Déviation Moyenne Moyenne Matlab

J'ai une série de données x, y et j'essaie de trouver la moyenne mobile. Les nombres de données x sont des nombres entiers de 1 à 100 tandis que les données y sont des nombres de 0,01 à 1 et ils ont également un écart type ydev (que nous obtenons parce que l'expérience est répétée plusieurs fois). J'essaie de trouver la moyenne mobile en utilisant les 20 voisins les plus proches (à l'aide de Matlab): Le moyen ci-dessus dérive la moyenne mobile, mais je ne sais pas comment utiliser l'écart-type que j'ai pour chaque point de données y parce que certains points de données ont beaucoup Des écarts-types plus élevés que d'autres, ce qui signifie qu'ils ne sont pas aussi fiables que d'autres (donc ils pèsent probablement moins). Comment puis-je inclure l'écart-type pour chaque point de données dans le calcul ci-dessus demandé 5 juillet à 15:07 Moyenne mobile ou en mouvement médian. En ce qui concerne la question «Comment puis-je inclure l'écart-type pour chaque point de données dans le calcul ci-dessus, cela dépend de ce que vous voulez faire. Vous devriez d'abord décider que (ce qui n'est pas une question de programmation). Une suggestion: can39t vous utilisez l'ensemble des données pour chaque x (au lieu de juste la moyenne et l'écart type) et calculer meanmedian de cette ndash Luis Mendo Jul 5 15 at 15:12 LuisMendo Je voulais faire la moyenne mobile (j'ai édité le Code pour le refléter). L'ensemble de données est une expérience en séries chronologiques et il a été répété plusieurs fois (c'est-à-dire comment j'ai des écarts types pour chaque point). Je veux utiliser l'écart type pour chaque point dans mon calcul de la moyenne mobile parce que je veux que les points avec un écart type plus petit pèsent plus que les points avec un écart type plus grand. Ndash AL B Jul 5 15 at 16:50 Dites que vous avez un vecteur a. Alors une autre manière d'écrire signifie (a) comme une moyenne pondérée est awts. Où wts ones (1, numel (a)) numel (a). Dans votre cas, vous avez un y (ind1 (i): ind2 (i)). Il semble que ce que vous voulez utiliser est une moyenne mobile pondérée, où vos poids wts ne sont plus identiques, mais sont choisis en utilisant l'écart type des valeurs correspondantes. En supposant que le vecteur sd contient les écarts-types, voici une façon de le faire: Ici, les valeurs avec des écarts types plus petits contribueront à des poids plus importants. Une autre idée est de calculer la moyenne mobile simple de y et de vos écarts-types sd. Et ensuite les tracer côte à côte. Cela a l'avantage d'être plus statistiquement interprétable que de choisir des poids en fonction des écarts-types. Écart-type de déplacement Écart-type de déplacement est une mesure statistique de la volatilité du marché. Il ne fait aucune prédiction de l'orientation du marché, mais il peut servir d'indicateur de confirmation. Vous spécifiez le nombre de périodes à utiliser et l'étude calcule l'écart-type des prix par rapport à la moyenne mobile des prix. Il est dérivé en calculant une moyenne mobile simple de période n de l'élément de données. Il calcule ensuite les carrés de la différence entre l'élément de données et sa moyenne mobile sur chacune des n périodes précédentes. Enfin, elle divise cette somme par n et calcule la racine carrée de ce résultat. Propriétés Période: Le nombre de barres dans un graphique. Si le graphique affiche des données quotidiennes, alors la période indique les jours dans les graphiques hebdomadaires, la période restera pendant des semaines, et ainsi de suite. L'application utilise un défaut de 20. Aspect: Le champ Symbole sur lequel l'étude sera calculée. Le champ est défini sur Par défaut, qui, lors de l'affichage d'un graphique pour un symbole spécifique, est identique à Fermer. Les valeurs d'écart-type d'interprétation augmentent significativement lorsque le contrat d'indicateur analysé change de façon spectaculaire. Lorsque les marchés sont stables, les valeurs de déviation standard sont normales. De faibles relevés de déviation standard ont généralement tendance à venir avant changements significatifs à la hausse des prix. Les analystes sont généralement d'accord que la volatilité élevée fait partie de tops majeurs, tandis que la faible volatilité accompagne les principaux fonds. Contenu Source: FutureSource Voir d'autres études d'analyse technique Primary Sidebar Élévorez votre négociation Derniers tweets Parlez de la conversation Know Your Trading Lingo avec une liste de termes pour vous aider à parler notre langue: t. cozQi9MlC6F2 Il ya 3 jours par le tampon Apprenez à négocier des indices boursiers à terme Avec notre guide gratuitIncludes info sur E-mini SP, E-mini Nasdaq, amp E-mini t. coMgEHyyLgNo Il ya 4 jours par Buffer Ne manquez pas EIA Janvier court terme Energy Outlook Report Andrew Pawielskis a obtenu les faits saillants. Watch: t. co5JLjYFrSAX Il ya 4 jours par Buffer Copyright xA9 2017 xB7 Daniels Trading. Tous les droits sont réservés. Ce matériel est transmis comme une sollicitation pour conclure une transaction de dérivés. 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Le risque de perte des contrats à terme de négociation ou des options de produits de base peut être important et les investisseurs doivent donc comprendre les risques inhérents à la prise de positions à effet de levier et assumer la responsabilité des risques associés à ces investissements et à leurs résultats. Vous devriez examiner attentivement si cette négociation est adaptée pour vous à la lumière de votre situation et des ressources financières. Vous devriez lire la page Web de divulgation des risques accessible à DanielsTrading au bas de la page d'accueil. Daniels Trading n'est pas affilié ni endosse aucun système commercial, bulletin ou autre service similaire. Daniels Trading ne garantit pas ou ne vérifie aucune déclaration de performance faite par de tels systèmes ou service. Documentation Ces objets système et blocs calculent la statistique mobile en utilisant une ou les deux méthodes de fenêtre coulissante et exponentielle. Pour plus de détails sur ces méthodes, voir Méthode de fenêtre coulissante et méthode de pondération exponentielle. Considérons un exemple de calcul de la moyenne mobile d'une donnée d'entrée de flux en utilisant la méthode de la fenêtre glissante. L'algorithme utilise une longueur de fenêtre de 4. Au premier pas de temps, l'algorithme remplit la fenêtre de trois zéros pour représenter les trois premiers échantillons. Dans les étapes de temps suivantes, pour remplir la fenêtre, l'algorithme utilise des échantillons de la trame de données précédente. Les algorithmes de statistiques mobiles ont un état et rappellent les données précédentes. Si les données sont stationnaires, utilisez les blocs de statistiques stationnaires pour calculer les statistiques sur l'ensemble des données dans Simulink. Les blocs stationnaires comprennent l'autocorrélation, la corrélation, le maximum, la moyenne, la médiane, le minimum, le RMS, le tri, l'écart-type et la variance. Ces blocs ne maintiennent pas un état. Lorsqu'un nouvel échantillon de données arrive, l'algorithme calcule la statistique sur l'ensemble des données et n'a aucune influence de l'état précédent du bloc. Considérons un exemple de calcul de la moyenne stationnaire des données d'entrée de flux en utilisant le bloc Mean dans Simulink. Le bloc moyen est configuré pour trouver la valeur moyenne sur chaque colonne. A chaque pas de temps, l'algorithme calcule la moyenne sur l'ensemble des données disponibles dans l'étape de temps courante et n'utilise pas les données de l'étape précédente. Les blocs de statistiques stationnaires conviennent davantage aux données déjà disponibles que pour les données en continu. En savoir plus A propos de ce sujet