Remova o ruído e os componentes periódicos dos conjuntos de dados, preservando os padrões subjacentes. Os algoritmos de suavização são freqüentemente usados para remover componentes periódicos de um conjunto de dados, preservando as tendências a longo prazo. Por exemplo, os dados das séries temporais que são amostrados uma vez por mês muitas vezes exibem flutuações sazonais. Um filtro de média móvel de doze meses removerá o componente sazonal, preservando a tendência a longo prazo. Alternativamente, os algoritmos de suavização podem ser usados para gerar um modelo descritivo para análise de dados exploratórios. Esta técnica é freqüentemente usada quando não é prático especificar um modelo de parâmetro que descreva a relação entre um conjunto de variáveis. As técnicas de suavização de sinais ou séries temporais são usadas em uma variedade de disciplinas, incluindo processamento de sinal, identificação do sistema, estatísticas e econometria. Os algoritmos de suavização comuns incluem: LOWESS e LOESS: Métodos de suavização não paramétricos usando modelos de regressão locais Suavização do kernel: abordagem não paramétrica para modelar uma função de distribuição suave Funções de suavização: abordagem não paramétrica para ajuste de curva Filtro ARMA (Autoregressive moving average): Filtro usado quando os dados exibem autocorrelação serial Filtro Hodrick-Prescott: Filtro usado para suavizar as séries temporais econométricas extraindo os componentes sazonais. Filtro de suavização SavitzkyGolay: Filtro usado quando um sinal possui informações de alta frequência que devem ser mantidas Filtro Butterworth: Filtro usado no processamento de sinal para remover ruído de alta freqüência Selecione Seu PaísRemover Ruído e componentes periódicos dos conjuntos de dados, preservando os padrões subjacentes. Os algoritmos de suavização são freqüentemente usados para remover componentes periódicos de um conjunto de dados, preservando as tendências a longo prazo. Por exemplo, os dados das séries temporais que são amostrados uma vez por mês muitas vezes exibem flutuações sazonais. Um filtro de média móvel de doze meses removerá o componente sazonal, preservando a tendência a longo prazo. Alternativamente, os algoritmos de suavização podem ser usados para gerar um modelo descritivo para análise de dados exploratórios. Esta técnica é freqüentemente usada quando não é prático especificar um modelo de parâmetro que descreva a relação entre um conjunto de variáveis. As técnicas de suavização de sinais ou séries temporais são usadas em uma variedade de disciplinas, incluindo processamento de sinal, identificação do sistema, estatísticas e econometria. Os algoritmos de suavização comuns incluem: LOWESS e LOESS: Métodos de suavização não paramétricos usando modelos de regressão locais Suavização do kernel: abordagem não paramétrica para modelar uma função de distribuição suave Funções de suavização: abordagem não paramétrica para ajuste de curva Filtro ARMA (Autoregressive moving average): Filtro usado quando os dados exibem autocorrelação serial Filtro Hodrick-Prescott: Filtro usado para suavizar as séries temporais econométricas extraindo os componentes sazonais. Filtro de suavização SavitzkyGolay: Filtro usado quando um sinal possui informações de alta freqüência que devem ser mantidas. Filtro Butterworth: Filtro usado no processamento de sinal para remover ruído de alta freqüência Selecione o seu País Documentação Saída tsmovavg (tsobj, s, lag) retorna a média móvel simples para o objeto da série temporária financeira, tsobj. Lag indica o número de pontos de dados anteriores usados com o ponto de dados atual ao calcular a média móvel. Output tsmovavg (vector, s, lag, dim) retorna a média móvel simples para um vetor. Lag indica o número de pontos de dados anteriores usados com o ponto de dados atual ao calcular a média móvel. Saída tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) retorna a média móvel ponderada exponencial para o objeto da série temporária financeira, tsobj. A média móvel exponencial é uma média móvel ponderada, em que o período de tempo especifica o período de tempo. As médias móveis exponenciais reduzem o atraso aplicando mais peso aos preços recentes. Por exemplo, uma média móvel exponencial de 10 períodos pesa o preço mais recente em 18.18. Porcentagem Exponencial 2 (TIMEPER 1) ou 2 (WINDOWSIZE 1). Output tsmovavg (vector, e, timeperiod, dim) retorna a média móvel ponderada exponencial para um vetor. A média móvel exponencial é uma média móvel ponderada, em que o período de tempo especifica o período de tempo. As médias móveis exponenciais reduzem o atraso aplicando mais peso aos preços recentes. Por exemplo, uma média móvel exponencial de 10 períodos pesa o preço mais recente em 18.18. (2 (período de tempo 1)). Saída tsmovavg (tsobj, t, numperiod) retorna a média móvel triangular para o objeto da série temporária financeira, tsobj. A média móvel triangular suaviza os dados. Tsmovavg calcula a primeira média móvel simples com a largura da janela do ceil (numperiod 1) 2. Em seguida, calcula uma segunda média móvel simples na primeira média móvel com o mesmo tamanho de janela. Saída tsmovavg (vetor, t, numperiod, dim) retorna a média móvel triangular para um vetor. A média móvel triangular suaviza os dados. Tsmovavg calcula a primeira média móvel simples com a largura da janela do ceil (numperiod 1) 2. Em seguida, calcula uma segunda média móvel simples na primeira média móvel com o mesmo tamanho de janela. Saída tsmovavg (tsobj, w, pesos) retorna a média móvel ponderada para o objeto da série temporária financeira, tsobj. Fornecendo pesos para cada elemento na janela em movimento. O comprimento do vetor de peso determina o tamanho da janela. Se fatores de peso maiores forem usados para preços mais recentes e fatores menores para preços anteriores, a tendência é mais sensível às mudanças recentes. Saída tsmovavg (vetor, w, pesos, dim) retorna a média móvel ponderada para o vetor, fornecendo pesos para cada elemento na janela em movimento. O comprimento do vetor de peso determina o tamanho da janela. Se fatores de peso maiores forem usados para preços mais recentes e fatores menores para preços anteriores, a tendência é mais sensível às mudanças recentes. Saída tsmovavg (tsobj, m, numperiod) retorna a média móvel modificada para o objeto da série temporária financeira, tsobj. A média móvel modificada é semelhante à média móvel simples. Considere o argumento numperiod para ser o atraso da média móvel simples. A primeira média móvel modificada é calculada como uma média móvel simples. Os valores subseqüentes são calculados adicionando o novo preço e subtraindo a última média da soma resultante. Saída tsmovavg (vetor, m, numperiod, dim) retorna a média móvel modificada para o vetor. A média móvel modificada é semelhante à média móvel simples. Considere o argumento numperiod para ser o atraso da média móvel simples. A primeira média móvel modificada é calculada como uma média móvel simples. Os valores subseqüentes são calculados adicionando o novo preço e subtraindo a última média da soma resultante. Dim 8212 dimensionar para operar ao longo de inteiro positivo com o valor 1 ou 2 Dimensão para operar junto, especificado como um inteiro positivo com um valor de 1 ou 2. dim é um argumento de entrada opcional e, se não for incluído como entrada, o padrão O valor 2 é assumido. O padrão de dim 2 indica uma matriz orientada por linha, onde cada linha é uma variável e cada coluna é uma observação. Se dim 1. a entrada é assumida como um vetor de coluna ou matriz orientada por coluna, onde cada coluna é uma variável e cada linha uma observação. E 8212 Indicador para vetor de caracteres de média móvel exponencial A média móvel exponencial é uma média móvel ponderada, em que o período de tempo é o período de tempo da média móvel exponencial. As médias móveis exponenciais reduzem o atraso aplicando mais peso aos preços recentes. Por exemplo, uma média móvel exponencial de 10 períodos pesa o preço mais recente em 18.18. Porcentagem exponencial 2 (TIMEPER 1) ou 2 (WINDOWSIZE 1) período de tempo 8212 Comprimento do período de tempo inteiro não negativo Selecione seu país
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