Numpy Moving Average

El promedio móvil es una técnica comúnmente utilizada en el análisis de datos y la predicción. Permite suavizar una serie de tiempo identificando su tendencia a largo plazo y extrayendo la variabilidad aleatoria. La biblioteca NumPy de Python ofrece una función para calcular un promedio móvil, lo que lo hace muy útil para aplicaciones en la industria y la academia.

¿Qué es un promedio móvil?

El promedio móvil es una técnica que se utiliza para suavizar una serie de tiempo, eliminando la variabilidad aleatoria y resaltando la tendencia a largo plazo. Para encontrar el promedio móvil, es necesario seleccionar una ventana de tiempo de tamaño fijo y moverla a lo largo de la serie de datos. En cada punto, se calcula el promedio de los elementos dentro de la ventana. Este promedio se convierte en el valor del promedio móvil en ese punto. Como resultado, cada punto de datos se convierte en el promedio móvil de los puntos cercanos en el tiempo.

¿Cómo se calcula el promedio móvil utilizando NumPy?

Para calcular el promedio móvil utilizando NumPy, necesitamos generar una ventana deslizante de tamaño fijo y moverla a lo largo de la matriz de datos. Esta ventana deslizante puede construirse mediante la función 'rolling' que ofrece la biblioteca de Pandas, generando un objeto DataFrame que permite aplicar funciones de media, varianza, entre otras. En cambio, si el conjunto de datos es manejado con NumPy, se puede seguir un ejemplo similar al siguiente:

1. Definir una matriz de datos con los valores de la serie de tiempo.

data = np.array([3, 4, 6, 9, 12, 15, 21, 22, 24, 25, 28, 29])

2. Definir el tamaño de la ventana deslizante (por ejemplo,  3).

window_size = 3

3. Definir una matriz vacía de tamaño N - tamaño de la ventana + 1 (por ejemplo,  9).

smooth_data = np.empty(data.size - window_size + 1)

4. Mover la ventana deslizante a lo largo de la matriz de datos y calcular el promedio de los elementos dentro la ventana.

```
for i in range(smooth_data.size):
smooth_data[i] = np.mean(data[i:i+window_size])
```

Después de realizar estos pasos, la matriz 'smooth_data' contendrá los valores del promedio móvil.

¿Qué ventajas ofrece NumPy en comparación con otras herramientas?

NumPy permite realizar el cálculo del promedio móvil de manera eficiente y sencilla mediante una implementación vectorizada. La implementación vectorizada aprovecha la estructura de la matriz de datos y utiliza instrucciones de CPU de un solo ciclo para procesar grandes conjuntos de datos de manera más rápida. Con NumPy podemos obtener resultados precisos y en menor tiempo que con otras opciones.

Ejemplos de codigos y comandos:

El siguiente código demuestra cómo calcular el promedio móvil utilizando NumPy:

```
import numpy as np

# datos de la serie de tiempo
data = np.array([3, 4, 6, 9, 12, 15, 21, 22, 24, 25, 28, 29])

# tamaño de la ventana deslizante
window_size = 3

# calcular el promedio móvil
smooth_data = np.convolve(data, np.ones(window_size) / window_size, mode='valid')

# imprime los resultados
print(smooth_data)
```

Conclusión

NumPy ofrece una solución rápida y eficaz para calcular el promedio móvil de una serie de tiempo. La implementación vectorizada de NumPy permite procesar grandes cantidades de datos y obtener resultados precisos en un tiempo más corto. Los promedios móviles son una herramienta útil para el análisis de datos y la predicción de tendencias, y NumPy ofrece una forma sencilla de calcularlos. Si tienes dudas, deja un comentario y compartamos aprendizaje.

Preguntas frecuentes

¿En qué consiste el promedio móvil?

El promedio móvil es una técnica que se utiliza para suavizar una serie de tiempo, eliminando la variabilidad aleatoria y resaltando la tendencia a largo plazo. Para encontrar el promedio móvil, es necesario seleccionar una ventana de tiempo de tamaño fijo y moverla a lo largo de la serie de datos. En cada punto, se calcula el promedio de los elementos dentro de la ventana. Este promedio se convierte en el valor del promedio móvil en ese punto.

¿Qué ventajas ofrece NumPy para calcular el promedio móvil?

NumPy permite realizar el cálculo del promedio móvil de manera eficiente y sencilla mediante una implementación vectorizada. La implementación vectorizada aprovecha la estructura de la matriz de datos y utiliza instrucciones de CPU de un solo ciclo para procesar grandes conjuntos de datos de manera más rápida.

¿Qué es una serie de tiempo?

Una serie de tiempo es una secuencia de datos que se registran periódicamente en el tiempo. Los ejemplos comunes incluyen la temperatura diaria, el volumen de ventas mensuales y el precio de las acciones diarias. Las series de tiempo a menudo se utilizan en el análisis de datos y la predicción.

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