الأسي المرجحة الحركة من المتوسط - التغاير

هو ارتباط العينة بين X و Y في الوقت t. هو التباين الترجيحي المرجح الأسي بين X و Y في الوقت t. هو التقلب المرجح الأسي للعينة للسلاسل الزمنية X في الوقت t. هو التقلب المرجح ألسنة العينة للمسلسل الزمني Y في الوقت t. هو عامل التمهيد المستخدم في تقلبات الترجيح الأسي وحساب التباين. إذا لم يكن لمجموعات بيانات المدخلات صفر يعني، تقوم الدالة إوسف إكسيل بإزالة المتوسط ​​من كل نموذج بيانات نيابة عنك. ويستخدم إوسف تقلب إوما وإشارات إوكوف التي لا تتحمل متوسط ​​التقلب على المدى الطويل (أو التباين)، وبالتالي، فإن أي إفسف يعيد قيمة ثابتة لأي أفق للتنبؤ خارج خطوة واحدة. المراجع هول، جون C. الخيارات، العقود الآجلة وغيرها من المشتقات المالية تايمز برنتيس هول (2003)، ب 385-387، إيسبن 1-405-886145 هاميلتون، J. D. تحليل السلاسل الزمنية. برينستون ونيفرزيتي بريس (1994)، إيسبن 0-691-04289-6 تساي، روي S. تحليل سلسلة الوقت المالية جون وايلي أمب سونس. (2005)، إيسبن 0-471-690740 روابط ذات صلةمتعدد المتغيرات أضعافا مضاعفة التحرك الموزون مصفوفة التباين هوكينز، دوغلاس M. مابودو-تشاو، إدغارد M. (أسك أمريكان ستاتيستيكال أسوسياتيون) ونيفرزيتي أوف مينيسوتا ونيفرزيتي أوف سينترال فلوريدا تيشنوميتريكس فول. 50 رقم 2 كيسيد: 24353 ماي 2008 ص 155-166 قائمة 10.00 عضو 5.00 لمدة محدودة، الوصول إلى هذا المحتوى مجاني سوف تحتاج إلى تسجيل الدخول. جديد على أسك سجل هنا. المادة الملخص يستند هذا الملخص إلى ملخص المؤلفين. ويركز الرسم البياني المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​الترجيح الشعبي المتغير (موما) على التغيرات في المتجه المتوسط، ولكن يمكن أن تحدث تغيرات في الموقع أو تقلب خاصية الجودة متعددة المتغيرات المترابطة التي تتطلب منهجيات موازية للكشف عن التغيرات في مصفوفة التباين المشترك. يتم النظر في مصفوفة التباين المتغير المتحرك أضعافا مضاعفة لرصد استقرار مصفوفة التباين المشترك للعملية. عندما تستخدم جنبا إلى جنب مع موقع ميوما، يراقب هذا المخطط كلا من المتوسط ​​والتباين على النحو المطلوب من قبل التحكم في العملية السليمة. ويتفوق المخطط عموما على المخططات التنافسية لمصفوفة التباين. متوسط ​​طول المدى (أرل)، التحيز، تحليل الانحدار، التباين (كوفاريانس)، المخططات التحليلية للمتوسط ​​المتحرك المرجح أسي (إوما) الأدوات الحسابية على نحو مماثل، يحتوي داتافريم على طريقة كوف لحساب التباينات الزوجية بين السلسلة في داتافريم، مع استبعاد قيم نانول أيضا. وبافتراض أن البيانات المفقودة مفقودة عشوائيا، فإن ذلك يؤدي إلى تقدير لمصفوفة التباين المشترك غير المتحيز. ومع ذلك، قد لا يكون هذا التقدير مقبولا بالنسبة لكثير من التطبيقات لأن مصفوفة التباين المقدرة غير مضمونة لتكون شبه محددة. وهذا يمكن أن يؤدي إلى ارتباطات تقديرية لها قيم مطلقة أكبر من واحد، و أن مصفوفة التباين غير قابل للانعكاس. انظر تقدير مصفوفات التغاير لمزيد من التفاصيل. كما يدعم DataFrame. cov كلمة رئيسية اختيارية مينبيريودس تحدد الحد الأدنى المطلوب من الملاحظات لكل زوج عمود من أجل الحصول على نتيجة صالحة. يتم تحديد الأوزان المستخدمة في النافذة بواسطة الكلمة الرئيسية وينتيب. قائمة أنواع المعترف بها هي: بوكسكار تريانغ بلاكمان هامنج بارتليت بارزن بوهمان بلاكمانهاريس نوتال بارثان كايزر (يحتاج بيتا) غاوسيان (يحتاج ستد) جينيرالغوسيان (يحتاج السلطة، العرض) سليبيان (يحتاج العرض). لاحظ أن نافذة بوكسكار تعادل يعني (). بالنسبة لبعض وظائف النوافذ، يجب تحديد معلمات إضافية: ل. سوم () مع وينتيب. لا يوجد التطبيع القيام به إلى الأوزان للنافذة. تمرير الأوزان المخصصة من 1، 1، 1 سوف تسفر عن نتيجة مختلفة من تمرير الأوزان من 2، 2، 2. على سبيل المثال. عند تمرير وينتيب بدلا من تحديد أوزان صريحة، الأوزان هي بالفعل تطبيع بحيث أكبر وزن هو 1. على النقيض من ذلك، فإن طبيعة. mean () حساب بحيث يتم تطبيع الأوزان فيما يتعلق بعضها البعض. أوزان 1، 1، 1 و 2، 2، 2 تعطي نفس النتيجة. وقت علم المتداول الجديد في الإصدار 0.19.0. الجديد في الإصدار 0.19.0 هي القدرة على تمرير الإزاحة (أو قابلة للتحويل) إلى. rolling () طريقة ويكون لها إنتاج نوافذ متغيرة الحجم استنادا إلى نافذة الوقت مرت. لكل نقطة زمنية، وهذا يشمل جميع القيم السابقة التي تحدث داخل دلتا الوقت المشار إليها. ويمكن أن يكون هذا مفيدا بشكل خاص لمؤشر الترددات غير المنتظمة. هذا هو مؤشر الترددات العادية. استخدام معامل نافذة عدد صحيح يعمل على لفة على طول تردد النافذة. ويتيح تحديد الإزاحة مواصفات أكثر سهولة للتردد المتداول. باستخدام مؤشر غير منتظم، ولكن لا يزال رتابة، المتداول مع نافذة عدد صحيح لا نقل أي حساب خاص. استخدام مواصفات الوقت يولد نوافذ متغيرة لهذه البيانات متفرق. وعلاوة على ذلك، نسمح الآن اختياري على المعلمة لتحديد عمود (بدلا من الافتراضي الفهرس) في داتافريم. الوقت المتداول المتداول مقابل إعادة أخذ العينات باستخدام. rolling () مع فهرس يستند إلى الوقت يشبه إلى حد كبير إعادة اختزال. كلاهما يعمل وأداء عمليات الاختزال على كائنات الباندا بفهرسة الوقت. عند استخدام. rolling () مع إزاحة. الإزاحة هي دلتا الوقت. اتخاذ نافذة في الوراء في الوقت تبحث، وتجميع كل القيم في تلك النافذة (بما في ذلك نقطة النهاية، ولكن ليس نقطة البداية). هذه هي القيمة الجديدة عند هذه النقطة في النتيجة. هذه هي النوافذ ذات الحجم المتغير في مساحة زمنية لكل نقطة من المدخلات. سوف تحصل على نفس الحجم نتيجة المدخلات. عند استخدام. resample () مع إزاحة. إنشاء مؤشر جديد هو تواتر الإزاحة. ولكل حاوية تردد، يتم تجميع النقاط المجمعة من المدخلات داخل نافذة النظر في الوقت المناسب التي تقع في تلك الحاوية. وتكون نتيجة هذا التجميع ناتج نقطة التردد هذه. النوافذ هي حجم حجم ثابت في مساحة التردد. سيكون لديك نتيجة شكل تردد منتظم بين دقيقة والحد الأقصى للكائن المدخلات الأصلية. كي تختصر. المتداول () عملية إطار يستند إلى الوقت، بينما. resample () عملية إطار يستند إلى تردد. توسيط ويندوز يتم تعيين التسميات بشكل افتراضي على الحافة اليسرى للنافذة، ولكن تتوفر كلمة رئيسية مركزية بحيث يمكن تعيين التصنيفات في المركز. دوال ويندو فونكتيونس كوف () و كور () يمكن حساب إحصاءات نافذة متحركة حول سلسلتين أو أي مجموعة من داتافراميزيريز أو داتافرامداتافريم. هنا هو السلوك في كل حالة: سلسلتين. حساب إحصاء الاقتران. DataFrameSeries. حساب الإحصاءات لكل عمود من داتافريم مع سلسلة مرت، وبالتالي إرجاع داتافريم. DataFrameDataFrame. افتراضيا حساب الإحصائية لمطابقة أسماء الأعمدة، وإرجاع داتافريم. إذا تم تمرير وسيطة الكلمة الرئيسية بيرويزترو ثم يحسب الإحصائية لكل زوج من الأعمدة، فارجع لوحة العناصر التي هي التواريخ المعنية (انظر القسم التالي). الحوسبة المتغايرات المتداخلة الازدواجية والارتباطات في تحليل البيانات المالية وغيرها من المجالات it8217s المشتركة لحساب التباين والمصفوفات الارتباط لمجموعة من السلاسل الزمنية. وكثيرا ما يكون المرء مهتما أيضا بتباين نافذة النافذة ومصفوفات الارتباط. ويمكن القيام بذلك عن طريق تمرير وسيطة الكلمة الرئيسية الزوجية، والتي في حالة مدخلات داتافريم سوف تسفر عن لوحة العناصر التي هي التواريخ المعنية. وفي حالة وسيطة داتافريم واحدة، يمكن حذف الوسيطة الزوجية: يتم تجاهل القيم المفقودة ويتم حساب كل إدخال باستخدام الملاحظات الكاملة الزوجية. يرجى الاطلاع على قسم التباين في التحذيرات المرتبطة بهذه الطريقة لحساب التباين المشترك ومصفوفات الارتباط. وبصرف النظر عن عدم وجود معلمة نافذة، هذه الوظائف لها نفس واجهات مثل نظرائهم. rolling. مثل أعلاه، المعلمات التي يقبلونها جميعا هي: مينبيريودس. عتبة نقاط البيانات غير الفارغة المطلوبة. الافتراضات إلى الحد الأدنى اللازم لحساب الإحصائية. لا نانس سيتم إخراج مرة واحدة وقد شوهدت نقاط البيانات غير فارغة نول. مركز. منطقي، ما إذا كان سيتم تعيين التسميات في مركز (الافتراضي هو فالس) إخراج أساليب. rolling و. إكسباندينغ لا نان إذا كان هناك على الأقل مينبيريودس القيم غير فارغة في الإطار الحالي. هذا يختلف عن كومسوم. cumprod. cummax. و الكمون. التي تعود نان في الإخراج أينما واجه نان في المدخلات. وستكون إحصائية النافذة الآخذة في الاتساع أكثر استقرارا (وأقل استجابة) من نظيرتها المتداول النافذة حيث إن حجم النافذة المتزايد يقلل من التأثير النسبي لنقطة بيانات فردية. وكمثال على ذلك، هنا هو الناتج المتوسط ​​() لمجموعة بيانات السلاسل الزمنية السابقة: ويندوز المرجح أضعافا مضاعفة مجموعة من الوظائف ذات الصلة هي إصدارات مرجحة أضعافا مضاعفة للعديد من الإحصائيات المذكورة أعلاه. يتم الوصول إلى واجهة مماثلة ل. rolling و. إكسباندينغ من خلال طريقة. ewm لتلقي كائن إوم. يتم توفير عدد من طرق إو المتوسعة أضعافا مضاعفة: المحتوى الحصري أمب التحميل من أسك متعددة المتغيرات الأسيوية الموزعة المتغيرة مصفوفة التباين الموجز الملخص: يستند هذا الملخص إلى ملخص المؤلفين. ويركز الرسم البياني المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​الترجيح الشعبي المتغير (موما) على التغيرات في المتجه المتوسط، ولكن يمكن أن تحدث تغيرات في الموقع أو تقلب خاصية الجودة متعددة المتغيرات المترابطة التي تتطلب منهجيات موازية للكشف عن التغيرات في مصفوفة التباين المشترك. يتم النظر في مصفوفة التباين المتغير المتحرك أضعافا مضاعفة لرصد استقرار مصفوفة التباين في العملية. عندما تستخدم جنبا إلى جنب مع موقع ميوما، يراقب هذا المخطط كلا من المتوسط ​​والتباين على النحو المطلوب من قبل التحكم في العملية السليمة. ويتفوق المخطط عموما على المخططات التنافسية لمصفوفة التباين. يمكن لأي شخص لديه اشتراك، بما في ذلك أعضاء سيت أند إنتيربريس، الوصول إلى هذه المقالة. طرق أخرى للوصول إلى المحتوى: تاريخ أسك كعضو كامل. تتمتع جميع الفوائد عضو أسك بما في ذلك الوصول إلى العديد من المقالات على الانترنت. موضوعات: التحكم في العمليات الإحصائية (سيك) الكلمات المفتاحية: متوسط ​​طول المدى (أرل)، التحيز، تحليل الانحدار، التباين، مخططات التحكم المتوسط ​​المتوسط ​​المرجح أسي. المؤلف: هوكينز، دوغلاس M. مابودو-تشاو، إدغارد M. المجلة: تيشنوميتريكس