Berechnen Gleitender Durchschnitt Python

Physikalische Größen (Zahlenwert mit Einheiten) in Python Die Idee, Einheiten (wie z. B. Meter, Sekunden und Kilogramm) mit Zahlen zu kombinieren, um physikalische Größen darzustellen, ist nicht neu: Ich sah dies zuerst in den späten 1980er Jahren im MS DOS basierten MathCad 2.5. Ein ähnliches Feature wurde von Konrad Hinsens Scientific. Physics. PhysicalQuantities Tools zur Verfügung gestellt. Unsere eigene Open-Source-Software Nmag hat zugehörige Funktionalität als einen sehr kleinen Teil des Gesamtpakets bereitgestellt, obwohl wir Konrads-Code verwenden sollten, anstatt das Rad neu zu erfinden. Die Idee, Informationen über die Maßeinheit zu tragen, wurde auch von meinem Microsofts F und wahrscheinlich vielen anderen Tools abgeholt. Nehmen wir an, etwas als eine physikalische Größe q zu bezeichnen, wenn es aus einem numerischen Wert (wie z. B. 10) und (einem Produkt von Kräften) Einheiten (wie z. B. Meter zur Macht Eins) besteht: z. B. q 10mathrm . Es dauerte eine Weile, bis ich erkannte, dass das hervorragende IPython die Berechnung von physikalischen Größen (basierend auf Konrad Hinsens Code und freundlicherweise von Georg Brandl geleistet) liefert. Dieses Physikmodul kann als ipython Notebook-Erweiterung verwendet werden (und bietet dann extra syntaktischen Zucker), kann aber auch außerhalb des ipython-Notebooks verwendet werden: entweder in einem Python-Programm oder in einer Python-Interpretersitzung. So ist es ein generisches eigenständiges Modul (im Moment nur eine Datei physics. py), die es erlaubt, bequem mit physikalischen Größen in Python zu arbeiten. Ich versuche, die grundlegenden Installations - und Gebrauchsanweisungen hier zusammenzufassen, um eine Vorstellung davon zu geben, was das Tool verwendet werden kann (Korrekturen und Verbesserungen willkommen). Verwenden des Physikmoduls Zum Zeitpunkt des Schreibens (Feb 2013) gibt es nur eine Datei, die wir herunterladen müssen, und das ist bitbucket. orgbirkenfeldipython-physicsrawdefaultphysics. py In einem Terminal auf Linux oder OS X können wir einfach tippen und die Datei auf unser Gerät in das aktuelle Verzeichnis heruntergeladen und unter dem Namen physics. py gespeichert werden. Oder wir müssen es aus dem Browser zu speichern. Nehmen wir an, wir haben das gemacht, und die Datei ist im aktuellen Arbeitsverzeichnis verfügbar. Import des Physikmoduls Das nahezu global eingesetzte Messsystem ist das internationale System der Einheiten (sogenannte SI-Einheiten), das eine lange Zeit zurückreicht und auf dem Messgerät, dem zweiten Kilogramm, Ampere, Kelvin, Candela und Mole basiert Die Basiseinheiten. Solange wir alle Mengen in diesen Basiseinheiten ausdrücken und andere Einheiten (korrekt) rein basierend auf ihrem numerischen Wert berechnen, können wir uns auf die resultierende Größe mit den richtigen Zahlen für diese Basiseinheiten verlassen. Beispiel (in Basiseinheiten) Was bedeutet diese Größe h Mittel Es bedeutet, dass die kinetische Energie eines Autos, das mit 50 kmh fährt, dasselbe ist wie die Energie dieses Autos, die (im Vakuum) aus einer Höhe von ca. 9,83 Matrizen fällt. Dies scheint eine ziemlich große Höhe zu sein: Springen von einem zehn Meter hohen Turm wird allgemein als gefährlich angesehen (es sei denn, man springt ins Wasser, und selbst dann ist dies nicht risikofrei). Allerdings zeigt es, dass die Reise bei (nur) 50 kmh auch ein etwas riskantes Verfahren ist. Die Tatsache, dass unsere Berechnung nicht nur einen numerischen Wert (dh 9,83), sondern auch eine Einheit (dh Meter) zurückgibt, gibt etwas mehr Vertrauen in das Ergebnis: zumindest haben wir keinen Fehler gemacht, der dazu führen würde, dass das Ergebnis die falschen Einheiten Und fast sicher auch der falsche Wert). Wir sollten für Vollständigkeit sagen, daß es bessere Wege gibt, um dieses Ergebnis zu erhalten: zum Beispiel können wir sehen, daß die Masse des Gegenstandes (und damit die gesamte kinetische Energie) für die gestellte Frage und die im allgemeinen die Fallhöhe nicht wesentlich ist H bezieht sich auf eine Fahrgeschwindigkeit v durch Recent Posts CategoriesGegeben einer Zeitreihe xi, möchte ich einen gewichteten gleitenden Durchschnitt mit einem Mittelwertbildschirm von N Punkten zu berechnen, wo die Gewichtungen favorisieren jüngere Werte über ältere Werte. Bei der Wahl der Gewichte verwende ich die bekannte Tatsache, daß eine geometrische Reihe gegen 1 konvergiert, d. H. Sum (frac) k, sofern unendlich viele Begriffe genommen werden. Um eine diskrete Zahl von Gewichtungen zu erhalten, die zu einer Einheit summieren, nehme ich einfach die ersten N-Terme der geometrischen Reihe (frac) k und normalisiere dann ihre Summe. Bei N4 ergeben sich zum Beispiel die nicht normierten Gewichte, die nach Normalisierung durch ihre Summe ergibt. Der gleitende Mittelwert ist dann einfach die Summe aus dem Produkt der letzten 4 Werte gegen diese normierten Gewichte. Diese Methode verallgemeinert sich in der offensichtlichen Weise zu bewegten Fenstern der Länge N und scheint auch rechnerisch einfach. Gibt es einen Grund, diese einfache Methode nicht zu verwenden, um einen gewichteten gleitenden Durchschnitt mit exponentiellen Gewichten zu berechnen, frage ich, weil der Wikipedia-Eintrag für EWMA komplizierter erscheint. Was mich fragt, ob die Lehrbuch-Definition von EWMA hat vielleicht einige statistische Eigenschaften, die die obige einfache Definition nicht oder sind sie in der Tat gleichwertig sind, beginnen Sie mit 1), dass es keine ungewöhnlichen Werte Und keine Pegelverschiebungen und keine Zeittrends und keine saisonalen Dummies 2), dass das optimale gewichtete Mittel Gewichte aufweist, die auf eine gleichmäßige Kurve fallen, die durch einen Koeffizienten 3 beschreibbar ist), dass die Fehlerabweichung konstant ist, dass es keine bekannten Ursachenreihen gibt Annahmen. Ndash IrishStat Okt 1 14 am 21:18 Ravi: In dem gegebenen Beispiel ist die Summe der ersten vier Ausdrücke 0,9375 0,06250,1250.250,5. Die ersten vier Ausdrücke haben also 93,8 des Gesamtgewichts (6,2 ist im abgeschnittenen Schwanz). Verwenden Sie diese, um normierte Gewichte zu erhalten, die zu einer Einheit durch Reskalierung (dividieren) um 0,9375 zusammenkommen. Dies ergibt 0,06667, 0,1333, 0,267, 0,5333. Ndash Assad Ebrahim Ich habe festgestellt, dass die Berechnung der exponentiell gewichteten laufenden Durchschnitte mit overline leftarrow overline alpha (x - overline), alphalt1 ist eine einfache einzeilige Methode, die leicht, wenn auch nur annähernd interpretierbar in Bezug auf Eine effektive Anzahl von Proben Nalpha (vergleichen Sie diese Form an die Form für die Berechnung der laufenden Mittelwert), erfordert nur das aktuelle Datum (und den aktuellen Mittelwert), und ist numerisch stabil. Technisch integriert dieser Ansatz alle Geschichte in den Durchschnitt. Die beiden Hauptvorteile bei der Verwendung des Vollfensters (im Gegensatz zum verkürzten, in der Frage diskutierten) liegen darin, dass es in einigen Fällen die analytische Charakterisierung der Filterung erleichtern kann, und es reduziert die Fluktuationen, die bei sehr großen (oder kleinen) Daten induziert werden Wert ist Teil des Datensatzes. Zum Beispiel betrachten das Filter-Ergebnis, wenn die Daten sind alle Null, außer für ein Datum, dessen Wert 106. beantwortet Nov 29 12 bei 0:33