Ho un follow-up longitudinale delle registrazioni della pressione sanguigna. Il valore a un certo punto è meno predittivo di quanto è la media mobile (media di rotolamento), che è il motivo per cui Id come per calcolarlo. I dati si presenta come Id come per calcolare una nuova variabile, chiamata BLOODPRESSUREUPDATED. Questa variabile deve essere la media mobile per bloodpressure ed hanno le seguenti caratteristiche: Una media mobile è il valore corrente ed il valore precedente diviso per due. Per la prima osservazione, il BLOODPRESSUREUPDATED è solo la pressione arteriosa corrente. Se questo manca, BLOODPRESSUREUPDATED dovrebbe essere la media globale. I valori mancanti devono essere riempiti con più vicino valore precedente. Ive ha provato il seguente: Ho anche provato rollaply e rollmeanr senza riuscirvi. Id apprezzare qualche aiuto. chiesto 5 ott 14 at 0:45 Quando si calcola media mobile, il numero di elementi restituiti è inferiore al numero di righe di dati, vale a dire solo gli elementi quotn-1quot vengono restituiti. Così può essere la causa del problema qui. Oppure puoi considerare l'aggiunta della colonna media mobile a parte, come: test2BLOODPRESSUREUPDATED lt - con (test2, C (media (bloodpressure, na. rm T), rollapply (bloodpressure, 2, significa, na. rm T))) ndash KFB ottobre 5 14 a 3:40 Grazie per la KFB sforzo. Purtroppo non ha funzionato. Ho provato un paio di versioni modificate pure. Forse gli zoo-funzioni non sono adatti per questo ho codificato il seguente che funziona: prova test5 lt - test5UM lt - rep (NA, nrow (test5)) test5first lt - duplicato (test5ID) for (i in 1: nrow ( test5)) else test5 Ma it39s incredibilmente lento. ndash Adam Robinsson 5 ottobre 14 alle 7: 09Moving medie in R Al meglio della mia conoscenza, R non dispone di una funzione incorporata per calcolare le medie mobili. Utilizzando la funzione di filtro, tuttavia, siamo in grado di scrivere una breve funzione per medie mobili: Possiamo quindi utilizzare la funzione su tutti i dati: MAV (i dati), o MAV (dati, 11) se si desidera specificare un numero diverso di punti dati quello di default 5 plotting opere come previsto: plot (MAV (dati)). Oltre al numero di punti di dati su cui media, possiamo anche modificare l'argomento lati delle funzioni di filtro: sides2 utilizza entrambi i lati, sides1 utilizza solo valori del passato. Condividi questo: Messaggio di navigazione commento navigazione commento navigationAdd una tendenza o linea della media mobile a un grafico applica a: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Altro. Meno per mostrare le tendenze di dati o medie mobili in un grafico creato. è possibile aggiungere una linea di tendenza. È inoltre possibile estendere una linea di tendenza oltre i tuoi dati effettivi per aiutare a prevedere i valori futuri. Ad esempio, la seguente linea di tendenza lineare prevede due quarti avanti e mostra chiaramente una tendenza al rialzo che sembra essere molto promettente per le vendite future. È possibile aggiungere una linea di tendenza a un grafico 2-D che isnt impilati, compresa l'area, bar, colonna, linea, magazzino, dispersione, e bolla. Non è possibile aggiungere una linea di tendenza a una, 3-D, radar, a torta, di superficie o grafico ad anello in pila. Aggiungere una linea di tendenza sul grafico, fare clic sulla serie di dati a cui si desidera aggiungere una linea di tendenza media o in movimento. La linea di tendenza avrà inizio il primo punto di dati della serie di dati che si sceglie. Selezionare la casella Trendline. Per scegliere un diverso tipo di linea di tendenza, fare clic sulla freccia accanto a Trendline. e quindi fare clic su esponenziale. Previsione lineare. o due periodi media mobile. Per le linee di tendenza aggiuntivi, fare clic su Altre opzioni. Se si sceglie Altre opzioni. selezionare l'opzione desiderata nel riquadro Trendline Formato in Opzioni Trendline. Se si seleziona polinomiale. inserire la potenza massima per la variabile indipendente nella casella Ordine. Se si seleziona media mobile. inserire il numero di periodi da utilizzare per calcolare la media mobile nella casella Periodo. Suggerimento: una linea di tendenza è più preciso quando il suo valore R quadrato (un numero da 0 a 1 che rivela quanto strettamente i valori stimati per la linea di tendenza corrispondano ai suoi dati effettivi) è pari o vicino a 1. Quando si aggiunge una linea di tendenza per i dati , Excel calcola automaticamente il valore R al quadrato. È possibile visualizzare questo valore sul grafico controllando il valore R quadrato display sulla scatola grafico (riquadro Trendline Formato, Opzioni Trendline). È possibile saperne di più su tutte le opzioni della linea di tendenza nelle sezioni sottostanti. linea di tendenza lineare Utilizzare questo tipo di linea di tendenza per creare una linea retta best-fit per semplici insiemi di dati lineari. I suoi dati è lineare se il modello nei suoi punti di dati si presenta come una linea. Una linea di tendenza lineare, di solito indica che qualcosa sta aumentando o diminuendo ad un tasso costante. Una linea di tendenza lineare utilizza questa equazione per calcolare i minimi quadrati per una linea: dove m è la pendenza e b è l'intercetta. La seguente linea di tendenza lineare mostra che le vendite del frigorifero hanno costantemente aumentato nel corso di un periodo di 8 anni. Si noti che il valore R al quadrato (un numero da 0 a 1 che rivela quanto strettamente i valori stimati per la linea di tendenza corrispondano ai suoi dati effettivi) è 0,9792, il che è una buona misura della linea ai dati. Mostrando una linea curva best-fit, questa linea di tendenza è utile quando il tasso di variazione dei dati aumenta o diminuisce rapidamente e poi livelli fuori. Una linea di tendenza logaritmica può utilizzare valori negativi e positivi. Una linea di tendenza logaritmica utilizza questa equazione per calcolare i minimi quadrati attraverso punti: dove c e B sono costanti e ln è la funzione logaritmo naturale. Di seguito viene mostrato Trendline logaritmiche prevede la crescita della popolazione di animali in una zona a spazio fisso, dove la popolazione livellato come spazio per gli animali è diminuita. Si noti che il valore R-squared è 0,933, che è relativamente buona misura della linea per i dati. Questa linea di tendenza è utile quando i dati oscilla. Ad esempio, quando si analizzano i guadagni e le perdite nel corso di un grande insieme di dati. L'ordine del polinomio può essere determinata dal numero delle fluttuazioni nei dati o quante curve (colline e valli) appaiono nella curva. Tipicamente, un Ordine 2 linea di tendenza polinomiale ha solo una collina o valle, un Ordine 3 ha uno o due colline o vallate, e un Ordine 4 ha fino a tre colline o vallate. Una linea di tendenza polinomiale o curvilinea utilizza questa equazione per calcolare i minimi quadrati attraverso punti: dove b e sono costanti. Il seguente Ordinanza 2 trendline polinomiale (una collina) mostra la relazione tra la velocità di guida e consumo di carburante. Si noti che il valore R al quadrato è 0,979, che è vicino a 1 in modo le linee di un buon adattamento ai dati. Mostrando una linea curva, questa linea di tendenza è utile per insiemi di dati che mettono a confronto le misure che aumentano ad un tasso specifico. Ad esempio, l'accelerazione di una macchina da corsa ad intervalli di 1 secondo. Non è possibile creare una linea di tendenza di alimentazione se i dati contengono zero o negativi valori. Una linea di tendenza potere utilizza questa equazione per calcolare i minimi quadrati attraverso punti: dove c e B sono costanti. Nota: Questa opzione non è disponibile quando i dati include valori negativi o zero. La seguente tabella di misura di distanza mostra la distanza in metri per secondo. La linea di tendenza potere dimostra chiaramente la crescente accelerazione. Si noti che il valore R-squared è 0,986, che è una misura quasi perfetta della linea per i dati. Mostrando una linea curva, questa linea di tendenza è utile quando i valori dei dati aumentano o diminuiscono a tassi in costante aumento. Non è possibile creare una linea di tendenza esponenziale se i dati contiene zero o negativi valori. Una linea di tendenza esponenziale utilizza questa equazione per calcolare i minimi quadrati attraverso punti: dove c e b sono costanti ed e è la base del logaritmo naturale. La seguente linea di tendenza esponenziale si mostra la quantità decrescente di carbonio 14 in un oggetto con l'invecchiamento. Si noti che il valore R quadrato è 0.990, il che significa che la linea si adatta ai dati quasi perfettamente. Spostamento linea di tendenza media Questa linea di tendenza uniforma fluttuazioni dei dati per mostrare un modello o una tendenza in modo più chiaro. Una media mobile utilizza un determinato numero di punti di dati (definiti dall'opzione Periodo), medie loro, e usa il valore medio come un punto della linea. Ad esempio, se il periodo è impostato su 2, la media dei primi due punti dati viene utilizzato come primo punto del movimento trendline media. La media del secondo e terzo punto di dati viene utilizzato come secondo punto della linea di tendenza, ecc Un movimento trendline media utilizza questa equazione: Il numero di punti in una linea di tendenza media mobile è uguale al numero totale di punti nella serie, meno la numero specificato per il periodo. In un grafico di dispersione, la linea di tendenza è basata sull'ordine dei valori x nel grafico. Per un risultato migliore, ordinare i valori x prima di aggiungere un media mobile. La linea di tendenza media seguente movimento mostra un modello del numero di case vendute nel corso di un 26 settimane period. R: Calcolo laminazione o medie mobili R: Calcolo laminazione o medie mobili Ulteriori informazioni su come è possibile ottimizzare grandi dati nel cloud con Apache Hadoop. Scarica questo eBook ora. Portato a voi in collaborazione con Hortonworks. Ive giocato in giro con alcuni dati di serie temporali in R e dal Theres un po 'di variazione tra punti consecutivi ho voluto smussare i dati fuori dal calcolo della media mobile. Ho faticato a trovare una funzione incorporata per fare questo, ma sono imbattuto Didier Ruedins post sul blog che ha descritto la seguente funzione per fare il lavoro: ho provato collegare alcuni numeri per capire come funziona: Qui stavo cercando di fare una media mobile che ha preso in considerazione gli ultimi 3 numeri così mi aspettavo di ottenere solo due numeri indietro 4.333333 e 5 e se ci sarebbero stati i valori NA ho pensato theyd essere all'inizio della sequenza. In realtà si scopre questo è ciò che i lati controlli dei parametri: Quindi, nella nostra funzione di MAV la media mobile sembra entrambi i lati del valore corrente, piuttosto che solo a valori del passato. Possiamo tweak che per ottenere il comportamento che vogliamo: I valori di NA sono fastidiosi per qualsiasi tracciato che vogliamo fare in modo lascia sbarazzarsi di loro: Dopo aver ottenuto a questo punto ho notato che Didier aveva fatto riferimento il pacchetto zoo nei commenti e ha un costruito in funzione di prendersi cura di tutto questo: ho anche capito che posso elencare tutte le funzioni in un pacchetto con la funzione LS così male essere la scansione lista zoo di funzioni prossima volta ho bisogno di fare therell relative serie qualcosa di tempo probabilmente già essere un funzione per esso
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