Médias móveis Se esta informação for plotada em um gráfico, parece assim: Isso mostra que há uma grande variação no número de visitantes, dependendo da estação. Há muito menos no outono e inverno do que a primavera eo verão. No entanto, se queríamos ver uma tendência no número de visitantes, poderíamos calcular uma média móvel de 4 pontos. Fazemos isso encontrando o número médio de visitantes nos quatro trimestres de 2005: então encontramos o número médio de visitantes nos últimos três trimestres de 2005 e primeiro trimestre de 2006: os dois últimos trimestres de 2005 e os dois primeiros trimestres De 2006: note que a última média que podemos encontrar é nos últimos dois trimestres de 2006 e nos dois primeiros trimestres de 2007. Traçamos as médias móveis em um gráfico, certificando-se de que cada média é plotada no centro dos quatro trimestres Abrange: agora podemos ver que há uma tendência de queda muito pequena nos visitantes. Média Mínima Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Um avearge móvel é usado para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossas séries temporais. 2. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota: não consigo encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e digite 6. 6. Clique na caixa Gama de saída e selecione a célula B3. 8. Traçar um gráfico desses valores. Explicação: porque definimos o intervalo para 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores e o ponto de dados atual. Como resultado, picos e vales são alisados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não pode calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não há suficientes pontos de dados anteriores. 9. Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 e o intervalo 4. Conclusão: quanto maior o intervalo, mais os picos e os vales são alisados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais.
Hmmm, parece que esta frase para implementar a função é realmente muito fácil de se errar e promoveu uma boa discussão sobre a eficiência da memória. Estou feliz por ter tossido se isso significa saber que algo foi feito corretamente. Ndash Richard 20 de setembro 14 às 19:23 NumPys, a falta de uma função particular específica de domínio é talvez devido à disciplina e fidelidade das equipes principais à diretiva principal do NumPys: forneça um tipo de matriz N-dimensional. Bem como funções para criar e indexar esses arrays. Como muitos objetivos fundamentais, este não é pequeno, e NumPy faz isso de forma brilhante. O SciPy (muito) maior contém uma coleção muito maior de bibliotecas específicas de domínio (chamadas subpacotes por desenvolvedores SciPy) - por exemplo, otimização numérica (otimização), processamento de sinal (sinal) e cálculo integral (integrar). Meu palpite é que a função que você está procurando é em pelo menos um dos subpacotes de SciPy (scipy. signal talvez) no entanto...
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