Promedio Móvil Qplot

Media móvil Este ejemplo le enseña cómo calcular el promedio móvil de una serie de tiempo en Excel. Una gran ventaja se utiliza para suavizar las irregularidades (picos y valles) para reconocer fácilmente las tendencias. 1. En primer lugar, echemos un vistazo a nuestra serie de tiempo. 2. En la ficha Datos, haga clic en Análisis de datos. Nota: no puede encontrar el botón Análisis de datos Haga clic aquí para cargar el complemento Herramientas de análisis. 3. Seleccione Media móvil y haga clic en Aceptar. 4. Haga clic en el cuadro Rango de entrada y seleccione el rango B2: M2. 5. Haga clic en el cuadro Interval y escriba 6. 6. Haga clic en el cuadro Rango de salida y seleccione la celda B3. 8. Trazar un gráfico de estos valores. Explicación: dado que establecemos el intervalo en 6, el promedio móvil es el promedio de los 5 puntos de datos anteriores y el punto de datos actual. Como resultado, los picos y valles se suavizan. El gráfico muestra una tendencia creciente. Excel no puede calcular la media móvil para los primeros 5 puntos de datos porque no hay suficientes puntos de datos anteriores. 9. Repita los pasos 2 a 8 para el intervalo 2 y el intervalo 4. Conclusión: Cuanto mayor sea el intervalo, más se suavizarán los picos y los valles. Cuanto más pequeño sea el intervalo, más cerca estarán las medias móviles de los puntos de datos reales. Tengo un diagrama de series de tiempo en el paquete ggplot2 y he realizado el promedio móvil y me gustaría añadir el resultado de la media móvil a la gráfica del tiempo serie. Ejemplo de conjunto de datos (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 Código aplicado para la presentación de la serie de tiempo: Muestra del gráfico del promedio móvil Muestra de resultados esperados The Desafío es que los datos de la serie de tiempo ovbtained del conjunto de datos que incluye las marcas de tiempo y la temperatura pero los datos del promedio móvil incluyen apenas la columna media y no las marcas de tiempo y el ajuste de estos dos puede causar la inconsistencia. Añada un suavidad. Uso Argumentos método método de suavizado (función) para usar, por ejemplo. Lm, glm, gam, loess, rlm. Para conjuntos de datos con n loess. Para conjuntos de datos con 1000 o más observaciones por defecto, vea gam para más detalles. Fórmula de fórmula para utilizar en la función de suavizado, por ejemplo. Y el registro (x) se muestra el intervalo de confianza alrededor de liso (TRUE por defecto, vea el nivel para controlar fullrange si el ajuste abarca todo el rango de la parcela o simplemente el nivel de nivel de confianza del intervalo de confianza a usar De puntos para evaluar más suave en na. rm Si FALSE (el valor por defecto), elimina los valores perdidos con una advertencia. Si TRUE elimina silenciosamente los valores faltantes, otros argumentos se pasan a la función de suavizado de mapeo El mapeo estético, por lo general construido con aes o aesstring. Tiene que ser fijado en el nivel de la capa si usted está anulando los argumentos por defecto datos Un conjunto de datos específico de la capa - sólo es necesario si desea reemplazar los valores predeterminados de la parcela geom El objeto geométrico para usar mostrar la posición de los datos El ajuste de posición a utilizar para overlappling Puntos en esta capa Valor un frame. datos con columnas adicionales ypredicted valor yminlower intervalo de confianza puntow alrededor de la media ymaxupper puntowise intervalo de confianza alrededor de la media sestandard error Descripción Ayuda al ojo en ver los patrones en presencia de overplotting. Detalles El cálculo se realiza mediante la función genérica predictdf (actualmente indocumentada) y sus métodos. Para la mayoría de los métodos, los límites de confianza se calculan usando el método predicción; las excepciones son loess, que utiliza una aproximación basada en t, y para glm, donde el intervalo de confianza normal se construye en la escala de enlace y luego se transforma de nuevo en la escala de respuesta. Estética statsmooth entiende la siguiente estética (la estética requerida está en negrita): Ejemplos