Wie Zu Plot Gleit Durchschnitt In R

Ich habe eine Handlung von Zeitreihen in ggplot2 Paket und ich habe den Moving Durchschnitt durchgeführt und ich möchte das Ergebnis des gleitenden Durchschnitts in die Handlung der Zeitreihen hinzufügen. Beispiel des Datensatzes (p31): ambtemp dt -1.14 2007-09-29 00:01:57 -1.12 2007-09-29 00:03:57 -1.33 2007-09-29 00:05:57 -1.44 2007 -09-29 00:07:57 -1.54 2007-09-29 00:09:57 -1.29 2007-09-29 00:11:57 Angegebener Code für die Zeitreihen-Präsentation: Beispiel für Moving Average Plot Beispiel für erwartete Ergebnisse The Herausforderung ist, dass Zeitreihen-Daten aus dem Datensatz, der Zeitstempel und Temperatur enthält, aber die Verschiebung der durchschnittlichen Daten beinhalten nur die durchschnittliche Spalte und nicht die Zeitstempel und die Anpassung dieser beiden können Inkonsistenz verursachen. Moving Averages in R Nach meinem besten Wissen, R tut Haben keine eingebaute Funktion, um gleitende Durchschnitte zu berechnen. Mit der Filterfunktion können wir jedoch eine kurze Funktion für bewegte Mittelwerte schreiben: Wir können dann die Funktion auf beliebige Daten verwenden: mav (data) oder mav (data, 11), wenn wir eine andere Anzahl von Datenpunkten angeben wollen Als der Standard 5 Plotten funktioniert wie erwartet: plot (mav (data)). Zusätzlich zu der Anzahl der Datenpunkte, über die zu durchschnittlich, können wir auch die Seiten Argument der Filterfunktionen ändern: sides2 verwendet beide Seiten, Seiten1 verwendet nur vergangene Werte. Teilen Sie diese: Post Navigation Kommentar Navigation Kommentar NavigationR Umzugsdurchschnitte in ggplot2 Gabor Grothendieck Sie möchten wahrscheinlich ein Zeitreihenpaket dafür verwenden. Es gibt Plotter-Einrichtungen speziell auf Zeitreihen im Zoo, xts, quantmod, timeSeries und gitterExtra ausgerichtet. Wir veranschaulichen mit Zoo, der klassische Grafik - und Gittergrafiken hat: devAskNewPage (TRUE) Bibliothek (Zoo) set. seed (123) z ltzoo (rnorm (100), Sys. Date () - 100: 0) plot (cbind (Z, rollmean (z, 10)), Bildschirm 1, col 1: 2) Bibliothek (Gitter) xyplot (cbind (z, rollmean (z, 10)), Bildschirm 1, col 1: 2) Wenn Sie die roh wollen Und die am 10.12.2009 um 7:59 Uhr Sie möchten wahrscheinlich ein Zeitreihenpaket dafür verwenden. Es gibt Plotter-Einrichtungen speziell auf Zeitreihen im Zoo, xts, quantmod, timeSeries und gitterExtra ausgerichtet. Wir veranschaulichen mit Zoo, der klassische Grafik - und Gittergrafiken hat: devAskNewPage (TRUE) Bibliothek (Zoo) set. seed (123) z ltzoo (rnorm (100), Sys. Date () - 100: 0) plot (cbind (Z, rollmean (z, 10)), Bildschirm 1, col 1: 2) Bibliothek (Gitter) xyplot (cbind (z, rollmean (z, 10)), Bildschirm 1, col 1: 2) Wenn Sie die roh wollen Und die glatte in verschiedenen Panels weglassen Bildschirm 1. Siehe plot. zoo. Xyplot. zoo Rollmean und die drei vignetten, die mit zoo kommen Am Do, 10.12.2009 um 14.15 Uhr, hat fruminator geschrieben: Habe einige Zeitreihen-Daten in einem data. frame gespeichert und plotte es mit ggplot2 (das ist total genial). Ich habe die Dokumentation und Mailing-Listen-Archive erkundet, und ich kann keine Möglichkeit sehen, eine 39smoother39 zu zeichnen, das ist nur der K-Schritt gleitenden Durchschnitt. Zum Beispiel, stell dir vor, ich hatte ein data. frame namens 39sleep39 mit 39date39 als das Datum (von as. Date ()) und 39hours39 als die Stunden, die ich in dieser Nacht geschlafen habe, würde ich gerne etwas tun wie: qplot (Datum, Stunden, Daten Schlafen) statsmooth (Methode 39movingaverage39, k 7) gibt es so etwas. Wenn nicht, ich weiß, das Paket ist erweiterbar, so dass jede Anleitung, wie es machen, um dies zu tun wäre sehr geschätzt werden. R-help bei r-project. org Mailingliste stat. ethz. chmailmanlistinfor-help PLEASE liest den Buchungsleitfaden R-project. orgposting-guide. html und verstellbare, minimale, eigenständige, reproduzierbare Code. plot. xts mit Moving Average Panel Als ein weiteres Beispiel für alles, was wir mit den neuen Plot. xts machen können, können wir versuchen, eine Preisplot mit einem gleitenden durchschnittlichen Overlays zu machen. Wir verwenden die von Mebane Faber gezeigten ETFs bei mebanefabertiming-model. Mit der Panel-Funktionalität ist es sehr einfach, ein Panel anzugeben, um die Preislinie zu zeichnen und dann den berechneten gleitenden Durchschnitt hinzuzufügen. Beachten Sie, wie in allen Beispielen der Rezessionsblock leicht und sehr schön erscheint. Auch wenn du irgendwelche funky Layouts angeben wolltest, haben wir diese Option. Für diesen Fall denke ich nicht, dass es viel Sinn macht, aber in der Zukunft werde ich einige passendere Verwendungen zeigen. Verpassen Sie nie ein Update Abonnieren Sie R-Blogger, um E-Mails mit den neuesten R-Beiträgen zu erhalten. (Du wirst diese Nachricht nicht mehr sehen.)