R moving average na

Ferramentas computacionais Analogamente, o DataFrame possui um método cov para calcular covariâncias em pares entre as séries no DataFrame, excluindo valores NAnull. Supondo que os dados em falta faltam aleatoriamente, isso resulta em uma estimativa para a matriz de covariância que é imparcial. No entanto, para muitas aplicações, esta estimativa pode não ser aceitável porque a matriz de covariância estimada não é garantida como semi-definida positiva. Isso poderia levar a correlações estimadas com valores absolutos que são superiores a uma, e ou uma matriz de covariância não reversível. Consulte Estimativa de matrizes de covariância para obter mais detalhes. DataFrame. cov também suporta uma palavra-chave minperiods opcional que especifica o número mínimo necessário de observações para cada par de colunas para ter um resultado válido. Os pesos utilizados na janela são especificados pela palavra-chave wintype. A lista de tipos reconhecidos são: boxcar triang blackman hamming bartlett parzen bohman blackmanharris nuttall barthann kaiser (precisa de beta) gaussian (needs std) generalgaussian (precisa de energia, largura) slepian (precisa de largura). Observe que a caixa de caixa é equivalente à média (). Para algumas funções de janela, parâmetros adicionais devem ser especificados: Para. sum () com um wintype. Não há normalização feita para os pesos da janela. Passar pesos personalizados de 1, 1, 1 produzirá um resultado diferente do que os pesos de 2, 2, 2. por exemplo. Ao passar um tipo de vitoria em vez de especificar explicitamente os pesos, os pesos já estão normalizados para que o maior peso seja 1. Em contraste, a natureza do cálculo. mean () é tal que os pesos são normalizados uns com os outros. Os pesos de 1, 1, 1 e 2, 2, 2 produzem o mesmo resultado. Rolling de tempo novo Novo na versão 0.19.0. Novos na versão 0.19.0 são a capacidade de passar um deslocamento (ou conversível) para um método. rolling () e fazer com que eles produza janelas de tamanho variável com base na janela de tempo passada. Para cada ponto de tempo, isso inclui todos os valores anteriores que ocorrem dentro do tempo delta indicado. Isso pode ser particularmente útil para um índice de freqüência de tempo não regular. Este é um índice de frequência regular. O uso de um parâmetro de janela inteira funciona para rolar ao longo da freqüência da janela. Especificar um deslocamento permite uma especificação mais intuitiva da freqüência de rolamento. Usando um índice não regular, mas monotônico, rolar com uma janela inteira não fornece nenhum cálculo especial. Usando a especificação de tempo gera janelas variáveis ​​para esses dados esparsos. Além disso, agora permitimos um parâmetro opcional para especificar uma coluna (em vez do padrão do índice) em um DataFrame. Time-aware Rolling vs. Resampling Usando. rolling () com um índice baseado em tempo é bastante semelhante ao reesserramento. Ambos operam e realizam operações redutoras em objetos de pandas indexados no tempo. Ao usar. rolling () com um deslocamento. O deslocamento é um delta de tempo. Faça uma janela de visualização no sentido inverso, e agregue todos os valores nessa janela (incluindo o ponto final, mas não o ponto de partida). Este é o novo valor nesse ponto no resultado. Estas são janelas de tamanho variável no espaço de tempo para cada ponto da entrada. Você receberá o mesmo resultado de tamanho que a entrada. Ao usar. resample () com um deslocamento. Construa um novo índice que seja a frequência do deslocamento. Para cada compartimento de frequência, agregue pontos a partir da entrada dentro de uma janela de visualização para trás que se encontra naquela lixeira. O resultado dessa agregação é o resultado desse ponto de freqüência. As janelas são tamanho de tamanho fixo no espaço de frequência. Seu resultado terá a forma de uma freqüência regular entre o mínimo e o máximo do objeto de entrada original. Para resumir. Rolling () é uma operação de janela baseada em tempo, enquanto que. resample () é uma operação de janela baseada em freqüência. Centrando o Windows Por padrão, as etiquetas são definidas para a borda direita da janela, mas uma palavra-chave central está disponível para que as etiquetas possam ser definidas no centro. Funções de janela binária cov () e corr () podem calcular estatísticas de janela em movimento sobre duas séries ou qualquer combinação de DataFrameSeries ou DataFrameDataFrame. Aqui está o comportamento em cada caso: duas séries. Calcular a estatística para o emparelhamento. DataFrameSeries. Computa as estatísticas de cada coluna do DataFrame com a série passada, devolvendo um DataFrame. DataFrameDataFrame. Por padrão, computa a estatística para combinar nomes de colunas, retornando um DataFrame. Se o argumento da palavra-chave pairwiseTrue for passado, calcula a estatística para cada par de colunas, retornando um Painel cujos itens são as datas em questão (veja a próxima seção). Computação de rolamento de covariâncias e correlações em pares Na análise de dados financeiros e outros campos, it8217s comuns às margens de covariância e correlação de cálculo para uma coleção de séries temporais. Muitas vezes, um também está interessado em covariância de janela móvel e matrizes de correlação. Isso pode ser feito passando o argumento da palavra-chave pairwise, que no caso das entradas do DataFrame produzirá um Painel cujos itens são as datas em questão. No caso de um único argumento do DataFrame, o argumento pairwise pode ser omitido: os valores faltantes são ignorados e cada entrada é calculada usando as observações completas pairwise. Veja a seção de covariância para as advertências associadas a este método de cálculo das matrizes de covariância e correlação. Além de não ter um parâmetro de janela, essas funções têm as mesmas interfaces que suas contrapartes. Como acima, os parâmetros que todos eles aceitam são: minperiods. Limite de pontos de dados não nulos para exigir. Padrão mínimo necessário para calcular estatística. Nenhum NaNs será emitido uma vez que os pontos de dados não-nulos de minperiods tenham sido vistos. centro. Booleano, seja para definir os rótulos no centro (o padrão é Falso) A saída dos métodos. rolling e. expanding não retorna um NaN se houver pelo menos valores mínimos não mínimos na janela atual. Isso difere do cumsum. Cumprod. Cummax. E cummin. Que retornam NaN na saída onde quer que um NaN seja encontrado na entrada. Uma estatística da janela em expansão será mais estável (e menos responsivo) do que a contrapartida da janela rolante, pois o aumento do tamanho da janela diminui o impacto relativo de um ponto de dados individual. Como exemplo, aqui está a saída média () para o conjunto de dados da série temporal anterior: Windows ponderado exponencial Um conjunto de funções relacionadas são versões ponderadas exponencialmente de várias das estatísticas acima. Uma interface semelhante a. rolling e. expanding é acessada através do método. ewm para receber um objeto EWM. São fornecidos vários métodos EW (ponderados exponencialmente) em expansão: o ggplot2 tornou-se o padrão de traçar em R para muitos usuários. Novos usuários, no entanto, podem achar a curva de aprendizado íngreme no início, e usuários mais experientes podem achar difícil acompanhar todas as opções (especialmente no tema). O ggedit é um pacote que ajuda os usuários a reduzir a lacuna entre fazer um enredo e obter tudo daquela esquisita de traquéia simplesmente, mesmo mantendo tudo portátil para pesquisa e colaboração futuras. O ggedit é alimentado por um gadget brilhante onde o usuário insere um objeto de gráfico ggplot ou uma lista de objetos ggplot. Você pode executar o ggedit diretamente do console no menu Addin no RStudio. R 3.3.2 (codinome 8220Sincere Pumpkin Patch8221) foi lançado ontem. Você pode obter a versão mais recente dos binários a partir daqui. (Ou o código fonte. tar. gz aqui). A lista completa de correções de bugs e novos recursos é fornecida abaixo. Atualizando para R 3.3.2 no Windows Se você estiver usando o Windows, pode atualizar facilmente para a versão mais recente do R usando o pacote de instalação. Basta executar o seguinte código em Rgui: Executando 8220updateR () 8221 detectará se há uma nova versão R disponível, e, se assim for, baixará a instalação (etc.). Há também um tutorial passo a passo (com screenshots) sobre como atualizar R no Windows, usando o pacote installr. Se você ver apenas a opção de atualizar para uma versão mais antiga do R, então mude seu espelho ou tente novamente em algumas horas (geralmente leva cerca de 24 horas para todos os espelhos CRAN para obter a versão mais recente do R). Eu tento manter o pacote de instalação atualizado e útil, então, se você tiver alguma sugestão ou comentário no pacote 8211, você está convidado a abrir um problema na página github. Usei o maravilhoso tutorial de Dean Attall para configurar minha máquina na nuvem do Google. Depois de terminar de configurá-lo com sucesso, queria redirecionar meu domínio para o URL da aplicação brilhante. Esta é uma breve descrição de como você pode fazê-lo. Postagem de convidado de Jo Hardin. Professor de matemática, Pomona College. ASA8217s Prediction Competition Neste ano eleitoral, a American Statistical Association (ASA) reuniu uma competição para estudantes para prever as porcentagens exatas para o vencedor da eleição presidencial de 2017. Eles estão oferecendo prêmios em dinheiro para a entrada que se aproxima da porcentagem de voto nacional e que melhor prevê os vencedores para cada estado e o Distrito de Columbia. Para mais detalhes, veja: Para começar, I8217ve escreveu uma análise de dados raspados a partir de quinta-feira. A análise usa meios ponderados e uma fórmula para o erro padrão (SE) de uma média ponderada. Para sua análise, você pode considerar uma análise semelhante sobre os dados do estado (quais os pressupostos que você faria para uma nova função de peso). Ou você pode tentar algum tipo de modelo 8211, seja um modelo linear generalizado ou uma análise bayesiana com antecedentes informados. O mundo é sua ostra Os resultados que emergiram de uma pesquisa recente da Nature 8216s confirmam que, para muitos pesquisadores, estamos vivendo em uma idade de reprodutibilidade fraca (Baker M. Existe uma crise de reprodutibilidade, Nature 2017533: 453-454). Embora a definição de reprodutibilidade possa variar amplamente entre as disciplinas, nesta pesquisa foi adotada a versão para a qual 8220 outro cientista que usa os mesmos métodos obtém resultados semelhantes e pode tirar as mesmas conclusões 8221 (Verificação da realidade sobre a reprodutibilidade. Natureza 2017533: 437). Já em 2009, Roger Peng formulou uma definição de reprodutibilidade muito atraente: 8220 Em muitos campos de estudo, existem exemplos de investigações científicas que não podem ser totalmente replicadas por falta de tempo ou recursos. Em tal situação, é necessário um padrão mínimo que possa preencher o vazio entre replicação completa e nada. Um candidato para este padrão mínimo é a pesquisa reproduzível, que exige que os conjuntos de dados e o código do computador sejam disponibilizados para outros para verificar os resultados publicados e realizar análises alternativas 8221 (Peng R. Pesquisa reprodutiva e Biostatistics. Biostatistics. 200910: 405-408). Para muitos leitores de bloggers R, a formulação Peng8217s provavelmente significa, em primeiro lugar, uma combinação de R. LaTeX. Sweave. Knitr. R Markdown. RStudio. E GitHub. Do ponto de vista mais amplo dos periódicos acadêmicos, isso significa principalmente repositórios da Web para protocolos experimentais, dados brutos e código-fonte. Embora pesquisadores e financiadores possam contribuir de muitas maneiras para a reprodutibilidade, os periódicos acadêmicos parecem estar em posição de dar um avanço decisivo para uma pesquisa mais reprodutível. No incipit das Recomendações 8220 para a Realização, Relatórios, Edição e Publicação de Trabalho Acadêmico em Revistas Médicas 8220, desenvolvidas pelo Comitê Internacional de Editores de Revistas Médicas (ICMJE), existe uma referência explícita à reprodutibilidade. Além disso, as mesmas recomendações ICMJE relatadas como 8220, a seção Métodos, devem ser suficientemente detalhadas, de modo que outros com acesso aos dados possam reproduzir os resultados 8220, enquanto que 8220 a seção Estatísticas descreve métodos estatísticos com detalhes suficientes para permitir um conhecimento Leitor com acesso aos dados originais para julgar a adequação ao estudo e verificar os resultados reportados 8220. Em dezembro de 2018, o Nature Publishing Group iniciou a troca de protocolos. 8220 um repositório aberto para a deposição e compartilhamento de protocolos para pesquisa científica 8220, onde os 8220 protocolos 8230 são apresentados sujeitos a uma licença Creative Commons Atribuição-Não Comercial 2520. Em junho de 2017, na sede da Associação Americana para o Avanço da Ciência, os EUA O Instituto Nacional de Saúde realizou um workshop conjunto sobre a reprodutibilidade, com a participação do Nature Publishing Group. Ciência. E os editores que representam mais de 30 revistas científicas básicas de ciência. O workshop resultou na divulgação dos Princípios e Diretrizes 8220 para Relatórios de Pesquisa Preclínica 8220, onde foram enfatizadas análises estatísticas rigorosas e compartilhamento de dados. Nesse cenário, sugeri recentemente uma declaração global 8220 para reprodutibilidade 8221 (Documentos de pesquisa: os periódicos devem gerar a reprodutibilidade dos dados. Nature 2017535: 355). Um dos pontos fortes desta declaração proposta é representado pela proibição do software estatístico 8220point-and-click8221. Para documentos com uma seção 8220Statistical analysis8221, apenas os estudos originais realizados usando ambientes estatísticos baseados em código-fonte devem ser admitidos na avaliação por pares. Em qualquer caso, as políticas atuais adotadas por periódicos acadêmicos parecem estar se movendo em direção a critérios rigorosos para garantir uma pesquisa mais reprodutível. No próximo futuro, o espaço para o software estatístico 8220 ponto-e-clique8221 diminuirá progressivamente, e um ambiente de idioma de origem cruzado, como R, estará destinado a desempenhar um papel fundamental. Usando traçados de contorno 2D dentro para visualizar relacionamentos entre três variáveis ​​Postagem de convidado de John Bellettiere, Vincent Berardi, Santiago Estrada Para explorar visualmente as relações entre duas variáveis ​​relacionadas e um resultado usando parcelas de contorno. Usamos a função de contorno na Base R para produzir gráficos de contorno que são adequados para investigações iniciais em dados tridimensionais. Em seguida, desenvolvemos visualizações usando ggplot2 para obter mais controle sobre a saída gráfica. Também descrevemos várias transformações de dados necessárias para realizar esta exploração visual. Continue lendo 8220Usando gráficos de contorno 2D dentro para visualizar relacionamentos entre três variáveis8221 Autor Tal Galili Postado em 24 de julho de 2017 24 de julho de 2017 Categorias Convidado Post. R. Visualização Tags R 3 Comentários sobre o uso de 2D Contour Plots dentro para visualizar relacionamentos entre três variáveis ​​R 3.3.1 (codinome 8220Bug em seu Hair8221) foi lançado ontem Você pode obter a versão mais recente dos binários a partir daqui. (Ou o código fonte. tar. gz aqui). A lista completa de correções de bugs é fornecida abaixo de novos recursos e (esta versão não apresenta novos recursos). Atualizando para R 3.3.1 no Windows Se você estiver usando o Windows, pode atualizar facilmente para a versão mais recente do R usando o pacote de instalação. Basta executar o seguinte código em Rgui: Executando 8220updateR () 8221 detectará se há uma nova versão R disponível, e, se assim for, baixará a instalação (etc.). Há também um tutorial passo a passo (com screenshots) sobre como atualizar R no Windows, usando o pacote installr. Se você ver apenas a opção de atualizar para uma versão mais antiga do R, então mude seu espelho ou tente novamente em algumas horas (geralmente leva cerca de 24 horas para todos os espelhos CRAN para obter a versão mais recente do R). Eu tento manter o pacote de instalação atualizado e útil, então, se você tiver alguma sugestão ou comentário no pacote 8211, você está convidado a abrir um problema na página github. Tenho o prazer de anunciar calormaply. Meu novo pacote R para gerar mapas de calor interativos, com base no pacote R. Ao executar as seguintes 3 linhas de código: R 3.3.0 (codinome 8220Supposedly Educational8221) foi lançado hoje. Você pode obter a versão mais recente dos binários a partir daqui. (Ou o código fonte. tar. gz aqui). A lista completa de novos recursos e correções de bugs é fornecida abaixo. Atualizando para R 3.3.0 no Windows Se você estiver usando o Windows, pode atualizar facilmente para a versão mais recente do R usando o pacote installr. Basta executar o seguinte código em Rgui: Executando 8220updateR () 8221 detectará se há uma nova versão R disponível, e, se assim for, baixará a instalação (etc.). Há também um tutorial passo a passo (com screenshots) sobre como atualizar R no Windows, usando o pacote installr. Se você ver apenas a opção de atualizar para uma versão mais antiga do R, então mude seu espelho ou tente novamente em algumas horas (geralmente leva cerca de 24 horas para todos os espelhos CRAN para obter a versão mais recente do R). Eu tento manter o pacote de instalação atualizado e útil, então, se você tiver alguma sugestão ou comentário no pacote 8211, você está convidado a abrir um problema na página github. MUDANÇAS EM R 3.3.0 MUDANÇAS SIGNIFICATIVAS DO USUÁRIO-VISIBILIDADE nchar (x,) argumento de 8216s, que regula como o resultado para NA s em x está determinado, obtém um novo padrão keepNA NA que retorna NA onde x é NA. Exceto a largura do tipo que ainda retorna 2. a largura de impressão de formatação de NA. Todas as compilações têm suporte para https: URLs nos métodos padrão para download. file (). Url () e código fazendo uso deles. Infelizmente, isso não pode garantir que qualquer https particular: URL possa ser acessado. Por exemplo, o servidor e o cliente precisam negociar com sucesso um protocolo criptográfico (TLSSSL, 8230) e a identidade do servidor8217s deve ser verificável através dos certificados disponíveis. Métodos de acesso diferentes podem permitir protocolos diferentes ou usar pacotes de certificados privados: encontramos um espelho https: CRAN que pode ser acessado por um navegador, mas não por outro nem por download. file () na mesma máquina Linux. NOVAS CARACTERÍSTICAS Introdução As primárias dos EUA estão chegando rápido com quase 120 dias restantes até as convenções. Depois de construir um shinyapp para as eleições israelenses, decidi atualizar recursos no aplicativo e testar-se trama no quadro brilhante. Como um eleitor casual, tentar avaliar a verdadeira temperatura do panorama político a partir da abundância esmagadora de polling é uma tarefa pesada. Os dados de votação são continuamente publicados durante as primárias do estado e a variedade de pesquisadores torna difícil acompanhar o que está acontecendo. O aplicativo auto atualiza usando dados publicados publicamente pela realclearpolítica. O aplicativo acompanha as tendências de votação e deletar contagem diária para você. Você cria uma análise pessoal a partir dos dados do nível granular até as distribuições usando gráficos interativos ggplot2 e graficos e verifique as votações eleitorais gerais para pico no futuro próximo. O aplicativo pode ser acessado através de alguns lugares. Eu configurei uma instância AWS para hospedar o aplicativo para uso em tempo real e há o repositório Github que é o lar mantido do aplicativo que é destinado para a comunidade R que pode hospedar brilhantemente localmente. Execução do aplicativo através do layout do aplicativo Github: (veja a próxima seção para obter detalhes) Análise atual de eleição de pesquisa Eleições gerais Instruções de uso do banco de dados de votação: Polling atual A linha superior mostra o acúmulo atual de delegados por partido e o candidato é mostrado em um gráfico de etapas, com um Linha de referência horizontal para o limite necessário por parte para receber a indicação. A acumulação não inclui super delegados, pois não tem certeza de qual maneira eles vão votar. Atualmente, este conjunto de dados é atualizado offline devido à sua natureza um tanto estática e a forma como os dados são postados online força o uso de drivers Selenium. Um botão de ação será adicionado para invocar a atualização dos dados pelos usuários conforme necessário. A linha inferior é uma média móvel de 7 dias de todos os resultados de votação publicados no nível nacional e estadual. A fita em torno da média móvel é o desvio padrão móvel na mesma janela. Isso é útil para apanhar qualquer alteração na incerteza sobre como o público eleitoral está perendo os candidatos. Pode-se ver que os candidatos com médias de votação mais baixas e tendência de variância aumentada, enquanto o oposto é verdadeiro com os principais candidatos, onde a incerteza do eleitor é uma coisa ruim para eles. Publicação de navegação por e-mail