Скользящие средние широко используются при анализе данных, особенно при анализе временных рядов. Они помогают выявить тенденции и закономерности, сглаживая колебания данных. В этой статье мы рассмотрим различные методы расчета скользящих средних в R, а также приведем примеры кода.

1. Простое скользящее среднее (SMA):
   Простое скользящее среднее — это самая базовая форма скользящего среднего. Он вычисляет среднее значение указанного количества точек данных за определенный период.

# Calculate Simple Moving Average
sma <- function(data, period) {
  ma <- rollapply(data, period, mean, align = "right", fill = NA)
  return(ma)
}
# Example usage
data <- c(10, 15, 20, 25, 30, 35, 40)
period <- 3
sma(data, period)

1. Взвешенное скользящее среднее (WMA):
   Взвешенное скользящее среднее присваивает разные веса каждой точке данных в течение выбранного периода. Веса уменьшаются линейно, что придает большую значимость последним данным.

# Calculate Weighted Moving Average
wma <- function(data, period) {
  weights <- 1:period
  ma <- rollapply(data, period, sum, align = "right", fill = NA, 
                  width = period, by.column = FALSE, byrow = TRUE, 
                  FUN = function(x) sum(x * weights) / sum(weights))
  return(ma)
}
# Example usage
data <- c(10, 15, 20, 25, 30, 35, 40)
period <- 3
wma(data, period)

1. Экспоненциальное скользящее среднее (EMA):
   Экспоненциальное скользящее среднее придает больший вес последним точкам данных, одновременно уменьшая важность более старых точек данных, используя формулу экспоненциального затухания.

# Calculate Exponential Moving Average
ema <- function(data, period) {
  ma <- EMA(data, n = period)
  return(ma)
}
# Example usage
data <- c(10, 15, 20, 25, 30, 35, 40)
period <- 3
ema(data, period)

1. Совокупное скользящее среднее (CMA):
   Совокупное скользящее среднее вычисляет среднее значение всех точек данных за определенный период. Это полезно для анализа совокупных тенденций данных.

# Calculate Cumulative Moving Average
cma <- function(data, period) {
  ma <- cumsum(data) / (1:length(data))
  ma[1:(period-1)] <- NA
  return(ma)
}
# Example usage
data <- c(10, 15, 20, 25, 30, 35, 40)
period <- 3
cma(data, period)

В этой статье мы рассмотрели различные методы расчета скользящих средних в R. Простая скользящая средняя (SMA), взвешенная скользящая средняя (WMA), экспоненциальная скользящая средняя (EMA) и кумулятивная скользящая средняя (CMA) широко используются использованные техники. В зависимости от характера ваших данных и искомой информации вы можете выбрать наиболее подходящий метод. Поэкспериментируйте с этими методами, чтобы анализировать тенденции, выявлять закономерности и принимать обоснованные решения при анализе данных.

Не забудьте оптимизировать свою статью в блоге для SEO, включив в нее соответствующие ключевые слова, такие как «программирование R», «Скользящее среднее», «Анализ данных», «Временные ряды» и «Статистический анализ».