Tsa Moyenne Mobile

Ce menu calcule une moyenne mobile d'une série chronologique. Spécifie une variable contenant une série temporelle pour laquelle la moyenne mobile doit être calculée. Données disponibles Cette liste répertorie les variantes pouvant être utilisées pour les données et enregistrer les champs de saisie. Double-cliquez sur un nom pour le copier dans le champ de saisie actuel, sinon vous pouvez simplement le taper à partir du clavier. Nombre d'échantillons dans la moyenne mobile. Pour une moyenne mobile centrée, avec ordre 0, il doit s'agir d'un nombre impair. Le nombre d'échantillons doit être supérieur à l'ordre de la moyenne mobile. Cela spécifie le type de moyenne mobile à calculer. Les options sont: - une moyenne non pondérée des valeurs passées, - une moyenne centrée sur la valeur courante avec les premier et dernier échantillons recevant des poids de 0,5 lorsque la longueur est pair, - une moyenne exponentiellement pondérée des valeurs passées, - utilise FILTER pour Lisser les données en utilisant un modèle spécialement construit ARIMA. Ordre de lissage polynomial. Le réglage de l'ordre à 0 produira une moyenne mobile ordinaire calculée à partir des moyennes. Trim Transients Pour les méthodes passées ou centrées avec ordre 0, cette option ajuste les transitoires et le début (ou fin pour centré) de la série. Les transitoires sont les points qui ne sont pas entièrement estimés car ils n'ont pas l'ensemble complet d'échantillons avant ou autour d'eux. Ajustement saisonnier Indique un facteur qui sera utilisé pour ajuster la moyenne mobile. Les résidus (les valeurs observées moins la moyenne mobile) sont calculés et ensuite calculés pour chaque niveau de ce facteur. Ces moyennes pour chaque niveau sont alors supprimées des unités correspondantes de la moyenne mobile de sorte que le résidu moyen pour chaque niveau sera maintenant nul. Enregistrer la moyenne mobile dans Spécifie une structure de données pour contenir la moyenne mobile. Affichage dans la feuille de calcul Vous permet d'afficher les résultats dans une feuille de calcul. Vous pouvez sélectionner la feuille dans la liste des feuilles de calcul ouvertes actuelles ou demander la création d'une nouvelle feuille de calcul. Remarque: le nombre de lignes de la feuille de calcul doit correspondre à la longueur des résultats formés par le calcul, sinon une nouvelle feuille sera utilisée. Graphique d'affichage de la moyenne mobile La série originale et la moyenne mobile seront tracées à l'aide d'un tracé linéaire. Permet de spécifier un titre pour le graphique de la moyenne mobile. Si ce champ est laissé vide, un titre par défaut donnant la série et le type de moyenne mobile sera créé. Si vous souhaitez supprimer le titre, entrez simplement un espace dans le champ de titre. Le fichier Cetave. dat donne la température moyenne mensuelle du centre de l'Angleterre pour 1659-1973. Ce fichier peut être trouvé dans le répertoire GenStat ExamplesGuidePart2. Le menu suivant montre le calcul d'une moyenne mobile filtrée de longueur 12 avec ordre 0, en enregistrant les résultats et en les traçant dans un graphique avec le titre par défaut. La moyenne mobile de la longueur 12 est choisie pour faire la moyenne sur des données d'années pour la rendre moins sensible à la variation mensuelle au cours de l'année. L'analyse de la série de temps tsa statsmodels. tsa contient des classes de modèle et des fonctions qui sont utiles pour l'analyse de séries temporelles. Il comprend actuellement des modèles autorégressifs univariés (AR), des modèles vectoriels autorégressifs (VAR) et des modèles à moyenne mobile autorégressive univariée (ARMA). Il comprend également des statistiques descriptives pour les séries temporelles, par exemple l'autocorrélation, la fonction d'autocorrélation partielle et le périodogramme, ainsi que les propriétés théoriques correspondantes de l'ARMA ou des processus connexes. Il inclut également des méthodes pour travailler avec des polynômes de retard moyens autorégressifs et mobiles. De plus, des tests statistiques connexes et certaines fonctions d'assistance utiles sont disponibles. L'estimation est effectuée soit par une vraisemblance maximale, soit par une conditionnelle, soit par des moindres carrés conditionnels, soit en utilisant le filtre de Kalman, soit en filtres directs. Actuellement, les fonctions et les classes doivent être importées du module correspondant, mais les classes principales seront disponibles dans l'espace de noms statsmodels. tsa. La structure du module se trouve dans statsmodels. tsa est stattools. Propriétés empiriques et tests, acf, pacf, granger-causalité, adf test racine unitaire, test ljung-box et autres. Armodel. Le processus autorégressif univarié, l'estimation avec la vraisemblance maximale conditionnelle et exacte et l'arimamodel des moindres carrés conditionnels. Processus ARMA univarié, estimation avec probabilité maximale conditionnelle et exacte et vecteur vectoriel par moindres carrés conditionnel, var. Modèles d 'estimation du processus autorégressif vectoriel (VAR), analyse de la réponse impulsionnelle, décomposition des variances de l' erreur de prévision et outils de visualisation des données kalmanf. Les classes d'estimation pour ARMA et d'autres modèles avec MLE exacte en utilisant Kalman Filter armaprocess. Propriétés des procédés arma avec des paramètres donnés, ceci inclut des outils pour convertir entre ARMA, MA et AR représentation ainsi que acf, pacf, densité spectrale, fonction de réponse impulsionnelle et similaires sandbox. tsa. fftarma. Similaire à armaprocess mais travaillant dans le domaine de fréquences tsatools. D'autres fonctions auxiliaires, de créer des tableaux de variables retardées, de construire des régresseurs pour les tendances, les tendances et autres. Filtres. Fonction auxiliaire pour le filtrage des séries temporelles Certaines fonctions supplémentaires qui sont également utiles pour l'analyse de séries chronologiques sont dans d'autres parties de statsmodels, par exemple des tests statistiques supplémentaires. Certaines fonctions connexes sont également disponibles dans matplotlib, nitime et scikits. talkbox. Ces fonctions sont conçues plus pour l'utilisation dans le traitement du signal où des séries chronologiques plus longues sont disponibles et travaillent plus souvent dans le domaine fréquentiel. Statistiques et essais descriptifs stattools. acovf (x, impartial, demean, fft)