Moving Genomsnittet Wolfram

Wolfram Språk Revolutionerande kunskapsbaserat programmeringsspråk. Wolfram Cloud Central infrastruktur för Wolframs Cloud Products Amp Services. Wolfram Science Technology-möjliggör vetenskapen för beräkningsuniverset. Computable Document Format Computation-powered interaktiva dokument. Wolfram Engine Software Engine implementerar Wolfram Language. Wolfram Natural Language Understanding System Kunskapsbaserat, brett utbyggda naturliga språk. Wolfram Data Framework Semantisk ram för realvärldsdata. Wolfram Universal Deployment System Instant distribution över moln, skrivbord, mobil och mycket mer. Wolfram Knowledgebase Curated computable kunskap driva WolframAlpha. Message Board Group Abstract Jag försöker att jämna ett 3D-histogram med hjälp av glidande medelvärde i matematik. Jag vet att det finns en funktion som heter smoothhistogram3D, som ligger nära vad jag vill, men det verkar bara ha möjlighet att använda distributionsfunktioner för att jämna ut kurvan. Jag kunde skapa en funktion för att utjämna ett 2D-histogram genom att ändra detta stackoverflödessvar för att inkludera en interpolationOrder och den glidande genomsnittsfunktionen. Jag försökte förlänga den till den tredje dimensionen med hjälp av koden nedan, men hade inte framgång. 3D-funktionen utmatar emellertid denna bild med min datamängd: imgurMJeBbwW Jag försökte använda en metod som liknar den här först, utom med ett alternativ för att släta det med hjälp av det rörliga genomsnittsvärdet: Det gav emellertid en bild så här: Jag vill ha en dataset som liknar resultatet av smoothhistogram3D, men med möjlighet att utjämna med det glidande medlet. Några förslag Det finns ett enklare sätt Jag förstår inte Tyvärr, jag inser koden, särskilt den andra delen, är knappt läsbar. Jag är ny på matematica och försökte bara få det till jobbet. Det här är också min första gång som jag skickar på stackflöde, var god ursäkta eventuella formatering eller riktlinjefel. Historia och bakgrund som först kom upp med rörliga medelvärden Tekniska analytiker har använt glidande medelvärden nu i flera årtionden. De är så allestädes närvarande i vårt arbete som de flesta av oss inte vet var de kom ifrån. Statistiker kategoriserar Moving Averages som en del av en familj av verktyg för ldquoTime Series Analysisrdquo. Andra i den familjen är: ANOVA, Aritmetisk medel, Korrelationskoefficient, Covarians, Skillnadstabell, Minsta kvadratfäste, Maximal sannolikhet, Flyttande medelvärde, Periodogram, Prediktionsteori, Slumpmässig variabel, Slumpvis promenad, Rest, Varians. Du kan läsa mer om var och en av dessa och deras definitioner på Wolfram. Utveckling av ldquomoving averagerdquo går tillbaka till 1901, även om namnet applicerades på det senare. Från matematikhistorikern Jeff Miller: MOVING AVERAGE. Denna teknik för utjämning av datapunkter användes i årtionden innan detta eller någon generell term kom i bruk. I 1909 beskrev GU Yule (Journal of the Royal Statistical Society 72, 721-730) den ldquoinstantaneous averagerdquo RH Hooker beräknad år 1901 som ldquomoving-medelvärden. rdquo Yule antog inte termen i sin lärobok, men det gick in i cirkulationen genom WI Kingrsquos Element av statistisk metod (1912). ldquoMoving averagerdquo hänvisar till en typ av stokastisk process är en förkortning av H. Woldrsquos ldquoprocess för att flytta averagerdquo (En studie i analysen av stationär tidsserie (1938)). Wold beskrev hur speciella fall av processen hade studerats på 1920-talet av Yule (i samband med egenskaperna hos variationsskillnadskorrelationsmetoden) och Slutsky John Aldrich. Från StatSoft Inc. kommer denna beskrivning av exponentiell utjämning. Vilket är en av flera tekniker för att väga tidigare data på olika sätt: ldquoExponentialutjämning har blivit mycket populär som en prognosmetod för en mängd olika tidsseriedata. Historiskt var metoden oberoende utvecklad av Robert Goodell Brown och Charles Holt. Brown arbetade för US Navy under andra världskriget, där hans uppgift var att designa ett spårningssystem för brandkontrollinformation för att beräkna submarines placering. Senare tillämpade han den här tekniken vid prognosen för efterfrågan på reservdelar (ett lagerkontrollproblem). Han beskrev dessa idéer i sin 1959-bok om lagerstyrning. Holtrsquos forskning sponsrades av Office of Naval Research självständigt, han utvecklade exponentiella utjämningsmodeller för konstanta processer, processer med linjära trender och för säsongsbetonade data. rdquo Holtrsquos papper, ldquoForecasting Seasonals och Trends av exponentiellt vägt Moving Averagesrdquo publicerades 1957 i O. N.R. Research Memorandum 52, Carnegie Institute of Technology. Det finns inte online gratis, men kan vara tillgängligt för dem som har tillgång till akademiska pappersresurser. Vi vet att P. N. (Pete) Haurlan var den första som använde exponentiell utjämning för att spåra aktiekurserna. Haurlan var en verklig raketforskare som arbetade för JPL i början av 1960-talet och hade därmed tillgång till en dator. Han kallade inte dem ldquoexponential rörliga medelvärden (EMAs) rdquo, eller matematiskt moderiktiga ldquoexponentially weighted moving average (EWMAs) rdquo. Istället kallade han dem ldquoTrend Valuesrdquo, och hänvisade till dem av deras utjämningskonstanter. Således, vilket idag kallas vanligtvis en 19-dagars EMA, kallade han en ldquo10 Trendrdquo. Eftersom hans terminologi var originalet för sådan användning i aktiekursspårning, fortsätter vi därför att använda terminologin i vårt arbete. Haurlan hade anställda EMA i utformningen av spårningssystem för raketer, vilket till exempel kan behöva avlyssna ett rörligt föremål som en satellit, en planet, etc. Om banan till målet var avstängd, skulle någon form av ingrepp behöva tillämpas till styrmekanismen, men de ville inte överdriva eller underdriva den inmatningen och antingen bli instabila eller misslyckas med att vända. Således var den rätta typen av utjämning av dataingångar till hjälp. Haurlan kallas denna ldquoProportional Controlrdquo, vilket innebär att styrmekanismen inte skulle försöka justera ut allt spårningsfelet på en gång. EMA: er var enklare att koda till tidiga analoga kretsar än andra typer av filter eftersom de bara behöver två bitar av variabla data: det aktuella inmatningsvärdet (t. ex. pris, position, vinkel etc.) och det tidigare EMA-värdet. Utjämningskonstanten skulle vara hårdkopplad i kretsen, så ldquomemoryrdquo skulle bara behöva hålla reda på de två variablerna. Ett enkelt glidande medel kräver å andra sidan att hålla reda på alla värden inom lookback-perioden. Så en 50-SMA skulle innebära att hålla reda på 50 datapunkter och sedan beräkna dem. Det binder upp mycket mer bearbetningskraft. Se mer om EMAs jämfört med Simple Moving Averages (SMA) vid Exponential Versus Simple. Haurlan grundade nyhetsbrevet Trade Levels på 1960-talet och lämnade JPL för det mer lukrativa arbetet. Hans nyhetsbrev var en sponsor av Charting The Market TV-program på KWHY-TV i Los Angeles, den första TA-tv-servern, värd av Gene Morgan. Haurlan och Morgans arbete var en stor del av inspirationen bakom Sherman och Marian McClellanrsquos utveckling av McClellan Oscillator och Summation Index, vilket innebär exponentiell utjämning av Advance-Decline data. Du kan läsa ett 1968-häfte som heter Measuring Trend Values ​​publicerad av Haurlan från och med sidan 8 i MTA Award Handout. Som vi förberedde för deltagare vid 2004 MTA konferensen där Sherman och Marian tilldelades MTArsquos Lifetime Achievement Award. Haurlan listar inte ursprunget för den matematiska tekniken, men konstaterar att den hade använts inom rymdteknik under många år. Wolfram Language Revolutionary knowledge-based programming language. Wolfram Cloud Central infrastruktur för Wolframs Cloud Products Amp Services. Wolfram Science Technology-möjliggör vetenskapen för beräkningsuniverset. Computable Document Format Computation-powered interaktiva dokument. Wolfram Engine Software Engine implementerar Wolfram Language. Wolfram Natural Language Understanding System Kunskapsbaserat, brett utbyggda naturliga språk. Wolfram Data Framework Semantisk ram för realvärldsdata. Wolfram Universal Deployment System Instant distribution över moln, skrivbord, mobil och mycket mer. Wolfram Knowledgebase Curated computable kunskap driva WolframAlpha. Message Board Group Abstract