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
现在有人可以告诉我这里的逻辑是什么吗？因为显然这不遵循 4 点简单 MA 过程的通常规则。
最佳答案
我意识到这是一篇旧帖子，但我想尝试根据我对该功能的理解提供一些细节。正如前面的海报所提到的，默认的“中心”参数是“真”，如果指定的顺序是偶数，它的作用是将订单 2 MA 应用于函数中指定的 MA。这意味着 'center' 等于 'true'，给定 4 个指定的顺序会导致 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，则可以确保一年内的每个季度都具有相同的权重；如果您目前处于第二季度，则前一季度和即将到来的第四季度值将各占 1/8 的权重，并为第四季度提供与其他季度相同的加权贡献。
关于r - R ~ "ma"函数中的移动平均代码，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/21341300/