Ewma moving average python

Digamos que eu tenho uma lista: eu quero criar uma função que calcula a média móvel n-dia. Então, se n fosse 5, eu gostaria que meu código calculasse os primeiros 1-5, adicione-o e encontre a média, que seria 3.0, então vá para 2-6, calcule a média, que seria 4,0 e depois 3 -7, 4-8, 5-9, 6-10. Eu não quero calcular os primeiros n-1 dias, então a partir do nono dia, contam os dias anteriores. Isso parece imprimir o que eu quero: no entanto, não sei como calcular os números dentro dessas listas. Todas as idéias foram feitas 14 de fevereiro às 21:05 Enquanto eu gosto da resposta de Martijns sobre isso, como george, eu queria saber se isso não seria mais rápido, usando uma soma em execução ao invés de aplicar a soma () repetidamente na maioria dos mesmos números . Também é interessante a idéia de ter valores Nenhum como padrão durante a fase de aceleração. Na verdade, pode haver muitos cenários diferentes que se poderia conceber para médias móveis. Permite dividir o cálculo das médias em três fases: Ramp Up: Iniciando iterações onde a contagem de iterações atual é o tamanho da janela Progressão constante: Temos exatamente tamanho de janela de elementos disponíveis para calcular uma média normal: soma (xiterationcounter-windowsize: iterationcounter) windowsize Ramp Down: No final dos dados de entrada, podemos retornar outro Windowsize - 1 números médios. Heres uma função que aceita Iteráveis ​​arbitrárias (geradores são finos) como entrada para dados Tamanho de janela arbitrária 1 Parâmetros para mudar a produção de valores durante as fases para Ramp UpDown Callback funções para essas fases para controlar como os valores são produzidos. Isso pode ser usado para fornecer constantemente um padrão (por exemplo, Nenhum) ou para fornecer médias parciais. Parece ser um pouco mais rápido que a versão de Martijns - o que é muito mais elegante, no entanto. Heres o código de teste: a questão original agora pode ser resolvida com esta chamada de função: respondida 18 de fevereiro às 18:15 Use as funções soma e mapa. A função do mapa no Python 3 é basicamente uma versão preguiçosa disso: Tenho certeza de que você pode adivinhar o que a função de soma faz. Respondeu 14 de fevereiro às 21:07 Uma abordagem que evita recomputar somas intermediárias .. faça isso executado (int (v)). então. Repr (runsumlistk - runsumlistk-5) 5) se você forçar para carregar números em uma corda ... Alt sem o global: certifique-se de fazer matemática flutuante mesmo se você inserir valores são inteiros respondidos 14 de fevereiro às 22:04 De fato, uma corrida O algoritmo de soma é mais rápido. Eu publiquei uma resposta que comprovava o seu ponto de vista. Não há necessidade de uma variável global aqui. Ndash cfi 18 de fevereiro às 18:16 certo você está, eu estava tentando muito difícil aviod um explícito para loop. Ndash agentp Feb 19 13 at 18:37 Existe outra solução que amplia uma receita de itertools em par (). Você pode estender isso para nwise (). O que lhe dá a janela deslizante (e funciona se o iterável é um gerador): enquanto um custo de instalação relativamente alto para curtos iteráveis ​​esse custo reduz em impacto, mais longo o conjunto de dados. Isso usa a soma (), mas o código é razoavelmente elegante: respondido em 26 de novembro 16 às 14: 59 O algoritmo da média móvel ponderada exponencial (EWMA) é o filtro passa-baixa de tempo discreto mais simples. Ele gera uma saída ii na i-iteração que corresponde a uma versão dimensionada da entrada atual xi e da saída anterior y. O fator de suavização, alfa em 0,1, indica o peso normalizado da nova entrada na saída. Por exemplo, um alpha0.03 implica que cada entrada nova contribuirá com um 3 para a saída, enquanto a saída anterior contribuirá com um 97. Os valores de limite para o fator de suavização são 0 e 1, o que implica yiy e yi xi, respectivamente. Nos seguintes pontos, analisamos o algoritmo de diferentes pontos de vista. O EWMA pode ser considerado como um filtro ARMA (Auto Regressive Moving Average) porque depende do histórico de valores tanto da entrada como da saída. No entanto, se a equação EWMA for desenvolvida, é possível representar a saída atual com base apenas nas contribuições de entradas passadas, ou seja, o filtro de média móvel (MA). Yi alphacdot xi alfa (1-alfa) cdot x alfa (1-alfa) 2 cdot x. Soma alfa (1-alpha) cdot xj sum w cdot xj Na i-iteração, a saída é uma soma ponderada de cada valor de entrada anterior xj com j in, onde a escala corresponde a um coeficiente ponderado exponencial w alpha cdot (1 - alfa). A resposta de impulso h (t) de seu equivalente de sistema de Invariante de Tempo Linear (LTI) tem uma duração infinita, o que implica que a função de transferência H (z) terá duração finita. Se o símbolo representa o operando de convolução e u (n) corresponde à função de passo, pode ser indicado: y (n) x (n) h (n) com h (n) e cdot u (n) alfa (1- Alpha) n cdot u (n) O algoritmo EWMA corresponde ao filtro de tempo discreto Infinite Impulse Response (IIR) mais simples. A principal vantagem que os sistemas IIR têm sobre os FIR é a sua eficiência de implementação. Por outro lado, os sistemas IIR são mais difíceis de analisar. Para simplificar a análise, é imposta que o sistema tenha zero condições iniciais. Assim, o filtro IIR de 2ª ordem corresponde a: Na Fig. 1. é apresentado o Formulário Directo 1 (DF1) simplificado e completo do filtro. No caso do EWMA, os coeficientes têm valores fixos em termos do fator de suavização que correspondem a: a01, a11-alfa, b0alfa, b10. Aplicando essas restrições, a função de transferência se torna: nós apresentamos anteriormente como criar médias móveis usando python. Este tutorial será uma continuação deste tópico. Uma média móvel no contexto das estatísticas, também chamada de média de deslocamento, é um tipo de resposta de impulso finito. Em nosso tutorial anterior, traçamos os valores das matrizes x e y: Let8217s traçam x contra a média móvel de y que devemos chamar yMA: Em primeiro lugar, let8217s igualam o comprimento de ambos os arrays: E para mostrar isso em contexto: O resultante Gráfico: Para ajudar a entender isso, let8217s traçam dois relacionamentos diferentes: x vs y e x vs MAy: A média móvel aqui é o gráfico verde que começa em 3: Compartilhe isso: Curtiu: Postar navegação Deixe uma resposta Cancelar resposta Muito útil eu Gostaria de ler a última parte em grandes conjuntos de dados Espero que venha em breve8230 d blogueiros como este: