Mike, primeiro instale R (se você ainda não), execute R e instale o pacote TeachingDemos (exatamente como depende do seu sistema), carregue o pacote com a biblioteca (TeachingDemos) e digite loess. demo para abrir a página de ajuda para ver Como executá-lo, você pode rolar para o fundo onde o exemplo é e copiar e colar esse código na linha de comando R39s para ver os exemplos e, em seguida, executar com seus próprios dados para explorar ainda mais. Ndash Greg Snow 23 de março 12 às 17:15 Aqui está uma resposta simples, mas detalhada. Um modelo linear se adapta a um relacionamento através de todos os pontos de dados. Este modelo pode ser de primeira ordem (outro significado de linear) ou polinômio para explicar a curvatura, ou com splines para explicar diferentes regiões com um modelo de governo diferente. Um ajuste LOESS é uma regressão ponderada localmente baseada nos pontos de dados originais. O que significa que A LOESS se ajusta aos valores X e Y originais, além de um conjunto de valores de saída X para os quais calcular novos valores de Y (geralmente os mesmos valores de X são usados para ambos, mas geralmente são usados menos valores X para pares XY ajustados Devido ao aumento da computação necessária). Para cada valor de saída X, uma porção dos dados de entrada é usada para calcular um ajuste. A porção dos dados, geralmente de 25 a 100, mas tipicamente 33 ou 50, é local, o que significa que é a porção dos dados originais mais próximos de cada valor de saída X específico. É um ajuste em movimento, porque cada valor de saída X requer um subconjunto diferente dos dados originais, com pesos diferentes (veja o próximo parágrafo). Este subconjunto de pontos de dados de entrada é usado para executar uma regressão ponderada, com os pontos mais próximos do valor de saída X dado maior peso. Essa regressão geralmente é de segunda ordem ou superior é possível, mas requer maior poder de computação. O valor Y dessa regressão ponderada calculada na saída X é usado como o valor dos modelos Y para este valor X. A regressão é recalculada em cada valor de saída X para produzir um conjunto completo de valores de saída Y. Respondeu 21 de fevereiro 15 às 21: 08Qual é a diferença entre uma média móvel simples e uma média móvel exponencial. A única diferença entre esses dois tipos de média móvel é a sensibilidade que cada uma mostra para as mudanças nos dados usados em seu cálculo. Mais especificamente, a média móvel exponencial (EMA) dá maior ponderação aos preços recentes do que a média móvel simples (SMA), enquanto a SMA atribui igual ponderação a todos os valores. As duas médias são semelhantes porque são interpretadas da mesma maneira e são comumente usadas pelos comerciantes técnicos para suavizar as flutuações de preços. O SMA é o tipo mais comum de média usado pelos analistas técnicos e é calculado dividindo a soma de um conjunto de preços pelo número total de preços encontrados na série. Por exemplo, uma média móvel de sete períodos pode ser calculada adicionando os seguintes sete preços em conjunto e depois dividindo o resultado por sete (o resultado também é conhecido como média média aritmética). Exemplo Dado a seguinte série de preços: 10, 11, 12, 16, 17, 19, 20 O cálculo SMA seria assim: 10111216171920 105 7-período SMA 1057 15 Uma vez que as EMAs colocam uma maior ponderação em dados recentes do que em dados mais antigos , Eles são mais reativos às últimas mudanças de preços do que as SMAs, o que torna os resultados das EMAs mais oportunas e explica por que a EMA é a média preferida entre muitos comerciantes. Como você pode ver no gráfico abaixo, os comerciantes com uma perspectiva de curto prazo podem não se preocupar com qual média é usada, uma vez que a diferença entre as duas médias geralmente é uma questão de meros centavos. Por outro lado, os comerciantes com uma perspectiva de longo prazo devem dar mais consideração à média que usam porque os valores podem variar em alguns dólares, o que é suficiente de uma diferença de preço para finalmente se mostrar influente nos retornos realizados - especialmente quando você está Comercializando uma grande quantidade de estoque. Tal como acontece com todos os indicadores técnicos. Não há nenhum tipo de média que um comerciante possa usar para garantir o sucesso, mas usando o teste e o erro você pode, sem dúvida, melhorar seu nível de conforto com todos os tipos de indicadores e, como resultado, aumentar suas chances de tomar decisões comerciais sábias. Para saber mais sobre as médias móveis, consulte Noções básicas de médias móveis e princípios básicos das médias móveis ponderadas. Um atalho para estimar o número de anos necessários para dobrar o seu dinheiro a uma dada taxa de retorno anual (ver anual composto. A taxa de juros cobrada sobre um empréstimo ou realizada em um investimento durante um período de tempo específico. A maioria das taxas de juros são. Garantia de grau de investimento apoiada por um conjunto de títulos, empréstimos e outros ativos. Os CDOs não se especializam em um tipo de dívida. O ano em que o primeiro ingresso de capital de investimento é entregue a um projeto ou empresa. Isso marca quando o capital é. Leonardo Fibonacci era um matemático italiano nascido no século 12. Ele é conhecido por ter descoberto os quotFibonacci números, uma garantia com um preço que depende ou derivado de um ou mais ativos subjacentes.
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