R中的移动平均代码~“ma”函数答案

【问题标题】：Moving Average code in R ~ "ma" functionR中的移动平均代码~“ma”函数
【发布时间】：2014-01-24 19:52:19
【问题描述】：

我有一些时间序列数据点，我喜欢对它们执行简单的移动平均法。如果我使用包“forecast”中的函数“ma”，我会得到以下信息：

library(forecast)
x<-c(1,5,2,8,6,3,2,4,7)
ma(x,order= 4)
[1] NA    NA   4.625   5.000   4.750   4.250   3.875    NA    NA

现在谁能告诉我这里的逻辑是什么？因为显然这不遵循这里的 4 点简单 MA 过程的通常规则。

【问题讨论】：

您可能需要 rollmean() 包含在 zoo 包中。你能告诉我们你的预期输出是什么吗？
还要考虑centre 参数的默认值是TRUE。您想要前 4 个值的移动平均值吗？
是的，我想要前 4 个值的移动平均值，依此类推。

标签： r time-series moving-average

【解决方案1】：

我意识到这是一篇旧帖子，但我想根据我对函数的理解尝试提供一些细节。正如之前的海报所提到的，默认的“中心”参数是“真”，如果指定的顺序是偶数，则它具有将顺序 2 MA 应用于函数中指定的 MA 的效果。这意味着“中心”等于“真”，给定指定为 4 的顺序导致 2X4 MA。这会将不对称 MA 转换为指定顺序的居中 MA。居中的 4 MA 也是 5 阶加权 MA，权重为 (1/8th,1/4th,1/4th,1/4th,1/8th)。如果您的数据是按季度计算的，这可以确保一年内的每个季度都具有相同的权重；如果您目前处于第 2 季度，则之前和即将到来的第 4 季度值将各自加权 1/8，并赋予第 4 季度整体与其他季度相同的加权贡献。

【讨论】：

【解决方案2】：

我认为预测具有某种特殊的平滑度。怎么样

require(zoo)
rollmean(x,4,,align="center")
# [1] 4.00 5.25 4.75 4.75 3.75 4.00

【讨论】：

我正在寻求有关“ma”而不是“rollmean”的帮助，因为 R 中的时间序列函数“decompose”通过使用“ma”方法提供了趋势分量。所以为了预测那里的趋势成分，我需要了解“ma”是如何工作的。

【解决方案3】：

预测包的作者在https://stats.stackexchange.com/questions/83194/using-moving-average-smoothing-in-forecast-package 发布了答案。设置 center=FALSE 并按 order/2 移动结果。

x<-c(1,5,2,8,6,3,2,4,7)
.ord=4
ma(x,order=.ord, centre=FALSE)[(ceiling(.ord/2):(length(x)-floor(.ord/2))]
# [1] 4.00 5.25 4.75 4.75 3.75 4.00

或者只是用 center=FALSE 删除 na；如果你想要长度（x）返回值，然后用 .ord-1 NA 填充前面

【讨论】：