Метод скользящего среднего используется для сглаживания временных рядов. Это нужно для исключения влияния случайной составляющей. Широко применяется этот метод для предобработки данных. При использовании этого метода мы заменяем исходные значения ряда средним арифметическим значений нескольких ближайших к ним членов. Набор усредняемых значений образует так называемое скользящее окно. Член, значение которого заменяется на среднее по окну, занимает в окне срединное положение. Пример: Вход: [4,3,8,1,5,6,3], а K=3. Сглаженные значения получатся следующими: [5,4,4.67,4,4.67]. (4+3+8)/3 = 5, (3+8+1)/3 =4 ... На вход функция будет принимать массив с данными timeseries и размер окна сглаживания K. Python:
Метод скользящего среднего используется для сглаживания временных рядов. Это нужно для исключения влияния случайной составляющей. Широко применяется этот метод для предобработки данных.
При использовании этого метода мы заменяем исходные значения ряда средним арифметическим значений нескольких ближайших к ним членов. Набор усредняемых значений образует так называемое скользящее окно. Член, значение которого заменяется на среднее по окну, занимает в окне срединное положение.
Пример:
Вход: [4,3,8,1,5,6,3], а K=3.
Сглаженные значения получатся следующими: [5,4,4.67,4,4.67].
(4+3+8)/3 = 5, (3+8+1)/3 =4 ...
На вход функция будет принимать массив с данными timeseries и размер окна сглаживания K.
Python: