Db2 Bewegende Gemiddelde

Dit is 'n immergroen Joe Celko vraag. Ek ignoreer wat DBMS platform gebruik word. Maar in elk geval Joe was in staat om meer as 10 jaar gelede antwoord met standaard SQL. Joe Celko SQL Puzzles en Antwoorde aanhaling: Daardie laaste update poging dui daarop dat ons die gesegde kan gebruik om 'n navraag wat vir ons 'n bewegende gemiddelde sou gee te bou: Is die ekstra kolom of die navraag benadering beter Die navraag is tegnies beter omdat die werk benadering denormalize die databasis. Maar, as die historiese data aangeteken is nie van plan om te verander en die berekening van die bewegende gemiddelde is duur, kan jy oorweeg om die benadering kolom. SQL legkaart navraag: deur al beteken uniform. Jy gooi net om die toepaslike gewig emmer, afhangende van die afstand vanaf die huidige tyd punt. Byvoorbeeld quottake weight1 vir datapunte binne 24 uur van die huidige datapoint weight0.5 vir datapunte binne 48hrsquot. Daardie geval is dit sake hoeveel opeenvolgende datapunte (soos 06:12 en 23:48) is ver van mekaar 'n gebruik geval ek kan dink sou 'n poging om die histogram waar datapunte is nie dig genoeg uitvoering maak msciwoj 27 Mei 15 stryk op wees 22:22 Ek is nie seker dat jou verwagte resultaat (uitset) toon klassieke eenvoudige bewegende (rollende) gemiddeld vir 3 dae. Omdat, byvoorbeeld, die eerste trippel van getalle per definisie gee, maar jy verwag 4,360 en sy verwarrend. Nietemin, ek stel voor die volgende oplossing, wat venster-funksie AVG gebruik. Hierdie benadering is baie meer doeltreffend (duidelik en minder hulpbron-intensiewe) as self aansluit bekendgestel in ander antwoorde (en Im verbaas dat niemand 'n beter oplossing gegee). Jy sien dat AVG is toegedraai met geval wanneer ROWNUM GT p. days dan NULL s dwing in die eerste rye, waar 3 daagse bewegende gemiddelde is betekenisloos. Hy antwoord 23 Februarie by 13:12 Ons kan aansoek doen Joe Celkos vuil links buitenste deel metode (soos hierbo aangehaal deur Diego Scaravaggi) om die vraag te beantwoord soos dit gevra is. Genereer die versoek afvoer: geantwoord 9 Januarie by 00:33 Jou Antwoord 2016 stapel Exchange, IncMoving Gemiddeld - MA afbreek bewegende gemiddelde - MA As SMA voorbeeld, kyk na 'n sekuriteit met die volgende sluitingsdatum pryse meer as 15 dae: Week 1 (5 dae ) 20, 22, 24, 25, 23 Week 2 (5 dae) 26, 28, 26, 29, 27 Week 3 (5 dae) 28, 30, 27, 29, 28 A 10-dag MA sou gemiddeld uit die sluitingsdatum pryse vir die eerste 10 dae as die eerste data punt. Die volgende data punt sal daal die vroegste prys, voeg die prys op dag 11 en neem die gemiddelde, en so aan, soos hieronder getoon. Soos voorheen verduidelik, MA lag huidige prys aksie omdat dit gebaseer is op vorige pryse hoe langer die tydperk vir die MA, hoe groter is die lag. So sal 'n 200-dag MA 'n veel groter mate van lag as 'n 20-dag MA het omdat dit pryse vir die afgelope 200 dae bevat. Die lengte van die MA om te gebruik, hang af van die handel doelwitte, met korter MA gebruik vir 'n kort termyn handel en langer termyn MA meer geskik vir 'n lang termyn beleggers. Die 200-dag MA word wyd gevolg deur beleggers en handelaars, met onderbrekings bo en onder hierdie bewegende gemiddelde beskou as belangrike handel seine wees. MA ook mee belangrik handel seine op hul eie, of wanneer twee gemiddeldes kruis. 'N stygende MA dui daarop dat die sekuriteit is in 'n uptrend. terwyl 'n dalende MA dui daarop dat dit in 'n verslechtering neiging. Net so, is opwaartse momentum bevestig met 'n lomp crossover. wat gebeur wanneer 'n korttermyn-MA kruisies bo 'n langer termyn MA. Afwaartse momentum bevestig met 'n lomp crossover, wat plaasvind wanneer 'n kort termyn MA kruisies onder 'n langer termyn MA. DB2 Jobs Die vraag tendens van werk advertensies met verwysing na DB2 as 'n persentasie van alle IT bane met 'n wedstryd in die databasis amp Besigheid Intelligensie kategorie. DB2 Salaris Trend Hierdie grafiek gee die 3-maande bewegende gemiddelde vir salarisse in permanente IT bane met verwysing na DB2 binne die Verenigde Koninkryk aangehaal. DB2 Salaris Histogram Hierdie grafiek gee 'n salaris histogram vir IT werk met verwysing na DB2 oor die 3 maande tot 7 Oktober 2016 in die Verenigde Koninkryk. hieronder DB2 Top 30 Job Locations Die tabel kyk na die vraag en bied 'n gids tot die mediaan salarisse in IT bane met verwysing na DB2 binne die Verenigde Koninkryk oor die 3 maande tot 7 Oktober 2016. Die kolom posisie Change gee 'n aanduiding van die verandering in vraag aangehaal binne elke plek wat gebaseer is op die dieselfde tydperk 3 maande verlede jaar. Plek (Klik sien gedetailleerde statistieke en tendense) Rang Verandering op dieselfde tydperk verlede jaar ooreenstem Permanente IT Job advertensies Mediaan Salaris Laaste 3 MonthsExploring die ryk wêreld van SQL OLAP funksies - Bewegende Gemiddeldes deur George Baklarz Verken die ryk wêreld van SQL OLAP funksies - Bewegende Gemiddeldes (redaksionele kennis van die inhoud komitee: die meeste van wat in die artikel is kruis-platform, behalwe die voorbeelde van LAG / lood en FIRSTVALUE / LASTVALUE is nie beskikbaar in DB2 vir z / OS) jammer dat die arme ontwikkelaar of eindgebruiker wat nooit die kans kry om die werklike SQL gebruik het. Jy weet, die soort SQL wat meer as kies 'n paar rye met moontlik 'n paar predicaten ingegooi goed vaar, 'n paar kan sê dat dit dalk 'n goeie ding nie met die besonderhede agter SQL egter weet, weet 'n paar van die gesofistikeerde groepering , bestel, en sorteer opsies van SQL kan jou lewe makliker te maak, en miskien selfs lei tot vinniger resultate. Die uitbreiding van SQL syntax die SQL taal is ryk aan funksies en kan dikwels kompleks om te navigeer. Hoe het ons tot op hierdie punt in die taal van ons eenvoudige INSERT, UPDATE, DELETE en kies begin Vroeë relasionele databasis stelsels het 'n tekort analitiese vermoëns - byvoorbeeld, die vermoë om standaardafwyking te bereken, of op te wek bewegende gemiddeldes. Hierdie tipe van berekening is tipies uitgevoer word in óf 'n sigblad, of 'n aansoek. Daar is 'n groot aantal produkte op die mark wat hul eie blokkies en verslae te genereer deur onttrekking van data uit 'n databasis (en dikwels met behulp van 'n paar baie swak ontginning tegnieke). Uitvoer van verslae plaaslik op 'n werkstasie gelei tot twee belangrike knelpunte: groot hoeveelhede data oordrag van 'n werkstasie oor 'n beperkte netwerk Bereken intensiewe berekeninge op stadige verwerkers met min geheue en skyf Afgesien word dit vanuit die toevoeging van meer rykdom aan die SQL taal, die vermoë om te genereer blokkies en opsomming inligting op die databasis vlak gehelp verbeter prestasie in 'n aantal maniere: Hoe groter bediener wat die databasis was op was meer doeltreffend berekening van die blokkies, opsommings, en ander berekeninge dat die werkplek is uitgedaag om te doen die data was plaaslike tot die verwerker, sodat daar geen onnodige oordrag van data vereis wanneer die berekening van die resultaat slegs die finale berekende rye sal teruggestuur word aan die toepassing van die kursus, sal 'n paar DBA onder ons ook daarop wys dat hierdie nuwe vermoë verhoog die bedrag van hoofpyn wat hulle moet hanteer as gevolg van oor-entoesiastiese SQL fanatici wat 'n idee oor indekse en optimalisering didnt het ons soms vergeet dat die DB2 databasis enjin 'n baie werk vir ons kan doen eerder as om staat te maak op ons gunsteling sigblad om sommige van hierdie waardes te bereken. Jy mag vind dat die gebruik van hierdie funksies kan bespoedig jou verslaggewing. Of jy kan beïndruk jou vriende met jou vermoë om komplekse SQL On-Line analitiese verwerking (OLAP) skryf OLAP funksies bied 'n verskeidenheid van vermoëns, insluitende die vermoë om terug te keer posisie, ry nommers, en kolom funksies verander om 'n verskeidenheid waardes analiseer binne 'n kolom eerder as die hele gevolg stel. Tipies n OLAP funksie kan ingesluit word in uitdrukkings in 'n uitgesoekte lys of die ORDER BY klousule van 'n uitgesoekte-verklaring. Terwyl daar is baie van OLAP funksies gevind binne DB2, gaan ons kyk na bewegende gemiddeldes en hoe jy van hulle kan maak. Voordat ons in die besonderhede van die OLAP funksies, moet ons 'n tafel en 'n paar monster data te skep. Die volgende voorbeeld word aanvaar dat jy 'n verbinding met die monster databasis wat gewoonlik vir jou gegenereer in 'n DB2 vir Linux, Unix en Windows installasie. Let wel: Die SQL voorbeelde wat in hierdie artikel is beskikbaar as 'n aflaaibare tekslêer vir jou om te gebruik. Niks is erger as om te tik in 'n stel van SQL en met dit faal as gevolg van 'n vermiste komma of naam verkeerd gespel kolom. 'N Skakel na die lêer word aan die einde van die artikel. Eerstens moet ons die blok tafel, wat die aandele simbool (simbool), die verhandelingsdatum (TRADINGDATE), en die sluitingsprys vir die voorraad aan die einde van die dag (CLOSEPRICE) bevat skep. drop tafel aandele te skep tafel aandele (Die volgende SQL gebruik rekursie om data vir die blok tafel te genereer met net een voorraad (IDUG). Die aandeelprys is 100 aan die begin van die jaar en dan met 'n waarde van 1 vir elke dag tot 10 Januarie. die getalle is eenvoudig gehou sodat jy kan sien hoe die berekeninge gedoen in die voorbeelde. voeg in aandele met temp1 (nm, TX, S1) as waardes (IDUG, datum (2015/01/01), 100 ) kies IDUG, TX 1 dag S11 waar TX Dit datum (2015/01/10) kies uit temp1 As jy wil ewekansige getalle te genereer vir jou voorrade, kan jy die SELECT verklaring aan die volgende gevallestudie verklaring insluit verander. kIES IDUG, TX 1 DAG, S1 geval wanneer RAND () GT 0,50 dan INT (-10RAND ()) NÓG INT (10 RAND ()) die data in die voorraad tabel hieronder getoon. Kies uit STOCKS SIMBOOL TRADINGDATE CLOSEPRICE IDUG 2015-01- 01-00.00.00 100 IDUG 2015-01-02-00.00.00 101 IDUG 2015-01-03-00.00.00 102 IDUG 2015-01-04-00.00.00 103 IDUG 2015-01-05-00.00.00 104 IDUG 2015-01-06-00.00.00 105 IDUG 2015-01-07-00.00.00 106 IDUG 2015-01-08-00.00.00 107 IDUG 2015-01-09-00.00.00 108 IDUG 2015/01/10 -00.00.00 109 30-daagse bewegende gemiddelde Ons sal begin deur te kyk na 'n bewegende gemiddelde berekening. Bewegende gemiddeldes ons in staat stel om te kyk na 'n reëlmatige kurwe datapunte. Daar sal altyd spykers in datawaardes, veral met data wat verband hou met die aandelemark bewegende gemiddeldes kan ons 'n beter vertoning van die langtermyn-tendens van die data gee eerder as om te kyk na individuele datapunte. Die algemene vorm van 'n bewegende gemiddelde behels die gebruik van drie operateurs binne die SQL-stelling: meer, partisie, en rye tussen hellip voorafgaande EN huidige ry. Oor die OOR funksie gebruik word in samewerking met 'n funksie soos AVG. Die OOR navraag opdrag DB2 die gemiddelde (of ander funksie) oor 'n verskeidenheid waardes te bereken. Ons kan 'n partisie (dit wil sê 'n beurs simbool), wat vir ons sê watter kolom sal gebruik word om die bewegende gemiddelde stop spesifiseer. Partisie Die verdeling klousule word gebruik tydens die verwerking van die berekening te beperk. A partisie kan beskou word 'n venster in die data dat die funksie is van toepassing op. In die voorbeeld wat ons gaan die voorraad kolom gebruik as die verdeling. Eintlik beteken dit dat elke voorraad waarde in die tabel sy eie bewegende gemiddelde waarde sal hê. As jy dit nie spesifiseer 'n partisie, sal alle waardes in die tabel gebruik word, ongeag van die beurs simbool. ORDER BY ORDER BY moet gespesifiseer word binne die meer as klousule sodat die data bestel vir rye funksie. Jy kan dieselfde verdeling resultate te kry deur die spesifiseer van ORDER BY partitioncolumn, orderingcolumn. Rye tussen x voorafgaande sowel as huidige ry Dit is die klousule wat DB2 watter waardes te gebruik wanneer die berekening van die gemiddelde waarde vertel. Die SQL spesifiseer die aantal rye voor (voorafgaande) van die huidige ry. So as ons wil 'n 30-dae bewegende gemiddelde, sal ons spesifiseer TUSSEN 29 voorafgaande sowel as huidige ry. Nou dat ons die basiese beginsels van 'n bewegende gemiddelde berekening, hier is die SQL dat ons die 30-dae - bewegende gemiddelde van ons voorraad tafel sal gee: 1 met V1 (simbool, TRADINGDATE, MOVINGAVG) AS 3 Kies 'n simbool, TRADINGDATE, 4 AVG (CLOSEPRICE) 5 asseblief (6 afsluiting met SIMBOOL 7 ORDER BY TRADINGDATE 8 rye tussen 29 voorafgaande sowel as huidige ry 11 WAAR SIMBOOL IDUG 12) 13 Kies 'n simbool, TRADINGDATE, Desember (MOVINGAVG, 5,2) van v1 14 ORDER BY SIMBOOL, TRADINGDATE die eerste gedeelte van die SQL skep 'n tydelike tabel genaamd V1 dat die beurs simbool, die verhandelingsdatum, en die bewegende gemiddeldes bevat. Hierdie berekeninge word gedoen binne die liggaam van die MET verklaring. 1 met V1 (simbool, TRADINGDATE, MOVINGAVG) AS 13 Kies 'n simbool, TRADINGDATE, Desember (MOVINGAVG, 5,2) van v1 14 ORDER BY SIMBOOL, TRADINGDATE die Gekose verklaring ná die klousule gekry al die data van die tydelike tabel. Jy kan altyd by 'n TUSSEN klousule om die resultate op 'n spesifieke reeks van data te beperk. WAAR TRADINGDATE TUSSEN 2015/01/01 EN 2015/01/10 Die werklike werk vind plaas binne die klousule. 3 Kies 'n simbool, TRADINGDATE, 4 AVG (CLOSEPRICE) 5 asseblief (6 afsluiting met SIMBOOL 7 ORDER BY TRADINGDATE 8 rye tussen 29 voorafgaande sowel as huidige ry 11 WAAR SIMBOOL IDUG Die gemiddelde funksie (AVG) gaan aangewend word om die CLOSEPRICE kolom. die oOR funksie bepaal die volgende: die verdeling is gebaseer op die beurs simbool (dink aan dit as waar breek sal plaasvind tydens die verwerking van 'n gemiddelde) Bestel van die rye moet gedoen word met handel datum sodat ons die rye in die regte sodat die bewegende gemiddelde die gemiddelde moet rekening hou met die 29 voorafgaande rye van die huidige ry verwerk (vir 'n totaal van 30 dae) die uIT klousule kies die spesifieke voorraad waardes wat ons wil dop, hoewel ons kan dit uit die verwyder voorbeeld en ons sou kry bewegende gemiddeldes vir al die aandele in die tabel. Running die navraag teen ons toets tafel genereer die volgende resultaat. SIMBOOL TRADINGDATE 3 IDUG 2015-01-01-00.00.00 100.00 IDUG 2015-01-02-00.00 0,00 100,50 IDUG 2015-01-03-00.00.00 101,00 IDUG 2015-01-04-00.00.00 101,50 IDUG 2015-01-05-00.00.00 102.00 IDUG 2015-01-06-00.00.00 102,50 IDUG 2015- 01-07-00.00.00 103.00 IDUG 2015-01-08-00.00.00 103.50 IDUG 2015-01-09-00.00.00 104.00 IDUG 2015-01-10-00.00.00 104,50 Jy kan 'n bykomende kinkel voeg tot die Gekose verklaring aan die delta tussen die bewegende gemiddelde en die oorspronklike waarde te wys. MET V1 (simbool, TRADINGDATE, MOVINGAVG) AS Kies 'n simbool, TRADINGDATE, AVG (CLOSEPRICE) oor (afsluiting met SIMBOOL ORDER BY TRADINGDATE rye tussen 29 voorafgaande sowel as huidige ry V2 (simbool, TRADINGDATE, oorspronklike, MOVINGAVG, DELTA) AS SELECT S. SIMBOOL, S. TRADINGDATE, S. CLOSEPRICE, van v1, voorrade is waar V1.SYMBOLS. SYMBOL EN V1.TRADINGDATES. TRADINGDATE Kies 'n simbool, TRADINGDATE, oorspronklike, MOVINGAVG, DELTA UIT V2 ORDER bY SIMBOOL, TRADINGDATE Daar is baie maniere om te genereer hierdie resultate, maar 'n mET verklaring is 'n gerieflike manier om die opbou van die SQL wat ons wil uit te voer. die resultate toon hoe ons gemiddelde word bereken oor die omvang van waardes. SIMBOOL TRADINGDATE OORSPRONKLIKE MOVINGAVG DELTA IDUG 2015-01-01-00.00 0,00 100 100,00 0,00 IDUG 2015-01-02-00.00.00 101 100,50 0,50 IDUG 2015-01-03-00.00.00 102 101,00 1,00 IDUG 2015-01-04-00.00.00 103 101,50 1,50 IDUG 2015/01/05 -00.00.00 104 102,00 2,00 IDUG 2015-01-06-00.00.00 105 102,50 2,50 IDUG 2015-01-07-00.00.00 106 103,00 3,00 IDUG 2015-01-08-00.00.00 107 103,50 3,50 IDUG 2015-01 -09-00.00.00 108 104,00 4,00 IDUG 2015-01-10-00.00.00 109 104,50 4,50 Sommige van julle dalk gewonder hoe ons 'n bewegende 30 dae gemiddelde kan hê wanneer ons data eintlik nie die geval bevat 30 dae van data voor die huidige ry. In die vorige resultaat, sal jy agterkom dat die eerste van Januarie het 'n gemiddeld van 100 want daar was net een waarde wat betrokke is. Die 2de het 'n gemiddeld van 100,50 omdat ons totale is 201 vir die twee dae en dan gedeel deur twee. So die meer as funksie is intelligent genoeg om 'n bewegende gemiddelde op grond van die waardes wat beskikbaar is om die funksie te skep. Die volgende uitslae gebruik om 'n 5 daagse bewegende gemiddelde, wat toon dat die gemiddelde funksie is beperk tot 5 dae. Die delta sal altyd 2 na die 5 de dag. SIMBOOL TRADINGDATE OORSPRONKLIKE MOVINGAVG DELTA IDUG 2015-01-01-00.00.00 100 100,00 0,00 IDUG 2015-01-02-00.00.00 101 100,50 0,50 IDUG 2015-01-03-00.00.00 102 101,00 1,00 IDUG 2015/01/04 -00.00.00 103 101,50 1,50 IDUG 2015-01-05-00.00.00 104 102,00 2,00 IDUG 2015-01-06-00.00.00 105 103,00 2,00 IDUG 2015-01-07-00.00.00 106 104,00 2,00 IDUG 2015-01 -08-00.00.00 107 105.00 2.00 IDUG 2015-01-09-00.00.00 108 106,00 2,00 IDUG 2015-01-10-00.00.00 109 107.00 2.00 die LAG / LEAD Function Daar sal situasies wees waar die data NULL mag bevat waardes en sorg moet gedra word oor hoe hierdie waardes word gebruik tydens die berekening van die bewegende gemiddelde. Is nul waardes veronderstel as nulle te behandel, of moet ons bewegende gemiddelde elimineer hulle van ons gemiddelde berekening Die volgende UPDATE verklaring sal 3 Januarie RD stel. 4de. en 10de naweek waardes van die voorraad tot nul. 1 Januarie ST gehou as 100 sedert dit was die beginpunt vir die opwekking van al die waardes. STEL CLOSEPRICE NULL WAAR TRADINGDATE IN (2015-01-03,2015-01-04,2015-01-10) Re-uitreiking van die 5-daagse bewegende gemiddelde navraag gee 'n paar interessante resultate. SIMBOOL TRADINGDATE OORSPRONKLIKE MOVINGAVG DELTA IDUG 2015-01-01-00.00.00 100 100,00 0,00 IDUG 2015-01-02-00.00.00 101 100,50 0,50 IDUG 2015-01-05-00.00.00 104 101,67 2,33 IDUG 2015/01/06 -00.00.00 105 103,33 1,67 IDUG 2015-01-07-00.00.00 106 105.00 1.00 IDUG 2015-01-08-00.00.00 107 105,50 1,50 IDUG 2015-01-09-00.00.00 108 106,00 2,00 Die bewegende gemiddelde funksie gebruik net nie-nul waardes om die bewegende gemiddelde te bepaal. Vir voorraad waardes wat van nul op 'n spesifieke dag is, en voeg al die nie-nul waardes en te deel deur die telling van nie-nul waardes sal die gemiddelde te bepaal. Byvoorbeeld, is die bewegende gemiddelde op die 10de bereken as: Daar situasies waar jy wil die voorraad kurwe om deurlopende wees (selfs al is daar geen handel op 'n vakansie of naweek) sal wees. In gevalle soos hierdie, wat jy wil om die nul sluitingsprys verander na die laaste geldige sluitingsprys het. Eerder as om die wysiging van ons data, kan ons die lag funksie gebruik om vorige waardes wat in 'n berekening te kry. Die LAG funksie het die volgende opdrag: LAG (of lood) (kolom, verreken, defaultvalue, OPSIGTE NULLS IGNOREER NULLS) Kolom Hierdie veld is óf die naam van die kolom ons wil hê dat die waarde van, of 'n uitdrukking wat die naam van die sluit kolom daarin. Vergoed vir die LAG funksie die waarde vir die ry wat verreken N aantal rye voor die huidige ry terug. 'N Waarde van nul sal die huidige ry wees, 1 sou die vorige ry wees, en so aan. Die standaard waarde vir geneutraliseer is 1. Standaard waarde Die verstek waarde gebruik word in die geval waar 'n ry bestaan ​​nie by die verreken (bv na die laaste ry, voor of op die eerste ry). Byvoorbeeld, vir die eerste ry in ons tafel, 'n offset van 1 sou bestaan ​​nie, so dit verstek waarde sal gebruik word. Die standaard waarde is nul. Nulls Jy kan spesifiseer hoe NULLS tydens die verwerking van die waardes hanteer moet word. As IGNOREER NULLS gespesifiseer, sal alle rye met nul waardes geïgnoreer word tydens die berekening. As OPSIGTE NULLS gebruik word, dan nulls sal oorweeg word. Die hoof funksie is identies aan die lag funksie, maar die waardes is geneem uit die volgende rye in teenstelling met die voriges. Die volgende SQL sal 'n intermediêre gevolg stel dat vul in die nul waardes met die laaste geldige einde aandele prys te skep. Die saamvloei funksie gee terug Die eerste nie-nul resultaat in 'n lys. As die voorraad waarde bestaan, is sy waarde wat deur die funksie. Andersins, gebruik ons ​​die lag funksie om die eerste nie-nul waarde in die tabel voor die huidige ry vind. MET V1 (simbool, TRADINGDATE, EODVALUE) AS Kies 'n simbool, TRADINGDATE, LAG (CLOSEPRICE, 1: Gooi (nul AS INT) ignoreer NULLS) oor (afsluiting met SIMBOOL ORDER BY TRADINGDATEWhile dieretuin is 'n groot, soms is daar makliker maniere. As jy data optree mooi en word soos matig, die insluit () effektief te funksioneer kan jy verskeie uitgestel weergawe van 'n tydreeks te skep. As jy kyk binne-in die VARS pakket vir vektor motor-regressie, sal jy sien dat die pakket skrywer kies hierdie roete . byvoorbeeld, om die 3 tydperk rollende gemiddelde van x, waar x (1 - 20) te bereken 2:. Ek krap 'n goeie antwoord van Achim Zeileis oor op die r lys Hier is wat hy gesê het: Achim het om te sê: Nota , wat die verskil tussen is rollende gemiddelde en die saamgevoeg reeks is te danke aan die verskillende roetes. dit kan verander word deur die verandering van die align argument in rollmean () of die nextfri () funksie in die geheel oproep. geantwoord 23 Julie 9 by 03:23 jou antwoord 2016 stapel Exchange, Inc