نقل متوسط ماتلاب تقدير

أحتاج إلى حساب متوسط ​​متحرك عبر سلسلة بيانات داخل حلقة. لا بد لي من الحصول على المتوسط ​​المتحرك خلال N9 أيام. المصفوفة إم الحوسبة في هو 4 سلسلة من 365 القيم (M)، والتي هي نفسها القيم المتوسطة لمجموعة أخرى من البيانات. أريد أن أرسم القيم المتوسطة لبياناتي مع المتوسط ​​المتحرك في مؤامرة واحدة. أنا غوغلد قليلا عن المتوسطات المتحركة والأوامر كونف وجدت شيئا حاولت تنفيذ في بلدي التعليمات البرمجية: لذلك أساسا، أنا حساب حسابي ورسم ذلك مع (المتوسط ​​المتحرك) الخطأ. اخترت قيمة وس الحق قبالة موقع ماثووركس، بحيث يكون غير صحيح. (المصدر: mathworks. nlhelpeconmoving-أفيراج-تريند-Estimation. html) مشكلتي على الرغم من ذلك، هو أنني لا أفهم ما هو هذا وس. يمكن لأي شخص أن يفسر إذا كان له علاقة مع أوزان القيم: وهذا غير صالح في هذه الحالة. يتم ترجيح جميع القيم نفسها. وإذا كنت أفعل هذا خطأ تماما، يمكن أن أحصل على بعض المساعدة معها خالص الشكر. طلب 23 سبتمبر 14 في 19:05 باستخدام كونف هو وسيلة ممتازة لتنفيذ المتوسط ​​المتحرك. في التعليمات البرمجية التي تستخدمها، وس هو مقدار كنت تزن كل قيمة (كما كنت خمنت). فإن مجموع هذا المتجه يجب أن يكون دائما مساويا للموجه. إذا كنت ترغب في وزن كل قيمة بالتساوي والقيام مرشح حجم N تتحرك ثم كنت تريد أن تفعل استخدام وسيطة صالحة في كونف يؤدي إلى وجود عدد أقل من القيم في السيدة مما كان لديك في M. استخدام نفسه إذا كنت لا تمانع في آثار صفر الحشو. إذا كان لديك علبة معالجة الإشارات يمكنك استخدام كونف إذا كنت ترغب في محاولة المتوسط ​​المتحرك دائري. شيء من هذا القبيل يجب أن تقرأ الوثائق كونف و كونف لمزيد من المعلومات إذا كنت قد حان بالفعل. يمكنك استخدام الفلتر للعثور على متوسط ​​تشغيل بدون استخدام حلقة. هذا المثال يجد متوسط ​​تشغيل متجه مكون من 16 عنصرا، باستخدام حجم نافذة 5. 2) على نحو سلس كجزء من أدوات تركيب المنحنى (وهو متوفر في معظم الحالات) ي على نحو سلس (y) ينعم البيانات في متجه العمود y باستخدام فلتر متوسط ​​متحرك. يتم إرجاع النتائج في متجه العمود ي. والفترة الافتراضية للمتوسط ​​المتحرك هي 5.6.2 المتوسطات المتحركة ما 40 إليكساليس، أوردر 5 41 في العمود الثاني من هذا الجدول، يظهر متوسط ​​متحرك للنظام 5 يقدم تقديرا لدورة الاتجاه. والقيمة الأولى في هذا العمود هي متوسط ​​الملاحظات الخمس الأولى (1989-1993)، والقيمة الثانية في العمود 5-ما هي متوسط ​​القيم 1990-1994 وهكذا. كل قيمة في العمود 5-ما هي متوسط ​​الملاحظات في فترة الخمس سنوات التي تركز على السنة المقابلة. لا توجد قيم للسنتين الأوليين أو العامين الماضيين لأننا لا نملك ملاحظتين على أي من الجانبين. في الصيغة أعلاه، العمود 5-ما يحتوي على قيم قبعة مع k2. لمعرفة ما يبدو عليه تقدير دورة الاتجاه، فإننا نرسمه مع البيانات الأصلية في الشكل 6.7. مؤامرة 40 إليكساليس، الرئيسية سسيدكوتال الكهرباء السكنية، يلب كوغوكوت. زلاب كوتيركوت 41 لينس 40 ما 40 إليساليس، 5 41. كول كوتريدكوت 41 لاحظ كيف أن الاتجاه (باللون الأحمر) هو أكثر سلاسة من البيانات الأصلية ويلتقط الحركة الرئيسية للسلسلة الزمنية دون كل التقلبات الطفيفة. ولا تسمح طريقة المتوسط ​​المتحرك بتقديرات T حيث تكون t قريبة من نهايات السلسلة، وبالتالي لا يمتد الخط الأحمر إلى حواف الرسم البياني على أي من الجانبين. في وقت لاحق سوف نستخدم أساليب أكثر تطورا لتقدير دورة الاتجاه التي تسمح التقديرات بالقرب من النهاية. ويحدد ترتيب المتوسط ​​المتحرك مدى نعومة تقدير دورة الاتجاه. بشكل عام، يعني النظام الأكبر منحنى أكثر سلاسة. يوضح الرسم البياني التالي تأثير تغيير ترتيب المتوسط ​​المتحرك لبيانات مبيعات الكهرباء السكنية. المتوسطات المتحركة البسيطة مثل هذه هي عادة من ترتيب فردي (على سبيل المثال 3، 5، 7، وما إلى ذلك) وهذا هو حتى أنها متماثلة: في المتوسط ​​المتحرك للنظام m2k1، هناك k الملاحظات السابقة، k الملاحظات في وقت لاحق والمراقبة الوسطى التي يتم حساب متوسطها. ولكن إذا كان m حتى، فإنه لن يكون متماثلا. المتوسطات المتحركة للمتوسطات المتحركة من الممكن تطبيق متوسط ​​متحرك على المتوسط ​​المتحرك. أحد أسباب القيام بذلك هو جعل المتوسط ​​المتحرك متساويا في الترتيب. على سبيل المثال، قد نأخذ متوسطا متحركا من الترتيب 4، ثم نطبق متوسط ​​متحرك آخر للطلب 2 على النتائج. وفي الجدول 6-2، تم ذلك في السنوات القليلة الأولى من بيانات إنتاج البيرة الفصلية الاسترالية. ber2 lt - ويندو 40 أوسبير، ستارت 1992 41 ma4 lt - ما 40 beer2، أوردر 4. سينتر فالس 41 ma2x4 lt - ما 40 beer2، أوردر 4. سينتر ترو 41 الترميز 2times4-ما في العمود الأخير يعني 4-ما تليها 2-ما. يتم الحصول على القيم في العمود الأخير من خلال اتخاذ متوسط ​​متحرك من الترتيب 2 من القيم في العمود السابق. على سبيل المثال، القيمتين الأوليين في العمود 4-ما هي 451.2 (443410420532) 4 و 448.8 (410420532433) 4. القيمة الأولى في العمود 2times4-ما هي متوسط ​​هذين: 450.0 (451.2448.8) 2. عندما يتبع 2-ما المتوسط ​​المتحرك حتى النظام (مثل 4)، ويسمى متوسط ​​متحرك تركز على النظام 4. وذلك لأن النتائج هي الآن متماثل. لنرى أن هذا هو الحال، يمكننا كتابة 2times4-ما على النحو التالي: بدء قبعة أمبير فراك بيغفراك (y y y y) فراك (y y y y) كبير أمبير فراك y frac14y frac14y frac14y frac18y. نهاية هو الآن المتوسط ​​المرجح للرصدات، ولكنه متماثل. ومن الممكن أيضا توليفات أخرى من المتوسطات المتحركة. على سبيل المثال يتم استخدام 3times3-ما غالبا، ويتكون من متوسط ​​متحرك من النظام 3 متبوعا بمتوسط ​​متحرك آخر من النظام 3. بشكل عام، يجب أن يتبع النظام حتى ما من قبل ما حتى أمر ما لجعلها متماثلة. وبالمثل، ينبغي أن يتبع أمر ما الفردية من قبل ما الفردية ترتيب فردي. تقدير دورة الاتجاه مع البيانات الموسمية الاستخدام الأكثر شيوعا للمتوسطات المتحركة المتمركزة هو في تقدير دورة الاتجاه من البيانات الموسمية. النظر في 2times4-ما: قبعة فراك y frac14y frac14y frac14y frac18y. عند تطبيقه على بيانات ربع سنوية، يعطى كل ربع سنة نفس الوزن حيث تطبق الفترة األولى واألخيرة على نفس الربع في السنوات المتعاقبة. وبناء على ذلك، سيتم حساب متوسط ​​التغير الموسمية، كما أن القيم الناتجة عن هذه القيم لن تكون متبقية أو معدومة. ويمكن الحصول على تأثير مماثل باستخدام 2times 8-ما أو 2times 12-ما. وبوجه عام، فإن m 2 ما يعادل متوسط ​​متحرك مرجح لترتيب m1 مع أخذ جميع الملاحظات 1m الوزن باستثناء المصطلحين الأول والأخير الذي يأخذ الأوزان 1 (2M). حتى إذا كانت الفترة الموسمية حتى و من أجل م، استخدم 2times م-ما لتقدير دورة الاتجاه. إذا كانت الفترة الموسمية غريبة وترتيب m، استخدم m-ما لتقدير دورة الاتجاه. على وجه الخصوص، يمكن استخدام 2 مرات 12-ما لتقدير دورة الاتجاه من البيانات الشهرية و 7-ما يمكن استخدامها لتقدير دورة الاتجاه من البيانات اليومية. ومن شأن الخيارات الأخرى لترتيب درجة الماجستير أن تؤدي عادة إلى تلوث تقديرات دورة الاتجاه بالموسمية في البيانات. مثال 6.2 تصنيع المعدات الكهربائية يبين الشكل 6.9 2 مرات 12-ما المطبقة على مؤشر أوامر المعدات الكهربائية. لاحظ أن الخط السلس لا يظهر موسمية وهو تقريبا نفس دورة الاتجاه هو مبين في الشكل 6.2 والتي تم تقديرها باستخدام طريقة أكثر تعقيدا بكثير من المتوسطات المتحركة. وأي خيار آخر لترتيب المتوسط ​​المتحرك (باستثناء 24 و 36 وما إلى ذلك) قد يؤدي إلى خط سلس يظهر بعض التقلبات الموسمية. مؤامرة 40 إليسيكيب، يلاب كوت أوامر جديدة إندكسكوت. كول كوغرايكوت، الرئيسية تصنيع المعدات الكهربائية (منطقة اليورو) كوت 41 خطوط 40 أماه 40 إليسيكيب، النظام 12 41. كول كوريدكوت 41 المتوسطات المتحركة المرجح مجموعات من المتوسطات المتحركة تؤدي إلى المتوسطات المتحركة المرجح. على سبيل المثال، 2x4-ما ناقش أعلاه يعادل 5-ما المرجحة مع الأوزان التي قدمها فراك، فراك، فراك، فراك، فراك. وبصفة عامة، يمكن كتابة m-M المرجح كقيمة t k k a y y حيث k (m-1) 2 وتعطى الأوزان بواسطة النقاط والنقاط أك. من المهم أن الأوزان كل المبلغ إلى واحد وأنها متماثلة بحيث آج a. و M-ما بسيط هو حالة خاصة حيث جميع الأوزان تساوي 1M. والميزة الرئيسية للمتوسطات المتحركة المرجحة هي أنها تعطي تقديرا أكثر سلاسة لدورة الاتجاه. بدلا من الملاحظات دخول وترك الحساب بالوزن الكامل، يتم زيادة وزنها ببطء ثم انخفض ببطء مما أدى إلى منحنى أكثر سلاسة. وتستخدم على نطاق واسع بعض مجموعات محددة من الأوزان. يتم عرض بعض هذه في الجدول 6.3.Documentation يوضح هذا المثال كيفية تقدير معدل التحرك الذاتي المتكامل أو نماذج أريما. وهناك حاجة أحيانا إلى نماذج من السلاسل الزمنية التي تحتوي على اتجاهات غير ثابتة (موسمية). وهناك فئة واحدة من هذه النماذج هي نماذج أريما. هذه النماذج تحتوي على تكامل ثابت في مصدر الضوضاء. وهكذا، إذا كانت المعادلة الحاكمة لنموذج أرما معبر عنها على النحو A (q) y (t) سي (t). حيث يمثل A (q) المصطلح التلقائي الانحداري و C (q) المدى المتوسط ​​المتحرك، ويعبر عن النموذج المقابل لنموذج أريما حيث يمثل المصطلح مكامل الوقت المنفصل. وبالمثل، يمكنك صياغة المعادلات لنماذج أرى و أريكس. باستخدام أوامر تقدير نموذج السلاسل الزمنية أر. أركس و أرماكس يمكنك إدخال تكامل في مصدر الضوضاء ه (ر). يمكنك القيام بذلك باستخدام المعلمة إنتغراتينواز في الأمر تقدير. ولا يحسب نهج التقدير أي تعويضات ثابتة في بيانات السلاسل الزمنية. ولا تقتصر القدرة على إدخال مكامل الضوضاء على بيانات السلاسل الزمنية وحدها. يمكنك القيام بذلك أيضا لنماذج المدخلات والمخرجات حيث قد تكون الاضطرابات عرضة للموسمية. مثال واحد هو نماذج متعدد الحدود من هيكل أريماكس: انظر الصفحة المرجعية أرماكس للحصول على أمثلة. تقدير نموذج أرى لسلسلة زمنية العددية مع الاتجاه الخطي. تقدير نموذج متسلسلات زمنية متعددة المتغيرات بحيث يكون تكامل الضوضاء في واحد فقط من السلسلتين الزمنيتين. وإذا اقترنت النواتج (لم تكن المصفوفة القطرية مصفوفة قطرية)، فإن الوضع سيكون أكثر تعقيدا وسيؤدي ببساطة إضافة عامل تكامل إلى قناة الضوضاء الثانية إلى العمل. هل كان هذا الموضوع مفيدا أمر ماتلاب قمت بالنقر فوق ارتباط يتوافق مع الأمر ماتلاب: قم بتشغيل الأمر بإدخاله في إطار أوامر ماتلاب. متصفحات الويب لا تدعم أوامر ماتلاب. اختر بلدك