Lição
A teoria — A Média Móvel como Filtro
Uma média móvel de M pontos substitui cada valor de uma série pela média de M valores consecutivos. Trata-se de uma convolução com uma caixa de M pesos 1/M. Pelo teorema da convolução, o seu efeito num ciclo de f ciclos por amostra corresponde a uma multiplicação pela transformada de Fourier da caixa, o ganho H(f) = sin(πfM)/(M sin πf). H é zero em f = 1/M, 2/M, …, negativo entre o primeiro e o segundo zeros. Apresenta-se real quando cada média é colocada no centro da sua janela. Colocados no final da janela, os mesmos valores comportam um atraso de (M − 1)/2 amostras.
O que significa cada símbolo
M- o número de dias em cada média
f- a frequência de um ciclo, em ciclos por dia, de 0 a ½
H(f)- o ganho: o fator pelo qual a média multiplica um ciclo de frequência f; um valor negativo significa inversão
- Pressupõe
- Um valor por dia, sem falhas, para que a janela abranja sempre M dias de calendário. O cancelamento exige que os próprios valores registados se repitam a cada 7 dias. Um atraso de notificação constante preserva o caráter semanal e não altera nada. Contudo, um dia em falta, um feriado ou um atraso que varie de semana para semana quebram esse padrão.
Problema resolvido na íntegra
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Calcular a média da média 4 passos
Uma média de 7 dias inverte uma oscilação de 5 dias. Um colega sugere calcular a média de 7 dias sobre a própria média de 7 dias. O que acontece agora à onda de 5 dias e ao ciclo semanal? Qual é o custo desta segunda passagem? Prima primeiro Uma onda de 5 dias: a página fornece o ganho de uma passagem.
Abrir este problema na ferramenta
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Uma passagem, segundo a página:
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Uma segunda passagem multiplica a onda novamente pelo mesmo ganho. Um negativo vezes um negativo resulta num positivo:
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As duas passagens em conjunto representam uma média sobre 13 dias com pesos triangulares, equivalendo à caixa convoluída consigo mesma:
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O seu ponto de meia potência afasta-se, passando de H² = ½ para uma passagem, para H⁴ = ½ para duas:
Resposta
A onda de 5 dias surge direita, a 0,0534 do seu tamanho. O ciclo semanal continua a ser eliminado, uma vez que 0 × 0 = 0. O preço a pagar é um suavizador que também atenua ciclos mais lentos. O período cuja potência é reduzida a metade passa de 15,66 para 21,74 dias. Adicionalmente, uma versão centrada exige 6 dias de cada lado em vez de 3, pelo que o cálculo para 6 dias antes de os dados terminarem. Hyndman e Athanasopoulos chamam a isto uma média móvel de uma média móvel, uma 3×3-MA no exemplo deles. Neste caso, trata-se de uma 7×7-MA.
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Percurso de aprendizagem
A transformada de Fourier na prática
Referências (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.