Leçon
La théorie — La moyenne mobile comme filtre
Une moyenne mobile sur M points remplace chaque valeur d'une série par la moyenne de M valeurs consécutives. C'est une convolution avec une boîte de M poids valant 1/M. Ainsi, par le théorème de convolution, son effet sur un cycle de f cycles par échantillon est une multiplication par la transformée de Fourier de la boîte, le gain H(f) = sin(πfM)/(M sin πf). H vaut zéro à f = 1/M, 2/M, …, est négatif entre le premier et le deuxième zéro, et est réel lorsque chaque moyenne est placée au milieu de sa fenêtre ; placées à la fin de la fenêtre, ces mêmes valeurs portent un retard de (M − 1)/2 échantillons.
Ce que signifie chaque symbole
M- le nombre de jours dans chaque moyenne
f- la fréquence d'un cycle, en cycles par jour, de 0 à ½
H(f)- le gain : ce par quoi la moyenne multiplie un cycle de fréquence f ; une valeur négative signifie qu'il est inversé
- Suppose
- Une valeur par jour sans interruption, de sorte que la fenêtre couvre toujours M jours civils. L'annulation exige que les valeurs signalées elles-mêmes se répètent tous les 7 jours. Un retard de signalement toujours identique les maintient hebdomadaires et ne change rien ; un jour manquant, un jour férié ou un retard qui varie d'une semaine à l'autre brise cette régularité.
Problème entièrement résolu
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Moyenner la moyenne 4 étapes
Une moyenne sur 7 jours inverse une oscillation de 5 jours. Un collègue suggère de prendre la moyenne sur 7 jours de la moyenne sur 7 jours. Qu'arrive-t-il maintenant à l'onde de 5 jours, au cycle hebdomadaire, et que coûte ce second passage ? Cliquez d'abord sur Une onde de 5 jours : la page donne le gain d'un seul passage.
Ouvrez ce problème dans l'outil
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Un passage, d'après la page :
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Un second passage multiplie à nouveau l'onde par le même gain, et un nombre négatif multiplié par un nombre négatif donne un nombre positif :
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Les deux passages réunis constituent une moyenne sur 13 jours avec des pondérations triangulaires, la boîte convoluée avec elle-même :
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Son point de demi-puissance s'éloigne, passant de H² = ½ pour un passage à H⁴ = ½ pour deux :
Réponse
L'onde de 5 jours ressort à l'endroit, à 0,0534 de sa taille, et le cycle hebdomadaire est toujours effacé, puisque 0 × 0 = 0. Le prix à payer est un lisseur qui atténue également les cycles plus lents : la période dont la puissance est réduite de moitié passe de 15,66 jours à 21,74, et une version centrée requiert 6 jours de chaque côté au lieu de 3. Elle s'arrête donc 6 jours avant les données. Hyndman et Athanasopoulos appellent ce procédé une moyenne mobile d'une moyenne mobile, une 3×3-MA dans leur exemple ; ici, c'est une 7×7-MA.
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Parcours
La transformée de Fourier en pratique
Références (3)
- The source of the page's real series: the daily difference of Germany's cumulative confirmed cases in the JHU CSSE COVID-19 Data Repository, licensed CC BY 4.0, with the dashboard paper its terms of use ask users to cite: COVID-19 Data Repository by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University, time_series_covid19_confirmed_global.csv (archived 10 March 2023). E. Dong, H. Du and L. Gardner, An interactive web-based dashboard to track COVID-19 in real time. The Lancet Infectious Diseases 20(5), 533–534 (2020). doi:10.1016/S1473-3099(20)30120-1
- The moving average as a convolution with a rectangular pulse, the centred and one-sided forms, and its frequency response H[f] = sin(πfM)/(M sin πf) (equation 15-2), with the verdict the second insight quotes: "an exceptionally good smoothing filter", "an exceptionally bad low-pass filter": S. W. Smith, The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing. California Technical Publishing (online edition, © 1997–2011). Chapter 15, Moving Average Filters.
- The m-MA of a time series, why symmetric moving averages have odd order, the 2×m-MA for an even seasonal period, the statement that "a 7-MA can be used to estimate the trend-cycle of daily data with a weekly seasonality" while other orders leave the estimate contaminated by the seasonality, and moving averages of moving averages (the 3×3-MA), which the worked problem extends to 7×7: R. J. Hyndman and G. Athanasopoulos, Forecasting: Principles and Practice, 3rd edition. OTexts, Melbourne, 2021. Section 3.3, Moving averages.