差分法与滚动平均法的原理、方法、过程以及在python中的实现方式
时间: 2024-05-13 07:16:21 浏览: 10
差分法和滚动平均法都是时间序列分析中常用的方法,用于平滑序列以及去除序列中的噪声。
差分法的原理是通过计算相邻两个时间点的差值,得到序列的一阶差分或二阶差分,进而消除序列中的趋势和季节性变化。差分法的方法包括一阶差分和二阶差分,一阶差分是将当前时间点的值减去上一个时间点的值,二阶差分是将一阶差分序列再进行一次差分。差分法的过程比较简单,只需要调用Python中的差分函数即可实现。
滚动平均法的原理是通过计算时间窗口内的均值来平滑序列,进而消除序列中的噪声。滚动平均法的方法包括简单滚动平均法和加权滚动平均法,简单滚动平均法是将时间窗口内的值取平均,加权滚动平均法则是在取平均的时候,给不同时间点的值赋予不同的权重。滚动平均法的过程较为复杂,需要使用Python中的rolling函数来实现。
下面是差分法和滚动平均法的Python实现方式:
差分法:
```python
import pandas as pd
# 构造时间序列
data = pd.Series([1, 2, 4, 7, 11, 16, 22, 29, 37, 46])
# 一阶差分
diff1 = data.diff(1)
print(diff1)
# 二阶差分
diff2 = diff1.diff(1)
print(diff2)
```
滚动平均法:
```python
import pandas as pd
# 构造时间序列
data = pd.Series([1, 2, 4, 7, 11, 16, 22, 29, 37, 46])
# 简单滚动平均法
roll_mean = data.rolling(window=3, min_periods=1).mean()
print(roll_mean)
# 加权滚动平均法
weights = [0.1, 0.3, 0.6]
roll_weighted_mean = data.rolling(window=3, min_periods=1).apply(lambda x: (x * weights).sum())
print(roll_weighted_mean)
```
需要注意的是,在使用滚动平均法时,需要指定时间窗口的大小和最小值个数,以及在使用加权滚动平均法时,需要指定权重。