그래서 아래 열이 포함 된 테이블이 있습니다. positiondate에서 실행 평균을 계산하고 싶습니다 (예 : 3 일 전, dealno에 그룹화). 나는 "사례별로"하는 법을 알고 있지만, 문제는 약 200 개의 다른 DealNo가 있으므로 모든 거래에 대해 자신 만의 case by 절을 쓰고 싶지 않다는 것입니다. 는 dealNo 1에서 그 출력은 I
나는 이동 평균 크로스 오버에 대해 반복 계산을하는 데 정말 어려움을 겪고있다. 여기 내 시도입니다 : ma.crossover = function(x){
for(i in seq(1, length(MergedData))) {
ma20 <- SMA(Cl(MergedData[[i]]), n=20)
ma50 <- SMA(Cl(MergedData[[i]]),
: y[n] = h1*x[n] + h2*x[n-1] + h3*x[n-2]
갖는 계수 h_true = [h1, h2, h3] 단계; 출력은 n의 스칼라 값입니다. Matlab에는 MA 또는 AR 모델을 구현하는 데 사용할 수있는 filter() 함수가 있습니다. 그러나 출력은 그대로 방정식을 구현했을 때와 filter() 함수를 사용할 때 출력이 다릅니다
예 : 나는 아래와 같은 데이터가있는 경우 : Week 1 Week2 Week3
S M T W T F S S M T W T F S S M T W T F S
2 5 6 7 5 5 3 4 5 7 2 4 3 2 4 5 2 1 2 7 8
오늘이 월요일 인 경우, 내 평균은 (6 + 7 될 것입니다 5. 내일 (5 + 5 + 5)/3있을 것 + 2)/3
지난 6 개월 동안 데이터 세트의 롤링 평균을 구성하려고합니다. 데이터는 매일 수집되며 아래 샘플을 제공 한 행 수가 100,000 개를 초과합니다. # A tibble: 100 × 5
ID MONTH DATE VALUE R_MEAN
<fctr> <dbl> <date> <dbl> <dbl>
1 634 20160200 2016-02
평균 : let weights = [0.1, 0.2, 0.4, 0.2, 0.1]
및 측정의 배열, 나는 가중 평균을 구현하고자합니다. 이것은 내가 파이썬에서 어떻게 할 것입니다 : y=[]
w = length(weights)
for n in range(w,len(x)-w):
y[n-w/2-1]=sum([a*b for a,b in zip(we
'sunspots.txt'에있는 정보가있는 link to the file입니다. matploblib.pyplot 및 seaborn이라는 외부 모듈을 제외하고 numpy 및 future와 같은 외부 모듈을 가져 오지 않고 어떻게 실행 평균을 계산할 수 있습니까? (도움이된다면, 내가 linspace 및 loadtxt NumPy와하지 수 있습니다.) 도움이된다
다양한 관측 값과 변수의 이동 평균을 계산할 수있는 함수를 만들고 싶습니다. 이 모의 데이터로 가져 가세요 : df = expand.grid(site = factor(seq(10)),
year = 2000:2004,
day = 1:50)
df$temp = rpois(dim(df)[1], 5)
1 개의 변수와 마지막으로 고정
사용자가 입력 한 배열로 이동 평균을 계산하는 프로그램을 작성해야합니다. 배열의 첫 번째 요소는 창 크기이며 입력은 0으로 끝납니다. 출력 값은 소수점 두 자리 뒤에 인쇄됩니다. 입력 예 : 3 2 4 7 7 8 11 12 0 해당 출력 : 4.33 6.00 7.33 8.67 10.33 여기 내 코드이다 (4.33 2,4,7 및 6의 평균이 -4,7,7-