Tipos de alisados

Tipos de alisados

Suavizado de series temporales

Cuando los datos recogidos a lo largo del tiempo presentan variaciones aleatorias, pueden utilizarse técnicas de suavizado para reducir o anular el efecto de estas variaciones. Cuando se aplican correctamente, estas técnicas suavizan la variación aleatoria de los datos de las series temporales para revelar las tendencias subyacentes.

XLMiner cuenta con cuatro técnicas de suavizado diferentes: Exponencial, Media Móvil, Doble Exponencial y Holt-Winters. La Exponencial y la Media Móvil son técnicas de suavizado relativamente simples y no deberían realizarse en conjuntos de datos que impliquen estacionalidad. El doble exponencial y el Holt-Winters son técnicas más avanzadas que pueden utilizarse en conjuntos de datos con estacionalidad.

El suavizado exponencial es una de las técnicas de suavizado más populares debido a su flexibilidad, facilidad de cálculo y buen rendimiento. El alisado exponencial utiliza un simple cálculo de la media para asignar pesos exponencialmente decrecientes empezando por las observaciones más recientes. En el cálculo de la media, las nuevas observaciones tienen un peso relativamente mayor que las más antiguas. La herramienta de alisado exponencial utiliza las siguientes fórmulas.

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Suavizado de datos

En estadística y procesamiento de imágenes, suavizar un conjunto de datos es crear una función de aproximación que intente capturar patrones importantes en los datos, dejando fuera el ruido u otras estructuras a escala fina/fenómenos rápidos. En el suavizado, los puntos de datos de una señal se modifican de manera que los puntos individuales más altos que los adyacentes (presumiblemente debido al ruido) se reducen, y los puntos que son más bajos que los adyacentes se incrementan, dando lugar a una señal más suave. El suavizado puede utilizarse de dos maneras importantes que pueden ayudar en el análisis de datos (1) al poder extraer más información de los datos siempre que la suposición de suavizado sea razonable y (2) al poder proporcionar análisis que sean flexibles y robustos[1] Se utilizan muchos algoritmos diferentes en el suavizado.

En el caso de que los valores suavizados puedan escribirse como una transformación lineal de los valores observados, la operación de suavizado se conoce como suavizador lineal; la matriz que representa la transformación se conoce como matriz de suavizado o matriz de sombrero[cita requerida].

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Alisamiento exponencial con tendencia

El tipo de media móvil es ideal para usar en picos locales, ya que suaviza promediando los datos en una ventana alrededor del fotograma actual. Puede especificar el tamaño de la ventana para calcular el promedio hasta 15 fotogramas.

El tipo Butterworth es mejor para usar en rangos de fotogramas grandes con mucho ruido de alta frecuencia. Utiliza un filtro de paso bajo para atenuar la información por encima de la frecuencia de corte. Asegúrese de empezar con la frecuencia de corte a 2-3 veces más alta que la frecuencia más alta que quiere mantener, y si es necesario, afínela más.

Tipos de alisamiento exponencial

Cuando los datos recogidos a lo largo del tiempo muestran una variación aleatoria, pueden utilizarse técnicas de suavizado para reducir o anular el efecto de estas variaciones. Cuando se aplican correctamente, estas técnicas suavizan la variación aleatoria de los datos de las series temporales para revelar las tendencias subyacentes.

XLMiner cuenta con cuatro técnicas de suavizado diferentes: Exponencial, Media Móvil, Doble Exponencial y Holt-Winters. La Exponencial y la Media Móvil son técnicas de suavizado relativamente simples y no deberían realizarse en conjuntos de datos que impliquen estacionalidad. El doble exponencial y el Holt-Winters son técnicas más avanzadas que pueden utilizarse en conjuntos de datos con estacionalidad.

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El suavizado exponencial es una de las técnicas de suavizado más populares debido a su flexibilidad, facilidad de cálculo y buen rendimiento. El alisado exponencial utiliza un simple cálculo de la media para asignar pesos exponencialmente decrecientes empezando por las observaciones más recientes. En el cálculo de la media, las nuevas observaciones tienen un peso relativamente mayor que las más antiguas. La herramienta de alisado exponencial utiliza las siguientes fórmulas.

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