Moving-average-greatest-lag

Moving-average-greatest-lag

Trading-system-life
Option-trading-tips-free-trial
Opsi-opsi penopang-peniti


Pilihan-terbaik-broker Trading-strategies-for-derivatives Pilihan-strategi-kalkulator James16-group-forex-price-action Swing-trading-strategy-for-nifty Rata-rata pergerakkan intraday-trading-using-moving

Waktu tunda antara waktu kejadian Mars dan Earth Spacecraft vs. Bumi menerima waktu Sebuah foto tampilan penundaan Mars Express pada sistem kontrol, menunjukkan kepada kita jumlah kritis dari cahaya satu arah, waktu cahaya dua arah dan jarak dari Bumi. Salah satu hal tersulit dalam mengoperasikan pesawat ruang angkasa di sekitar Mars (belum lagi zona waktu yang berbeda), dibandingkan dengan Bumi, adalah bahwa Mars yang begitu jauh sejauh ini begitu jauh sehingga dibutuhkan sinyal radio cukup lama untuk Dapatkan dari pesawat ruang angkasa kembali ke Bumi. Selama Curiosity EDL, delay ini akan menjadi 13 menit, 48 detik, sekitar mid-way antara delay minimum sekitar 4 menit dan maksimal sekitar 24 menit. Hal ini membuat sebuah tantangan untuk mengoperasikan Mars Express karena sulit untuk melakukan percakapan dengan pesawat ruang angkasa, atau bereaksi jika terjadi sesuatu di kapal. Jika ada masalah dan pesawat ruang angkasa memberitahu kita, kita tidak akan tahu selama 13 menit, dan kemudian bahkan jika kita bereaksi langsung, akan ada 13 menit lagi sebelum instruksi kita kembali ke Mars. Banyak yang bisa terjadi dalam setengah jam di Mars. (Misalnya pendaratan Curiosity keseluruhan) Untuk menjaga Mars Express terbang dengan aman, kita memuat semua perintah untuk misi di awal dan dibangun dalam banyak otonomi untuk membiarkan pesawat ruang angkasa mengurusnya sendiri sehingga Anda dapat mengatakan bahwa untuk pendaratan Curiosity telah berjalan sepenuhnya. On autopilot Keterlambatan ini tidak ada hubungannya dengan pesawat ruang angkasa atau perangkat keras di tanah yang tidak dapat diperbaiki oleh komputer yang lebih cepat atau radio yang lebih kuat. Sebenarnya itu mematuhi batas kecepatan dasar alam semesta kecepatan cahaya. Pada ketinggian 1.079.000.000 km, cahaya cukup cepat yang bisa Anda dapatkan dari sini ke Bulan dalam waktu sedikit lebih dari satu detik Tapi itu hanya menggarisbawahi seberapa jauh Mars berada. Semua cahaya (atau radiasi elektromagnetik, yang mencakup sinyal radio) bergerak sampai kecepatan ini, dan gelombang radio dari Bumi ke Mars Express dan kembali tidak terkecuali. Lihatlah artikel Wikipedia tentang kecepatan cahaya dan Anda akan tahu bagaimana, pada 1905, Einstein menemukan konsep batas kecepatan kosmik ini. Di atas segalanya, untuk liputan pendaratan Curiosity di masa depan, membuat tantangan bagi kami untuk menentukan kapan untuk memberi tahu Anda apa yang terjadi (seperti yang Anda lihat di garis waktu tiga kolom kami) Di ESOC, kami berbicara tentang dua waktu yang berbeda Waktu Peristiwa Pesawat Luar Angkasa (SCET) Dan Earth Received Time (ERT). Yang pertama adalah apa yang sebenarnya sedang terjadi di Mars sekarang, walaupun kita tidak akan pernah mendengarnya sampai lebih dari 13 menit kemudian, suatu saat kita memanggil ERT. Keterlambatan antara keduanya biasanya disebut One-Way Light Time (OWLT) dan waktu untuk sebuah pesan untuk pergi ke Mars dan kembali adalah Two-Way Light Time (TWLT), atau waktu pulang-pergi. Selama semua cakupan kami mengikuti jejak NASA dan secara umum mengkomunikasikan kejadian di sini dan di Twitter kepada Anda di ERT karena pada saat itu juga benar-benar tahu apa yang terjadi. Jika kita mengkomunikasikan sesuatu di SCET dengan baik, beritahu Anda sehingga Anda (dan kita juga) tidak merasa bingung dengan seluruh bagian dari kesenangan menjelajahi Tata Surya 80 pemikiran pada ldquo Penundaan waktu antara Mars dan Bumi tidak ada, semua gelombang berjalan di Kecepatan yang sama Dibutuhkan waktu delapan menit untuk perjalanan satu arah, 16 menit dalam perjalanan dua arah. Silakan belajar fisika. Sebuah foton adalah partikel pembawa untuk gelombang cahaya dan radio yang tampak baik, yang keduanya merupakan bentuk energi elektromagnetik, hanya pada frekuensi yang berbeda. Energi fotonik (yang belum pernah kudengar) akan identik dengan energi elektromagnetik. Cahaya, panas, gamma, radio, gelombang mikro, ultraviolet - semuanya dimediasi oleh partikel foton, namun memiliki sifat gelombang juga, karenanya karakteristik frekuensi. Paling mudah untuk menganggap mereka sebagai gelombang saat mereka bepergian, tapi partikel saat mereka menyerang sesuatu. Dan angka-angka itu hanya berlaku untuk perjalanan cahaya dalam ruang hampa udara. Cahaya yang melewati benda bergerak terukur lebih lambat. Saya pikir beberapa laboratorium baru-baru ini melakukan percobaan di mana mereka menghentikan cahaya di dalam substansi dengan memperlambatnya waaaaaay turun entah bagaimana. Dont tahu bagaimana mereka melakukannya, saya tidak membaca semuanya. Akankah hal itu sesuai dengan alasannya, bahwa frekuensi tertentu dari energi elektromagnetik berjalan lebih cepat saat mereka berinteraksi lebih sedikit dengan sebagian besar bentuk materi dan dengan demikian memiliki sedikit gangguan saat bepergian dalam jarak yang jauh daripada panjang gelombang lain yang menempuh jalur dan jarak yang sama misalnya, cahaya yang disimpulkan dibandingkan dengan gamma -radiasi, cahaya yang disimpulkan akan memiliki kesempatan lebih tinggi untuk berinteraksi dengan medium dibandingkan dengan gammarays yang menunda panjang gelombang saat melewati sejumlah materi yang sangat kecil. Bisakah seseorang mengatakan ini akan menghasilkan gammarays yang memiliki kecepatan bersih lebih cepat rata-rata salah. Izinkan saya untuk mengutip langsung dari artikel yang baru saja Anda baca karena sepertinya Anda melewatkannya. Pada 1.079.000.000 kmhour, cahaya cukup cepat yang bisa Anda dapatkan dari sini ke Bulan dalam waktu sedikit lebih dari satu detik Tapi itu hanya menggarisbawahi seberapa jauh Mars berada. Semua cahaya (atau radiasi elektromagnetik, yang mencakup sinyal radio) bergerak sampai kecepatan ini, dan gelombang radio dari Bumi ke Mars Express dan kembali tidak terkecuali. Waktu dari Bumi ke Mars bervariasi antara 4 dan 24 menit karena bumi (dan mars) keduanya mengorbit matahari, tidak satu sama lain. Jarak antara mereka bisa berubah cukup dramatis tergantung dari mana kita berada di orbit kita masing-masing. Saat Mars berada tepat di belakang Bumi pada titik terdekat, jaraknya hanya empat menit. Ketika berada di titik yang berlawanan dengan kita di belakang Matahari, jaraknya 24 menit. Matahari sementara itu, yang kita orbit, tetap berada di sekitar 8 menit sejak orbit mengelilingi Matahari hampir melingkar. Satu catatan lagi, dengan asumsi Mars juga merupakan orbit melingkar (bukan) Anda dapat mengasumsikan bahwa jarak dari mars ke matahari kira-kira 12 menit dan menyiratkan bahwa jarak maksimumnya adalah 8 12 yang hanya berjarak 20 menit. Namun hal ini tidak terjadi karena orbit Mars agak eliptis dan dalam bidang yang sedikit berbeda dari orbit Bumi sehingga memungkinkan jarak tempuh 24 jam. Hanya menemukan ini: Sinyal radio adalah gelombang elektromagnetik, seperti cahaya atau sinar-X. Kecepatan gelombang elektromagnetik dalam vakum, adalah 300000kmsec (kira-kira). Untuk menghitung waktu perjalanan dengan kecepatan ini dari Bumi ke Mars, kita perlu tahu jaraknya. Ketika Mars dan Bumi berada di sisi yang berlawanan dari Matahari, jaraknya adalah yang terbesar: kira-kira: 378 juta km. Waktu yang dibutuhkan gelombang elektromagnetik untuk menempuh jarak ini kira-kira: 21 menit. Jarak terdekat antara Mars dan Bumi adalah 78 juta km, waktu dalam hal ini adalah: 4.3 min. Jadi waktu tempuh antara Bumi dan Mars antara 4,3 menit dan 21 menit, tergantung jarak sebenarnya antara kedua planet tersebut. Shab, Anda menghitung seolah-olah itu adalah pesawat 2D, sementara DoctorZuber sudah menyebutkan bumi dan mars elipses yang berbeda pesawatnya. Jika bumi berada di satu sisi matahari dan mars ada di sisi lain, maka jarak dari bumi ke mars lebih besar dari pada bumi ke matahari. Sepertinya cukup lurus ke depan. Semua radiasi elektromagnetik bergerak dengan kecepatan cahaya. Gladson salah Baik bumi dan mars berada di orbit mengelilingi matahari. Kami melakukan perjalanan di 265 hari bumi. Mars membutuhkan 669 hari bumi. Mars berarti jari-jari orbital ke matahari adalah 1,6 kali lipat dari bumi. Kita bisa lebih dekat ke Mars daripada matahari, atau 2,6 kali lebih jauh, tergantung pada posisi orbit orbita kita. Waktu radio round trip bergantung pada tempat bumi dan mars relatif terhadap matahari. Jika kita berada pada titik terdekat kita ke mars, waktu transit RT adalah 4 menit. Jika kita berada di sisi yang berlawanan dengan matahari, waktu RT adalah 24 menit. Ini bervariasi, karena Bumi dan Mars mengorbit matahari pada kecepatan yang berbeda. Terkadang mereka berada di sisi yang sama dengan matahari dan, pada pendekatan terdekat, cahaya hanya membutuhkan waktu sekitar 3 menit untuk berjalan di antara keduanya. Terkadang mereka berada di sisi yang berlawanan dari matahari dan dibutuhkan sekitar 22 menit. Seperti tanggapan lainnya, perbedaan antara kecepatan cahaya dan gelombang radio dapat diabaikan selama jarak dekat ini. Bergantung pada posisiame bumi dan Mars. Jika kita berada di sisi matahari yang sama kita lebih dekat. Jika planet berada di sisi yang berlawanan dengan matahari. Matahari lebih dekat. Jarak matahari dari Bumi relatif konstan. Mars tidak. Varges, kita tidak harus sisi yang sama dari matahari pada saat yang sama - jadi waktu terlama adalah ketika Bumi dan Mars 180 derajat berlawanan satu sama lain dan keduanya pada aphelion, dan yang terpendek adalah ketika kita berada pada sisi yang sama. , Dengan Mars pada perihelion dan Bumi di aphelion .: Sekarang Anda masuk akal, tapi pada saat itu berapa lama lagi dibutuhkan cahaya matahari untuk mencapai marsDigital Camera Shutter Lag amp Waktu Startup Shutter Lag - Apa salah satu yang paling membuat frustrasi? Masalah yang dihadapi beberapa orang dengan kamera digital adalah karakteristik yang dikenal dengan shutter lag. Berapa kali Anda menunggu saat yang tepat untuk mengambil gambar, hanya untuk menghabiskan waktu menunggu kedua kamera untuk mengambil gambar, jika sama sekali Sementara itu, tembakan sempurna Anda telah lenyap dari pandangan. Ini adalah shutter lag. Waktu dari saat Anda menekan tombol pelepas rana (misalnya pemicunya) sampai kamera benar-benar mengambil foto yang dikenal sebagai total shutter lag. Total rana lag adalah kombinasi dari dua proses di tempat kerja: lag autofocus dan lag rilis rana. Autofocus Lag - Segera setelah Anda menekan tombol rana, kamera umumnya mencoba mencari titik fokus yang sesuai. Mekanisme autofocus ini seringkali sangat lambat, dan memberikan kontribusi paling banyak pada keseluruhan lag. Di kamera point and shoot, lensa fisik difokuskan bolak-balik dengan motor sampai kamera menentukan fokusnya benar. Tentunya karena kita harus menunggu motor bergerak ke dua arah, penundaan itu akan menjadi cukup besar. Dengan kamera SLR digital, sirkuit kontrol loop tertutup maju memungkinkan perkiraan jarak fokus yang tepat, tanpa harus perlahan-lahan memindahkan lensa ke depan dan ke belakang. Perhatikan bahwa semua kamera akan memakan waktu lebih lama untuk fokus otomatis jika lingkungan gelap atau objek yang dipotret menunjukkan kontras yang buruk (yang membuat kamera lebih sulit dikunci). Shutter Release Lag - Setelah kamera menentukan jarak fokus yang sesuai, kamera akan memicu mekanisme rana elektronik atau fisik. Pada beberapa kamera yang lebih murah, proses ini bisa memakan waktu yang cukup lama, namun biasanya tidak sepenting lag autofocus. Rana pelepasan rana adalah waktu yang dibutuhkan untuk mengambil foto jika seseorang memiliki quotpre-focusquot (yaitu menahan tombol rana setengah jalan) atau menggunakan mode fokus manual. Total Lag - Jumlah dari Autofocus Lag dan Shutter Release Lag. Ini adalah keterlambatan yang paling sering dilihat saat quotpre-focusingquot tidak dilakukan, atau pada saat seseorang mencoba mengambil gambar dengan cepat (mis. Tanpa mengaturnya). Jelas, semakin besar jeda total kamera, semakin terlihat dan membuat frustasi penundaan ini. Dalam membeli kamera baru, seseorang harus membandingkan dengan hati-hati perbedaan total lag antara model yang berbeda, karena beberapa kamera jauh lebih cepat daripada yang lain dalam hal ini. Pastikan bahwa Anda membandingkan waktu yang dibutuhkan untuk memotret objek yang sama (karena objek yang berbeda akan menyebabkan penundaan lag autofocus yang berbeda). Perbandingan Shutter Lag amp Nilai Delay Startup pada tabel berikut adalah dalam hitungan detik. Kolom referensi akan berisi tautan ke sumber untuk setiap titik data. Dimana beberapa referensi digunakan untuk data, rata-rata ditunjukkan, bersama dengan rentang (min-max) dalam tanda kurung. Sangat penting untuk dicatat bahwa perbedaan dalam pendekatan pengukuran dan hasil presisi membuat perbandingan langsung menjadi sulit. Oleh karena itu, perbandingan antara model yang dilakukan oleh sumber yang sama harus secara teoritis adil, sementara perbandingan antara sumber yang berbeda mungkin kurang akurat. Lebih banyak kamera akan ditambahkan dari waktu ke waktu. Perhatikan bahwa seringkali sulit untuk menguji jeda rana, dan ada beberapa tingkat variabilitas dalam pembacaan yang dapat ditunjukkan oleh berbagai sumber. Hal ini terutama terjadi pada total lag, karena sangat bergantung pada penyiapan lensa. Oleh karena itu, di mana mutliple total lag test telah dilakukan untuk kamera dengan tester yang sama, pengukuran tercepat disertakan. CATATAN: Semua waktu dalam tabel di bawah adalah dalam detik (S). Kalikan dengan 1000 untuk mengkonversi ke milidetik (mS). Sony Point amp Shoot 9ms shutter lag Ya, yang mengejutkan seperti itu, Sony rupanya mengalami penundaan shutter lag sesedikit 9ms Nilai ini telah dipublikasikan di situs Sony dengan beberapa metode pemotretan dan pengambilan gambar di bawah Spesifikasi. Kita harus selalu mengambil spesifikasi kinerja produsen dengan sebutir garam, tapi mungkin ada beberapa kebenaran untuk hal ini karena penguji lain (Imaging-Resource) muncul dengan sosok yang sama. Penting untuk dicatat, bagaimanapun, bahwa ini tanpa fokus otomatis. Membawa fokus otomatis ke gambar akan mengurangi jeda total lebih banyak yang sesuai dengan tip khas PampS digicams. Sumber untuk Pengujian Kamera Digital Situs web berikut menawarkan pengujian terperinci kamera digital, termasuk shutter lag. Kualitas tes bervariasi, namun pemasangan tes yang digunakan di masing-masing situs berikut masuk akal untuk sebuah titik awal: Pembaca Komentar: Silakan tinggalkan komentar atau saran Anda di bawah ini Johnny V. quotHep Catquot Brennan Selamat Hari Saya harap semua menikmati kesenangan satu. Seperti Per Commenter Liliken: Bagaimana dengan lag antara pengambilan gambar yang membuatku frustasi sekarang? Saya mengambil sebuah pic dan harus menunggu sampai kamera bersiap untuk mengambil yang berikutnya. Bagaimana lag itu disebut Terimakasih. Yap itu bisa jadi sangat mengganggu LAG juga. Sebagai contoh ekstrem, ambil Sony Mavica 2003 dengan mini-CD-RW di dalamnya untuk merekam foto. Anda mengambil foto dan unit harus Mengolah data dan kemudian menuliskannya ke mini-CD-RW. Im yakin Semua bisa membayangkan berapa lama dan frustrasi saat itu. Saya kebetulan memiliki Mavica Tua, masih banyak foto, tapi sekarang diturunkan ke penggunaan darurat, dan potongan percakapan, karena Total Lag yang sebenarnya adalah pembunuhan. Saya akan memanggil Nomor yang disebutkan di sini: Proses Lag. Dan saya percaya nomor untuk proses Lag harus disertakan dengan Total Lag. Karena THATS Theee Number itu benar-benar menyebabkan ALL the Frustration Tekan Button - Tunggu untuk Fokus - Rilis Shutter - Tunggu untuk Pengolahan - Ulangi. Sementara itu, Moments and Shots menghilang ke History for Eternity. Jangan pernah melihat lagi Saya tidak percaya produsen akan membuat angka-angka ini tersedia. Tampaknya sampai satu untuk melakukan penelitian ekstensif, dan melihat-lihat banyak situs dan forum untuk mendapatkan data. Tapi seperti yang terlihat di sini. Sulit untuk menemukan daftar lengkap. Saya telah menemukan beberapa Data tentang SnapSort dan (percaya atau tidak) BestBuy. BestBuy memiliki salah satu grafik perbandingan Kamera Digital Terbaik yang pernah saya temukan. Ini memiliki daftar filter berukuran bagus untuk menemukan sekelompok kamera yang bisa dibandingkan. Kemudian, periksa kamera yang ingin Anda bandingkan, hingga 4 atau 5, lalu klik Bandingkan dan Anda akan mendapatkan Spesifikasi untuk setiap kamera, berdampingan untuk Perbandingan Mudah. Sebagai contoh: Saya menyaring Samsung, Low Light Sensitivity, Burst Mode, Hingga 200, WiFi. Mendapat daftar kamera Dibandingkan 2. memilih Samsung WB350F. Boom Ease-as-Peas Selamat Mencoba Happy PhotoBugging Nikmati Semua Daftar Baik. Rincian apapun yang tersedia di Nikon D7000 Apakah ada yang melakukan pekerjaan terkait lag yang terkait dengan pemicu langsung unit flash Halo Terima kasih banyak atas informasi bagus ini Sangat berguna dan ditulis dengan baik. Kami mencari kamera baru. Kami membawa dua SONY Cybershot ke kwow (tidak begitu bagus mengenai pre-focus dan shutter lag). Kami sedang mempertimbangkan untuk membeli SONY HX 300 atau NIKON P520. Bagaimana dengan mereka tentang total lag Thanks in advance untuk informasi atau opini yang mungkin Anda miliki. Saya telah melihat tabel Anda dan jumlahnya tidak sesuai dengan pengalaman dunia nyata. Sebagai contoh, bagan Anda menunjukkan Canon 10D, 20D dan Rebel XT memiliki jarak rana total lebih cepat daripada ID Mark II. Saya memiliki Canon 10D, 20D dan 1D Mark II dan saya dapat meyakinkan Anda bahwa ada perbedaan, dengan 1D Mark II mengesankan lebih cepat daripada kamera ini. Saya melihat referensi Anda di beberapa kamera, dan melihat bahwa Anda menggunakan data dari sumber pencitraan, dan sambil melihat data itu, deskripsi tersebut tampaknya masuk akal, data sebenarnya salah. Salah satu kemungkinannya adalah lensa yang digunakan dalam tes (bukan lensa L) adalah faktor pembatas, bukan kamera. Contoh: Mark II 1 sangat mencengangkan dibandingkan dengan 10D menggunakan lensa yang sama pada subjek yang sama, (membandingkan beberapa lensa). Saat ini, saya melakukan fotografi satwa liar dengan 1D Mark II dengan cadangan 10D sebagai cadangan, sering kali mengganti lensa (misalnya 500 mm f L IS pada tripod dan 300 mm f4 L IS genggam). Untuk menilai lag total 10D pada 0,189 detik dan 1D Mark II pada 0,235 detik salah, kecuali jika Anda memasang lensa autofocus tercepat di lensa 10D dan yang paling lambat pada 1D Mark II. Saya menembak banyak aksi satwa liar, dan waktu respon pada 1D Mark II berada di bawah 0,1 detik (total jeda waktu dalam pengalaman saya dalam banyak kondisi pengambilan gambar). 10D terasa seperti titik lambat dan menembak dibandingkan. Dalam kondisi aksi dunia nyata, saya akan memiliki dua masalah dengan tindakan 10D: 1) yang tidak menentu (misalnya burung terbang) dengan latar belakang yang kompleks (misalnya pohon yang jauh) memiliki masalah pada subjek dan bukan latar belakangnya, dan 2) saat melacak Subjek, jika titik fokus dipindahkan dari subjek (misalnya karena ketidakmampuan saya untuk melacak gerakan yang tidak menentu), kamera tidak akan pernah kembali fokus sampai subjek berhenti. Pada 1D Mark II, saya tidak memiliki masalah ini. Laporan dari orang-orang di lapangan mengatakan bahwa 20D memiliki masalah yang sama dengan 10D. Tapi dengan Mark II 1D, saya bisa kehilangan dan mengumpulkan kembali titik fokus pada subjek bergerak dalam keadaan seperti di bawah 0,1 detik. Keakuratan fokus jauh lebih baik pada 1DII juga (memiliki lebih dari 50 dari fokus tindakan tembakan pada 10D, hampir semuanya fokus baik dengan 1DII) dengan burung-burung besar yang khas dalam penerbangan (misalnya elang, crane, egrets). Jadi, meja impulseadventurephotoshutter-lag.html Anda sangat curiga, apapun sumber datanya. Roger (Foto di: clarkvision) Hi Roger - Terima kasih atas beberapa wawasan yang sangat baik tentang kinerja di luar jumlah yang tampaknya di maksudkan. Saya pikir satu-satunya ukuran yang adil untuk tujuan perbandingan adalah jeda rana. Tidak total lag yang berasal dari rata-rata hasil tes. Inilah alasan saya mencantumkan batas bawah dan atas yang dihasilkan bersamaan dengan rata-rata untuk menunjukkan penyimpangan. Termasuk autofocus dalam jeda total sangat bergantung pada mode AF, pilihan lensa dan kontras adegan seperti yang Anda tunjukkan dengan benar. Anda akan melihat bahwa situs ulasan (3 di antaranya, bukan hanya sumber pencitraan) semua pengukuran yang disediakan pada kisaran 230 sampai 240 ms untuk Canon 1d Mk II. Namun, Anda dapat melihat bahwa hasil yang diberikan untuk 10D dan 20D memiliki penyebaran yang jauh lebih luas, dari 146 sampai 240 ms yang terdaftar untuk Canon 1D mk II. Jadi, sementara rata-rata mungkin menunjukkan sebagai 189, nilai perbandingan yang adil mungkin 240 ms (identik dengan Canon 1D mkII). Saya tidak setuju bahwa jumlahnya salah. Mengambil waktu lag total terbesar dalam perbandingan akan menghasilkan hasil yang serupa, namun kemungkinan besar tertangkap dalam setting yang sangat sintetis (target statis dengan kontras tinggi di lingkungan yang terang). Tentu saja pengalaman dunia nyata Anda akan menyoroti kelemahan pada waktu autofocus 10D dan 20D, di mana pelacakan servo pelacakan dan kondisi kontras rendah dapat benar-benar menurunkan kinerja terbaik 10D atau 20Ds. Yang sedang berkata, shutter lag memang dilaporkan secara signifikan lebih cepat pada 1d Mark II bila dibandingkan dengan kamera prosumer lainnya. Idealnya, kita memiliki perbandingan yang obyektif dan dapat direparasi untuk rana shutter total dengan pengaturan dan lensa yang sama, namun dengan skenario dunia nyata yang nyata, namun ini tidak sesuai dengan penataan ulang kebanyakan pengulas kamera. Mereka membutuhkan sebuah rig mekanis yang bisa mereproduksi gerak, dengan beberapa penghitung digital di adegan gambar (untuk menilai delay sebenarnya secara akurat) dan pemicu pelepasan jarak jauh. Jika seseorang mengatur ini untuk sebagian besar dSLRs utama dan dengan lensa yang sebanding (misalnya L di Canon), ini akan sangat fantastis. Sayangnya, menurut saya sebaiknya saya mengambil contoh hasil dari berbagai pengulas, semuanya dengan pengaturan yang sedikit berbeda. Harapannya adalah bahwa dengan cukup ulasan dan hasil, rata-rata akan berguna sebagai titik awal perbandingan yang kasar. Sekali lagi, terima kasih banyak telah memberikan beberapa wawasan dunia nyata tentang kinerja yang Anda amati di antara kamera. Umpan balik ini seringkali jauh lebih bermanfaat daripada titik data sintetis lainnya. Galeri yang bagus, BTW One mans kerja keras profesional memberi manfaat jutaan pria dan wanita. Terima kasih juga ada yang bisa memberi tahu mana yang cepat dalam kisaran harga U300. Saya membutuhkan satu kamera cepat untuk memfilmkan dua balita hiperaktif saya. Bagan itu bisa jadi sempurna jika ada kolom lain yang menunjukkan harga. Terima kasih, Robin Sayangnya, saya tidak dapat menambahkan harga karena saya tidak akan pernah dapat membuat bagan tetap up-to-date dengan semua varians di harga jalanan dari waktu ke waktu. Menggunakan R untuk Analisis Seri Waktu Analisis Seri Waktu buklet ini memberi tahu Anda bagaimana caranya. Gunakan perangkat lunak statistik R untuk melakukan beberapa analisis sederhana yang umum dalam menganalisis data deret waktu. Buklet ini mengasumsikan bahwa pembaca memiliki beberapa pengetahuan dasar tentang analisis deret waktu, dan fokus utama dari buklet tersebut bukanlah untuk menjelaskan analisis deret waktu, melainkan untuk menjelaskan bagaimana melakukan analisis ini menggunakan R. Jika Anda baru mengenal deret waktu Analisis, dan ingin belajar lebih banyak tentang konsep apa pun yang disajikan di sini, saya akan sangat merekomendasikan buku Open University 8220Time series8221 (kode produk M24902), tersedia dari Open University Shop. Dalam buklet ini, saya akan menggunakan kumpulan data rangkaian waktu yang telah disediakan oleh Rob Hyndman dalam Time Data Library-nya di robjhyndmanTSDL. Jika Anda menyukai buklet ini, Anda mungkin juga ingin memeriksa buklet saya untuk menggunakan R untuk statistik biomedis, a-little-book-of-r-for-biomedical-statistics.readthedocs.org. Dan buklet saya tentang penggunaan R untuk analisis multivariat, sedikit - buku - untuk - untuk memulai - analisis.readthedocs.org. Reading Time Series Data Hal pertama yang ingin Anda lakukan untuk menganalisis data deret waktu Anda adalah membacanya menjadi R, dan untuk merencanakan deret waktu. Anda dapat membaca data ke R menggunakan fungsi pemindaian (), yang mengasumsikan bahwa data Anda untuk titik waktu berturut-turut ada dalam file teks sederhana dengan satu kolom. Misalnya, file robjhyndmantsdldatamisckings.dat berisi data tentang usia kematian raja-raja berturut-turut Inggris, dimulai dengan William the Conqueror (sumber asli: Hipel dan Mcleod, 1994). Kumpulan data terlihat seperti ini: Hanya beberapa baris pertama dari file yang telah ditampilkan. Tiga baris pertama berisi beberapa komentar pada data, dan kami ingin mengabaikan hal ini saat kami membaca data ke R. Kita dapat menggunakan ini dengan menggunakan parameter 8220skip8221 dari fungsi pemindaian (), yang menentukan berapa banyak garis di bagian atas File yang harus diabaikan Untuk membaca file ke R, mengabaikan tiga baris pertama, kita mengetik: Dalam hal ini usia kematian 42 raja berturut-turut Inggris telah dibaca ke variabel 8216kings8217. Setelah Anda membaca data deret waktu ke R, langkah selanjutnya adalah menyimpan data dalam objek deret waktu di R, sehingga Anda dapat menggunakan banyak fungsi R8217 untuk menganalisis data deret waktu. Untuk menyimpan data dalam objek deret waktu, kita menggunakan fungsi ts () di R. Misalnya, untuk menyimpan data pada variabel 8216kings8217 sebagai objek deret waktu di R, kita mengetik: Terkadang data deret waktu yang ditetapkan bahwa Anda Mungkin telah dikumpulkan secara berkala yang kurang dari satu tahun, misalnya bulanan atau kuartalan. Dalam kasus ini, Anda dapat menentukan berapa kali data dikumpulkan per tahun dengan menggunakan parameter 8216frequency8217 pada fungsi ts (). Untuk data time series bulanan, Anda mengatur frequency12, sedangkan untuk data kuartalan, Anda menetapkan frequency4. Anda juga dapat menentukan tahun pertama bahwa data dikumpulkan, dan interval pertama di tahun itu dengan menggunakan parameter 8216start8217 pada fungsi ts (). Misalnya, jika titik data pertama sesuai dengan kuarter kedua tahun 1986, Anda akan menetapkan startc (1986,2). Contohnya adalah kumpulan data jumlah kelahiran per bulan di kota New York, dari Januari 1946 sampai Desember 1959 (yang awalnya dikumpulkan oleh Newton). Data ini tersedia dalam file robjhyndmantsdldatadatanybirths.dat Kita dapat membaca data ke dalam R, dan menyimpannya sebagai objek time series, dengan mengetik: Demikian pula, file robjhyndmantsdldatadatafancy.dat berisi penjualan bulanan untuk toko suvenir di sebuah kota resor pantai di Queensland, Australia, untuk Januari 1987-Desember 1993 (data asli dari Wheelwright dan Hyndman, 1998). Kita bisa membaca data ke R dengan mengetikkan: Plotting Time Series Setelah Anda membaca sebuah seri waktu ke R, langkah selanjutnya adalah membuat plot dari data deret waktu, yang dapat Anda lakukan dengan fungsi plot.ts () Dalam R. Misalnya, untuk merencanakan deret waktu dari usia kematian 42 raja berturut-turut Inggris, kita mengetik: Kita dapat melihat dari plot waktu bahwa deret waktu ini mungkin bisa dijelaskan dengan menggunakan model aditif, karena fluktuasi acak Dalam data kira-kira konstan dalam ukuran dari waktu ke waktu. Demikian juga, untuk merencanakan deret waktu jumlah kelahiran per bulan di kota New York, kita mengetik: Kita dapat melihat dari rangkaian waktu ini yang tampaknya merupakan variasi musiman dalam jumlah kelahiran per bulan: ada puncak setiap musim panas. , Dan palung setiap musim dingin. Sekali lagi, nampaknya rangkaian waktu ini mungkin bisa dijelaskan dengan menggunakan model aditif, karena fluktuasi musiman kira-kira konstan dalam ukuran dari waktu ke waktu dan sepertinya tidak bergantung pada tingkat deret waktu, dan fluktuasi acak juga tampak demikian. Kira-kira konstan dalam ukuran dari waktu ke waktu. Demikian pula, untuk merencanakan deret penjualan bulanan untuk toko suvenir di sebuah kota pantai di Queensland, Australia, kita mengetik: Dalam kasus ini, tampak bahwa model aditif tidak sesuai untuk menggambarkan deret waktu ini, karena ukurannya Fluktuasi musiman dan fluktuasi acak nampaknya meningkat dengan tingkat deret waktu. Dengan demikian, kita mungkin perlu mengubah deret waktu agar mendapatkan rangkaian waktu transformasi yang dapat dideskripsikan dengan menggunakan model aditif. Sebagai contoh, kita dapat mengubah deret waktu dengan menghitung log alami dari data asli: Di ​​sini kita dapat melihat bahwa fluktuasi musiman dan fluktuasi acak dalam rangkaian waktu log-transformed nampaknya konstan sepanjang waktu, dan lakukan Tidak tergantung pada tingkat deret waktu. Dengan demikian, deret waktu log-transform dapat digambarkan menggunakan model aditif. Dekomposisi Seri Waktu Dekomposisi rangkaian waktu berarti memisahkannya ke komponen penyusunnya, yang biasanya merupakan komponen tren dan komponen tidak beraturan, dan jika merupakan rangkaian waktu musiman, komponen musiman. Mengurai Data Non-Musiman Seri waktu non-musiman terdiri dari komponen tren dan komponen tidak beraturan. Mendekomposisi deret waktu melibatkan mencoba memisahkan deret waktu ke komponen ini, yaitu memperkirakan komponen tren dan komponen tidak beraturan. Untuk memperkirakan komponen tren dari rangkaian waktu non-musiman yang dapat dijelaskan dengan menggunakan model aditif, lazim digunakan metode pemulusan, seperti menghitung rata-rata pergerakan sederhana dari deret waktu. Fungsi SMA () pada paket 8220TTR8221 R dapat digunakan untuk memperlancar data deret waktu menggunakan rata-rata bergerak sederhana. Untuk menggunakan fungsi ini, pertama-tama kita perlu menginstal paket 8220TTR8221 R (untuk petunjuk bagaimana cara menginstal paket R, lihat Bagaimana cara menginstal paket R). Setelah Anda menginstal paket 8220TTR8221 R, Anda dapat memuat paket 8220TTR8221 R dengan mengetikkan: Anda kemudian dapat menggunakan fungsi 8220SMA () 8221 untuk memperlancar data deret waktu. Untuk menggunakan fungsi SMA (), Anda perlu menentukan urutan (rentang) rata-rata bergerak sederhana, dengan menggunakan parameter 8220n8221. Sebagai contoh, untuk menghitung rata-rata bergerak sederhana dari pesanan 5, kita menetapkan n5 di fungsi SMA (). Misalnya, seperti yang dibahas di atas, deret waktu dari usia kematian 42 raja berturut-turut di Inggris tampak tidak musiman, dan mungkin dapat dijelaskan dengan menggunakan model aditif, karena fluktuasi data secara acak kira-kira konstan Waktu: Dengan demikian, kita bisa mencoba mengestimasi komponen tren seri kali ini dengan merapikan dengan menggunakan moving average yang sederhana. Untuk memperlancar deret waktu menggunakan rata-rata bergerak sederhana dari pesanan 3, dan plot data deret waktu yang diperhalus, kita mengetik: Masih terlihat ada banyak fluktuasi acak dalam rangkaian waktu yang dihaluskan dengan menggunakan rata-rata bergerak sederhana dari pesanan 3. Dengan demikian, untuk memperkirakan komponen tren secara lebih akurat, kita mungkin ingin mencoba merapikan data dengan rata-rata bergerak sederhana dengan tatanan yang lebih tinggi. Ini memerlukan sedikit trial and error, untuk menemukan jumlah smoothing yang tepat. Sebagai contoh, kita dapat mencoba menggunakan rata-rata pesanan bergerak sederhana 8: Data yang dihaluskan dengan rata-rata bergerak sederhana dari pesanan 8 memberi gambaran lebih jelas tentang komponen tren, dan kita dapat melihat bahwa usia kematian raja-raja Inggris tampaknya Telah menurun dari sekitar 55 tahun menjadi sekitar 38 tahun pada masa pemerintahan 20 raja pertama, dan kemudian meningkat setelah itu menjadi sekitar 73 tahun pada akhir masa pemerintahan raja ke-40 dalam deret waktu. Membusuk Data Musiman Seri waktu musiman terdiri dari komponen tren, komponen musiman dan komponen tidak beraturan. Dekomposisi deret waktu berarti memisahkan deret waktu ke dalam ketiga komponen ini: yaitu memperkirakan ketiga komponen ini. Untuk memperkirakan komponen tren dan komponen musiman dari deret waktu musiman yang dapat dijelaskan dengan menggunakan model aditif, kita dapat menggunakan fungsi 8220decompose () 8221 di R. Fungsi ini memperkirakan komponen tren, musiman, dan tidak teratur dari rangkaian waktu yang Dapat dijelaskan dengan menggunakan model aditif. Fungsi 8220decompose () 8221 mengembalikan sebuah objek daftar sebagai hasilnya, di mana perkiraan komponen musiman, komponen tren dan komponen tidak beraturan disimpan dalam elemen bernama dari benda daftar itu, yang masing-masing disebut 8220seasonal8221, 8220trend8221, dan 8220random8221. Misalnya, seperti yang dibahas di atas, rangkaian waktu jumlah kelahiran per bulan di kota New York musiman dengan puncak setiap musim panas dan setiap musim dingin, dan mungkin dapat dijelaskan dengan menggunakan model aditif karena fluktuasi musiman dan acak tampaknya Kira-kira konstan dalam ukuran dari waktu ke waktu: Untuk memperkirakan tren, komponen musiman dan tidak teratur dari deret waktu ini, kita mengetik: Nilai estimasi komponen musiman, tren dan tidak beraturan sekarang disimpan dalam variabel komponen kelahiran yang berada di masa lampau, metode kelahiran, pengujian awal dan komponen kelahiran dari komponen yang dikelompokkan. For example, we can print out the estimated values of the seasonal component by typing: The estimated seasonal factors are given for the months January-December, and are the same for each year. The largest seasonal factor is for July (about 1.46), and the lowest is for February (about -2.08), indicating that there seems to be a peak in births in July and a trough in births in February each year. We can plot the estimated trend, seasonal, and irregular components of the time series by using the 8220plot()8221 function, for example: The plot above shows the original time series (top), the estimated trend component (second from top), the estimated seasonal component (third from top), and the estimated irregular component (bottom). We see that the estimated trend component shows a small decrease from about 24 in 1947 to about 22 in 1948, followed by a steady increase from then on to about 27 in 1959. Seasonally Adjusting If you have a seasonal time series that can be described using an additive model, you can seasonally adjust the time series by estimating the seasonal component, and subtracting the estimated seasonal component from the original time series. We can do this using the estimate of the seasonal component calculated by the 8220decompose()8221 function. For example, to seasonally adjust the time series of the number of births per month in New York city, we can estimate the seasonal component using 8220decompose()8221, and then subtract the seasonal component from the original time series: We can then plot the seasonally adjusted time series using the 8220plot()8221 function, by typing: You can see that the seasonal variation has been removed from the seasonally adjusted time series. The seasonally adjusted time series now just contains the trend component and an irregular component. Forecasts using Exponential Smoothing Exponential smoothing can be used to make short-term forecasts for time series data. Simple Exponential Smoothing If you have a time series that can be described using an additive model with constant level and no seasonality, you can use simple exponential smoothing to make short-term forecasts. The simple exponential smoothing method provides a way of estimating the level at the current time point. Smoothing is controlled by the parameter alpha for the estimate of the level at the current time point. The value of alpha lies between 0 and 1. Values of alpha that are close to 0 mean that little weight is placed on the most recent observations when making forecasts of future values. For example, the file robjhyndmantsdldatahurstprecip1.dat contains total annual rainfall in inches for London, from 1813-1912 (original data from Hipel and McLeod, 1994). We can read the data into R and plot it by typing: You can see from the plot that there is roughly constant level (the mean stays constant at about 25 inches). The random fluctuations in the time series seem to be roughly constant in size over time, so it is probably appropriate to describe the data using an additive model. Thus, we can make forecasts using simple exponential smoothing. To make forecasts using simple exponential smoothing in R, we can fit a simple exponential smoothing predictive model using the 8220HoltWinters()8221 function in R. To use HoltWinters() for simple exponential smoothing, we need to set the parameters betaFALSE and gammaFALSE in the HoltWinters() function (the beta and gamma parameters are used for Holt8217s exponential smoothing, or Holt-Winters exponential smoothing, as described below). The HoltWinters() function returns a list variable, that contains several named elements. For example, to use simple exponential smoothing to make forecasts for the time series of annual rainfall in London, we type: The output of HoltWinters() tells us that the estimated value of the alpha parameter is about 0.024. This is very close to zero, telling us that the forecasts are based on both recent and less recent observations (although somewhat more weight is placed on recent observations). By default, HoltWinters() just makes forecasts for the same time period covered by our original time series. In this case, our original time series included rainfall for London from 1813-1912, so the forecasts are also for 1813-1912. In the example above, we have stored the output of the HoltWinters() function in the list variable 8220rainseriesforecasts8221. The forecasts made by HoltWinters() are stored in a named element of this list variable called 8220fitted8221, so we can get their values by typing: We can plot the original time series against the forecasts by typing: The plot shows the original time series in black, and the forecasts as a red line. The time series of forecasts is much smoother than the time series of the original data here. As a measure of the accuracy of the forecasts, we can calculate the sum of squared errors for the in-sample forecast errors, that is, the forecast errors for the time period covered by our original time series. The sum-of-squared-errors is stored in a named element of the list variable 8220rainseriesforecasts8221 called 8220SSE8221, so we can get its value by typing: That is, here the sum-of-squared-errors is 1828.855. It is common in simple exponential smoothing to use the first value in the time series as the initial value for the level. For example, in the time series for rainfall in London, the first value is 23.56 (inches) for rainfall in 1813. You can specify the initial value for the level in the HoltWinters() function by using the 8220l.start8221 parameter. For example, to make forecasts with the initial value of the level set to 23.56, we type: As explained above, by default HoltWinters() just makes forecasts for the time period covered by the original data, which is 1813-1912 for the rainfall time series. We can make forecasts for further time points by using the 8220forecast.HoltWinters()8221 function in the R 8220forecast8221 package. To use the forecast.HoltWinters() function, we first need to install the 8220forecast8221 R package (for instructions on how to install an R package, see How to install an R package ). Once you have installed the 8220forecast8221 R package, you can load the 8220forecast8221 R package by typing: When using the forecast.HoltWinters() function, as its first argument (input), you pass it the predictive model that you have already fitted using the HoltWinters() function. For example, in the case of the rainfall time series, we stored the predictive model made using HoltWinters() in the variable 8220rainseriesforecasts8221. You specify how many further time points you want to make forecasts for by using the 8220h8221 parameter in forecast.HoltWinters(). For example, to make a forecast of rainfall for the years 1814-1820 (8 more years) using forecast.HoltWinters(), we type: The forecast.HoltWinters() function gives you the forecast for a year, a 80 prediction interval for the forecast, and a 95 prediction interval for the forecast. For example, the forecasted rainfall for 1920 is about 24.68 inches, with a 95 prediction interval of (16.24, 33.11). To plot the predictions made by forecast.HoltWinters(), we can use the 8220plot.forecast()8221 function: Here the forecasts for 1913-1920 are plotted as a blue line, the 80 prediction interval as an orange shaded area, and the 95 prediction interval as a yellow shaded area. The 8216forecast errors8217 are calculated as the observed values minus predicted values, for each time point. We can only calculate the forecast errors for the time period covered by our original time series, which is 1813-1912 for the rainfall data. As mentioned above, one measure of the accuracy of the predictive model is the sum-of-squared-errors (SSE) for the in-sample forecast errors. The in-sample forecast errors are stored in the named element 8220residuals8221 of the list variable returned by forecast.HoltWinters(). If the predictive model cannot be improved upon, there should be no correlations between forecast errors for successive predictions. In other words, if there are correlations between forecast errors for successive predictions, it is likely that the simple exponential smoothing forecasts could be improved upon by another forecasting technique. To figure out whether this is the case, we can obtain a correlogram of the in-sample forecast errors for lags 1-20. We can calculate a correlogram of the forecast errors using the 8220acf()8221 function in R. To specify the maximum lag that we want to look at, we use the 8220lag.max8221 parameter in acf(). For example, to calculate a correlogram of the in-sample forecast errors for the London rainfall data for lags 1-20, we type: You can see from the sample correlogram that the autocorrelation at lag 3 is just touching the significance bounds. To test whether there is significant evidence for non-zero correlations at lags 1-20, we can carry out a Ljung-Box test. This can be done in R using the 8220Box.test()8221, function. The maximum lag that we want to look at is specified using the 8220lag8221 parameter in the Box.test() function. For example, to test whether there are non-zero autocorrelations at lags 1-20, for the in-sample forecast errors for London rainfall data, we type: Here the Ljung-Box test statistic is 17.4, and the p-value is 0.6, so there is little evidence of non-zero autocorrelations in the in-sample forecast errors at lags 1-20. To be sure that the predictive model cannot be improved upon, it is also a good idea to check whether the forecast errors are normally distributed with mean zero and constant variance. To check whether the forecast errors have constant variance, we can make a time plot of the in-sample forecast errors: The plot shows that the in-sample forecast errors seem to have roughly constant variance over time, although the size of the fluctuations in the start of the time series (1820-1830) may be slightly less than that at later dates (eg. 1840-1850). To check whether the forecast errors are normally distributed with mean zero, we can plot a histogram of the forecast errors, with an overlaid normal curve that has mean zero and the same standard deviation as the distribution of forecast errors. To do this, we can define an R function 8220plotForecastErrors()8221, below: You will have to copy the function above into R in order to use it. You can then use plotForecastErrors() to plot a histogram (with overlaid normal curve) of the forecast errors for the rainfall predictions: The plot shows that the distribution of forecast errors is roughly centred on zero, and is more or less normally distributed, although it seems to be slightly skewed to the right compared to a normal curve. However, the right skew is relatively small, and so it is plausible that the forecast errors are normally distributed with mean zero. The Ljung-Box test showed that there is little evidence of non-zero autocorrelations in the in-sample forecast errors, and the distribution of forecast errors seems to be normally distributed with mean zero. This suggests that the simple exponential smoothing method provides an adequate predictive model for London rainfall, which probably cannot be improved upon. Furthermore, the assumptions that the 80 and 95 predictions intervals were based upon (that there are no autocorrelations in the forecast errors, and the forecast errors are normally distributed with mean zero and constant variance) are probably valid. Holt8217s Exponential Smoothing If you have a time series that can be described using an additive model with increasing or decreasing trend and no seasonality, you can use Holt8217s exponential smoothing to make short-term forecasts. Holt8217s exponential smoothing estimates the level and slope at the current time point. Smoothing is controlled by two parameters, alpha, for the estimate of the level at the current time point, and beta for the estimate of the slope b of the trend component at the current time point. As with simple exponential smoothing, the paramters alpha and beta have values between 0 and 1, and values that are close to 0 mean that little weight is placed on the most recent observations when making forecasts of future values. An example of a time series that can probably be described using an additive model with a trend and no seasonality is the time series of the annual diameter of women8217s skirts at the hem, from 1866 to 1911. The data is available in the file robjhyndmantsdldatarobertsskirts.dat (original data from Hipel and McLeod, 1994). We can read in and plot the data in R by typing: We can see from the plot that there was an increase in hem diameter from about 600 in 1866 to about 1050 in 1880, and that afterwards the hem diameter decreased to about 520 in 1911. To make forecasts, we can fit a predictive model using the HoltWinters() function in R. To use HoltWinters() for Holt8217s exponential smoothing, we need to set the parameter gammaFALSE (the gamma parameter is used for Holt-Winters exponential smoothing, as described below). For example, to use Holt8217s exponential smoothing to fit a predictive model for skirt hem diameter, we type: The estimated value of alpha is 0.84, and of beta is 1.00. These are both high, telling us that both the estimate of the current value of the level, and of the slope b of the trend component, are based mostly upon very recent observations in the time series. This makes good intuitive sense, since the level and the slope of the time series both change quite a lot over time. The value of the sum-of-squared-errors for the in-sample forecast errors is 16954. We can plot the original time series as a black line, with the forecasted values as a red line on top of that, by typing: We can see from the picture that the in-sample forecasts agree pretty well with the observed values, although they tend to lag behind the observed values a little bit. If you wish, you can specify the initial values of the level and the slope b of the trend component by using the 8220l.start8221 and 8220b.start8221 arguments for the HoltWinters() function. It is common to set the initial value of the level to the first value in the time series (608 for the skirts data), and the initial value of the slope to the second value minus the first value (9 for the skirts data). For example, to fit a predictive model to the skirt hem data using Holt8217s exponential smoothing, with initial values of 608 for the level and 9 for the slope b of the trend component, we type: As for simple exponential smoothing, we can make forecasts for future times not covered by the original time series by using the forecast.HoltWinters() function in the 8220forecast8221 package. For example, our time series data for skirt hems was for 1866 to 1911, so we can make predictions for 1912 to 1930 (19 more data points), and plot them, by typing: The forecasts are shown as a blue line, with the 80 prediction intervals as an orange shaded area, and the 95 prediction intervals as a yellow shaded area. As for simple exponential smoothing, we can check whether the predictive model could be improved upon by checking whether the in-sample forecast errors show non-zero autocorrelations at lags 1-20. For example, for the skirt hem data, we can make a correlogram, and carry out the Ljung-Box test, by typing: Here the correlogram shows that the sample autocorrelation for the in-sample forecast errors at lag 5 exceeds the significance bounds. However, we would expect one in 20 of the autocorrelations for the first twenty lags to exceed the 95 significance bounds by chance alone. Indeed, when we carry out the Ljung-Box test, the p-value is 0.47, indicating that there is little evidence of non-zero autocorrelations in the in-sample forecast errors at lags 1-20. As for simple exponential smoothing, we should also check that the forecast errors have constant variance over time, and are normally distributed with mean zero. We can do this by making a time plot of forecast errors, and a histogram of the distribution of forecast errors with an overlaid normal curve: The time plot of forecast errors shows that the forecast errors have roughly constant variance over time. The histogram of forecast errors show that it is plausible that the forecast errors are normally distributed with mean zero and constant variance. Thus, the Ljung-Box test shows that there is little evidence of autocorrelations in the forecast errors, while the time plot and histogram of forecast errors show that it is plausible that the forecast errors are normally distributed with mean zero and constant variance. Therefore, we can conclude that Holt8217s exponential smoothing provides an adequate predictive model for skirt hem diameters, which probably cannot be improved upon. In addition, it means that the assumptions that the 80 and 95 predictions intervals were based upon are probably valid. Holt-Winters Exponential Smoothing If you have a time series that can be described using an additive model with increasing or decreasing trend and seasonality, you can use Holt-Winters exponential smoothing to make short-term forecasts. Holt-Winters exponential smoothing estimates the level, slope and seasonal component at the current time point. Smoothing is controlled by three parameters: alpha, beta, and gamma, for the estimates of the level, slope b of the trend component, and the seasonal component, respectively, at the current time point. The parameters alpha, beta and gamma all have values between 0 and 1, and values that are close to 0 mean that relatively little weight is placed on the most recent observations when making forecasts of future values. An example of a time series that can probably be described using an additive model with a trend and seasonality is the time series of the log of monthly sales for the souvenir shop at a beach resort town in Queensland, Australia (discussed above): To make forecasts, we can fit a predictive model using the HoltWinters() function. For example, to fit a predictive model for the log of the monthly sales in the souvenir shop, we type: The estimated values of alpha, beta and gamma are 0.41, 0.00, and 0.96, respectively. The value of alpha (0.41) is relatively low, indicating that the estimate of the level at the current time point is based upon both recent observations and some observations in the more distant past. The value of beta is 0.00, indicating that the estimate of the slope b of the trend component is not updated over the time series, and instead is set equal to its initial value. This makes good intuitive sense, as the level changes quite a bit over the time series, but the slope b of the trend component remains roughly the same. In contrast, the value of gamma (0.96) is high, indicating that the estimate of the seasonal component at the current time point is just based upon very recent observations. As for simple exponential smoothing and Holt8217s exponential smoothing, we can plot the original time series as a black line, with the forecasted values as a red line on top of that: We see from the plot that the Holt-Winters exponential method is very successful in predicting the seasonal peaks, which occur roughly in November every year. To make forecasts for future times not included in the original time series, we use the 8220forecast.HoltWinters()8221 function in the 8220forecast8221 package. For example, the original data for the souvenir sales is from January 1987 to December 1993. If we wanted to make forecasts for January 1994 to December 1998 (48 more months), and plot the forecasts, we would type: The forecasts are shown as a blue line, and the orange and yellow shaded areas show 80 and 95 prediction intervals, respectively. We can investigate whether the predictive model can be improved upon by checking whether the in-sample forecast errors show non-zero autocorrelations at lags 1-20, by making a correlogram and carrying out the Ljung-Box test: The correlogram shows that the autocorrelations for the in-sample forecast errors do not exceed the significance bounds for lags 1-20. Furthermore, the p-value for Ljung-Box test is 0.6, indicating that there is little evidence of non-zero autocorrelations at lags 1-20. We can check whether the forecast errors have constant variance over time, and are normally distributed with mean zero, by making a time plot of the forecast errors and a histogram (with overlaid normal curve): From the time plot, it appears plausible that the forecast errors have constant variance over time. From the histogram of forecast errors, it seems plausible that the forecast errors are normally distributed with mean zero. Thus,there is little evidence of autocorrelation at lags 1-20 for the forecast errors, and the forecast errors appear to be normally distributed with mean zero and constant variance over time. This suggests that Holt-Winters exponential smoothing provides an adequate predictive model of the log of sales at the souvenir shop, which probably cannot be improved upon. Furthermore, the assumptions upon which the prediction intervals were based are probably valid. ARIMA Models Exponential smoothing methods are useful for making forecasts, and make no assumptions about the correlations between successive values of the time series. However, if you want to make prediction intervals for forecasts made using exponential smoothing methods, the prediction intervals require that the forecast errors are uncorrelated and are normally distributed with mean zero and constant variance. While exponential smoothing methods do not make any assumptions about correlations between successive values of the time series, in some cases you can make a better predictive model by taking correlations in the data into account. Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) models include an explicit statistical model for the irregular component of a time series, that allows for non-zero autocorrelations in the irregular component. Differencing a Time Series ARIMA models are defined for stationary time series. Therefore, if you start off with a non-stationary time series, you will first need to 8216difference8217 the time series until you obtain a stationary time series. If you have to difference the time series d times to obtain a stationary series, then you have an ARIMA(p,d,q) model, where d is the order of differencing used. You can difference a time series using the 8220diff()8221 function in R. For example, the time series of the annual diameter of women8217s skirts at the hem, from 1866 to 1911 is not stationary in mean, as the level changes a lot over time: We can difference the time series (which we stored in 8220skirtsseries8221, see above) once, and plot the differenced series, by typing: The resulting time series of first differences (above) does not appear to be stationary in mean. Therefore, we can difference the time series twice, to see if that gives us a stationary time series: Formal tests for stationarity Formal tests for stationarity called 8220unit root tests8221 are available in the fUnitRoots package, available on CRAN, but will not be discussed here. The time series of second differences (above) does appear to be stationary in mean and variance, as the level of the series stays roughly constant over time, and the variance of the series appears roughly constant over time. Thus, it appears that we need to difference the time series of the diameter of skirts twice in order to achieve a stationary series. If you need to difference your original time series data d times in order to obtain a stationary time series, this means that you can use an ARIMA(p,d,q) model for your time series, where d is the order of differencing used. For example, for the time series of the diameter of women8217s skirts, we had to difference the time series twice, and so the order of differencing (d) is 2. This means that you can use an ARIMA(p,2,q) model for your time series. The next step is to figure out the values of p and q for the ARIMA model. Another example is the time series of the age of death of the successive kings of England (see above): From the time plot (above), we can see that the time series is not stationary in mean. To calculate the time series of first differences, and plot it, we type: The time series of first differences appears to be stationary in mean and variance, and so an ARIMA(p,1,q) model is probably appropriate for the time series of the age of death of the kings of England. By taking the time series of first differences, we have removed the trend component of the time series of the ages at death of the kings, and are left with an irregular component. We can now examine whether there are correlations between successive terms of this irregular component if so, this could help us to make a predictive model for the ages at death of the kings. Selecting a Candidate ARIMA Model If your time series is stationary, or if you have transformed it to a stationary time series by differencing d times, the next step is to select the appropriate ARIMA model, which means finding the values of most appropriate values of p and q for an ARIMA(p,d,q) model. To do this, you usually need to examine the correlogram and partial correlogram of the stationary time series. To plot a correlogram and partial correlogram, we can use the 8220acf()8221 and 8220pacf()8221 functions in R, respectively. To get the actual values of the autocorrelations and partial autocorrelations, we set 8220plotFALSE8221 in the 8220acf()8221 and 8220pacf()8221 functions. Example of the Ages at Death of the Kings of England For example, to plot the correlogram for lags 1-20 of the once differenced time series of the ages at death of the kings of England, and to get the values of the autocorrelations, we type: We see from the correlogram that the autocorrelation at lag 1 (-0.360) exceeds the significance bounds, but all other autocorrelations between lags 1-20 do not exceed the significance bounds. To plot the partial correlogram for lags 1-20 for the once differenced time series of the ages at death of the English kings, and get the values of the partial autocorrelations, we use the 8220pacf()8221 function, by typing: The partial correlogram shows that the partial autocorrelations at lags 1, 2 and 3 exceed the significance bounds, are negative, and are slowly decreasing in magnitude with increasing lag (lag 1: -0.360, lag 2: -0.335, lag 3:-0.321). The partial autocorrelations tail off to zero after lag 3. Since the correlogram is zero after lag 1, and the partial correlogram tails off to zero after lag 3, this means that the following ARMA (autoregressive moving average) models are possible for the time series of first differences: an ARMA(3,0) model, that is, an autoregressive model of order p3, since the partial autocorrelogram is zero after lag 3, and the autocorrelogram tails off to zero (although perhaps too abruptly for this model to be appropriate) an ARMA(0,1) model, that is, a moving average model of order q1, since the autocorrelogram is zero after lag 1 and the partial autocorrelogram tails off to zero an ARMA(p,q) model, that is, a mixed model with p and q greater than 0, since the autocorrelogram and partial correlogram tail off to zero (although the correlogram probably tails off to zero too abruptly for this model to be appropriate) We use the principle of parsimony to decide which model is best: that is, we assum e that the model with the fewest parameters is best. The ARMA(3,0) model has 3 parameters, the ARMA(0,1) model has 1 parameter, and the ARMA(p,q) model has at least 2 parameters. Therefore, the ARMA(0,1) model is taken as the best model. An ARMA(0,1) model is a moving average model of order 1, or MA(1) model. This model can be written as: Xt - mu Zt - (theta Zt-1), where Xt is the stationary time series we are studying (the first differenced series of ages at death of English kings), mu is the mean of time series Xt, Zt is white noise with mean zero and constant variance, and theta is a parameter that can be estimated. A MA (moving average) model is usually used to model a time series that shows short-term dependencies between successive observations. Intuitively, it makes good sense that a MA model can be used to describe the irregular component in the time series of ages at death of English kings, as we might expect the age at death of a particular English king to have some effect on the ages at death of the next king or two, but not much effect on the ages at death of kings that reign much longer after that. Shortcut: the auto.arima() function The auto.arima() function can be used to find the appropriate ARIMA model, eg. type 8220library(forecast)8221, then 8220auto.arima(kings)8221. The output says an appropriate model is ARIMA(0,1,1). Since an ARMA(0,1) model (with p0, q1) is taken to be the best candidate model for the time series of first differences of the ages at death of English kings, then the original time series of the ages of death can be modelled using an ARIMA(0,1,1) model (with p0, d1, q1, where d is the order of differencing required). Example of the Volcanic Dust Veil in the Northern Hemisphere Let8217s take another example of selecting an appropriate ARIMA model. The file file robjhyndmantsdldataannualdvi.dat contains data on the volcanic dust veil index in the northern hemisphere, from 1500-1969 (original data from Hipel and Mcleod, 1994). This is a measure of the impact of volcanic eruptions8217 release of dust and aerosols into the environment. We can read it into R and make a time plot by typing: From the time plot, it appears that the random fluctuations in the time series are roughly constant in size over time, so an additive model is probably appropriate for describing this time series. Furthermore, the time series appears to be stationary in mean and variance, as its level and variance appear to be roughly constant over time. Therefore, we do not need to difference this series in order to fit an ARIMA model, but can fit an ARIMA model to the original series (the order of differencing required, d, is zero here). We can now plot a correlogram and partial correlogram for lags 1-20 to investigate what ARIMA model to use: We see from the correlogram that the autocorrelations for lags 1, 2 and 3 exceed the significance bounds, and that the autocorrelations tail off to zero after lag 3. The autocorrelations for lags 1, 2, 3 are positive, and decrease in magnitude with increasing lag (lag 1: 0.666, lag 2: 0.374, lag 3: 0.162). The autocorrelation for lags 19 and 20 exceed the significance bounds too, but it is likely that this is due to chance, since they just exceed the significance bounds (especially for lag 19), the autocorrelations for lags 4-18 do not exceed the signifiance bounds, and we would expect 1 in 20 lags to exceed the 95 significance bounds by chance alone. From the partial autocorrelogram, we see that the partial autocorrelation at lag 1 is positive and exceeds the significance bounds (0.666), while the partial autocorrelation at lag 2 is negative and also exceeds the significance bounds (-0.126). The partial autocorrelations tail off to zero after lag 2. Since the correlogram tails off to zero after lag 3, and the partial correlogram is zero after lag 2, the following ARMA models are possible for the time series: an ARMA(2,0) model, since the partial autocorrelogram is zero after lag 2, and the correlogram tails off to zero after lag 3, and the partial correlogram is zero after lag 2 an ARMA(0,3) model, since the autocorrelogram is zero after lag 3, and the partial correlogram tails off to zero (although perhaps too abruptly for this model to be appropriate) an ARMA(p,q) mixed model, since the correlogram and partial correlogram tail off to zero (although the partial correlogram perhaps tails off too abruptly for this model to be appropriate) Shortcut: the auto.arima() function Again, we can use auto.arima() to find an appropriate model, by typing 8220auto.arima(volcanodust)8221, which gives us ARIMA(1,0,2), which has 3 parameters. However, different criteria can be used to select a model (see auto.arima() help page). If we use the 8220bic8221 criterion, which penalises the number of parameters, we get ARIMA(2,0,0), which is ARMA(2,0): 8220auto.arima(volcanodust,ic8221bic8221)8221. The ARMA(2,0) model has 2 parameters, the ARMA(0,3) model has 3 parameters, and the ARMA(p,q) model has at least 2 parameters. Therefore, using the principle of parsimony, the ARMA(2,0) model and ARMA(p,q) model are equally good candidate models. An ARMA(2,0) model is an autoregressive model of order 2, or AR(2) model. This model can be written as: Xt - mu (Beta1 (Xt-1 - mu)) (Beta2 (Xt-2 - mu)) Zt, where Xt is the stationary time series we are studying (the time series of volcanic dust veil index), mu is the mean of time series Xt, Beta1 and Beta2 are parameters to be estimated, and Zt is white noise with mean zero and constant variance. An AR (autoregressive) model is usually used to model a time series which shows longer term dependencies between successive observations. Intuitively, it makes sense that an AR model could be used to describe the time series of volcanic dust veil index, as we would expect volcanic dust and aerosol levels in one year to affect those in much later years, since the dust and aerosols are unlikely to disappear quickly. If an ARMA(2,0) model (with p2, q0) is used to model the time series of volcanic dust veil index, it would mean that an ARIMA(2,0,0) model can be used (with p2, d0, q0, where d is the order of differencing required). Similarly, if an ARMA(p,q) mixed model is used, where p and q are both greater than zero, than an ARIMA(p,0,q) model can be used. Forecasting Using an ARIMA Model Once you have selected the best candidate ARIMA(p,d,q) model for your time series data, you can estimate the parameters of that ARIMA model, and use that as a predictive model for making forecasts for future values of your time series. You can estimate the parameters of an ARIMA(p,d,q) model using the 8220arima()8221 function in R. Example of the Ages at Death of the Kings of England For example, we discussed above that an ARIMA(0,1,1) model seems a plausible model for the ages at deaths of the kings of England. You can specify the values of p, d and q in the ARIMA model by using the 8220order8221 argument of the 8220arima()8221 function in R. To fit an ARIMA(p,d,q) model to this time series (which we stored in the variable 8220kingstimeseries8221, see above), we type: As mentioned above, if we are fitting an ARIMA(0,1,1) model to our time series, it means we are fitting an an ARMA(0,1) model to the time series of first differences. An ARMA(0,1) model can be written Xt - mu Zt - (theta Zt-1), where theta is a parameter to be estimated. From the output of the 8220arima()8221 R function (above), the estimated value of theta (given as 8216ma18217 in the R output) is -0.7218 in the case of the ARIMA(0,1,1) model fitted to the time series of ages at death of kings. Specifying the confidence level for prediction intervals You can specify the confidence level for prediction intervals in forecast.Arima() by using the 8220level8221 argument. For example, to get a 99.5 prediction interval, we would type 8220forecast.Arima(kingstimeseriesarima, h5, levelc(99.5))8221. We can then use the ARIMA model to make forecasts for future values of the time series, using the 8220forecast.Arima()8221 function in the 8220forecast8221 R package. For example, to forecast the ages at death of the next five English kings, we type: The original time series for the English kings includes the ages at death of 42 English kings. The forecast.Arima() function gives us a forecast of the age of death of the next five English kings (kings 43-47), as well as 80 and 95 prediction intervals for those predictions. The age of death of the 42nd English king was 56 years (the last observed value in our time series), and the ARIMA model gives the forecasted age at death of the next five kings as 67.8 years. We can plot the observed ages of death for the first 42 kings, as well as the ages that would be predicted for these 42 kings and for the next 5 kings using our ARIMA(0,1,1) model, by typing: As in the case of exponential smoothing models, it is a good idea to investigate whether the forecast errors of an ARIMA model are normally distributed with mean zero and constant variance, and whether the are correlations between successive forecast errors. For example, we can make a correlogram of the forecast errors for our ARIMA(0,1,1) model for the ages at death of kings, and perform the Ljung-Box test for lags 1-20, by typing: Since the correlogram shows that none of the sample autocorrelations for lags 1-20 exceed the significance bounds, and the p-value for the Ljung-Box test is 0.9, we can conclude that there is very little evidence for non-zero autocorrelations in the forecast errors at lags 1-20. To investigate whether the forecast errors are normally distributed with mean zero and constant variance, we can make a time plot and histogram (with overlaid normal curve) of the forecast errors: The time plot of the in-sample forecast errors shows that the variance of the forecast errors seems to be roughly constant over time (though perhaps there is slightly higher variance for the second half of the time series). The histogram of the time series shows that the forecast errors are roughly normally distributed and the mean seems to be close to zero. Therefore, it is plausible that the forecast errors are normally distributed with mean zero and constant variance. Since successive forecast errors do not seem to be correlated, and the forecast errors seem to be normally distributed with mean zero and constant variance, the ARIMA(0,1,1) does seem to provide an adequate predictive model for the ages at death of English kings. Example of the Volcanic Dust Veil in the Northern Hemisphere We discussed above that an appropriate ARIMA model for the time series of volcanic dust veil index may be an ARIMA(2,0,0) model. To fit an ARIMA(2,0,0) model to this time series, we can type: As mentioned above, an ARIMA(2,0,0) model can be written as: written as: Xt - mu (Beta1 (Xt-1 - mu)) (Beta2 (Xt-2 - mu)) Zt, where Beta1 and Beta2 are parameters to be estimated. The output of the arima() function tells us that Beta1 and Beta2 are estimated as 0.7533 and -0.1268 here (given as ar1 and ar2 in the output of arima()). Now we have fitted the ARIMA(2,0,0) model, we can use the 8220forecast.ARIMA()8221 model to predict future values of the volcanic dust veil index. The original data includes the years 1500-1969. To make predictions for the years 1970-2000 (31 more years), we type: We can plot the original time series, and the forecasted values, by typing: One worrying thing is that the model has predicted negative values for the volcanic dust veil index, but this variable can only have positive values The reason is that the arima() and forecast.Arima() functions don8217t know that the variable can only take positive values. Clearly, this is not a very desirable feature of our current predictive model. Again, we should investigate whether the forecast errors seem to be correlated, and whether they are normally distributed with mean zero and constant variance. To check for correlations between successive forecast errors, we can make a correlogram and use the Ljung-Box test: The correlogram shows that the sample autocorrelation at lag 20 exceeds the significance bounds. However, this is probably due to chance, since we would expect one out of 20 sample autocorrelations to exceed the 95 significance bounds. Furthermore, the p-value for the Ljung-Box test is 0.2, indicating that there is little evidence for non-zero autocorrelations in the forecast errors for lags 1-20. To check whether the forecast errors are normally distributed with mean zero and constant variance, we make a time plot of the forecast errors, and a histogram: The time plot of forecast errors shows that the forecast errors seem to have roughly constant variance over time. However, the time series of forecast errors seems to have a negative mean, rather than a zero mean. We can confirm this by calculating the mean forecast error, which turns out to be about -0.22: The histogram of forecast errors (above) shows that although the mean value of the forecast errors is negative, the distribution of forecast errors is skewed to the right compared to a normal curve. Therefore, it seems that we cannot comfortably conclude that the forecast errors are normally distributed with mean zero and constant variance Thus, it is likely that our ARIMA(2,0,0) model for the time series of volcanic dust veil index is not the best model that we could make, and could almost definitely be improved upon Links and Further Reading Here are some links for further reading. For a more in-depth introduction to R, a good online tutorial is available on the 8220Kickstarting R8221 website, cran.r-project.orgdoccontribLemon-kickstart . There is another nice (slightly more in-depth) tutorial to R available on the 8220Introduction to R8221 website, cran.r-project.orgdocmanualsR-intro.html . You can find a list of R packages for analysing time series data on the CRAN Time Series Task View webpage . To learn about time series analysis, I would highly recommend the book 8220Time series8221 (product code M24902) by the Open University, available from the Open University Shop . There are two books available in the 8220Use R8221 series on using R for time series analyses, the first is Introductory Time Series with R by Cowpertwait and Metcalfe, and the second is Analysis of Integrated and Cointegrated Time Series with R by Pfaff. Acknowledgements I am grateful to Professor Rob Hyndman. for kindly allowing me to use the time series data sets from his Time Series Data Library (TSDL) in the examples in this booklet. Many of the examples in this booklet are inspired by examples in the excellent Open University book, 8220Time series8221 (product code M24902), available from the Open University Shop . Thank you to Ravi Aranke for bringing auto.arima() to my attention, and Maurice Omane-Adjepong for bringing unit root tests to my attention, and Christian Seubert for noticing a small bug in plotForecastErrors(). Thank you for other comments to Antoine Binard and Bill Johnston. I will be grateful if you will send me (Avril Coghlan) corrections or suggestions for improvements to my email address alc 64 sanger 46 ac 46 uk
Kualifikasi-to-be-a-forex-trader
Technical-analysis-for-options-trading