आर में घातांकीय चलती औसत की गणना कैसे करें
समय श्रृंखला विश्लेषण में, एक चलती औसत पिछली कई अवधियों का औसत मूल्य मात्र है।
एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज एक प्रकार का मूविंग एवरेज है जो हाल के अवलोकनों पर अधिक भार डालता है, जिसका अर्थ है कि यह हाल के रुझानों को अधिक तेज़ी से पकड़ने में सक्षम है।
यह ट्यूटोरियल बताता है कि आर में घातीय चलती औसत की गणना कैसे करें।
उदाहरण: आर में घातीय चलती औसत
मान लीजिए कि हमारे पास R में निम्नलिखित डेटा फ़्रेम है:
#create data frame df <- data.frame(period=1:10, sales=c(25, 20, 14, 16, 27, 20, 12, 15, 14, 19)) #view data frame df period sales 1 1 25 2 2 20 3 3 14 4 4 16 5 5 27 6 6 20 7 7 12 8 8 15 9 9 14 10 10 19
हम पिछली कई अवधियों के लिए घातीय रूप से भारित चलती औसत की गणना करने के लिए प्रैक्मा पैकेज से movavg() फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं।
यह फ़ंक्शन निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग करता है:
movavg(x, n, type=c(“s”, “t”, “w”, “m”, “e”, “r”))
सोना:
- x: डिजिटल वेक्टर के रूप में समय श्रृंखला
- n: औसत के लिए उपयोग की जाने वाली पिछली अवधियों की संख्या
- प्रकार: गणना करने के लिए चलती औसत का प्रकार। हम घातीय भारित चलती औसत के लिए “ई” का उपयोग करेंगे।
उदाहरण के लिए, पिछली चार अवधियों का उपयोग करके घातीय रूप से भारित चलती औसत की गणना कैसे करें:
library (pracma) #create new column to hold 4-day exponentially weighted moving average df$EWM_4day <- movavg (df$sales, n=4, type=' e ') #view DataFrame df period sales 4dayEWM 0 1 25 25.000000 1 2 20 23.000000 2 3 14 19.400000 3 4 16 18.040000 4 5 27 21.624000 5 6 20 20.974400 6 7 12 17.384640 7 8 15 16.430784 8 9 14 15.458470 9 10 19 16.875082
हम 4-दिवसीय घातांकीय भारित चलती औसत के सापेक्ष बिक्री की कल्पना करने के लिए ggplot2 विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी का भी उपयोग कर सकते हैं:
library (ggplot2)
library (reshape2)
#melt data into format for easy plotting
df <- melt (df, id.vars = ' period ', variable.name = ' series ')
#plot sales vs. 4-day exponentially weighted moving average
ggplot(df, aes (period, value)) +
geom_line( aes (color=series))
लाल रेखा प्रत्येक अवधि के दौरान बिक्री को दर्शाती है और नीली रेखा घातीय रूप से भारित चलती औसत को दर्शाती है।
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