Tsa moving average

Este menu calcula uma média móvel de uma série de tempo. Especifica uma variável contendo uma série temporal para a qual a média móvel deve ser calculada. Dados disponíveis Esta lista de variáveis ​​que podem ser usadas para os dados e salvar campos de entrada. Clique duas vezes em um nome para copiá-lo no campo de entrada atual, alternativamente, você pode simplesmente digitá-lo no teclado. Número de amostras na média móvel. Para uma média móvel centrada, com a ordem 0, este deve ser um número ímpar. O número de amostras deve ser maior que a ordem da média móvel. Isso especifica o tipo de média móvel a ser calculada. As opções são: - uma média não ponderada dos valores passados, - uma média centrada no valor atual com a primeira e a última amostra recebendo pesos de 0,5 quando o comprimento é igual, - uma média ponderada exponencialmente de valores passados, - usa FILTER para Suavizar os dados usando um modelo ARIMA especialmente construído. A ordem para suavização polinomial. Configurar a ordem para 0 produzirá uma média móvel comum calculada a partir de meios. Trim Transients Para os métodos passados ​​ou centralizados com a ordem 0, esta opção trims transientes e o início (ou final para centrado) da série. Os transientes são os pontos que não são totalmente estimados, pois não possuem o conjunto completo de amostras antes ou em torno deles. Ajuste sazonal Especifica um fator que será usado para ajustar a média móvel. Os resíduos (os valores observados menos a média móvel) são calculados e calculados em média para cada nível desse fator. Essas médias para cada nível são então removidas das unidades correspondentes da média móvel de modo que o residual médio para cada nível seja agora zero. Salvar média móvel em Especifica uma estrutura de dados para conter a média móvel. Exibir em planilha Permite exibir os resultados em uma planilha. Você pode selecionar a planilha da lista de planilhas abertas atuais ou solicitar uma nova planilha seja criada. Nota: o número de linhas da planilha deve corresponder ao comprimento dos resultados formados pelo cálculo, caso contrário será usada uma nova folha. Gráfico de exibição da média móvel A série original e a média móvel serão plotadas usando um gráfico de linha. Permite especificar um título para o gráfico da média móvel. Se isso for deixado em branco, será criado um título padrão que dê a série e o tipo de média móvel. Se você quiser suprimir o título, basta inserir um espaço no campo do título. O arquivo Cetave. dat dá a temperatura média mensal da Inglaterra Central para 1659-1973. Este arquivo pode ser encontrado no diretório GenStat ExamplesGuidePart2. O seguinte menu mostra o cálculo de uma média móvel filtrada de comprimento 12 com a ordem 0, salvando os resultados e traçando estes em um gráfico com o título padrão. A média móvel do comprimento 12 é escolhida para dados médios ao longo de um ano para torná-la menos sensível à variação mensal ao longo do ano. Análise da série Horas tsa statsmodels. tsa contém classes e funções modelo que são úteis para análise de séries temporais. Isso atualmente inclui modelos autoregressivos univariados (AR), modelos vetoriais vetoriais (VAR) e modelos de média móvel auto-regressiva univariada (ARMA). Também inclui estatística descritiva para séries temporais, por exemplo, autocorrelação, função de autocorrelação parcial e periodograma, bem como as propriedades teóricas correspondentes de ARMA ou processos relacionados. Também inclui métodos para trabalhar com atraso médio-aleatório e polinômios. Além disso, estão disponíveis testes estatísticos relacionados e algumas funções auxiliares úteis. A estimativa é feita por uma Probabilidade Máxima exata ou condicional ou por mínimos quadrados condicionais, usando Filtro Kalman ou filtros diretos. Atualmente, as funções e as classes devem ser importadas do módulo correspondente, mas as classes principais estarão disponíveis no namespace statsmodels. tsa. A estrutura do módulo está dentro statsmodels. tsa é stattools. Propriedades empíricas e testes, acf, pacf, granger-causality, teste de raiz da unidade adf, teste de caixa de jj e outros. Armadilho. Processo auto-regressivo univariante, estimativa com probabilidade máxima condicional e exata e aleatorização de mínimos quadrados condicionais. Processo ARMA univariante, estimativa com probabilidade máxima condicional e exata e vetorar de mínimos quadrados condicionais, var. Modelos de estimativa de processo de autorregressão de vetores (VAR), análise de resposta de impulso, decomposição de variância de erro de previsão e ferramentas de visualização de dados kalmanf. Classes de estimativa para ARMA e outros modelos com MLE exato usando o Kalman Filter armaprocess. Propriedades de processos de arma com parâmetros determinados, isto inclui ferramentas para converter entre ARMA, MA e representação de AR, bem como acf, pacf, densidade espectral, função de resposta de impulso e sandbox. tsa. fftarma semelhante. Semelhante ao armaprocess, mas trabalhando em tsatools de domínio de freqüência. Funções auxiliares adicionais, para criar matrizes de variáveis ​​atrasadas, construir regressores para tendências, desvios e similares. Filtros. Função auxiliar para filtrar séries temporais Algumas funções adicionais que também são úteis para a análise de séries temporais estão em outras partes dos modelos de estatísticas, por exemplo, testes estatísticos adicionais. Algumas funções relacionadas também estão disponíveis em matplotlib, nitime e scikits. talkbox. Essas funções são projetadas mais para o uso no processamento de sinais onde séries temporais mais longas estão disponíveis e funcionam com mais frequência no domínio da frequência. Estatística descritiva e testes stattools. acovf (x, imparcial, degradante, fft)