Пояснення формули ковзного середнього в Matlab | Повний посібник

Формула ковзної середньої в MATLAB

Ковзаюче середнє - це широко використовувана статистична концепція, яка зазвичай застосовується у фінансовому аналізі, прогнозуванні часових рядів і згладжуванні даних. У Matlab ковзне середнє - це функція, яка обчислює середнє значення набору значень за певний проміжок часу. Цей потужний інструмент допомагає відфільтрувати шум і коливання в даних, полегшуючи аналіз тенденцій і закономірностей.

Зміст

Формула для розрахунку ковзного середнього в Matlab проста. Вона полягає в тому, що ми беремо суму певної кількості послідовних значень і ділимо її на кількість значень у наборі. Ковзаюче середнє часто позначається символом MA і також відоме як ковзаюче середнє або біжуче середнє.

У Matlab функція ковзного середнього реалізована за допомогою простої команди “movmean”. Ця функція приймає два аргументи: набір даних і кількість значень, які потрібно включити в ковзне середнє. Вона повертає новий масив із розрахованими значеннями ковзного середнього. Вихідні дані можна додатково обробити або побудувати графік, щоб отримати візуальне уявлення про дані.

Наприклад, якщо у нас є набір даних часового ряду зі значеннями [10, 15, 12, 17, 20, 18], і ми хочемо обчислити 3-точкове ковзне середнє, ми скористаємося командою “movmean(data, 3)”. Отримані значення ковзного середнього будуть [12.33, 14.67, 16.33, 18.33].

Ковзаюче середнє є цінним інструментом в Matlab, який допомагає спростити складні завдання аналізу даних. Незалежно від того, чи працюєте ви з фінансовими даними, показаннями датчиків або будь-якою іншою формою даних, що залежать від часу, розуміння і використання функції ковзного середнього може значно розширити ваші можливості аналізу та інтерпретації.

Основи ковзного середнього в Matlab

Ковзаюче середнє - це загальновживаний статистичний розрахунок, який використовується для аналізу даних часових рядів. У Matlab ковзаюче середнє є простим, але потужним інструментом, який можна використовувати для згладжування зашумлених даних і виявлення основних закономірностей або тенденцій.

Ковзаюче середнє обчислюється шляхом взяття підмножини даних і обчислення середнього значення цих значень. Потім це вікно значень зсувається на одне значення за раз, і середнє перераховується для кожної позиції. Отримані значення формують серію ковзних середніх.

Розмір підмножини, також відомий як розмір вікна, є важливим параметром при обчисленні ковзного середнього. Більший розмір вікна призведе до більш згладженого середнього, але це також може призвести до більшого запізнення у виявленні змін. З іншого боку, менший розмір вікна краще реагує на зміни, але може бути більш чутливим до шуму.

У Matlab ковзаюче середнє можна обчислити за допомогою декількох функцій, таких як movmean, movmedian і movsum. Ці функції приймають вхідні дані та розмір вікна як параметри і повертають серію ковзного середнього.

Після отримання ряду ковзного середнього його можна проаналізувати або побудувати графік для візуалізації тенденцій у даних. Його також можна використовувати для інших цілей, наприклад, для виявлення аномалій або прогнозування даних.

На закінчення, ковзаюче середнє є корисним інструментом в Matlab для аналізу даних часових рядів. Розуміння основ його обчислення та задіяних параметрів є важливим для ефективного використання цього інструменту в аналізі та візуалізації даних.

Читайте також: Як розрахувати ковзаючу середню за 5 років

Обчислення ковзного середнього в Matlab

**Ковзаюче середнє - це широко використовуваний статистичний розрахунок в обробці сигналів і аналізі часових рядів. Він допомагає згладити коливання або шум у послідовності точок даних, що дає змогу чіткіше зрозуміти тенденції або закономірності. У Matlab розрахунок ковзного середнього можна легко виконати за допомогою вбудованих функцій або спеціального коду.

Основна концепція ковзного середнього полягає в тому, що береться певна кількість точок даних, яка називається розміром вікна, і обчислюється середнє значення цих точок. Потім це вікно ковзає вздовж набору даних, перераховуючи середнє значення на кожному кроці, що призводить до нового набору усереднених значень.

Читайте також: Розуміння формули Келлі та її ролі у прийнятті фінансових рішень

У Matlab для обчислення ковзного середнього часто використовують функцію movmean. Ця функція приймає два аргументи: набір даних і розмір вікна. Вона повертає новий масив тієї ж довжини, що і вхідні дані, кожен елемент якого представляє ковзне середнє для відповідної позиції. Ось приклад:

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];windowSize = 3;movingAverage = movmean(data, windowSize); Цей код обчислює ковзне середнє для набору даних [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] з розміром вікна 3. Результуючий масив ковзного середнього буде [NaN, NaN, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], оскільки ковзне середнє не може бути обчислено для перших двох елементів.

Крім того, якщо ви хочете обчислити ковзне середнє за допомогою користувацького коду, ви можете виконати ітерацію над набором даних, обчислити середнє для кожного вікна і зберегти результати в новому масиві. Ось приклад:

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];windowSize = 3;movingAverage = zeros(1, length(data));for i = 1:length(data)-windowSize+1movingAverage(i+1:i+windowSize-1) = mean(data(i:i+windowSize-1));end Цей код використовує цикл for для ітерації набору даних і обчислення ковзного середнього для кожного вікна розміром 3. Результуючий масив ковзного середнього матиме вигляд [NaN, NaN, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], як і раніше.

Обчислення ковзного середнього в Matlab є корисним інструментом для аналізу даних часових рядів або згладжування зашумлених сигналів. Незалежно від того, чи використовуєте ви вбудовану функцію movmean або користувацький код, розуміння того, як обчислювати ковзне середнє, дозволяє проводити більш точний і глибокий аналіз даних.

ЧАСТІ ЗАПИТАННЯ:

Що таке ковзаюче середнє?

Ковзне середнє - це статистичний розрахунок, який використовується для аналізу точок даних шляхом створення серії середніх значень різних підмножин повного набору даних. Він зазвичай використовується для виявлення тенденцій і закономірностей у даних часових рядів.

Як обчислюється ковзне середнє в Matlab?

У Matlab ковзаюче середнє можна обчислити за допомогою функції “movmean”. Ця функція приймає вхідні дані та розмір вікна в якості параметрів і повертає ковзне середнє значення даних.

Яке значення має розмір вікна в ковзному середньому?

Розмір вікна в ковзному середньому визначає кількість точок даних, які включаються в кожну підмножину для обчислення середнього. Чим більший розмір вікна, тим більш плавним буде ковзне середнє, в той час як менший розмір вікна буде відображати більш швидкі зміни в даних.

Чи можна використовувати ковзну середню для згладжування зашумлених даних?

Так, ковзаюче середнє можна використовувати для згладжування зашумлених даних. Усереднення точок даних допомагає зменшити вплив випадкових коливань, що призводить до більш гладкого сигналу.