Desvio padrão médio móvel matlab

Eu tenho uma série de dados x, y e estou tentando encontrar a média móvel. Os números de dados x são números inteiros de 1 a 100 enquanto os dados y são números de 0,01 a 1 e também têm um desvio padrão ydev (o qual derivamos porque a experiência é repetida várias vezes). Estou tentando encontrar a média móvel usando os 20 vizinhos mais próximos (usando o Matlab): o caminho acima deriva a média móvel, mas não sei como usar o desvio padrão que eu tenho para cada ponto de dados y porque alguns pontos de dados têm muito Maiores desvios-padrão do que outros, o que significa que eles não são tão confiáveis ​​quanto os outros (então eles provavelmente pesam menos). Como posso incluir o desvio padrão para cada ponto de dados no cálculo acima, solicitado 5 de julho 15 às 15:07 Média móvel ou mediana móvel. Quanto à pergunta. Como posso incluir o desvio padrão para cada ponto de dados no cálculo acima, depende do que você deseja fazer. Você deve primeiro decidir isso (o que não é uma questão de programação). Uma sugestão: você pode usar todo o conjunto de dados para cada x (em vez de apenas a média e o desvio padrão) e calcular o meio médio desse ndash Luis Mendo 5 de julho 15 às 15:12 LuisMendo Eu queria fazer a média móvel (eu editei o Código para refletir isso). O conjunto de dados é um experimento de séries temporais e foi repetido várias vezes (e é como eu tenho desvios padrão para cada ponto). Eu quero usar o desvio padrão para cada ponto no meu cálculo da média móvel porque eu quero que os pontos com menor desvio padrão pesem mais do que os pontos com maior desvio padrão. Ndash AL B Jul 5 15 às 16:50 Diga que você tenha um vetor a. Em seguida, outra maneira de escrever significa (a) como uma média ponderada é awts. Onde são os números (1, numel (a)) numel (a). No seu caso, você tem um y (ind1 (i): ind2 (i)). Parece que o que você quer usar é uma média móvel ponderada, onde seus pesos não são mais idênticos, mas são escolhidos usando o desvio padrão dos valores correspondentes. Supondo que o vetor sd contenha os desvios padrão, há uma maneira de fazer isso: Aqui, os valores com desvios-padrão menores contribuirão com pesos maiores. Uma idéia alternativa é calcular a média móvel simples de ambos y e seus desvios padrão sd. E depois traçá-los um ao lado do outro. Isso tem a vantagem de ser mais estatisticamente interpretável do que escolher pesos em função dos desvios padrão. Desvio Padrão Mover O Desvio Padrão móvel é uma medida estatística da volatilidade do mercado. Não faz previsões de direção do mercado, mas pode servir como um indicador de confirmação. Você especifica o número de períodos para usar, e o estudo calcula o desvio padrão dos preços a partir da média móvel dos preços. Ele é derivado calculando um período de tempo n Simples de média móvel do item de dados. Em seguida, resume os quadrados da diferença entre o item de dados e a sua Média móvel em cada um dos períodos de tempo precedentes. Finalmente, ele divide essa soma por n e calcula a raiz quadrada desse resultado. Propriedades Período: o número de barras em um gráfico. Se o gráfico exibir dados diários, o período denota dias em gráficos semanais, o período será por semanas, e assim por diante. O aplicativo usa um padrão de 20. Aspecto: O campo Símbolo no qual o estudo será calculado. O campo é definido como Padrão, o qual, ao visualizar um gráfico para um símbolo específico, é o mesmo que Fechar. Interpretação Os valores do desvio padrão aumentam significativamente quando o contrato analisado do indicador muda de valor drasticamente. Quando os mercados são estáveis, as leituras baixas do desvio padrão são normais. As baixas leituras padrão geralmente tendem a aparecer antes de mudanças significativas no preço. Os analistas geralmente concordam que a alta volatilidade é parte dos principais tops, enquanto a baixa volatilidade acompanha os principais fundos. Fonte do Conteúdo: FutureSource Veja Outros Estudos de Análise Técnica Barra lateral primária Elevar seus últimos Tweets de Negociação Conversa a conversa Conheça o Seu Lingo de Negociação com uma lista de termos para ajudá-lo a falar o nosso idioma: t. cozQi9MlC6F2 Tempo atrás 3 Dias via Buffer Aprenda a negociar futuros de índices de ações Com o nosso guia gratuitoIncludes informações sobre E-mini SP, E-mini Nasdaq, amp E-mini t. coMgEHyyLgNo Tempo há 4 Dias via Buffer Não perca EIAs Relatório de Perspectiva de Energia de Curto Prazo de Janeiro Andrew Pawielskis obteve os destaques. Assista: t. co5JLjYFrSAX Tempo atrás 4 Dias via Buffer Copyright xA9 2017 xB7 Daniels Trading. Todos os direitos reservados. Este material é transmitido como uma solicitação para entrar em uma transação de derivativos. 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O risco de perda de negociação de contratos de futuros ou opções de commodities pode ser substancial e, portanto, os investidores devem entender os riscos envolvidos na tomada de posições alavancadas e devem assumir a responsabilidade pelos riscos associados a tais investimentos e por seus resultados. Você deve considerar cuidadosamente se essa negociação é adequada para você à luz de suas circunstâncias e recursos financeiros. Você deve ler a página de divulgação de risco acessada na DanielsTrading na parte inferior da página inicial. A Daniels Trading não está afiliada nem subscreve qualquer sistema comercial, newsletter ou outro serviço similar. A Daniels Trading não garante nem verifica quaisquer reivindicações de desempenho feitas por tais sistemas ou serviços. Documentação Esses objetos e blocos do sistema calculam a estatística móvel usando um ou ambos os métodos da janela deslizante e o método de ponderação exponencial. Para obter mais detalhes sobre esses métodos, consulte Método da janela deslizante e Método de ponderação exponencial. Considere um exemplo de computação da média móvel de uma transmissão de dados de entrada usando o método da janela deslizante. O algoritmo usa um comprimento de janela de 4. No primeiro passo do tempo, o algoritmo preenche a janela com três zeros para representar as três primeiras amostras. Nas etapas de tempo subsequentes, para preencher a janela, o algoritmo usa amostras do quadro de dados anterior. Os algoritmos de estatística em movimento têm um estado e lembram os dados anteriores. Se os dados estiverem estacionários, use os blocos de estatísticas estacionárias para calcular as estatísticas sobre todos os dados no Simulink. Os blocos estacionários incluem Autocorrelação, Correlação, Máximo, Média, Média, Mínimo, RMS, Classificação, Desvio Padrão e Variância. Esses blocos não mantêm um estado. Quando uma nova amostra de dados vem, o algoritmo calcula a estatística sobre os dados inteiros e não tem influência do estado anterior do bloco. Considere um exemplo de computação da média estacionária de dados de entrada de transmissão usando o bloco Mean em Simulink. O bloco médio está configurado para encontrar o valor médio em cada coluna. Em cada passo de tempo, o algoritmo calcula a média sobre os dados inteiros que está disponível na etapa de tempo atual e não usa dados do período anterior. Os blocos de estatísticas estacionárias são mais adequados para dados que já estão disponíveis e não para transmissão de dados. Mais sobre Este tópico foi útil Selecione seu país