Com o vetor de peso, quero dizer o vetor com pesos que você tem que multiplicar as observações na janela que desliza sobre seus dados, então, se você adicionar esses produtos, ele retornará o valor do EMA no lado direito da janela. Para uma média móvel ponderada linear, a fórmula para encontrar o vetor de peso é: (1: n) soma (1: n) (no código R). Esta série de comprimento n acrescenta-se a 1. Para n10 será 0.01818182 0.03636364 0.05454545 0.07272727 0.09090909 0.10909091 0.12727273 0.14545455 0.16363636 0.18181818 os números 1 a 10 55, com 55 a soma dos números 1 a 10. Como você calcula o vetor de peso Para uma média móvel exponencial (EMA) de comprimento n se n é o comprimento da janela, então alphalt-2 (n1) e ilt-1: n então EmaWeightVectorlt - ((alfa (1-alfa) (1-i)) ) Isso é correto Mesmo que o EMA não seja realmente confinado a uma janela com um começo e um fim, não deveria os pesos somar 1 como o LWMA Obrigado Jason, qualquer ponteiro de como aproximar o filtro EMA para qualquer precisão desejada Ao aproximá-lo com um filtro FIR longo, há um script perl em en. wikipedia. orgwikihellip que fez a imagem do vetor de peso EMA, mas não entendi: se eles definiram o número de pesos para 15, por que há 20 vermelhos Bares em vez de 15 ndash MisterH 19 de dezembro 12 em 22: 40Movindo médias em R Para o melhor de Meu conhecimento, R não possui uma função integrada para calcular as médias móveis. Usando a função de filtro, no entanto, podemos escrever uma função curta para médias móveis: podemos usar a função em qualquer dado: mav (dados) ou mav (dados, 11) se quisermos especificar um número diferente de pontos de dados Do que o traçado padrão 5 funciona como esperado: plot (mav (data)). Além do número de pontos de dados sobre os quais a média, também podemos alterar o argumento dos lados das funções de filtro: sides2 usa ambos os lados, sides1 usa apenas valores passados. Compartilhe isso: Publique navegação Comentário de navegação Comentário navigation8.4 Modelos de média em movimento Em vez de usar valores passados da variável de previsão em uma regressão, um modelo de média móvel usa erros de previsão passados em um modelo similar a regressão. Y c e theta e theta e dots theta e, onde et é ruído branco. Nós nos referimos a isso como um modelo de MA (q). Claro, não observamos os valores de et, por isso não é realmente regressão no sentido usual. Observe que cada valor de yt pode ser pensado como uma média móvel ponderada dos últimos erros de previsão. No entanto, os modelos de média móvel não devem ser confundidos com o alisamento médio móvel que discutimos no Capítulo 6. Um modelo de média móvel é usado para prever valores futuros, ao mesmo tempo em que o alisamento médio médio é usado para estimar o ciclo de tendência dos valores passados. Figura 8.6: Dois exemplos de dados de modelos em média móveis com diferentes parâmetros. Esquerda: MA (1) com y t 20e t 0.8e t-1. Direito: MA (2) com t e t - e t-1 0.8e t-2. Em ambos os casos, e t é normalmente distribuído ruído branco com zero médio e variância um. A Figura 8.6 mostra alguns dados de um modelo MA (1) e um modelo MA (2). Alterando os parâmetros theta1, dots, thetaq resulta em diferentes padrões de séries temporais. Tal como acontece com os modelos autorregressivos, a variância do termo de erro e apenas alterará a escala da série e não os padrões. É possível escrever qualquer modelo AR (p) estacionário como modelo MA (infty). Por exemplo, usando a substituição repetida, podemos demonstrar isso para um modelo AR (1): begin yt amp phi1y et amp phi1 (phi1y e) et amp phi12y phi1 e amp phi13y phi12e phi1 e et amptext end Provided -1 lt phi1 lt 1, o valor de phi1k diminuirá quando k for maior. Então, eventualmente, obtemos et et phi1 e phi12 e phi13 e cdots, um processo de MA (infty). O resultado reverso é válido se importamos algumas restrições nos parâmetros MA. Em seguida, o modelo MA é chamado de inversível. Ou seja, podemos escrever qualquer processo inversor de MA (q) como um processo AR (infty). Os modelos invertidos não são simplesmente para nos permitir converter de modelos MA para modelos AR. Eles também têm algumas propriedades matemáticas que os tornam mais fáceis de usar na prática. As restrições de invertibilidade são semelhantes às restrições de estacionaria. Para um modelo MA (1): -1lttheta1lt1. Para um modelo MA (2): -1lttheta2lt1, theta2theta1 gt-1, theta1 - theta2 lt 1. Condições mais complicadas mantêm-se para qge3. Novamente, R irá cuidar desses constrangimentos ao estimar os modelos.
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