Plot Moving Average In R

Ich habe eine Handlung von Zeitreihen in ggplot2 Paket und ich habe den Moving Durchschnitt durchgeführt und ich möchte das Ergebnis des gleitenden Durchschnitts in die Handlung der Zeitreihen hinzufügen. Beispiel des Datensatzes (p31): ambtemp dt -1.14 2007-09-29 00:01:57 -1.12 2007-09-29 00:03:57 -1.33 2007-09-29 00:05:57 -1.44 2007 -09-29 00:07:57 -1.54 2007-09-29 00:09:57 -1.29 2007-09-29 00:11:57 Angegebener Code für die Zeitreihen-Präsentation: Beispiel für Moving Average Plot Beispiel für erwartete Ergebnisse The Herausforderung ist, dass Zeitreihen-Daten aus dem Datensatz, der Zeitstempel und Temperatur enthält, aber die Verschiebung der durchschnittlichen Daten beinhalten nur die durchschnittliche Spalte und nicht die Zeitstempel und die Anpassung dieser beiden können Inkonsistenz verursachen. Moving Averages in R Nach meinem besten Wissen, R tut Haben keine eingebaute Funktion, um gleitende Durchschnitte zu berechnen. Mit der Filterfunktion können wir jedoch eine kurze Funktion für bewegte Mittelwerte schreiben: Wir können dann die Funktion auf beliebige Daten verwenden: mav (data) oder mav (data, 11), wenn wir eine andere Anzahl von Datenpunkten angeben wollen Als der Standard 5 Plotten funktioniert wie erwartet: plot (mav (data)). Zusätzlich zu der Anzahl der Datenpunkte, über die zu durchschnittlich, können wir auch die Seiten Argument der Filterfunktionen ändern: sides2 verwendet beide Seiten, Seiten1 verwendet nur vergangene Werte. Teilen Sie diese: Post Navigation Kommentar Navigation Kommentar navigationPlotting Mehrere Serien in R - Teil 4 in einer Serie Dies ist Post 04 in einer laufenden Serie über Plotten in R. Häufig möchten Sie gleichzeitig mehrere Serien auf dem gleichen Grundstück plotten. Letrsquos versuchen, tägliche Beobachtungen zusammen mit einem 30 Tage gleitenden Durchschnitt zu plotten. Um zu beginnen, habe ich Beobachtungen für YHOO-Aktie vom 12. April 1996 bis zum 2. Juli 2009. Zuerst müssen die Daten Reinigung mdash Ich drehe die Spaltennamen in Kleinbuchstaben für Bequemlichkeit mit der tolower-Funktion und drehe die Textdaten formatiert als yyyy-mm - Dd in Daten statt Faktoren über die as. Date-Konstruktor für Date-Klassen: Nun, Letrsquos nehmen einen ersten Pass bei Plotten: Das ist nicht sehr hübsch, nicht zuletzt, weil wersquore zeigt zu viel Daten, um nützlich zu sein. Letrsquos schneiden es auf nur Daten ab 1. Januar 2008 und auf: Itrsquos Wert darauf hingewiesen, dass Rrsquos Plotten Code wird versuchen, die oberen und unteren y Grenzen auf etwas vernünftiges auf der Grundlage dieser Daten, die Sie präsentieren mit. Allerdings, manchmal, vor allem um ein Gefühl der Skala zu bekommen, wollen Sie wirklich die ganze Bandbreite zu sehen. Sie können dies durch explizite Einstellung der y-Achsen-Grenzen mit ylim erreichen. Ich mache auch die Daten besser vorstellbar. Auch ich möchte den gleitenden Durchschnitt zeichnen, also schaffe ich die Funktion ma30, um es zu berechnen. Ich füge auch ma30 als Spalte hinzu, indem du den ganzen Datenbereich benutzt, damit der gleitende Durchschnitt zu Beginn unserer Teilmenge korrekt ist. Und schließlich repliziere ich die Daten und fügst den gleitenden Durchschnitt als zweite Serie hinzu und machst ihn etwas kühner (lwd2 ), Um den gleitenden Durchschnitt über die täglichen Beobachtungen zu betonen: Aktuelle Beiträge