moving-average

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在GNU倍频中，想要计算不使用for-loop的矢量的n日指数移动平均值。我可以用for循环做到这一点，但效率不高。我想使用过滤器功能，但我不确定如何使其正常工作。

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我想通过时间戳执行移动平均值。我有两列：温度和时间戳（时间日期），我想基于每15分钟连续的温度观测执行移动平均值。换句话说，选择数据来执行基于15分钟时间间隔的平均值。而且，对于不同的时间序列可能具有不同数量的观察值。我的意思是所有的窗口大小都是相等的（15分钟），但每个窗口中可能有不同数量的观察值。例如：对于第一个窗口，我们必须计算n个观测值的平均值，第二个窗口计算n + 5个观测值的平均

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PostgreSQL中时态数据库中的移动平均数

如何在时态数据库中应用移动平均数。我的数据包括温度，我想对每15条记录应用移动平均值。

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如何高效地计算移动的标准差

下面您可以看到我的C＃方法来计算每个点（移动平均线，上带，下带）的布林带。正如您所见，此方法使用2 for循环来计算使用移动平均值的移动标准偏差。它用来包含一个额外的循环来计算最近n个周期的移动平均线。我可以通过在循环开始处将新点值添加到total_average并在循环结束时删除i-n点值来删除这一个。我现在的问题基本上是：我可以使用移动平均线处理的类似方法删除剩余的内部循环吗？ publi

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使用Esper计算指数移动平均线

寻找一种使用Esper（EPL）语句计算5 EMA5和EMA20窗口上的指数移动平均线的方法。我有一个priceEvent（时间戳，符号和价格）流进来，我写了一个简单的移动平均SMA在滑动窗口5。但是对于Esper来说，这是一个相当新的东西，他正在寻找一种方法来计算滑动窗口上的指数移动平均线（EMA）。 http://www.iexplain.org/ema-how-to-calculate/

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如何在使用R的缺失值之前取列中最后10个值的平均值？

我是R新手，无法解决这个问题。我有关于死树的树木生长率的数据，按年份组织。所以，我的第一列是年份，右边的列是个别树木的增长率，结束于每棵树死亡的那一年。树死后，数据集中剩余年份的值为“NA”。我需要在每棵树死亡之前的10年中取得平均增长，但每棵树在不同的一年中死亡。有没有人有如何做到这一点的想法？这是一个什么样的数据集可能看起来像一个例子： Year Tree1 Tree2 Tree3 1989

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如何计算R中窗口移动窗口（来回）和标准偏差的平均值？

我有365个值从x [1]到x [365]。对于每个值，我必须考虑一个windoe（x-17，x + 17），所以将从x [18]开始。我想执行的计算是这样的：我的价值观 x=1:365 first period = (x[18]-17 vaues,x[18]+17 values) 例如（只有一个列在我的文件中存在是值）： values 1 0.2 2 0.3

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如何将一个向量的简单代码应用于多个栅格？

我有12个二进制（光栅）文件。我想计算12个文件中每个像素的12个值的移动平均值。对于一个简单的载体，我们可以利用这个得到均线： x <- c(1,2,3,NA,NA,4,6,5,6,4,2,5) movingmean <- rollapply(x, 3, FUN = mean, na.rm = T,fill=NA) 现在我想要做相同，但与栅格和我想： files <- l

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如何从相应的原始值中减去移动平均结果？

下面给出的这一行将简单地计算某些值的移动平均值，窗口为3.由于值的总数是12，移动平均寡妇是3，因此结果值的数量是10（如下所示）。 library(zoo) x <- c(1,2,3,NA,NA,4,6,5,6,4,2,5) movingmean <- rollapply(x, 3, FUN = mean, na.rm = T) movingmean # [1] 2.000000 2.

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如何在SQL中创建移动平均法？

如何在SQL中创建移动平均法？顺序表： id_order id_staff date_order O0001 S0003 12/12/2555 O0002 S0003 12/12/2555 O0003 S0003 12/12/2555 O0004 S0003 13/12/2555 O0005 S0003 13/12/2555 O0006 S0003 13/12/2555 O0007