กลิ้ง เคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย ใน r

ฉันมีการติดตามบันทึกความดันโลหิตตามแนวยาว ค่าที่จุดหนึ่งมีค่าน้อยกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่) ซึ่งเป็นเหตุผลที่ Id ต้องการคำนวณ ข้อมูลดูเหมือนว่า Id ต้องการคำนวณตัวแปรใหม่ชื่อ BLOODPRESSUREUPDATED ตัวแปรนี้ควรเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของ BLOODPRESSURE และมีลักษณะดังนี้: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือค่าปัจจุบันบวกค่าก่อนหน้าหารด้วยสอง สำหรับการสังเกตครั้งแรก BLOODPRESSUREUPDATED เป็นเพียง BLOODPRESSURE ในปัจจุบัน หากหายไป BLOODPRESSUREUPDATED ควรเป็นค่าเฉลี่ยโดยรวม ค่าที่ขาดหายไปควรจะมีค่าใกล้เคียงที่สุดก่อนหน้านี้ Ive พยายามต่อไปนี้: ฉันยังพยายาม rollap และ rollmeanr โดยไม่ประสบความสำเร็จ ขอบคุณที่ให้ความช่วยเหลือบ้าง ถามเมื่อวันที่ 5 ต. ค. ที่ 0:45 เมื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จำนวนองค์ประกอบที่ส่งคืนจะน้อยกว่าจำนวนแถวของข้อมูลกล่าวคือมีการส่งคืนเฉพาะองค์ประกอบ quotn-1quot เท่านั้น อาจทำให้เกิดปัญหาได้ที่นี่ หรือคุณจะพิจารณาเพิ่มคอลัมน์เฉลี่ยเคลื่อนที่โดยแยกเช่น: test2BLOODPRESSUREUPDATED lt - with (test2, c (mean (BLOODPRESSURE, na. rm T), rollapply (BLOODPRESSURE, 2, mean, na. rm T))) ndash KFB Oct 5 14 at 3:40 ขอบคุณสำหรับความพยายาม KFB แต่น่าเสียดายที่มันไม่ได้ผล ฉันลองใช้เวอร์ชันที่แก้ไขแล้วด้วย บางทีฟังก์ชั่นสวนสัตว์ไม่เหมาะสำหรับการนี้ผมได้เขียนโค้ดต่อไปนี้ที่ไม่ทำงาน: test5 lt - test test5UM lt - ตัวแทน (NA, nrow (test5)) test5first lt - duplicated (test5ID) สำหรับ (i in 1: nrow ( test5)) else test5 แต่มันไม่ค่อยช้าเหลือเกิน ndash Adam Robinsson 5 ต. ค. 14 at 7: 09Moving Averages in R ความรู้ของฉันดีที่สุด R ไม่มีฟังก์ชันในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ อย่างไรก็ตามการใช้ฟังก์ชันการกรองเราสามารถเขียนฟังก์ชันสั้น ๆ สำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้จากนั้นเราสามารถใช้ฟังก์ชันนี้กับข้อมูลใดก็ได้: mav (data) หรือ mav (ข้อมูล 11) ถ้าเราต้องการระบุจุดข้อมูลจำนวนอื่น มากกว่า 5 ล็อตแรกที่วางแผนไว้: plot (mav (data)) นอกเหนือจากจำนวนจุดข้อมูลซึ่งค่าเฉลี่ยแล้วเรายังสามารถเปลี่ยนอาร์กิวเมนต์ด้านข้างของฟังก์ชันตัวกรองได้ด้วย: sides2 ใช้ทั้งสองด้าน sides1 ใช้ค่าที่ผ่านมาเท่านั้น แบ่งปันแนวโน้มนี้: นำทางโพสต์ความคิดเห็นการนำทาง navigation navigation เพิ่มแนวโน้มหรือย้ายเส้นค่าเฉลี่ยไปเป็นแผนภูมินำไปใช้กับ: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 More น้อยกว่าเพื่อแสดงแนวโน้มข้อมูลหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในแผนภูมิที่คุณสร้างขึ้น คุณสามารถเพิ่มเส้นแนวโน้มได้ นอกจากนี้คุณยังสามารถขยายเส้นแนวโน้มเกินกว่าข้อมูลจริงของคุณเพื่อช่วยในการคาดการณ์ค่าในอนาคต ตัวอย่างเช่นเส้นแนวโน้มดังต่อไปนี้คาดการณ์ล่วงหน้า 2 ไตรมาสและแสดงให้เห็นชัดเจนว่ามีแนวโน้มสูงขึ้นซึ่งน่าจะเป็นไปได้สำหรับการขายในอนาคต คุณสามารถเพิ่มเส้นแนวโน้มลงในแผนภูมิ 2 มิติที่ไม่ได้ถูกจัดวางรวมทั้งพื้นที่แถบเส้นคอลัมน์สต็อกการกระจายและฟองอากาศ คุณไม่สามารถเพิ่มเส้นแนวโน้มลงในแผนภูมิแบบวง, 3 มิติ, เรดาร์, พาย, พื้นผิวหรือโดนัท เพิ่มเส้นแนวโน้มบนแผนภูมิของคุณคลิกชุดข้อมูลที่คุณต้องการเพิ่มเส้นแนวโน้มหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เส้นแนวโน้มจะเริ่มต้นที่จุดข้อมูลแรกของชุดข้อมูลที่คุณเลือก ทำเครื่องหมายที่ช่อง Trendline หากต้องการเลือกเส้นแนวโน้มประเภทอื่นให้คลิกลูกศรถัดจากเส้นแนวโน้ม แล้วคลิกเลขชี้กำลัง พยากรณ์เชิงเส้น หรือสองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะเวลา สำหรับเส้นแนวโน้มเพิ่มเติมคลิกตัวเลือกเพิ่มเติม หากคุณเลือก More Options คลิกตัวเลือกที่คุณต้องการในบานหน้าต่าง 'รูปแบบเส้นขอบ' ภายใต้ตัวเลือกของ Trendline ถ้าคุณเลือกพหุนาม ป้อนพลังงานสูงสุดสำหรับตัวแปรอิสระในกล่องคำสั่งซื้อ หากเลือก Moving Average ป้อนจำนวนงวดที่จะใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่องงวด คำแนะนำ: เส้นแนวโน้มมีความถูกต้องที่สุดเมื่อค่า R-squared (ตัวเลขตั้งแต่ 0 ถึง 1 แสดงให้เห็นว่าค่าประมาณสำหรับเส้นแนวโน้มใกล้เคียงกับข้อมูลที่แท้จริงของคุณมากแค่ไหน) อยู่ที่หรือใกล้เคียง 1. เมื่อคุณเพิ่มเส้นแนวโน้มลงในข้อมูลของคุณ , Excel จะคำนวณค่า R-squared โดยอัตโนมัติ คุณสามารถแสดงค่านี้ในแผนภูมิของคุณได้โดยการตรวจสอบค่า Display R-squared ในกล่องแผนภูมิ (แผงเส้นแนวโน้มรูปแบบตัวเลือก Trendline) คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวเลือกเส้นแนวโน้มทั้งหมดในส่วนด้านล่าง เส้นแนวโน้มเชิงเส้นใช้เส้นแบบนี้เพื่อสร้างเส้นตรงที่ดีที่สุดสำหรับชุดข้อมูลเชิงเส้นอย่างง่าย ข้อมูลของคุณเป็นเส้นตรงถ้ารูปแบบในจุดข้อมูลมีลักษณะเป็นเส้น เส้นแนวโน้มจะแสดงให้เห็นว่ามีบางอย่างที่เพิ่มขึ้นหรือลดลงในอัตราที่คงที่ เส้นตรงใช้สมการนี้ในการคำนวณสมการกำลังสองอย่างน้อยที่สุดสำหรับเส้น: โดย m คือความลาดชันและ b คือการสกัดกั้น เส้นแสดงแนวโน้มต่อไปนี้แสดงให้เห็นว่ายอดขายตู้เย็นเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องตลอดระยะเวลา 8 ปี สังเกตว่าค่า R-squared (ตัวเลขตั้งแต่ 0 ถึง 1 แสดงให้เห็นว่าค่าประมาณสำหรับเส้นแนวโน้มใกล้เคียงกับข้อมูลจริงของคุณมากน้อยแค่ไหน) เป็น 0.9792 ซึ่งเป็นเส้นที่เหมาะสมกับข้อมูล เส้นโค้งที่พอดีกับเส้นโค้งที่ดีที่สุดเส้นแนวโน้มนี้จะเป็นประโยชน์เมื่ออัตราการเปลี่ยนแปลงข้อมูลเพิ่มขึ้นหรือลดลงอย่างรวดเร็วและลดระดับลง เส้นค่าลอการิทึมสามารถใช้ค่าลบและค่าบวกได้ เส้นรอบวงลอการิทึมใช้สมการนี้ในการคำนวณสมการสี่เหลี่ยมที่เล็กที่สุดผ่านจุด: c และ b เป็นค่าคงที่และ ln เป็นฟังก์ชันลอการิทึมธรรมชาติ เส้นค่าลอการิทึมต่อไปนี้แสดงการเติบโตของประชากรที่คาดการณ์ไว้ของสัตว์ในพื้นที่ว่างคงที่โดยที่ประชากรลดลงเป็นพื้นที่สำหรับสัตว์ลดลง โปรดทราบว่าค่า R-squared เท่ากับ 0.933 ซึ่งเป็นเส้นที่เหมาะสมกับข้อมูล เส้นแนวโน้มนี้มีประโยชน์เมื่อข้อมูลของคุณผันผวน ตัวอย่างเช่นเมื่อคุณวิเคราะห์ผลกำไรและขาดทุนจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ลำดับของพหุนามสามารถกำหนดได้จากจำนวนความผันผวนของข้อมูลหรือจำนวนโค้ง (เนินเขาและหุบเขา) ปรากฏในเส้นโค้ง โดยปกติคำสั่ง Order 2 polynomial trendline มีเพียงเนินเขาหรือหุบเขาคำสั่ง Order 3 มีภูเขาหรือหุบเขาหนึ่งหรือสองแห่งและลำดับที่ 4 มีถึง 3 เนินหรือหุบเขา เส้นรอบวงหรือ curvilinear trendline ใช้สมการนี้ในการคำนวณสมการอย่างน้อยสี่เหลี่ยมผ่านจุด: ที่ b และเป็นค่าคงที่ พหุนามสองสายสั่งซื้อ (หนึ่งเนิน) แสดงความสัมพันธ์ระหว่างความเร็วในการขับขี่และการสิ้นเปลืองน้ำมันเชื้อเพลิง สังเกตว่าค่า R-squared เท่ากับ 0.979 ซึ่งใกล้เคียงกับ 1 ดังนั้นเส้นจะพอดีกับข้อมูล แสดงเส้นโค้งเส้นแนวโน้มนี้มีประโยชน์สำหรับชุดข้อมูลที่เปรียบเทียบการวัดที่เพิ่มขึ้นในอัตราเฉพาะ ตัวอย่างเช่นการเร่งความเร็วของรถแข่งในช่วงเวลา 1 วินาที คุณไม่สามารถสร้างเส้นแนวโน้มกำลังได้ถ้าข้อมูลของคุณมีค่าเป็นศูนย์หรือค่าลบ เส้นกำลังกำลังใช้สมการนี้เพื่อคำนวณสมการกำลังสองอย่างน้อยที่สุดผ่านจุด: c และ b เป็นค่าคงที่ หมายเหตุ: ตัวเลือกนี้จะใช้ไม่ได้เมื่อข้อมูลของคุณมีค่าเป็นลบหรือเป็นศูนย์ แผนภูมิวัดระยะทางต่อไปนี้แสดงระยะทางเป็นหน่วยเป็นวินาที เส้นแรงที่แสดงให้เห็นถึงการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว โปรดทราบว่าค่า R-squared เท่ากับ 0.986 ซึ่งเป็นเส้นที่สมบูรณ์แบบเกือบทั้งหมดของข้อมูล แสดงเส้นโค้งเส้นแนวโน้มนี้มีประโยชน์เมื่อค่าข้อมูลเพิ่มขึ้นหรือลดลงอย่างต่อเนื่องตามอัตราที่เพิ่มขึ้น คุณไม่สามารถสร้างเส้นแสดงแนวโน้มเป็นตัวเลขได้หากข้อมูลของคุณมีค่าเป็นศูนย์หรือค่าลบ เสนเสนยอยใชสมการนี้เพื่อคํานวณสมการสแควรอยางนอยที่สุดโดยที่จุด c และ b เปนคาคงที่และ e เปนฐานของลอการิทึมตามธรรมชาติ เส้นแสดงเส้นโครงร่างต่อไปนี้แสดงถึงปริมาณคาร์บอน 14 ที่ลดลงในวัตถุเมื่ออายุมากขึ้น โปรดทราบว่าค่า R-squared เท่ากับ 0.990 ซึ่งหมายความว่าเส้นตรงกับข้อมูลเกือบสมบูรณ์ เส้นแนวโน้มการเคลื่อนที่เฉลี่ยแนวโน้มนี้จะแสดงถึงความผันผวนของข้อมูลเพื่อแสดงรูปแบบหรือแนวโน้มที่ชัดเจนขึ้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้จำนวนจุดข้อมูลที่ระบุ (กำหนดโดยตัวเลือก Period) โดยให้ค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยและใช้ค่าเฉลี่ยเป็นจุดในบรรทัด ตัวอย่างเช่นถ้ากำหนดระยะเวลาเป็น 2 ค่าเฉลี่ยของจุดข้อมูลสองจุดแรกจะใช้เป็นจุดแรกในเส้นแนวโน้มเฉลี่ยเคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ยของจุดข้อมูลที่สองและสามใช้เป็นจุดที่สองในเส้นแนวโน้ม ฯลฯ เส้นแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใช้สมการนี้: จำนวนจุดในเส้นแนวโน้มเฉลี่ยเคลื่อนที่เท่ากับจำนวนจุดทั้งหมดในชุดลบด้วย หมายเลขที่คุณระบุสำหรับงวด ในแผนภูมิกระจายเส้นแนวโน้มจะขึ้นอยู่กับลำดับของค่า x ในแผนภูมิ สำหรับผลลัพธ์ที่ดีขึ้นให้จัดเรียงค่า x ก่อนที่จะเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ต่อไปนี้แสดงรูปแบบของจำนวนบ้านที่ขายในช่วง 26 สัปดาห์ R: คำนวณค่าการเคลื่อนที่แบบกลิ้งหรือเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย R: คำนวณค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนที่แบบกลิ้งหรือเคลื่อนที่เรียนรู้ว่าคุณจะสามารถเพิ่มข้อมูลขนาดใหญ่ในระบบคลาวด์ด้วย Apache Hadoop ได้อย่างไร ดาวน์โหลด eBook นี้เลย นำเสนอให้คุณเป็นหุ้นส่วนกับ Hortonworks Ive เล่นรอบกับบางข้อมูลชุดเวลาใน R และตั้งแต่ theres บิตของรูปแบบระหว่างจุดติดต่อฉันต้องการเรียบข้อมูลออกโดยคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่. ฉันพยายามค้นหาฟังก์ชันที่สร้างขึ้นเพื่อทำเช่นนี้ แต่เจอ Didier Ruedins โพสต์บล็อกซึ่งอธิบายฟังก์ชันต่อไปนี้เพื่อทำงาน: ฉันพยายามเสียบตัวเลขบางอย่างเพื่อทำความเข้าใจวิธีการทำงาน: ที่นี่ฉันพยายามทำเฉลี่ยกลิ้งซึ่ง คำนึงถึง 3 หมายเลขล่าสุดดังนั้นฉันคาดว่าจะได้รับเพียงสองตัวเลขกลับ 4.333333 และ 5 และถ้ามีค่า NA ที่ฉันคิดว่าพวกเขาจะอยู่ที่จุดเริ่มต้นของลำดับ ในความเป็นจริงแล้วนี่คือสิ่งที่ด้านพารามิเตอร์ควบคุม: ดังนั้นในฟังก์ชัน mav ของเราค่าเฉลี่ยของกลิ้งจะมีลักษณะทั้งสองด้านของค่าปัจจุบันแทนที่จะเป็นค่าที่ผ่านมา เราสามารถปรับแต่งเพื่อให้ได้พฤติกรรมที่เราต้องการ: ค่า NA น่ารำคาญสำหรับการวางแผนที่เราต้องการทำเพื่อให้สามารถกำจัดได้: เมื่อถึงจุดนี้ผมสังเกตเห็นว่า Didier ได้อ้างอิงชุดสวนสัตว์ในความคิดเห็นและมี สร้างขึ้นในฟังก์ชั่นในการดูแลทั้งหมดนี้ฉันยังตระหนักฉันสามารถรายการทำงานทั้งหมดในแพคเกจที่มีฟังก์ชั่น ls เพื่อป่วยจะสแกนรายการสวนสัตว์ของฟังก์ชั่นครั้งต่อไปที่ฉันต้องทำอะไรบางอย่างที่เกี่ยวข้องกับชุด therell อาจจะเป็น ฟังก์ชั่นสำหรับมัน