Exemplo De Media Movel

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Exemplo De Média MóvelO metodo da media ponderada | Custeio medio ponderado

Visao geral do metodo de media ponderada

O metodo da media ponderada e utilizado para atribuir o custo medio de producao a um produto. Custeio medio ponderado e comumente usado em situacoes onde:

Itens de inventario sao tao entremeados que e impossivel atribuir um custo especifico para uma unidade individual.

Exemplo De Média MóvelO sistema de contabilidade nao e suficientemente sofisticado para rastrear camadas de inventario FIFO ou LIFO.

Itens de inventario sao tao commoditized (ou seja, identicos entre si) que nao ha nenhuma maneira de atribuir um custo para uma unidade individual.

Ao usar o metodo da media ponderada, divida o custo dos bens disponiveis para venda pelo numero de unidades disponiveis para venda, o que gera o custo medio ponderado por unidade. Neste calculo, o custo dos bens disponiveis para venda e a soma do inventario inicial e das compras liquidas. Em seguida, use esse valor medio ponderado para atribuir um custo ao estoque final e ao custo dos produtos vendidos.

O resultado liquido da utilizacao do calculo do custo medio ponderado e que a quantidade registada de inventario a mao representa um valor entre as unidades mais antigas e mais recentes adquiridas em stock. Da mesma forma, o custo dos produtos vendidos refletira um custo entre as unidades mais antigas e mais recentes que foram vendidas durante o periodo.

O metodo da media ponderada e permitido segundo os principios contabeis geralmente aceitos e as normas internacionais de relatorio financeiro.

Exemplo de calculo de custo medio ponderado

A Milagro Corporation opta por utilizar o metodo da media ponderada para o mes de maio. Durante esse mes, registra as seguintes transacoes:

O custo total real de todas as unidades de estoque compradas ou iniciadas na tabela anterior e de $ 116.000 ($ 33.000 + $ 54.000 + $ 29.000). O total de todas as unidades de estoque compradas ou iniciadas e de 450 (150 estoque inicial + 300 adquiridos). O custo medio ponderado por unidade e, portanto, US $ 257,78 (US $ 116 mil e dividir, 450 unidades).

A avaliacao de inventario final e de US $ 45.112 (175 unidades e vezes, custo medio ponderado de US $ 257,78), enquanto o custo de bens vendidos avaliacao e $ 70.890 (275 unidades e vezes, $ 257.78 custo medio ponderado). A soma destes dois valores (menos um erro de arredondamento) e igual ao custo real total de 116 mil dolares de todas as compras e inicio do inventario.

No exemplo anterior, se a Milagro usasse um sistema de inventario perpetuo para registrar suas transacoes de estoque, teria que recalcular a media ponderada apos cada compra. A tabela a seguir usa as mesmas informacoes no exemplo anterior para mostrar as recomputacoes:

Movimentacao de estoque - Custo unitario medio

Venda (125 unidades @ $ 220)

Compra (200 unidades @ $ 270)

Venda (150 unidades @ $ 264.44)

Compra (100 unidades @ $ 290)

Observe que o custo dos produtos vendidos de US $ 67.166 e o ??saldo do estoque final de US $ 48.834 equivale a US $ 116.000, o que corresponde ao total dos custos no exemplo original. Assim, os totais sao os mesmos, mas o calculo da media ponderada movel resulta em ligeiras diferencas na reparticao dos custos entre o custo dos bens vendidos e o inventario final.

Exemplo de suavizacao media movel

Este exemplo ilustra como usar a tecnica Moving Average Smoothing do XLMiner para descobrir tendencias em uma serie temporal que contem sazonalidade. Na faixa XLMiner, na guia Aplicando seu modelo, selecione Ajuda - Exemplos. Entao Exemplos de Previsao / Mineracao de Dados. E abra o conjunto de dados de exemplo, Airpass. xlsx. Este conjunto de dados contem os totais mensais dos passageiros das companhias aereas internacionais de 1949-1960.

Depois que o conjunto de dados de exemplo for aberto, clique em uma celula no conjunto de dados e, em seguida, na faixa XLMiner, na guia Serie temporal, selecione Particao para abrir a caixa de dialogo Data de particao de series temporais.

Selecione Mes como variavel de tempo e Passageiros como variaveis ??nos dados de particao. Clique em OK para particionar os dados em conjuntos de treinamento e validacao. (O particionamento e opcional. As tecnicas de suavizacao podem ser executadas em conjuntos de dados nao particionados completos.)

Clique na planilha Data_PartitionTS e, em seguida, na faixa XLMiner, na guia Serie temporal, selecione Suavizacao - Media movel para abrir a caixa de dialogo Alinhamento medio movel.

O mes ja foi selecionado como a variavel Tempo. Selecione Passageiros como variavel Selecionada. Uma vez que este conjunto de dados devera incluir alguma sazonalidade (ou seja, o aumento do numero de passageiros das companhias aereas durante as ferias e os meses de Verao), o valor para o parametro - peso deve ser o comprimento de um ciclo sazonal (ou seja, 12 meses). Como resultado, digite 12 para Intervalo e selecione Produzir previsao na validacao.

Clique em OK para aplicar a tecnica de suavizacao ao conjunto de dados particionado.

Duas planilhas, MASmoothingOutput e MASmoothing_Stored. Sao inseridos imediatamente a direita da folha de dados Data_PartitionTS. Para obter mais informacoes sobre a planilha MASmoothing_Stored, consulte a secao Aplicando seu modelo - pontuando dados novos.

Exemplo De Média MóvelClique na folha de calculo MASmoothingOutput. O Lote de Tempo de Vs Real. Os graficos de Previsao (dados de treinamento) e (dados de validacao) mostram que a tecnica de suavizacao de media movel nao resulta em um bom ajuste, ja que o modelo nao capta efetivamente a sazonalidade no conjunto de dados. Os meses de verao - onde o numero de passageiros das companhias aereas sao geralmente altos - parecem estar sob previsao, e os meses onde o numero de passageiros das companhias aereas sao baixos, o modelo resulta em uma previsao que e muito alta. Uma previsao de media movel nunca deve ser usada quando o conjunto de dados inclui a sazonalidade. Uma alternativa seria realizar uma regressao no modelo e entao aplicar esta tecnica aos residuos.

Exemplo De Média MóvelO proximo exemplo nao inclui a sazonalidade. Na faixa XLMiner, na guia Aplicando seu modelo, selecione Ajuda - Exemplos. Em seguida, selecione Exemplos de previsao / mineracao de dados. E abra o conjunto de dados exemplo Income. xlsx. Este conjunto de dados contem a renda media dos contribuintes por estado. Primeiro, particione o conjunto de dados em Conjuntos de treinamento e validacao usando Ano como variavel de tempo e CA como variaveis ??nos dados de particao.

Clique em OK para aceitar os padroes de particionamento e criar os Conjuntos de treinamento e validacao. A planilha Data_PartitionTS e inserida imediatamente a direita da folha de calculo Renda.

Exemplo De Média MóvelClique na planilha Data_PartitionTS e, em seguida, na faixa XLMiner, na guia Serie temporal, selecione Suavizacao - Media movel para abrir a caixa de dialogo Alinhamento medio movel. Ano foi automaticamente selecionado como a variavel Tempo. Selecione CA como variavel Selecionada e, em Opcoes de saida, selecione Produzir previsao.

Clique em OK para executar a tecnica Moving Average Smoothing. Duas planilhas, MASmoothingOutput e MASmoothing_Stored. Sao inseridos a direita da folha de dados Data_PartitionTS. Para obter mais informacoes sobre a planilha MASmoothing_Stored, consulte a secao Aplicando seu modelo - pontuando dados novos.

Os resultados da tecnica Moving Average Smoothing neste conjunto de dados indicam um ajuste muito melhor.

Como calcular SMA - definicao, exemplo, formula

Definicao:

A media movel simples e um conceito estatistico. E usado no calculo da media do preco de fechamento por um periodo de tempo. A SMA e calculada adicionando o preco de fechamento do periodo de tempo e, em seguida, dividi-lo por numero de periodo de tempo.

Formula :

Onde,

N = Numero de Dados d = Media Movel Dias M = Dados

Exemplo:

Calcular a media movel Simples, quando o periodo de tempo e 3 e os precos de fechamento sao 25, 85, 65, 45, 95, 75, 15, 35

Dado:

Precos de Encerramento = 25, 85, 65, 45, 95, 75, 15, 35 Periodo = 3 dias

Solucao:

Calculo de SMA do 3? dia ao 8? dia, no periodo de 3 dias.

A3 = (25 + 85 + 65) / 3 A 4 = (85 + 65 + 45) / 3 A 5 = (65 + 45 + 95) / 3 A 6 = (45 + 95 + 75) / 3 A 7 = (95 + 75 + 15) / 3 A 8 = (75 + 15 + 35) / 3

Resultado:

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Nada neste site deve ser tomado para constituir aconselhamento profissional ou uma recomendacao formal e excluimos todas as representacoes e garantias relativas ao conteudo e uso deste site. Copyright copy by Bizmove Opcoes Binarias Trading Center. Todos os direitos reservados.

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Como Tracar A Media Movel Em Matlab

Como Traçar A Média Móvel Em MatlabFiltro Moving-Average de Dados de Trafego Este exemplo mostra como suavizar os dados de fluxo de trafego usando um filtro de media movel com uma janela deslizante de 4 horas. A seguinte equacao de diferencas descreve um filtro que calcula a media da hora atual e das tres horas anteriores de dados. Importe os dados de trafego e atribua a primeira coluna de contagens de veiculos ao vetor x. Crie os vetores de coeficiente de filtro. Calcule a media movel de 4 horas dos dados e trace os dados originais e os dados filtrados. MATLAB e Simulink sao marcas registradas da The MathWorks, Inc. Consulte www. mathworks / marcas comerciais para obter uma lista de outras marcas comerciais de propriedade da The MathWorks, Inc. Outros produtos ou marcas sao marcas comerciais ou marcas registradas de seus respectivos proprietarios. Select Your CountryDocumentation tsmovavg saida tsmovavg (tsobj, s, lag) retorna a media movel simples para o objeto da serie temporal financeira, tsobj. Lag indica o numero de pontos de dados anteriores usados ??com o ponto de dados atual ao calcular a media movel. A saida tsmovavg (vetor, s, lag, dim) retorna a media movel simples para um vetor. Lag indica o numero de pontos de dados anteriores usados ??com o ponto de dados atual ao calcular a media movel. A saida tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) retorna a media movel ponderada exponencial para a serie de tempo financeiro objeto, tsobj. A media movel exponencial e uma media movel ponderada, em que timeperiod especifica o periodo de tempo. As medias moveis exponenciais reduzem o desfasamento aplicando mais peso aos precos recentes. Por exemplo, uma media movel exponencial de 10 periodos pondera o preco mais recente em 18,18. Percentual Exponencial 2 / (TIMEPER 1) ou 2 / (WINDOWSIZE 1). Saida tsmovavg (vetor, e, timeperiod, dim) retorna a media movel ponderada exponencial para um vetor. A media movel exponencial e uma media movel ponderada, em que timeperiod especifica o periodo de tempo. As medias moveis exponenciais reduzem o desfasamento aplicando mais peso aos precos recentes. Por exemplo, uma media movel exponencial de 10 periodos pondera o preco mais recente em 18,18. (2 / (intervalo de tempo 1)). A saida tsmovavg (tsobj, t, numperiod) retorna a media movel triangular para a serie de tempo financeiro objeto, tsobj. A media movel triangular alisa os dados. Tsmovavg calcula a primeira media movel simples com a largura da janela de ceil (numperiodo 1) / 2. Em seguida, calcula uma segunda media movel simples na primeira media movel com o mesmo tamanho de janela. Saida tsmovavg (vetor, t, numperiod, dim) retorna a media movel triangular para um vetor. A media movel triangular alisa os dados. Tsmovavg calcula a primeira media movel simples com a largura da janela de ceil (numperiodo 1) / 2. Em seguida, calcula uma segunda media movel simples na primeira media movel com o mesmo tamanho de janela. A saida tsmovavg (tsobj, w, weights) retorna a media movel ponderada para o objeto da serie temporal financeira, tsobj. Fornecendo pesos para cada elemento na janela em movimento. O comprimento do vetor de peso determina o tamanho da janela. Se fatores de peso maiores forem usados ??para precos mais recentes e fatores menores para precos anteriores, a tendencia e mais responsiva a mudancas recentes. A saida tsmovavg (vetor, w, pesos, dim) retorna a media movel ponderada para o vetor fornecendo pesos para cada elemento na janela em movimento. O comprimento do vetor de peso determina o tamanho da janela. Se fatores de peso maiores forem usados ??para precos mais recentes e fatores menores para precos anteriores, a tendencia e mais responsiva a mudancas recentes. A saida tsmovavg (tsobj, m, numperiod) retorna a media movel modificada para o objeto da serie de tempo financeiro, tsobj. A media movel modificada e semelhante a media movel simples. Considere o argumento numperiod como o atraso da media movel simples. A primeira media movel modificada e calculada como uma media movel simples. Os valores subsequentes sao calculados adicionando o novo preco e subtraindo a ultima media da soma resultante. A saida tsmovavg (vetor, m, numperiod, dim) retorna a media movel modificada para o vetor. A media movel modificada e semelhante a media movel simples. Considere o argumento numperiod como o atraso da media movel simples. A primeira media movel modificada e calculada como uma media movel simples. Os valores subsequentes sao calculados adicionando o novo preco e subtraindo a ultima media da soma resultante. Dim 8212 dimensao para operar ao longo de inteiro positivo com valor 1 ou 2 Dimensao para operar ao longo, especificado como um inteiro positivo com um valor de 1 ou 2. dim e um argumento de entrada opcional, e se nao for incluido como uma entrada, o padrao Valor 2 e assumido. O padrao de dim 2 indica uma matriz orientada a linha, em que cada linha e uma variavel e cada coluna e uma observacao. Se dim 1. a entrada e assumida como sendo um vetor de coluna ou uma matriz orientada a coluna, onde cada coluna e uma variavel e cada linha uma observacao. E 8212 Indicador para vetor de caracteres de media movel exponencial A media movel exponencial e uma media movel ponderada, em que timeperiod e o periodo de tempo da media movel exponencial. As medias moveis exponenciais reduzem o desfasamento aplicando mais peso aos precos recentes. Por exemplo, uma media movel exponencial de 10 periodos pondera o preco mais recente em 18,18. Porcentagem exponencial 2 / (TIMEPER 1) ou 2 / (WINDOWSIZE 1) periodo de tempo 8212 Comprimento do periodo de tempo inteiro nao negativo Select Your CountryDocumentation tsmovavg saida tsmovavg (tsobj, s, lag) retorna a media movel simples para o objeto de serie temporal financeira, tsobj. Lag indica o numero de pontos de dados anteriores usados ??com o ponto de dados atual ao calcular a media movel. A saida tsmovavg (vetor, s, lag, dim) retorna a media movel simples para um vetor. Lag indica o numero de pontos de dados anteriores usados ??com o ponto de dados atual ao calcular a media movel. A saida tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) retorna a media movel ponderada exponencial para a serie de tempo financeiro objeto, tsobj. A media movel exponencial e uma media movel ponderada, em que timeperiod especifica o periodo de tempo. As medias moveis exponenciais reduzem o desfasamento aplicando mais peso aos precos recentes. Por exemplo, uma media movel exponencial de 10 periodos pondera o preco mais recente em 18,18. Percentual Exponencial 2 / (TIMEPER 1) ou 2 / (WINDOWSIZE 1). Saida tsmovavg (vetor, e, timeperiod, dim) retorna a media movel ponderada exponencial para um vetor. A media movel exponencial e uma media movel ponderada, em que timeperiod especifica o periodo de tempo. As medias moveis exponenciais reduzem o desfasamento aplicando mais peso aos precos recentes. Por exemplo, uma media movel exponencial de 10 periodos pondera o preco mais recente em 18,18. (2 / (intervalo de tempo 1)). A saida tsmovavg (tsobj, t, numperiod) retorna a media movel triangular para a serie de tempo financeiro objeto, tsobj. A media movel triangular alisa os dados. Tsmovavg calcula a primeira media movel simples com a largura da janela de ceil (numperiodo 1) / 2. Em seguida, calcula uma segunda media movel simples na primeira media movel com o mesmo tamanho de janela. Saida tsmovavg (vetor, t, numperiod, dim) retorna a media movel triangular para um vetor. A media movel triangular alisa os dados. Tsmovavg calcula a primeira media movel simples com a largura da janela de ceil (numperiodo 1) / 2. Em seguida, calcula uma segunda media movel simples na primeira media movel com o mesmo tamanho de janela. A saida tsmovavg (tsobj, w, weights) retorna a media movel ponderada para o objeto da serie temporal financeira, tsobj. Fornecendo pesos para cada elemento na janela em movimento. O comprimento do vetor de peso determina o tamanho da janela. Se fatores de peso maiores forem usados ??para precos mais recentes e fatores menores para precos anteriores, a tendencia e mais responsiva a mudancas recentes. A saida tsmovavg (vetor, w, pesos, dim) retorna a media movel ponderada para o vetor fornecendo pesos para cada elemento na janela em movimento. O comprimento do vetor de peso determina o tamanho da janela. Se fatores de peso maiores forem usados ??para precos mais recentes e fatores menores para precos anteriores, a tendencia e mais responsiva a mudancas recentes. A saida tsmovavg (tsobj, m, numperiod) retorna a media movel modificada para o objeto da serie de tempo financeiro, tsobj. A media movel modificada e semelhante a media movel simples. Considere o argumento numperiod como o atraso da media movel simples. A primeira media movel modificada e calculada como uma media movel simples. Os valores subsequentes sao calculados adicionando o novo preco e subtraindo a ultima media da soma resultante. A saida tsmovavg (vetor, m, numperiod, dim) retorna a media movel modificada para o vetor. A media movel modificada e semelhante a media movel simples. Considere o argumento numperiod como o atraso da media movel simples. A primeira media movel modificada e calculada como uma media movel simples. Os valores subsequentes sao calculados adicionando o novo preco e subtraindo a ultima media da soma resultante. Dim 8212 dimensao para operar ao longo de inteiro positivo com valor 1 ou 2 Dimensao para operar ao longo, especificado como um inteiro positivo com um valor de 1 ou 2. dim e um argumento de entrada opcional, e se nao for incluido como uma entrada, o padrao Valor 2 e assumido. O padrao de dim 2 indica uma matriz orientada a linha, em que cada linha e uma variavel e cada coluna e uma observacao. Se dim 1. a entrada e assumida como sendo um vetor de coluna ou uma matriz orientada a coluna, onde cada coluna e uma variavel e cada linha uma observacao. E 8212 Indicador para vetor de caracteres de media movel exponencial A media movel exponencial e uma media movel ponderada, em que timeperiod e o periodo de tempo da media movel exponencial. As medias moveis exponenciais reduzem o desfasamento aplicando mais peso aos precos recentes. Por exemplo, uma media movel exponencial de 10 periodos pondera o preco mais recente em 18,18. Porcentagem exponencial 2 / (TIMEPER 1) ou 2 / (WINDOWSIZE 1) periodo de tempo 8212 Comprimento do periodo de tempo inteiro nao negativo Selecionar sua resposta CountryFrequency do filtro Average Running A resposta de frequencia de um sistema LTI e o DTFT da resposta ao impulso, De uma media movel L-media e Como o filtro de media movel e FIR, a resposta de frequencia reduz a soma finita Podemos usar a identidade muito util para escrever a resposta de frequencia como onde deixamos ae menos jomega. N 0 e M L menos 1. Podemos estar interessados ??na magnitude desta funcao para determinar quais frequencias passam pelo filtro sem atenuacao e quais sao atenuadas. Abaixo esta um grafico da magnitude desta funcao para L 4 (vermelho), 8 (verde) e 16 (azul). O eixo horizontal varia de zero a pi radianos por amostra. Observe que, em todos os tres casos, a resposta de frequencia tem uma caracteristica de passagem baixa. Uma componente constante (frequencia zero) na entrada passa atraves do filtro sem ser atenuada. Certas frequencias mais elevadas, como pi / 2, sao completamente eliminadas pelo filtro. No entanto, se a intencao era projetar um filtro lowpass, entao nao temos feito muito bem. Algumas das frequencias mais altas sao atenuadas apenas por um factor de cerca de 1/10 (para a media movel de 16 pontos) ou 1/3 (para a media movel de quatro pontos). Podemos fazer muito melhor do que isso. O grafico acima foi criado pelo seguinte codigo de Matlab: omega 0: pi / 400: pi H4 (1/4) (1-exp (-iomega4)) ./ (1-exp (-iomega)) H8 (1/8 ) (1-exp (-iomega8)) ./ (1-exp (-iomega)) lote (omega , Abs (H4) abs (H8) abs (H16)) eixo (0, pi, 0, 1) Copyright copy 2000- - Universidade da California, BerkeleyMoving Um filtro de media movel com uma janela deslizante de 4 horas. A seguinte equacao de diferencas descreve um filtro que calcula a media da hora atual e das tres horas anteriores de dados. Importe os dados de trafego e atribua a primeira coluna de contagens de veiculos ao vetor x. Crie os vetores de coeficiente de filtro. Calcule a media movel de 4 horas dos dados e trace os dados originais e os dados filtrados. MATLAB e Simulink sao marcas registradas da The MathWorks, Inc. Consulte www. mathworks / marcas comerciais para obter uma lista de outras marcas comerciais de propriedade da The MathWorks, Inc. Outros produtos ou marcas sao marcas comerciais ou marcas registradas de seus respectivos proprietarios. Selecione seu pais

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Deteccao De Anomalia Media Movel

Detecção De Anomalia Média MóvelGostaria de detectar anomalia usando a media movel exponencial ponderada. Para uma instancia do tempo t, eu terei o valor do ponto de dados (DP). A constante EWMA sera 0,85 (assumindo). Por exemplo, eu nao quero levar uma serie de pontos de dados para o calculo. Em qualquer instancia de tempo dizer 10, eu quero saber se o ponto de dados 300 (neste caso) e uma anomalia ou nao. Eu tambem tenho o EMA (9) 150 e EMA (10) 277.5 para o calculo (se necessario) Existe alguma logica para calcular isso Obrigado antecipadamente pensei na logica abaixo, mas nao tenho certeza se ele iria trabalhar com certeza DP - Data Point EMA - Exponencial Weighted Moving Average Seria dificil dizer que o DP e ou nao e uma anomalia porque voce nao sabe como desenvolvido seu EMA (t-1) e. Ou seja, se houver muitos pontos de dados que o tornaram, entao sera um marcador melhor do que se houver apenas um outro ponto de dados. Uma abordagem que voce poderia tomar e ter um limite de mudanca. Basicamente, se a EMA muda mais do que uma porcentagem que voce considera uma anomalia. Isso, no entanto, sofre se seus numeros sao todos muito altos e as diferencas sao muito pequenas. O que voce realmente precisa e um desvio padrao para detectar anomalias. Voce poderia olhar para potencialmente rastreamento que bem e usar isso para determinar melhor se voce tem uma anomalia. Se voce tiver algum conhecimento dos dados com os quais voce estara trabalhando, atualize sua pergunta para obter ajuda mais direcionada. Em resposta aos dados que voce adicionou Im que supor que voce quer 300 ser uma anomalia (seus outros valores eram 120 e 150). O metodo que eu sugeri acima funcionara no entanto se o numero apos 300 e mais normal, digamos 170 que provavelmente tambem seriam sinalizados como uma anomalia. IMHO o youre do peso que por sobre valores novos e excessivo. Eu faria o contrario: new .85 old .15 newDP ao inves do que voce tem de novo .15 old .85 newDP Se voce mudar para o que eu sugiro youll obter resultados justos. Dependendo do que seu objetivo geral e resultados justos pode ser suficiente. Razoes pelas quais eu nao tenho registro de manter 1.I tem que levar em consideracao os valores antigos do inicio da serie de tempo, 2.I don39t quer um modelo baseado em janela. 3. Tambem eu nao quero buscar a serie de dados inteiros para cada instancia de tempo para o calculo Eu queria saber se a logica seguinte iria realmente funcionar, mas nao tenho certeza Anomalia e verdadeira se: ABS (DP-EMA (novo)) gt 3 SD Ou) ABS (DP-EMA (novo)) gt 3 EMWSD DP - Ponto de Dados EMA - Media Movel Ponderada Exponencial ndash Aravind Jul 11 ??14 at 5: 06Moving Z-Score O modelo Z de Moving pontua anomalias num conjunto de dados sequencial univariado, Muitas vezes uma serie de tempo. O Z-score movel e um modelo muito simples para medir a anomalia de cada ponto em um conjunto de dados sequencial como uma serie temporal. Dado um tamanho de janela. A Z-pontuacao em movimento e o numero de desvios-padrao cada observacao esta longe da media, onde a media eo desvio padrao sao calculados apenas sobre as observacoes anteriores. Onde a media movel eo desvio padrao em movimento sao Para as primeiras observacoes da serie, o Z-score em movimento e indefinido porque ha arenapost observacoes suficientes para estimar a media eo desvio padrao. Para a ferramenta GraphLab Create, tomamos o valor absoluto da Z-pontuacao em movimento, de modo que a pontuacao de anomalia varia de 0 a infinito, com pontuacoes mais altas indicando um maior grau de anomalia. Dados e contexto A ponte de Fremont em Seattle e um lugar popular para os ciclistas cruzarem as metades do sul e norte da cidade (e acontece estar bem ao lado do escritorio de Turi). Um contador de trafego registra o numero de bicicletas que atravessam a ponte a cada hora, e os dados sao postados no portal de dados de Seattle. Usaremos o modelo GraphLab Create Moving Z-score para procurar anomalias nestes dados de series temporais. Os dados podem ser lidos diretamente em um SFrame do URL do portalaposs de dados de Seattle (o arquivo e sobre 800KB) O trafego de ciclo e contado realmente separada em cada lado da ponte, mas nos combinamos estas contagens em um unico total hora. Como ultima etapa de formatacao, convertemos o dataset em um TimeSeries codificando a coluna timestamp como datetime. datetime e definindo essa coluna como o indice. Usando uma janela em movimento, o modelo The Z-score movel se adapta bem a deriva distribucional, mas nao trata bem a sazonalidade de alta frequencia. Em nosso conjunto de dados de trafego de bicicletas temos sazonalidade por hora, por dia da semana e por estacao do ano. Em particular, as contagens sao baixas durante a noite, baixa nos fins de semana e baixa no inverno. Usamos duas estrategias para lidar com isso: primeiro, somamos as contagens com o metodo resample para obter uma contagem diaria de trafego e em segundo lugar, descartamos os dias de fim de semana inteiramente e nos concentramos apenas no trafego do dia util. Mais adiante neste capitulo, o arsenal ilustra como os modelos Moving Z-Score podem ser atualizados com novos dados. Para tornar isso mais interessante, deixamos de lado os ultimos meses de dados para usar quando chegarmos a esse capitulo. Nosso trafego de dados finais tem 693 contagens diarias de trafego de bicicletas, de 3 de outubro de 2012 a 29 de maio de 2015. Os dados sao relativamente ruidosos a olho nu, mas claramente tem alguma sazonalidade de longo prazo. Movimentacao Basica Z-Pontuacao Utilizacao O modelo Moving Z-score leva um SFrame ou TimeSeries como entrada (trafego neste caso), o nome da coluna que contem a serie a modelar eo numero de observacoes na janela em movimento. Para esta analise nossa caracteristica e a coluna do quotcountquot e nos usamos uma janela 15 dias, ou tres work-weeks. A saida primaria do modelo Moving Z-score e o campo de pontuacao. Este objeto TimeSeries contem as series originais (contagem), indice de linha original (timestamp), media movel, pontuacao de anomalia e o momento em que o modelo foi criado (para atualizacao do modelo - veja abaixo). Para o modelo Moving Z-score, a pontuacao de anomalia e o valor absoluto do Z-score em movimento. Como com todos os modelos de deteccao de anomalias de GraphLab Create, esta pontuacao varia de 0 a infinito, com pontuacoes mais altas indicando um maior grau de quotanomalousness. Se o conjunto de dados de entrada e um SFrame em vez de um TimeSeries. O campo de pontuacao tambem e um SFrame. Note que as primeiras 15 fileiras das pontuacoes donapost tem uma media movel ou Z-score. Isso ocorre porque a janela em movimento nao tem dados suficientes para essas observacoes. O parametro minobservations indica o numero minimo de observacoes necessarias para calcular a pontuacao da anomalia por padrao e o mesmo que o tamanho da janela. Mas configura-lo para ser menor reduziria o numero de pontuacoes de anomalias em falta, tanto no inicio do conjunto de dados como apos valores em falta nos dados de entrada. Tipicamente o objetivo final e fazer uma decisao binaria final se cada ponto e quottypicalquot ou quotanomalousquot. Uma boa maneira de fazer isso e analisar a distribuicao aproximada das pontuacoes de anomalia com a ferramenta SArray. sketchsummary e, em seguida, obter um limite para a pontuacao da anomalia com o metodo de quantile de summaryaposs de esboco. Aqui declaramos que os dois maiores por cento dos dados sao anomalias. Itaposs claro que algumas das anomalias estao associadas com feriados, mas outros donapost tem uma explicacao obvia. Itaposs certamente interessante que todos os dias anomalos tem contagens mais baixas do que a media movel para aqueles dias. Para este tipo de dados univariados, itaposs muito util tracar as anomalias na serie original. Atualizando o modelo com novos dados O Z-score Moving e unico entre os modelos GraphLab Create no que um novo modelo pode ser criado por atualizar um modelo existente. Isso permite que o novo modelo use o fim da serie modelaposs existente para calcular os Z-scores em movimento para os primeiros pontos nos novos dados (evitando o aposNoneaposs no inicio de nossa primeira saida modelaposs). Para esta analise, o uso de 169 observacoes desde 1 de junho de 2015 como dados quotnewot. A criacao de um novo modelo com o metodo de atualizacao nao altera o modelo original. O modelo novo olha e cheira apenas como nosso modelo original, mas ha duas diferencas pequenas nos resultados. Primeiro, nao ha mais valores faltantes nas pontuacoes TimeSeries. Porque a janela movel e preenchida a partir dos dados do modelo anterior. A segunda diferenca e que o modelupdatetime nao e mais identico para cada observacao. A nova saida modelaposs contem as ultimas observacoes do windowsize para que possamos ver como as novas Z-scores sao computadas, mas estas sao marcadas com o tempo original de criacao do modelo. Podemos usar esse tempo para separar as pontuacoes, para que possamos tracar apenas as novas anomalias de dataaposs. Leitura adicional Jake Vanderplas escreveu uma analise aprofundada dos dados de trafego de bicicleta de ponte de Fremont. O objetivo de sua analise nao e a deteccao de anomalias, mas e um excelente read. graphlab. toolkits. anomalydetection. movingzscore. create graphlab. toolkits. anomalydetection. movingzscore. Create (dataset, windowsize, featureNone, minobservationsNone, verboseTrue) Crie um modelo MovingZScoreModel. Este modelo ajusta uma media movel a uma serie temporal univariada e identifica pontos que estao longe da curva ajustada. O MovingZScoreModel funciona com entradas TimeSeries ou SFrame. Uma taxa de amostragem uniforme e assumida ea janela de dados deve ser definida em termos de numero de observacoes. Este modelo difere de outros modelos de GraphLab Create em que pode ser criado a partir de um MovingZSCoreModel existente. Para criar um novo modelo desta forma, use o metodo de atualizacao do modelo existente 8217s. O modelo criado por esta funcao contem uma pontuacao de tabela que contem as pontuacoes de anomalias calculadas. O tipo de pontuacao corresponde ao tipo do conjunto de dados de entrada. E a tabela contem 5 colunas: linha id / time. ID da linha correspondente no conjunto de dados de entrada. Se dataset e um SFrame, este e os numeros de linha dos dados de entrada se dataset e um TimeSeries, e o indice da serie temporal. Pontuacao da anomalia. Valor absoluto do Z-score em movimento. Uma pontuacao de 0 indica que o valor e identico a media movel. Quanto maior a pontuacao, mais provavel e que um ponto seja uma anomalia. valor . Dados de entrada. O nome dessa coluna corresponde ao recurso de entrada. Media movel. Media movel de cada ponto 8217s que precede valores de windowsize. Tempo de atualizacao do modelo. Tempo em que o modelo foi atualizado. Isso e particularmente util se o windowsize for maior que o numero de linhas nos conjuntos de dados de entrada, porque a tabela de pontuacoes tem resultados de varias atualizacoes. Conjunto de dados. SFrame ou TimeSeries Dados de entrada. A coluna nomeada pelo parametro 8216feature8217 sera extraida para modelagem. Comprimento da janela de tempo a ser usada para definir o valor de z-score movel, em termos de numero de observacoes. caracteristica . Str, optional Nome da coluna a ser modelada. Quaisquer dados fornecidos ao modelo com as funcoes criar ou atualizar devem ter uma coluna com esse nome. O nome do recurso nao e necessario se conjunto de dados e um SFrame com uma unica coluna ou um TimeSeries com uma coluna de valor unico que pode ser determinado automaticamente neste caso. Minobservacoes. Int, opcional Numero minimo de observacoes nao faltantes na janela em movimento necessaria para calcular o Z-score em movimento. Se nao especificado, toda a janela em movimento que precede uma observacao nao deve conter valores faltantes para que a observacao obtenha uma pontuacao de anomalia. Verboso Bool, opcional Se Verdadeiro, atualizacoes de progresso de impressao e detalhes de modelo. Anotacoes de Detoct com Decomposicao Mediana em Movimento A decomposicao de series temporais dividiu uma serie de tempo em uma serie sazonal, uma tendencia e uma serie de tempo residual aleatoria. A tendencia ea serie temporal aleatoria podem ser usadas para detectar anomalias. Mas detectar anomalias em uma serie temporal ja anomala nao e facil. TLDR Trabalhando em uma serie de tempo anomalo: Deteccao de anomalias com decomposicao media movel doesn8217t trabalho Deteccao de anomalias com movimentacao mediana de trabalhos de decomposicao O problema com a media movel Na decomposicao de series temporais em R. aprendemos que o algoritmo esta usando uma media movel para extrair as tendencias Das series temporais. Isso e perfeitamente bem em uma serie de tempo sem anomalias. Mas na presenca de outliers, a media movel e gravemente afectada a medida que a tendencia incorpora as anomalias. Primeiro, vamos detectar anomalia usando a decomposicao com media movel. Como ele nao funciona bem, vamos detectar anomalias usando a decomposicao com a mediana movel para obter melhores resultados. Sobre os dados: webTraffic. csv relata o numero de exibicao de pagina por dias durante um periodo de 103 semanas (quase 2 anos). Para torna-lo interessante, adicionamos algumas (extra) anomalias a ele. Olhando para a serie de tempo, vemos claramente uma sazonalidade de 7 dias como ha menos trafego nos fins de semana. Para decompor uma serie temporal sazonal, o periodo de sazonalidade e necessario. No nosso exemplo, sabemos que a sazonalidade sera de 7 dias. Se for desconhecido, e possivel determinar a sazonalidade de uma serie temporal. Por ultimo, mas nao menos importante, precisamos saber se a serie temporal e aditiva ou multiplicativa. Nosso trafego na web e multiplicativo. Para resumir sobre nosso trafego da correia fotorreceptora: Sazonalidade de 7 dias (sobre 103 semanas) series de tempo multiplicative download WebTraffic. csv dados lt - lido. Csv (webTraffic. csv, sep, cabecalho T) dias como. (Run) (dias) Movimento de decomposicao media (mau resultado) 1 8211 Decomposicao como A serie de tempo e anomalo durante a decomposicao as tendencias ficar completamente errado. Media de Movimentacao - MA Como um exemplo de SMA, considere um titulo com os seguintes precos de fechamento em 15 dias: Semana 1 (5 dias) 20, 22, 24, 25 , 23 Semana 2 (5 dias) 26, 28, 26, 29, 27 Semana 3 (5 dias) 28, 30, 27, 29, 28 Uma MA de 10 dias seria a media dos precos de fechamento para os primeiros 10 dias, Primeiro ponto de dados. O ponto de dados seguinte iria cair o preco mais antigo, adicionar o preco no dia 11 e tomar a media, e assim por diante, como mostrado abaixo. Conforme mencionado anteriormente, MAs atraso acao preco atual, porque eles sao baseados em precos passados ??quanto maior for o periodo de tempo para o MA, maior o atraso. Assim, um MA de 200 dias tera um grau muito maior de atraso do que um MA de 20 dias porque contem precos nos ultimos 200 dias. A duracao da MA a ser utilizada depende dos objetivos de negociacao, com MAs mais curtos usados ??para negociacao de curto prazo e MAs de longo prazo mais adequados para investidores de longo prazo. O MA de 200 dias e amplamente seguido por investidores e comerciantes, com quebras acima e abaixo desta media movel considerada como sinais comerciais importantes. MAs tambem transmitir sinais comerciais importantes por conta pr