moving-average

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我一直在嘗試使用pandas來計算移動平均數，但是當我使用Dataframe.rolling（）。mean（）時，它會複製該值。 stock_info['stock'].head() Fecha Open High Low Close Volume 0 04-05-2007 00:00:00 234,4593 255,5703 234,3532 246,8906

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Report Builder 3.0 - MDX - 移動金額

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移動窗口和積計算的Python

我有以下列表： a= [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12] wts= [0.055555556,0.055555556,0.055555556,0.055555556,0.055555556,0.055555556,0.055555556,0.055555556,0.055555556,0.10,0.10,0.30] 期望的結果是 result = [8.2,7.76,7

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PostgreSQL優化：日期範圍內的平均值

我有一個查詢（帶有子查詢），可以計算前幾年的平均溫度，每天加/減一週。它有效，但並不是那麼快。下面的時間序列值只是一個例子。爲什麼我使用doy是因爲我想在每年的同一日期附近有一個滑動窗口。 SELECT days, (SELECT avg(temperature) FROM temperatures WHERE site_id = ? AND extrac

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熊貓5年＆10年移動平均值

我有一個數據幀，其中我的索引是datetime dtype，但日期不是按任何順序排列。我正在計算我的數據集的5年和10年移動平均值。通過使用.rolling_mean，我可以根據我設置窗口的平均值來計算平均值，但是，由於日期不是順序的，所以這不起作用。 Dataframe: Date Count 1981-01-08 10 1981-05-12 65 1

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帶R條件語句的彙總滾動平均值

我有一個數據框，它遵循以下格式。 match team1 team2 winningTeam 1 A D A 2 B E E 3 C F C 4 D C C 5 E B B 6 F A A 7 A D D 8 D A A 我想要做的是打包變量，計算隊伍1和2的形式在最後的x比賽。例如，我想要創建一個名爲team1_form_las

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如何解釋R中的ARMA子集（用於更復雜的時間序列模型）？

我正在使用R中的時間序列數據集。我必須提出幾個模型，其中之一必須來自使用armasubsets（我知道有函數，如auto.arima（），但我仍然必須利用這個圖）。你如何解釋R中的這個arma子集圖？我特別想到了第五排，因爲它的BIC值只有十分之一更高，儘管我們想要最小化BIC，但我認爲這個小的差異是合理的，因爲從頂部第五排是比該圖中指定的其他潛在模型簡單得多。因此，我將如何解釋AR組件滯後5,

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Auto.arima（）函數不會導致白噪聲。我應該如何去建模數據

這是初始數據的圖（執行對數轉換後）。很明顯，既有線性趨勢也有季節性趨勢。我可以通過第一個和第十二個（季節性）差異來解決這兩個問題：diff（diff（data），12）。這樣做之後，這裏是所得數據的圖表。這個數據看起來不太好。雖然平均值不變，但隨着時間的推移，我們會看到漏斗效應。這裏是ACF/PACF：。任何可能適合嘗試的建議。我使用了auto.arima（）函數，該函數建議使用ARIMA

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移動平均使用forvalues - 塔塔

我與卡梅倫和特里維迪的「使用的Stata微觀計量經濟學」問題掙扎。這個問題涉及一個包含兩個關鍵變量的橫截面數據集，即年收入（年收入）和年工時（小時）的對數。我有問題的部分2掙扎，但我會鍵入整個事情的背景。 y的移動平均後的數據由X排序是在x和y的非參數迴歸的簡單情況。排序小時的數據。創建lnearns與第i個觀察yma_i = 1/25（總和從j = -12至j + Y_I j的= 12）居

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用R中前一行的滾動平均值更新表？

所以我有一個表，每行代表特定事件中的給定用戶。每行包含兩類信息：此類事件的結果以及特定用戶的數據。多個用戶可以參加同一個事件。爲了清楚起見，這裏就是這樣表的一個簡單的例子： EventID Date Revenue Time(s) UserID X Y Z 1 1/1/2017 $10 120 1 3 2 2 1 1/1/2017 $15 150 2