時系列の移動中央値を計算する方法があります。移動平均と同様に、固定ウィンドウまたは期間 (ルックバック期間と呼ばれることもあります) を使用します。期間が 10 の場合、最初の 10 個の値 (0 ～ 9) の配列を作成し、それらの中央値を見つけます。これを繰り返し、ウィンドウを 1 ステップ (現在は 1 ～ 10 の値) ずつインクリメントします... したがって、これの可動部分です。これは、移動平均とまったく同じプロセスです。
中央値は次のように求められます。
- 配列の値のソート
- 配列に奇数個の値がある場合は、中央の値を取ります。5 つの値の並べ替えられた配列の中央値は、3 番目の値になります。
- 配列に偶数の値がある場合は、中央の両側にある 2 つの値を取り、それらを平均します。6 つの値の並べ替えられた配列の中央値は、(2 番目 + 3 番目) / 2 になります。
List<double>にデータを入力し、 を呼び出しList<>.Sort()、適切な値を見つけることで、これを計算する関数を作成しました。
計算上は正しいですが、この計算のパフォーマンスを向上させる方法があるかどうか疑問に思っていました。double[]おそらく、リストを使用するのではなく、手動で並べ替えを行うことによって。
私の実装は次のとおりです。
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
namespace Moving_Median_TimeSeries
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
// created a a sample test time series of 10 days
DateTime Today = DateTime.Now;
var TimeSeries = new SortedList<DateTime, double>();
for (int i = 0; i < 10; i++)
TimeSeries.Add(Today.AddDays(i), i * 10);
// write out the time series
Console.WriteLine("Our time series contains...");
foreach (var item in TimeSeries)
Console.WriteLine(" {0}, {1}", item.Key.ToShortDateString(), item.Value);
// calculate an even period moving median
int period = 6;
var TimeSeries_MovingMedian = MovingMedian(TimeSeries, period);
// write out the result of the calculation
Console.WriteLine("\nThe moving median time series of {0} periods contains...", period);
foreach (var item in TimeSeries_MovingMedian)
Console.WriteLine(" {0}, {1}", item.Key.ToShortDateString(), item.Value);
// calculate an odd period moving median
int period2 = 5;
var TimeSeries_MovingMedian2 = MovingMedian(TimeSeries, period);
// write out the result of the calculation
Console.WriteLine("\nThe moving median time series of {0} periods contains...", period2);
foreach (var item in TimeSeries_MovingMedian2)
Console.WriteLine(" {0}, {1}", item.Key.ToShortDateString(), item.Value);
}
public static SortedList<DateTime, double> MovingMedian(SortedList<DateTime, double> TimeSeries, int period)
{
var result = new SortedList<DateTime, double>();
for (int i = 0; i < TimeSeries.Count(); i++)
{
if (i >= period - 1)
{
// add all of the values used in the calc to a list...
var values = new List<double>();
for (int x = i; x > i - period; x--)
values.Add(TimeSeries.Values[x]);
// ... and then sort the list <- there might be a better way than this
values.Sort();
// If there is an even number of values in the array (example 10 values), take the two mid values
// and average them. i.e. 10 values = (5th value + 6th value) / 2.
double median;
if (period % 2 == 0) // is any even number
median = (values[(int)(period / 2)] + values[(int)(period / 2 - 1)]) / 2;
else // is an odd period
// Median equals the middle value of the sorted array, if there is an odd number of values in the array
median = values[(int)(period / 2 + 0.5)];
result.Add(TimeSeries.Keys[i], median);
}
}
return result;
}
}
}