Ruchliwa średnia wolfram

Wolfram Language Rewolucyjny język programowania opartego na wiedzy. Wolfram Cloud Centralna infrastruktura usług związanych z produktami chmury Wolframs. Wolfram Science Technology - umożliwiająca naukę wszechświata obliczeniowego. Interaktywny dokument obliczeniowy. Silnik Wolfram Engine Engine implementujący język Wolfram. Wolfram Natural Language Zrozumienie Systemu opartego na wiedzy szeroko rozmieszczonego języka naturalnego. Wolfram Data Framework Semantic framework dla danych rzeczywistych. Wolfram Universal Deployment System Natychmiastowe wdrożenie w chmurze, na komputery stacjonarne, na telefon komórkowy i inne. Wolfram Knowledgebase Udoskonalona wiedza oparta na wiedzy WolframAlpha. Message Boards Group Abstract Staram się wygładzać histogram 3D przy użyciu średniej ruchomej w mathematica. Wiem, że istnieje funkcja zwana smoothhistogram3D, która jest bliska tego, co chcę, jednak wydaje się, że tylko ma możliwość korzystania z funkcji dystrybucji w celu wygładzenia krzywej. Udało mi się stworzyć funkcję wygładzania histogramu 2D, modyfikując tę ​​odpowiedź stackoverflow, która zawiera interpolacjęInformacje i średnią ruchomą. Próbowałem rozszerzyć go do trzeciego wymiaru przy użyciu poniższego kodu, ale nie udało się. Jednak funkcja 3D wyś wietla ten obraz przy użyciu mojego zestawu danych: imgurMJeBbwW Próbowałem użyć podobnej do tej metody metody, z wyjĘ ... tkiem opcji, aby wygładzić jej przy użyciu ruchomych ś redniej: Wyjś cie to jednak obraz taki: chcę zestaw danych , która przypomina wyjście płynnego wykresu 3D, ale z możliwością wygładzania się za pomocą średniej ruchomej. Wszelkie sugestie Czy jest prostszy sposób Nie zdając sobie sprawy Przykro mi Uświadamiam sobie, że kod, zwłaszcza drugi element, jest ledwo czytelny. Jestem nowy w mathematica i po prostu starał się go do pracy. Jest to również mój pierwszy raz poświęcony na przepełnienie stosu, więc proszę o wytłumaczenie jakichkolwiek błędów w formatowaniu lub wytycznym. Historia i tło, z którymi po raz pierwszy pojawiły się średnie kroczące Analitycy techniczni od kilku dziesięciu lat używają średnich kroczących. W naszej pracy są tak wszechobecne, że większość z nas nie wie, skąd pochodzą. Statystycy klasyfikują średnie ruchome jako część rodziny narzędzi do analizy serii ldquoTime. Inni z tej rodziny to: ANOVA, średnia arytmetyczna, współczynnik korelacji, wariancja, tabela różnic, najmniejsze kwadraty, maksymalne prawdopodobieństwo, średnia ruchoma, periodogram, teoria przewidywania, zmienna losowa, losowy chód, pozostały, wariancja. Możesz przeczytać więcej o każdym z nich i ich definicjach w Wolfram. Rozwój ldquomoving averagerdquo sięga 1901 roku, choć nazwa ta została później zastosowana. Od historyka matematyki Jeffa Millera: PRZEPROWADZENIE ŚREDNIA. Ta technika wygładzania punktów danych została wykorzystana przez dziesięciolecia temu, lub jakikolwiek ogólny termin, wszedł w życie. W roku 1909 GU Yule (czasopismo Royal Statistic Society 72, 721-730) określił ldquoinstantaneous średnią arytmetyczną RH Hooker, obliczoną w 1901 r. Jako średnie - średnie. rdquo Yule nie przyjęła tego terminu w podręczniku, ale weszła do obiegu przez WI Kingrsquos Elementy metody statystycznej (1912). ldquoMoving averagerdquo odnoszący się do typu procesu stochastycznego jest skrótem ldquooprocess H. Woldrsquos do przenoszenia awersji (Study in the Analysis of Stationary Time Series (1938)). Wold opisał, jak szczególne przypadki procesu zostały zbadane w latach dwudziestych przez Yule (w związku z właściwościami różniczkowej metody korelacji różnic) i Slutsky John Aldrich. Z firmy StatSoft Inc. pojawia się ten opis wyrafinowanego wygładzania. która jest jedną z kilku metod ważenia przeszłości danych inaczej: ldquoExponential wygładzanie stało się bardzo popularne jako metoda prognozowania dla wielu różnych danych szeregowych. Metodę historycznie opracował Robert Goodell Brown i Charles Holt. Brown pracował dla US Navy podczas II Wojny Światowej, gdzie jego zadaniem było stworzenie systemu śledzenia informacji o kontroli pożaru w celu określenia lokalizacji okrętów podwodnych. Później zastosował tę technikę do prognozowania zapotrzebowania na części zamienne (problem kontroli zapasów). Opisał te idee w swojej książce z 1959 roku o kontroli zapasów. Badania Holtrsquos były sponsorowane przez Office of Naval Research niezależnie, opracowywał modele wyrównywania wykładów dla stałych procesów, procesów o liniowych trendach i danych sezonowych. Dokumenty Holtrsquos, ldquoForecasting Sezonów i trendów w oparciu o wykładniczą ważność Moving Averagesrdquo opublikowano w 1957 roku w O. N.R. Memorandum badawcze 52, Carnegie Institute of Technology. Nie istnieje online za darmo, ale mogą być dostępne dla osób mających dostęp do zasobów papierów akademickich. Naszym zdaniem, P. N. (Pete) Haurlan jako pierwszy użył wyrównywania wykładniczego do śledzenia cen akcji. Haurlan był prawdziwym naukowcem rakietowym, który pracował dla JPL we wczesnych latach 60., a więc miał dostęp do komputera. Nie nazywał ich ldquoexponential ruchomymi średnimi (EMA) rdquo, czy matematycznie modnymi ldquoexponably ważonymi średnicami ruchomymi (EWMA) rdquo. Zamiast tego nazywał ich ldquoTrend Valuesrdquo i odniósł się do nich przez ich wygładzające stałe. Tak więc, co dziś powszechnie nazywa się 19-dniową EMA, zadzwonił do ldquo10 Trendrdquo. Ponieważ jego terminologia była oryginalna do takiego wykorzystania w śledzeniu cen akcji, dlatego nadal używamy tej terminologii w naszej pracy. Haurlan zatrudniał EMA w projektowaniu systemów śledzenia rakiet, które mogłyby na przykład przechwycić ruchomy obiekt, taki jak satelita, planeta, itp. Jeśli ścieżka do celu została wyłączona, trzeba zastosować jakiś rodzaj wejścia do mechanizmu kierowniczego, ale nie chcieli tego nadmiernie obalić, albo stać się niestabilny lub nie odwrócić się. Tak więc właściwy rodzaj wygładzania danych był użyteczny. Haurlan nazywa ten ldquoProportional Controlrdquo, co oznacza, że ​​mechanizm kierowniczy nie będzie próbował wyregulować całego błędu śledzenia naraz. EMA łatwiej było kodować do wczesnych układów analogowych niż inne typy filtrów, ponieważ potrzebują tylko dwóch części danych zmiennych: bieżącej wartości wejściowej (np. Ceny, pozycji, kąta itd.) I poprzedniej wartości EMA. Stała wygładzania byłaby mocno połączona z obwodami, więc ldquomemoryrdquo musiałaby tylko śledzić te dwie zmienne. Z drugiej strony prosta średnia ruchoma wymaga śledzenia wszystkich wartości w okresie lookback. Tak 50-SMA oznaczałoby śledzenie 50 punktów danych, a następnie uśrednienie ich. Łączy znacznie większą moc przetwarzania. Zobacz więcej na temat EMA w porównaniu z Simple Moving Averages (SMA) w Exponential Versus Simple. Haurlan założył biuletyny Trade Levels w latach sześćdziesiątych, pozostawiając firmę JPL za tę lukratywną pracę. Jego biuletyn był sponsorem programu telewizyjnego Charting The Market w telewizji KWHY-TV w Los Angeles, pierwszej wystawie telewizyjnej TA, prowadzonej przez Gene Morgan. Praca Haurlana i Morgana stanowiła dużą część inspiracji rozwoju Shermana i Mariana McClellanrsquosa w oscylatorze McClellan i indeksie sumarycznym, które wymagały wyrównywania danych Advance-Decline. Można przeczytać broszurę z 1968 o nazwie Wartości Zmierzone, opublikowane przez Haurlana, zaczynając od strony 8 MTA Award Handout. które przygotowaliśmy dla uczestników konferencji MTA w 2004 roku, gdzie Sherman i Marian otrzymali nagrodę MTArsquos Lifetime Achievement Award. Haurlan nie wymienia pochodzenia tej techniki matematycznej, ale zauważa, że ​​od wielu lat jest on używany w inżynierii lotniczej. Wolfram Language Rewolucyjny język programowania opartego na wiedzy. Wolfram Cloud Centralna infrastruktura usług związanych z produktami chmury Wolframs. Wolfram Science Technology - umożliwiająca naukę wszechświata obliczeniowego. Interaktywny dokument obliczeniowy. Silnik Wolfram Engine Engine implementujący język Wolfram. Wolfram Natural Language Zrozumienie Systemu opartego na wiedzy szeroko rozmieszczonego języka naturalnego. Wolfram Data Framework Semantic framework dla danych rzeczywistych. Wolfram Universal Deployment System Natychmiastowe wdrożenie w chmurze, na komputery stacjonarne, na telefon komórkowy i inne. Wolfram Knowledgebase Udoskonalona wiedza oparta na wiedzy WolframAlpha. Grupy dyskusyjne Streszczenie