Tag: moving-average

Möchte ich die Zukunft voraussagen Werte für meine simple moving average Modell. Ich verwendet das folgende Verfahren: x <- c(14,10,11,7,10,9,11,19,7,10,21,9,8,16,21,14,6,7) df <- data.frame(x) dftimeseries <- ts(df) library(TTR) smadf <- SMA(dftimeseries, 4) # lag is 4 library(forecast) forecasteddf

Habe ich eine multivariate Zeitreihe mit vier Variablen x1, x2, x3, x4 (oder nennt vier univariate Zeitreihe X1, X2, X3, X4). Nach Prüfung jeder Serie, fand ich, dass jeder von Ihnen wäre ein ARIMA-Modell. Nach differenzierenden jede

Ich habe folgende Tabelle in meiner Postgresql-9.1 Datenbank: select * from ro; date | shop_id | amount -----------+----------+-------- 2013-02-07 | 1001 | 3 2013-01-31 | 1001 | 2 2013-01-24 | 1001 | 1 2013-01-17 | 1001 |

Ich habe eine Tabelle der Stündliche Gebrauch des Produkts (wie oft ein Produkt verwendet wird) Daten – ID (bigint)| ProductId (tinyint)| Date (int - YYYYMMDD) | Hour (tinyint)| UsageCount (int) #|1 | 20140901 | 0 | 10

Ich versuche, R zur Berechnung des gleitenden Durchschnitts über eine Reihe von Werten in einer matrix. Die normalen R-mailing Liste-Suche war nicht sehr hilfreich, aber. Es scheint nicht zu einem built-in-Funktion in R wird mir erlauben, berechnen

Beim Versuch zur Berechnung des exponentiellen gleitenden Durchschnitt (EMA) von finanziellen Daten in einem dataframe es scheint, dass Pandas' ewm Ansatz ist falsch. Die Grundlagen sind gut erklärt in dem folgenden link: http://stockcharts.com/school/doku.php?id=chart_school:technical_indicators:moving_averages Wenn man Pandas Erklärung,

Muss ich berechnen Sie einen gleitenden Durchschnitt über eine Daten-Serie, die innerhalb einer for-Schleife. Ich habe, um den gleitenden Mittelwert über N=9 Tage. Die array-ich bin computing im 4-Serie, 365-Werte (M), die selbst mittlere Werte von einen

Gibt es eine pythonic way zu bauen Sie eine Liste, die enthält eine laufende Durchschnitt der irgendeine Funktion? Nach dem Lesen ein lustiges kleines Stück über Marsmenschen, schwarz-Boxen, und die Cauchy-Verteilung, ich dachte, es würde Spaß machen,

Ich habe eine Zeitreihe in form einer SortedList<dateTime,double>. Ich möchte zum berechnen eines gleitenden Durchschnitts von dieser Serie. Ich kann dies tun, indem einfach Schleifen. Ich Frage mich, ob es gibt ein besserer Weg, dies zu tun

Wie schaffen Sie einen gleitenden Durchschnitt in SQL? Aktuelle Tabelle: Date Clicks 2012-05-01 2,230 2012-05-02 3,150 2012-05-03 5,520 2012-05-04 1,330 2012-05-05 2,260 2012-05-06 3,540 2012-05-07 2,330 Gewünschte Tabelle oder Ausgang: Date Clicks 3 day Moving Average 2012-05-01

Ich versuche, R zur Berechnung des gleitenden Durchschnitts über eine Reihe von Werten in einer matrix. Die normalen R-mailing Liste-Suche war nicht sehr hilfreich, aber. Es scheint nicht zu einem built-in-Funktion in R wird mir erlauben, berechnen

Ich bin der Codierung etwas in dem moment, wo nehme ich ein paar Werte über die Zeit aus der hardware-Kompass. Dieser Kompass ist sehr präzise und die updates sehr oft, mit dem Ergebnis, dass, wenn es wackelt

Ich versuche einen Weg zu finden, berechnen Sie einen gleitenden kumulativen Durchschnitt ohne Speicherung der Zählung und die Gesamtzahl der Daten, die empfangen wird, so weit. Kam ich mit zwei algorithmen, aber beide müssen zum speichern der

Hinzufügen möchte ich, dass ein gleitender Durchschnitt die Berechnung zu meinem exchange-time-Serie. Ursprünglichen Daten von Quandl Exchange = Quandl.get("BUNDESBANK/BBEX3_D_SEK_USD_CA_AC_000", authtoken="xxxxxxx") Value Date 1989-01-02 6.10500 1989-01-03 6.07500 1989-01-04 6.10750 1989-01-05 6.15250 1989-01-09 6.25500 1989-01-10 6.24250 1989-01-11 6.26250 1989-01-12