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Rを使用して、マトリックス内の一連の値の移動平均を計算しようとしています。Rには、移動平均を計算できる組み込み関数がないようです。パッケージはそれを提供しますか？それとも私は自分で書く必要がありますか？

Rで移動平均またはローリングサムを作成する最も効率的な方法は何ですか？「groupby」と一緒にローリング機能をどのように実行しますか？

ユーザーによって時折生成されるデータの平均値を保存し、それをアプリケーションで使用して将来のデータを予測したいと考えています。今私が抱えている問題は、このデータが日中に大幅に変化する可能性があることです。たとえば、夜間にアクセスするユーザーは、朝にアクセスするユーザーよりもはるかに低い値を生成する可能性があるため、単純な平均を維持するだけでは合理的ではありません予測精度。

ある種の時間ベースの平均を保存する必要があるものもあります-たとえば、単純な解決策は、1日の各時間の平均値を保存することです-そのため、午前12時から午前1時までの間にデータを生成したすべてのユーザーに1つずつ、24の平均を保持します。 2 番目は、午前 1 時から午前 2 時までの間にデータを生成したすべてのユーザーに対して、というように続きます。

このアプローチにはいくつかの問題があります: 1. データを適切に予測するには、いくつかの値 (たとえば、今から 2 時間先と 2 時間前) を参照する必要がありますが、これを行うリソースがない可能性があります。 . 精度があまり損なわれない場合は、むしろ単一の値を参照します。2. また、このデータを最近の時間だけ記憶させたいと考えています。数年前には非常に低い値が生成されたが、先月以降は誰もが高い値を生成している場合、近い将来のデータを予測するには、次のようにする必要があります。これまでに作成されたすべてのデータの平均よりも優れた応答が得られます。議論のために、90日より古いものはすべて実際には関係がないと言いましょう. 3. ユーザーによって生成されたすべてのデータを保持するだけでなく、平均値を使用したい理由は、大量のデータが予想されるためです.100Kからおそらく10Mのデータポイントごとに、数百万のデータポイントを保存する必要があります.ユーザーからの毎週のデータ入力 - 少なくとも。また、ユーザーの分類に基づいて、データ ポイントごとにデータをさらに分割することもできます。

巨大なデータストレージ施設を必要とせずに平均データを最適に計算する方法について、誰かがヒントをくれれば幸いです:-)

[ヒント - はい、GIS アプリケーション用です]

いくつかの関数の移動平均を含むリストを作成するためのPythonの方法はありますか？

火星人、ブラックボックス、およびコーシー分布についての楽しい小さな記事を読んだ後、コーシー分布の移動平均を自分で計算するのは楽しいだろうと思いました。

このアプローチはうまくいくと思いますが、running_avgループやカウンターを使用するよりも、そのリストを構築するためのより洗練されたアプローチがあるのではないかと思います（リスト内包表記など）。

関連する質問がいくつかありますが、それらはより複雑な問題（ウィンドウサイズが小さい、指数関数的な重み付け）に対処するか、Pythonに固有のものではありません。

• Pythonで指数移動平均を計算する
• 実行中の標準偏差を効率的に計算するにはどうすればよいですか？
• リストの移動平均の計算

移動平均を使用して加速度計の値をフィルタリングしたいのですが、これはどのように行われますか？ありがとう

以下の ActiveQuant FinancialLibrary SimpleMovingAverage 関数 SMA() で遊んでいました。

以下のアルゴにエラーがありますか?「将来」を調べて平均を計算します (i < (期間 + スキップ日) のように) ?

for ループは、後方を参照する以下のループに置き換えることができます。

何か不足していますか？

ハードウェアコンパスから時間の経過とともに一連の値を取得している瞬間に、何かをコーディングしています。このコンパスは非常に正確で、頻繁に更新されるため、コンパスがわずかに揺れると、隣のコンパスとはまったく一致しない奇妙な値になってしまいます。それらの値を滑らかにしたい。

いくつか読んだ後、私が必要としているのはハイパス フィルター、ローパス フィルター、または移動平均であることがわかります。移動平均は、最後の 5 つの値などの履歴を保持し、最新の値を使用していたコードの下流でそれらの値の平均を使用することができます。

それは、これらのジグルをうまく滑らかにするはずだと思いますが、おそらく非常に非効率的であり、これはおそらく、本当にきちんとした賢い数学ソリューションがある適切なプログラマーへの既知の問題の1つです.

しかし、私は、CompSci や数学に漠然と関連するものでさえ、正式な教育の断片を持たない、ひどい独学プログラマーの 1 人です。少し読んでみると、これはハイパスフィルターまたはローパスフィルターである可能性がありますが、私のようなハックが理解できる用語でこれらのアルゴリズムが値の配列に与える影響を説明するものは何も見つかりません。数学は機能します。たとえば、ここで与えられた答えは、技術的には私の質問に答えますが、おそらく問題を解決する方法をすでに知っている人に理解できる用語でのみです.

これがどのような問題なのか、そしてその解決策がどのように機能するのかを、文系の卒業生が理解できる言葉で説明できるのは、実に素敵で賢い人でしょう。

日中データの時系列 (つまり 10 秒) に可変指数移動平均を実装しようとしています。変数とは、移動平均に含まれるウィンドウのサイズが別の要因 (つまりボラティリティ) に依存することを意味します。私は次のことを考えていました：

MA(t)=アルファ(t)*価格(t) + (1-アルファ(t))MA(t-1)、

ここで、アルファは、たとえば変化するボラティリティ インデックスに対応します。

巨大なシリーズ (100000 を超える) ポイントのバックテストでは、この計算によって「問題」が発生します。私は完全なベクトル alpha と price を持っていますが、MA の現在の値については、直前に計算された値が常に必要です。したがって、これまでのところ、ベクトル化されたソリューションは見当たりません????

私が持っていた別のアイデアは、実装された EMA(..,n=f()) 関数をすべてのデータ ポイントに直接適用しようとするもので、常に f() に異なる値を持たせることでした。しかし、これまでのところ、迅速な解決策は見つかりません。

誰かが私の問題を手伝ってくれたらとても親切です??? 変数の移動平均をどのように構築するかについての他の提案も素晴らしいでしょう.

事前にどうもありがとう マーティン

システム全体のログイン スロットリングを実装しようとしていますが、過去 3 か月間の 1 日あたりのログイン失敗回数の平均を計算する必要があります。

現在、ログインに失敗するたびにタイムスタンプ付きのレコードを挿入しています。MySQLでこれを行うにはどうすればよいですか?

よろしくお願いいたします。

の形式の時系列がありSortedList<dateTime,double>ます。このシリーズの移動平均を計算したいと思います。単純なforループを使用してこれを行うことができます。linqを使用してこれを行うためのより良い方法があるかどうか疑問に思いました。

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