciò potrebbe portare a correlazioni stimate aventi valori assoluti che sono maggiori di uno, Andor una matrice di covarianza non invertibile. Vedere stima di matrici di covarianza per maggiori dettagli. DataFrame. cov supporta anche una parola minperiods opzionali che specifica il numero minimo richiesto di osservazioni per ciascuna coppia di colonne per avere un risultato valido. I pesi utilizzati nella finestra sono specificati dalla parola chiave wintype. L'elenco dei tipi riconosciuti sono: Boxcar triang blackman hamming Bartlett parzen Bohman blackmanharris Nuttall barthann kaiser (ha bisogno di beta) gaussiana (ha bisogno di std) generalgaussian (ha bisogno di potenza, larghezza) Slepian (larghezza esigenze). Notare che la finestra vagone equivale a dire (). Per alcune funzioni a finestre, devono essere specificati ulteriori parametri: Per. sum () con un wintype. non c'è normalizzazione fatto per i pesi per la finestra. Passando pesi personalizzati di 1, 1, 1 darà un risultato diverso da quello che passa pesi di 2, 2, 2. per esempio. Quando si passa un wintype invece di specificare esplicitamente i pesi, i pesi sono già normalizzati in modo che il peso più grande è 1. Al contrario, la natura del calcolo. mean () è tale che i pesi sono normalizzati rispetto all'altro. Pesi di 1, 1, 1 e 2, 2, 2 producono lo stesso risultato. Time-consapevoli di rotolamento Nuovo nella versione 0.19.0. Nuovo nella versione 0.19.0 sono la capacità di passare un offset (o convertibili) a un metodo. rolling () e farla produrre finestre di dimensione variabile in base alla finestra temporale passato. Per ogni punto di tempo, questo include tutti i valori precedenti che si verificano all'interno del delta time indicato. Questo può essere particolarmente utile per un indice di frequenza tempo non regolare. Questo è un indice di frequenza regolare. Utilizzando un parametro window intero funziona a rotolare lungo la frequenza finestra. Specifica di un offset permette una specificazione più intuitiva della frequenza di laminazione. Utilizzando un indice non regolare, ma ancora monotona, a rotazione con una finestra intero non impartisce alcun calcolo speciale. Usando il tempo-specifica genera finestre variabili per questo dati sparsi. Inoltre, ora permettiamo un optional sul parametro per specificare una colonna (piuttosto che il default dell'indice) in una dataframe. Time-consapevoli di rotolamento contro ricampionamento Utilizzando. rolling () con un indice basato sul tempo è molto simile a ricampionamento. Entrambi operano ed eseguire operazioni riduttive su oggetti panda tempo indicizzato. Quando si utilizza. rolling () con un offset. L'offset è un tempo-delta. Prendere una finestra all'indietro in time guardare, e aggregare tutti i valori in quella finestra (incluso il punto finale, ma non lo start-punto). Questo è il nuovo valore in quel punto nel risultato. Questi sono finestre variabili dimensioni in spazio-tempo per ciascun punto di ingresso. Si otterrà un risultato stesso di dimensioni come ingresso. Quando si utilizza. resample () con un offset. Costruire un nuovo indice che è la frequenza di offset. Per ciascun bin di frequenza, punti aggregati dall'ingresso all'interno di una finestra all'indietro in time guardando che rientrano in tale bin. Il risultato di questa aggregazione è l'uscita per tale punto di frequenza. Le finestre sono fissati dimensione nello spazio di frequenza. Il risultato avrà la forma di una frequenza regolare tra il minimo ed il massimo dell'oggetto input originale. Riassumere. rotolamento () è un'operazione finestra temporale basata, mentre. resample () è un'operazione finestra di frequenze basata. Centraggio Windows di default le etichette sono impostate per il bordo destro della finestra, ma una parola chiave centro è disponibile in modo che le etichette possono essere impostati al centro. Funzioni Finestra Binary COV () e corr () in grado di calcolare lo spostamento statistiche delle finestre su due serie o qualsiasi combinazione di DataFrameSeries o DataFrameDataFrame. Qui è il comportamento in ogni caso: due serie. calcolare la statistica per l'abbinamento. DataFrameSeries. calcolare le statistiche per ogni colonna del dataframe con la Serie passato, restituendo così una dataframe. DataFrameDataFrame. Per impostazione predefinita, calcolare la statistica per la corrispondenza nomi delle colonne, restituendo un dataframe. Se viene passato l'argomento pairwiseTrue parola chiave quindi calcola la statistica per ogni coppia di colonne, restituendo un pannello i cui elementi sono le date in questione (vedere la sezione successiva). Calcolo rotolamento covarianze a coppie e le correlazioni in analisi dei dati finanziari e di altri settori it8217s comune per calcolare covarianza e correlazione matrici per una collezione di serie storiche. Spesso si è anche interessato a trasferirsi finestra covarianza e correlazione matrici. Questo può essere fatto passando l'argomento chiave a coppie, che nel caso di ingressi dataframe produrrà un pannello i cui elementi sono le date in questione. Nel caso di un singolo argomento dataframe l'argomento a coppie può anche essere omesso: i valori mancanti vengono ignorati ed ogni voce è calcolata utilizzando le osservazioni complete a coppie. Si prega di consultare la sezione di covarianza per avvertimenti associati a questo metodo di calcolo covarianza e correlazione matrici. Oltre a non avere un parametro window, queste funzioni hanno le stesse interfacce come le loro controparti. rolling. Come in precedenza, i parametri sono tutti accettano sono: minperiods. soglia di punti dati non nulli da richiedere. Il valore predefinito è minimo necessario per il calcolo statistico. No NaN verrà emesso una volta minperiods punti dati non nulli sono stati visti. centro. booleano, se impostare le etichette al centro (di default è False) L'uscita del. rolling e metodi. expanding non restituiscono un NaN se ci sono almeno minperiods valori non nulli nella finestra corrente. Questo differisce da cumSum. cumprod. cummax. e cumino. che restituiscono NaN nell'output laddove viene rilevato un NaN nell'input. Una espansione finestra statistica sarà più stabile (e meno reattivo) rispetto al suo omologo finestra di laminazione come la dimensione della finestra aumentando diminuisce l'impatto relativo di un singolo punto di dati. A titolo di esempio, qui è l'uscita media () per il precedente set di dati di serie storiche: ponderata esponenzialmente di Windows Un insieme correlato di funzioni sono esponenzialmente versioni di alcune delle statistiche di cui sopra ponderato. Una interfaccia simile a. rolling e. expanding si accede attraverso il metodo. ewm per ricevere un oggetto EWM. Un certo numero di EW espansione sono forniti (in modo esponenziale ponderati) metodi: