<\/p>\n
Nell’analisi delle serie temporali, una media mobile<\/strong> rappresenta il valore medio di un numero di periodi precedenti.<\/span><\/p>\n \u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per calcolare una media mobile di gruppo in R:<\/span><\/p>\n Questo particolare esempio calcola una media mobile di 3 periodi di variable2<\/strong> , raggruppata per variable1<\/strong> .<\/span><\/p>\n Questo codice utilizza la funzione group_by()<\/strong> del pacchetto dplyr<\/strong> e la funzione rollmean()<\/strong> del pacchetto zoo<\/strong> .<\/span><\/p>\n L’esempio seguente mostra come utilizzare questa funzione nella pratica.<\/span><\/p>\n Supponiamo di avere il seguente frame di dati in R che mostra le vendite di un prodotto per giorni consecutivi in due negozi diversi:<\/span><\/p>\n Possiamo utilizzare la seguente sintassi per creare una nuova colonna denominata moving_avg3<\/strong> che visualizza il valore delle vendite della media mobile di 3 giorni per ciascun negozio:<\/span><\/p>\n Nota<\/strong> : il valore di k<\/strong> nella funzione rollmean()<\/strong> controlla il numero di periodi precedenti utilizzati per calcolare la media mobile.<\/span><\/p>\n La colonna moving_avg3<\/strong> mostra il valore delle vendite della media mobile per i 3 periodi precedenti.<\/span><\/p>\n Ad esempio, la media mobile delle vendite nei primi 3 giorni per il negozio A viene calcolata come segue:<\/span><\/p>\n Media mobile a 3 giorni = (4 + 4 + 3) \/ 3 = 3,67<\/strong><\/span><\/p>\n La media mobile delle vendite nei prossimi 3 giorni per il negozio A viene calcolata come segue:<\/span><\/p>\n Media mobile a 3 giorni = (4 + 3 + 5) \/ 3 = 4<\/strong><\/span><\/p>\n E cos\u00ec via.<\/span><\/p>\n Tieni presente che i primi due valori della media mobile per ciascun negozio sono NA<\/strong> perch\u00e9 non c’erano abbastanza periodi precedenti da utilizzare per la media mobile.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni in R:<\/span><\/p>\n Come tracciare pi\u00f9 colonne in R<\/a> Nell’analisi delle serie temporali, una media mobile rappresenta il valore medio di un numero di periodi precedenti. \u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per calcolare una media mobile di gruppo in R: library (dplyr) library (zoo) #calculate moving average by group df %>% group_by(variable1) mutate(moving_avg = rollmean(variable2, k= 3 , fill=NA, align=’ right […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n library<\/span> (dplyr)<\/span>\nlibrary<\/span> (zoo)<\/span>\n\n#calculate moving average by group<\/span>\ndf %>%\n group_by(variable1)\n mutate(moving_avg = rollmean(variable2, k= 3<\/span> , fill=NA, align=' right<\/span> '))<\/strong><\/pre>\n Esempio: calcola la media mobile per gruppo in R<\/strong><\/span><\/h2>\n
#create data frame<\/span>\ndf <- data. frame<\/span> (store=rep(c(' A<\/span> ', ' B<\/span> '), each= 7<\/span> ),\n sales=c(4, 4, 3, 5, 6, 5, 7, 4, 8, 7, 2, 5, 4, 6))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n blind sales\n1 to 4\n2 to 4\n3 to 3\n4 to 5\n5 to 6\n6 to 5\n7 to 7\n8 B 4\n9 B 8\n10 B 7\n11 B 2\n12 B 5\n13 B 4\n14 B 6\n<\/strong><\/pre>\n library<\/span> (dplyr)\nlibrary<\/span> (zoo)\n\n#calculate 3-day moving average of sales, grouped by store<\/span>\ndf %>%\n group_by(store) %>%\n mutate(moving_avg3 = rollmean(sales, k= 3<\/span> , fill=NA, align=' right<\/span> '))\n\n# A tibble: 14 x 3\n# Groups: store[2]\n store sales moving_avg3\n \n 1 A 4 NA \n 2 A 4 NA \n 3 to 3 3.67\n 4 to 5 4 \n 5 to 6 4.67\n 6 to 5 5.33\n 7 to 7 6 \n 8 B 4 NA \n 9 B 8 NA \n10 B 7 6.33\n11 B 2 5.67\n12 B 5 4.67\n13 B 4 3.67\n14 B 6 5\n<\/strong><\/span><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
Come calcolare la media sulle colonne in R<\/a>
Come calcolare la media per gruppo in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"