Durchschnittliche Standardabweichung Matlab

Ich habe eine Reihe von Daten x, y und ich versuche, den gleitenden Durchschnitt zu finden. Die x-Daten-Zahlen sind ganze Zahlen von 1 bis 100, während die y-Daten Zahlen von 0,01 bis 1 sind und sie haben auch eine Standardabweichung ydev (die wir ableiten, weil das Experiment mehrmals wiederholt wird). Ich versuche, den gleitenden Durchschnitt unter Verwendung der 20 nächsten Nachbarn zu finden (unter Verwendung von Matlab): Der obige Weg leitet den gleitenden Durchschnitt ab, aber ich weiß nicht, wie man die Standardabweichung verwendet, die ich für jeden y Datenpunkt habe, weil einige Datenpunkte viel haben Größere Standardabweichungen als andere, dh sie sind nicht so zuverlässig wie andere (so dass sie wahrscheinlich weniger wiegen). Wie kann ich die Standardabweichung für jeden Datenpunkt in der oben genannten Berechnung gefragt Jul 5 15 am 15:07 Moving durchschnittlichen oder bewegenden Median. Bezüglich der Frage "Wie kann ich die Standardabweichung für jeden Datenpunkt in den obigen Berechnungquot, es hängt davon ab, was Sie tun möchten. Sie sollten zuerst entscheiden, (die keine Programmierfrage ist). Ein Vorschlag: can39t Sie den gesamten Satz von Daten für jeden x (anstelle von nur die durchschnittliche und Standardabweichung) und berechnen meanmedian von diesem ndash LuisMendo Ich wollte gleitenden Durchschnitt machen (i bearbeitet die Code zu reflektieren). Der Datensatz ist ein Zeitreihen-Experiment und wurde mehrmals wiederholt (das ist, wie ich Standardabweichungen für jeden Punkt habe). Ich möchte die Standardabweichung für jeden Punkt in meiner Berechnung der gleitenden Durchschnitt verwenden, weil ich will, dass die Punkte mit kleiner Standardabweichung mehr als die Punkte mit größerer Standardabweichung wiegen. Ndash AL B Jul 5 15 am 16:50 Sagen Sie haben einen Vektor a. Dann ist eine andere Schreibweise (a) als gewichteter Durchschnitt awts. Wobei wts (1, numel (a)) numel (a). In Ihrem Fall haben Sie ein y (ind1 (i): ind2 (i)). Es klingt wie das, was Sie verwenden möchten, ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt, wo Ihre Gewichte wts nicht mehr identisch sind, sondern mit der Standardabweichung der entsprechenden Werte ausgewählt werden. Unter der Annahme, dass der Vektor sd die Standardabweichungen einnimmt, kann man hier einen Weg finden: Hier werden die Werte mit kleineren Standardabweichungen zu größeren Gewichten beitragen. Eine alternative Idee ist, den einfachen gleitenden Durchschnitt von y und Ihren Standardabweichungen sd zu berechnen. Und zeichnen sie dann nebeneinander auf. Dies hat den Vorteil, dass er mehr statistisch interpretierbar ist als Gewichte in Abhängigkeit von den Standardabweichungen. Moving Standardabweichung Moving Standardabweichung ist eine statistische Messung der Marktvolatilität. Es macht keine Vorhersagen der Marktrichtung, aber es kann als ein Bestätigungsindikator dienen. Sie geben die Anzahl der zu verwendenden Perioden an, und die Studie berechnet die Standardabweichung der Preise vom gleitenden Durchschnitt der Preise. Es wird durch Berechnen eines n-Zeit-Zeitraums einfacher verschiebender Mittelwert des Datenelements abgeleitet. Dann summiert er die Quadrate der Differenz zwischen dem Datenelement und seinem verschiebenden Mittelwert über jede der vorhergehenden n Zeitperioden. Schließlich teilt er diese Summe durch n und berechnet die Quadratwurzel dieses Ergebnisses. Eigenschaften Zeitraum: Die Anzahl der Balken in einem Diagramm. Wenn das Diagramm Tagesdaten anzeigt, dann bedeutet Periode Tage in Wochendiagrammen, die Periode steht für Wochen und so weiter. Die Anwendung verwendet einen Standardwert von 20. Aspekt: ​​Das Feld Symbol, auf dem die Studie berechnet wird. Feld ist auf Default gesetzt, das beim Betrachten eines Diagramms für ein bestimmtes Symbol dasselbe wie Close ist. Interpretation Standardabweichungswerte steigen deutlich, wenn der analysierte Kontraktindikator den Wert dramatisch verändert. Wenn die Märkte stabil sind, sind niedrige Standardabweichungswerte normal. Niedrige Standardabweichungswerte typischerweise tendieren dazu, bevor signifikante Aufwärtsänderungen im Preis auftreten. Analysten sind sich einig, dass hohe Volatilität ein Teil der Top-Tops ist, während niedrige Volatilität begleitet große Böden. Inhalt Quelle: FutureSource View Weitere technische Analysen Studien Primary Sidebar Erhöhen Sie Ihre Trading Aktuelle Tweets Sprechen Sie die Rede Know Your Trading Lingo mit einer Liste von Begriffen, die Ihnen helfen, unsere Sprache zu sprechen: t. cozQi9MlC6F2 Vor 3 Tagen über Buffer Erfahren Sie, handeln Aktienindex-Futures Mit unserem kostenlosen GuideIncludes Informationen über E-Mini SP, E-Mini Nasdaq, amp E-mini t. coMgEHyyLgNo Vor 4 Tagen über Buffer Verpassen Sie nicht EIAs Januar Kurzfristige Energie Ausblick Bericht Andrew Pawielskis hat die Highlights. Uhr: t. co5JLjYFrSAX Zeit vor 4 Tage über Buffer Copyright xA9 2017 xB7 Daniels Trading. Alle Rechte vorbehalten. Dieses Material wird als Aufforderung zur Eintragung eines Derivatgeschäfts vermittelt. 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Das Risiko von Verlusten in Futures-Kontrakten oder Rohstoffoptionen kann erheblich sein, und daher sollten die Anleger die Risiken, die sich aus der Nutzung von Leverage-Positionen ergeben, verstehen und die Verantwortung für die damit verbundenen Risiken und deren Ergebnisse übernehmen. Sie sollten sorgfältig prüfen, ob dieser Handel für Sie geeignet ist im Hinblick auf Ihre Umstände und finanziellen Ressourcen. Sie sollten die Risikoveröffnungs-Webseite lesen, auf die bei DanielsTrading am unteren Ende der Homepage zugegriffen wird. Daniels Trading ist weder Mitglied noch unterstützt es ein Handelssystem, einen Newsletter oder einen ähnlichen Dienst. Daniels Trading übernimmt keine Gewährleistung oder Überprüfung von Leistungsansprüchen, die von solchen Systemen oder Diensten erbracht werden. Dokumentation Diese Systemobjekte und - blöcke berechnen die bewegliche Statistik mit einer oder beiden der gleitenden Fenstermethoden und der exponentiellen Gewichtungsmethode. Weitere Details zu diesen Methoden finden Sie unter Schiebefenstermethode und Exponentialgewichtungsmethode. Man betrachte ein Beispiel für die Berechnung des gleitenden Mittelwerts von strömenden Eingangsdaten unter Verwendung der Schiebefenstermethode. Der Algorithmus verwendet eine Fensterlänge von 4. Im ersten Zeitschritt füllt der Algorithmus das Fenster mit drei Nullen, um die ersten drei Samples darzustellen. In den folgenden Zeitschritten, um das Fenster zu füllen, verwendet der Algorithmus Abtastwerte aus dem vorhergehenden Datenrahmen. Die sich bewegenden statistischen Algorithmen haben einen Zustand und erinnern sich an die vorherigen Daten. Wenn die Daten stationär sind, verwenden Sie die statischen Statistikbausteine, um die Statistik über die gesamten Daten in Simulink zu berechnen. Zu den stationären Blöcken gehören Autokorrelation, Korrelation, Maximum, Mittelwert, Median, Minimum, RMS, Sort, Standardabweichung und Varianz. Diese Blöcke behalten keinen Zustand bei. Beim Einlesen eines neuen Datenmusters berechnet der Algorithmus die Statistik über die gesamten Daten und hat keinen Einfluss auf den vorherigen Zustand des Bausteins. Betrachten wir ein Beispiel für die Berechnung des stationären Mittelwertes von Streaming-Eingangsdaten mit dem Mean-Block in Simulink. Der mittlere Block ist so konfiguriert, dass er den Mittelwert über jeder Spalte ermittelt. Bei jedem Zeitschritt berechnet der Algorithmus den Mittelwert über die gesamten Daten, die im aktuellen Zeitschritt verfügbar sind, und verwendet keine Daten aus dem vorhergehenden Zeitschritt. Die stationären Statistikblöcke eignen sich eher für Daten, die bereits verfügbar sind, und nicht für Streaming-Daten. Wählen Sie Ihr Land aus