moving-average 相关问题

计算时间序列中最近(在某些窗口内)值的平均值,而不是整个系列的平均值。

如何在r中使用简单移动平均模型的预测函数?

我想预测我的简单移动平均模型的未来值。我使用了以下程序:x

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使用预测包的简单移动平均误差

当我尝试使用预测函数使用sma预测时间序列时,我收到此错误:fc

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滚动平均值/标准偏差与条件

我有一个关于根据条件计算滚动平均值/标准差的问题。说实话,它更像是一个语法问题,但是因为我认为它会慢慢减慢我的代码......

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在保留Date,R的同时在特定窗口内移动平均值

我有一个50层的大型rasterstack,我想用10的移动窗口来计算平均值和最大值。我想要的例子是计算层1:10和11:20的平均值等等......

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如何根据日期为月末单独输出数据库中的值?

我有一个问题,我需要查询一个数据库,其中包括过去90天的多行贸易活动。目前,查询是为了确定90天内的平均金额...

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SQLite中的移动平均值

我想在SQLite表中计算数据的移动平均值。我在MySQL中发现了几种方法,但在SQLite中找不到有效的方法。在SQL中,我认为这样的事情应该做到(...

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如何在列表清单上操作移动平均线?

我有一个mathematica中的数字列表列表,即{{a,b,c,d,e},{f,g,h,i,j}},我想在每个子列表上操作MovingAverage。但是,MovingAverage [listOfLists,{...

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pyspark:使用时间序列数据滚动平均值

我有一个由时间戳列和美元列组成的数据集。我想找到每行的平均美元数,在每行的时间戳结束。我最初看的是......

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R - 计算面板数据的12个月移动平均值

首先,全面披露。我试图在具有相关子查询的MS Access中严格执行此操作,并在此帖子上按人,日期对12个月移动平均线提供了一些帮助。我原本以为我的数据......

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面板数据的滚动平均值(有一些细节)

我已经提出了一些代码来计算面板数据的滚动平均值(数据中的一行包含一天中一个主题的值)。由于我有一些更具体的要求,代码变成......

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Python与Pandas或NumPy滚动夏普比率

我试图使用Python和Pandas / NumPy生成6个月滚动夏普比率的图。我的输入数据如下:导入pandas为pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...

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移动平均线计算不正确

我正在使用Quandl提取的数据对Microsoft股票进行时间序列分析。我想将收盘价格与移动平均线进行对比。当我绘制移动平均线时,他们不会一路走下去......

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当数据很大时,当我在n点移动平均滤波器中增加n时,为什么我的信号峰值保持不变?

我正在使用MATLAB来查找信号的峰值数。我试图绘制用N点移动平均滤波器滤波的信号的峰值数,N从2到30.(我也考虑......

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用熊猫计算前滚平均值

我需要在数据帧中计算一些前滚平均值,并且实际上不知道从哪里开始。我知道如果我想提前10天选择一个单元格说我会做df.shift(-10),但我是...

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使用袖扣设置多个具有移动平均值的子图,并使用图表离线

我试图从我的数据框中选择4种不同的产品价格,并使用绘图袖扣绘制他们的移动平均值作为子图(2,2)。如果有人能指导我,我将不胜感激。我试过了 ...

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Pandas - 直接将group by的移动平均列添加到数据帧

我有一个包含以下列的数据框:name,date,day_index,value我想将第4列添加到同一数据帧,这是第3列的指数加权移动平均值(...

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如何在Python中实现良好的移动平均值

我正在做一些研究,我正在基于这个数学表达式在Python中实现移动平均值:其中:n = sample和W1 = Window我实现的那样:def movingAverage(signal,...

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这是计算移动平均线的有效方法吗?

我有一些{open | high | low | close}市场数据。我想从每行的近似值计算一个简单移动平均线。我已经环顾四周,找不到一个简单的方法来做到这一点。我有 ...

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如何使用mongodb mapreduce计算简单移动平均线?

我在mongodb集合中有以下格式的时间序列数据:{“名称”:“AKBNK”,“日期”:ISODate(“2009-01-02T00:00:00Z”),“关闭”:3.256746559,}我想要计算简单......

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如何用统计分析创建移动平均函数?

def adf(ts):#Determing rolling statistics rolmean = pd.rolling_mean(ts,window = 12)rolstd = pd.rolling_std(ts,window = 12)#Plot rolling statistics:orig = plt.plot(ts,color ='蓝色”,标签= '原始')...

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