R Gleitender Durchschnitt

Rechenwerkzeuge Analog hat DataFrame eine Methode cov, um paarweise Kovarianzen zwischen den Reihen im DataFrame zu berechnen, auch ohne NAnull-Werte. Angenommen, daß die fehlenden Daten zufällig fehlen, ergibt sich eine Abschätzung für die Kovarianzmatrix, die unbestimmt ist. Für viele Anwendungen ist diese Schätzung jedoch nicht akzeptabel, da die geschätzte Kovarianzmatrix nicht als positiv halbdefinit garantiert ist. Dies könnte zu geschätzten Korrelationen mit Absolutwerten führen, die größer als eins sind, undeine nicht-invertierbare Kovarianzmatrix. Siehe Schätzung von Kovarianzmatrizen für weitere Details. DataFrame. cov unterstützt auch ein optionales Schlüsselwort minperiods, das die erforderliche Mindestanzahl von Beobachtungen für jedes Spaltenpaar angibt, um ein gültiges Ergebnis zu haben. Die Gewichte, die in dem Fenster verwendet werden, werden durch das wintype Schlüsselwort spezifiziert. Die Liste der anerkannten Arten sind: boxcar triang blackman hamming bartlett parzen bohman blackmanharris nuttall barthann kaiser (muss beta) Gaußscher (benötigt std) generalgaussian (braucht Leistung, Breite) slepian (braucht Breite). Beachten Sie, dass das Boxcar-Fenster dem Mittelwert () entspricht. Für einige Fensterfunktionen müssen zusätzliche Parameter angegeben werden: Für. sum () mit einem Wintype. Erfolgt keine Normalisierung der Gewichte für das Fenster. Das Übergeben von benutzerdefinierten Gewichten von 1, 1, 1 ergibt ein anderes Ergebnis als Durchgehen von Gewichten von 2, 2, 2. zum Beispiel. Beim Übergeben eines Wintype anstelle der expliziten Spezifizierung der Gewichte sind die Gewichte bereits normalisiert, so dass das größte Gewicht 1 ist. Im Gegensatz dazu ist die Natur der & agr; () - Rechnung so, dass die Gewichte in Bezug aufeinander normalisiert werden. Gewichte von 1, 1, 1 und 2, 2, 2 ergeben das gleiche Ergebnis. Zeitbewusstes Rollen Neu in Version 0.19.0. Neu in Version 0.19.0 sind die Möglichkeit, einen Offset (oder Cabrio) in eine. rolling () - Methode zu überführen und haben es produzieren Fenster variabler Größe auf der Grundlage der übergebenen Zeitfenster. Zu jedem Zeitpunkt gehören dazu alle vorangehenden Werte innerhalb der angegebenen Zeit delta. Dies kann insbesondere für einen nicht-regulären Zeitfrequenzindex nützlich sein. Dies ist ein regelmäßiger Frequenzindex. Mit einem Integer-Fenster-Parameter arbeitet, um über die Fensterfrequenz zu rollen. Das Angeben eines Versatzes ermöglicht eine intuitivere Spezifikation der Rollfrequenz. Mit einem nicht-regulären, aber immer noch monotonen Index, rollt mit einem Integer-Fenster keine besondere Berechnung. Die Zeitspezifikation erzeugt variable Fenster für diese spärlichen Daten. Darüber hinaus erlauben wir nun einen optionalen Parameter, um eine Spalte (und nicht die Vorgabe des Index) in einem DataFrame anzugeben. Time-aware Rolling vs. Resampling Die Verwendung von. rolling () mit einem zeitbasierten Index ist vergleichbar mit dem Resampling. Sie betreiben und führen reduktive Operationen an zeitindizierten Pandabildungen durch. Bei Verwendung von. rolling () mit einem Offset. Der Versatz ist ein Zeit-Dreieck. Nehmen Sie ein nach hinten schauendes Fenster und aggregieren Sie alle Werte in diesem Fenster (einschließlich des Endpunkts, aber nicht des Startpunkts). Dies ist der neue Wert an diesem Punkt im Ergebnis. Dies sind Fenster mit variabler Größe im Zeitraum für jeden Punkt der Eingabe. Sie erhalten ein gleich großes Ergebnis wie die Eingabe. Bei Verwendung von. resample () mit einem Offset. Konstruieren Sie einen neuen Index, der die Frequenz des Offsets ist. Für jede Frequenz bin, Aggregat Punkte aus dem Eingang innerhalb eines Rückwärts-in-Zeit-Fenster, die in diesem bin fallen. Das Ergebnis dieser Aggregation ist die Ausgabe für diesen Frequenzpunkt. Die Fenster sind feste Größe im Frequenzraum. Ihr Ergebnis hat die Form einer regelmäßigen Frequenz zwischen dem minimalen und dem maximalen Wert des ursprünglichen Eingabeobjekts. Zusammenfassen. Rolling () ist eine zeitbasierte Fensteroperation, während. resample () eine frequenzbasierte Fensteroperation ist. Zentrieren von Windows Die Etiketten werden standardmäßig auf den rechten Rand des Fensters gesetzt, aber ein zentrales Schlüsselwort ist verfügbar, so dass die Beschriftungen in der Mitte festgelegt werden können. Binäre Fensterfunktionen cov () und corr () können die Bewegungsfensterstatistiken über zwei Serien oder eine beliebige Kombination von DataFrameSeries oder DataFrameDataFrame berechnen. Hier ist das Verhalten in jedem Fall: zwei Serien. Berechnen Sie die Statistik für die Paarung. DataFrameSeries. Berechnen Sie die Statistik für jede Spalte des DataFrame mit der übergebenen Reihe, sodass ein DataFrame zurückgegeben wird. DataFrameDataFrame. Berechnen Sie standardmäßig die Statistik für passende Spaltennamen und geben Sie ein DataFrame zurück. Wenn das Schlüsselwortargument pairwiseTrue übergeben wird, wird die Statistik für jedes Paar von Spalten berechnet, wobei ein Panel zurückgegeben wird, dessen Elemente die betreffenden Daten sind (siehe nächster Abschnitt). Computing rollen paarweise Kovarianzen und Korrelationen In der Finanzdatenanalyse und anderen Bereichen ist es üblich, Kovarianz und Korrelationsmatrizen für eine Sammlung von Zeitreihen zu berechnen. Oft interessiert man sich auch für Verschiebungsfensterkovarianz und Korrelationsmatrizen. Dies kann getan werden, indem das paarweise Schlüsselwortargument übergeben wird, was im Fall von DataFrame-Eingaben zu einem Panel führt, dessen Elemente die betreffenden Daten sind. Im Falle eines einzelnen DataFrame-Arguments kann das paarweise Argument sogar weggelassen werden: Fehlende Werte werden ignoriert und jeder Eintrag wird mit den paarweise vollständigen Beobachtungen berechnet. Bitte beachten Sie die Kovarianz-Abschnitt für die Vorbehalte in Verbindung mit dieser Methode der Berechnung von Kovarianz und Korrelation Matrizen. Abgesehen davon, dass sie keinen Fensterparameter haben, haben diese Funktionen dieselben Schnittstellen wie ihre. rolling-Pendants. Wie oben, sind die Parameter, die sie alle akzeptieren: minperiods. Schwelle von Nicht-Null-Datenpunkten erfordern. Standardwerte für die Berechnung der Statistik. Es werden keine NaNs ausgegeben, sobald minperiods Nicht-Null-Datenpunkte gesehen wurden. Center. Boolean, ob die Beschriftungen in der Mitte gesetzt werden sollen (default ist False) Die Ausgabe der Methoden. rolling und. expanding gibt kein NaN zurück, wenn mindestens minperiods Nicht-Nullwerte im aktuellen Fenster vorhanden sind. Dies unterscheidet sich von cumsum. Cumprod Cummax Und cummin. Die NaN in dem Ausgang zurückgeben, wo immer ein NaN in dem Eingang angetroffen wird. Eine expandierende Fensterstatistik ist stabiler (und weniger reagierend) als ihr Rollfenster-Gegenstück, da die zunehmende Fenstergröße die relative Auswirkung eines einzelnen Datenpunkts verringert. Als Beispiel ist hier die mittlere () Ausgabe für den vorherigen Zeitreihendatensatz: Exponentiell gewichtete Fenster Ein verwandter Satz von Funktionen sind exponentiell gewichtete Versionen von mehreren der obigen Statistiken. Eine ähnliche Schnittstelle zu. rolling und. expanding wird über die. ewm-Methode aufgerufen, um ein EWM-Objekt zu empfangen. Es werden eine Anzahl expandierender EW-Methoden (exponentiell gewichtet) bereitgestellt: ggplot2 ist der Standard für die Plotterung in R für viele Anwender. Neue Benutzer können jedoch die Lernkurve steil anfangs finden und erfahrenere Benutzer finden es schwierig, alle Optionen (vor allem im Thema) zu verfolgen. Ggedit ist ein Paket, das den Benutzern hilft, die Lücke zwischen dem Erstellen eines Plots und dem Erhalten all jener nervtötenden Plotästhetik genau richtig zu machen, während alles für weitere Forschung und Zusammenarbeit tragbar ist. Ggedit wird von einem glänzenden Gadget angetrieben, in dem der Benutzer ein ggplot-Plotobjekt oder eine Liste von ggplot-Objekten eingibt. Sie können ggedit direkt von der Konsole aus im Menü Addin in RStudio ausführen. R 3.3.2 (Codename 8220Sincere Pumpkin Patch8221) wurde gestern freigegeben Sie können die neueste Binärversion von hier bekommen. (Oder den. tar. gz-Quellcode von hier aus). Die vollständige Liste der Bugfixes und neuer Funktionen finden Sie weiter unten. Upgrade auf R 3.3.2 unter Windows Wenn Sie Windows verwenden, können Sie problemlos auf die neueste Version von R mit dem installr-Paket aktualisieren. Führen Sie einfach den folgenden Code in Rgui: Running 8220updateR () 8221 wird feststellen, ob es eine neue R-Version verfügbar ist, und wenn ja, wird es downloadinstall es (etc.). Es gibt auch ein Schritt-für-Schritt-Tutorial (mit Screenshots), wie man R unter Windows mit dem installr-Paket aktualisieren kann. Wenn Sie nur die Option zum Upgrade auf eine ältere Version von R sehen, ändern Sie den Spiegel oder versuchen Sie es in ein paar Stunden erneut (es dauert in der Regel rund 24 Stunden für alle CRAN-Spiegel, um die neueste Version von R zu erhalten). Ich versuche, das installr Paket aktualisiert und nützlich zu halten, also, wenn Sie irgendwelche Vorschläge oder Anmerkungen auf dem Paket 8211 haben, werden Sie eingeladen, ein Problem in der github Seite zu öffnen. Ich habe das wunderbare Tutorial von Dean Attall verwendet, um meine Maschine in Google Cloud einzustellen. Nachdem ich fertig, um es erfolgreich zu konfigurieren, wollte ich meine Domain auf die Shiny Anwendungs-URL umleiten. Dies ist eine kurze Beschreibung, wie Sie es tun können. Gastbeitrag von Jo Hardin. Professor für Mathematik, Pomona College. ASA8217s Prediction-Wettbewerb In diesem Wahljahr hat die American Statistical Association (ASA) einen Wettbewerb für Studenten zusammengestellt, um die genauen Prozentsätze für den Gewinner der Präsidentschaftswahl von 2016 vorherzusagen. Sie bieten Geldpreise für den Eintrag, der am nächsten kommt, um die nationalen Abstimmung Prozentsatz und die besten prognostiziert die Gewinner für jeden Staat und den District of Columbia. Für mehr Details sehen Sie: Um Sie zu beginnen, schrieb I8217ve eine Analyse der Daten, die von fivethirtight geschabt wurden. Die Analyse verwendet gewichtete Mittel und eine Formel für den Standardfehler (SE) eines gewichteten Mittelwerts. Für Ihre Analyse könnten Sie eine ähnliche Analyse der Zustandsdaten (welche Annahmen würden Sie für eine neue Gewichtsfunktion vornehmen) in Erwägung ziehen. Oder Sie könnten versuchen, eine Art von Modell 8211 entweder ein verallgemeinertes lineares Modell oder eine Bayesian-Analyse mit einem informierten vor. Die Welt ist Ihre Auster Die Ergebnisse, die aus einer aktuellen Nature 8216s-Umfrage hervorgehen, bestätigen, dass wir für viele Forscher in einem schwachen Reproduzierbarkeitsalter leben (Baker M. Gibt es eine Reproduzierbarkeitskrise Nature 2016533: 453-454). Obwohl die Definition der Reproduzierbarkeit zwischen den Disziplinen stark variieren kann, wurde in dieser Umfrage die Version verabschiedet, für die 8220 ein anderer Wissenschaftler, der die gleichen Methoden verwendet, ähnliche Ergebnisse erhält und die gleichen Schlussfolgerungen ziehen kann 8221 (Reality Check on Reproduzierbarkeit, Nature 2016533: 437). Bereits im Jahr 2009 formulierte Roger Peng eine Definition der Reproduzierbarkeit sehr attraktiv: 8220 In vielen Fachgebieten gibt es Beispiele für wissenschaftliche Untersuchungen, die aufgrund fehlender Zeit und Ressourcen nicht vollständig repliziert werden können. In einer solchen Situation gibt es einen Bedarf für einen Mindeststandard, der die Lücke zwischen vollständiger Replikation und nichts füllen kann. Ein Kandidat für diesen Mindeststandard ist die reproduzierbare Forschung, bei der Datenbestände und Computercodes anderen zur Überprüfung der publizierten Ergebnisse und zur Durchführung alternativer Analysen zur Verfügung gestellt werden (Peng R. Reproduzierbare Forschung und Biostatistik, 2009-10: 405-408). Für viele Leser von R-Bloggern, die Peng8217s Formulierung wahrscheinlich bedeutet in erster Linie eine Kombination von R. LaTeX. Sweave Knitr. R Markdown. RStudio. Und GitHub. Aus der breiteren Perspektive der wissenschaftlichen Zeitschriften handelt es sich hauptsächlich um Web-Repositories für experimentelle Protokolle, Rohdaten und Quellcode. Obwohl Forscher und Förderer in vielfältiger Weise zur Reproduzierbarkeit beitragen können, scheinen gelehrte Zeitschriften in der Lage, einen entscheidenden Fortschritt für eine reproduzierbare Forschung zu geben. Im Rahmen der vom Internationalen Komitee für Medizinische Zeitschriften-Redakteure (ICMJE) entwickelten 8220-Empfehlungen für die Durchführung, Berichterstattung, Bearbeitung und Veröffentlichung wissenschaftlicher Arbeiten in medizinischen Zeitschriften 8220 wird explizit auf die Reproduzierbarkeit hingewiesen. Darüber hinaus sollten die gleichen ICMJE-Empfehlungen als 8220 berichtet werden, dass der Abschnitt Methoden im Detail so detailliert sein sollte, dass andere mit dem Zugriff auf die Daten in der Lage sind, die Ergebnisse zu reproduzieren 8220, während 8220 der Statistikabschnitt statistische Methoden mit genügend Details beschreibt Leser mit Zugriff auf die ursprünglichen Daten zu beurteilen, ihre Angemessenheit für die Studie und die Überprüfung der gemeldeten Ergebnisse 8220. Im Dezember 2010 startete Nature Publishing Group Protocol Exchange. 8220 ein Open Repository für die Ablagerung und gemeinsame Nutzung von Protokollen für die wissenschaftliche Forschung 8220, wobei 8220 Protokolle 8230 unterliegen einer Creative Commons Namensnennung-NonCommercial-Lizenz 8220. Im Juni 2014 an der American Association für die Förderung der Wissenschaft Hauptsitz, den USA Nationales Institut für Gesundheit hielt einen gemeinsamen Workshop über die Reproduzierbarkeit, mit der Teilnahme der Nature Publishing Group. Wissenschaft. Und die Herausgeber, die über 30 grundlegendepreklinische Wissenschaftszeitschriften vertreten. Der Workshop führte zur Freigabe der 8220 Prinzipien und Richtlinien für die Berichterstattung präklinische Forschung 8220, wo strenge statistische Analyse und Datamaterial Sharing betont wurden. In diesem Szenario habe ich vor kurzem vorgeschlagen, eine globale 8220-Anweisung für die Reproduzierbarkeit 8221 (Research Papers: Journals sollte Daten Reproduzierbarkeit zu fahren. Nature 2016535: 355). Einer der Stärken dieser vorgeschlagenen Aussage ist das Verbot der statistischen Software 8220point-and-click8221. Für Papiere mit einem Abschnitt 8220Statistical analysis8221 sollten nur Originalstudien, die unter Verwendung von Quellcode-basierten statistischen Umgebungen durchgeführt wurden, zur Peer-Überprüfung zugelassen werden. In jedem Fall scheinen die gegenwärtigen Politiken, die von wissenschaftlichen Zeitschriften angenommen wurden, auf strenge Kriterien zu gehen, um eine reproduzierbarere Forschung zu gewährleisten. In der nächsten Zukunft wird der Raum für die statistische Software 8220point-and-click8221 schrittweise schrumpfen, und eine plattformübergreifende Ausgangssprachenumgebung wie R wird dazu bestimmt sein, eine Schlüsselrolle zu spielen. Verwenden von 2D-Konturdiagrammen, um Beziehungen zwischen drei Variablen zu visualisieren Gastbeitrag von John Bellettiere, Vincent Berardi, Santiago Estrada Um die Beziehungen zwischen zwei verwandten Variablen und einem Ergebnis, das Konturdiagramme verwendet, visuell zu untersuchen. Wir verwenden die Konturfunktion in Base R, um Konturdiagramme zu erzeugen, die für erste Untersuchungen in dreidimensionalen Daten gut geeignet sind. Anschließend entwickeln wir mit ggplot2 Visualisierungen, um mehr Kontrolle über die grafische Ausgabe zu erhalten. Wir beschreiben auch einige Daten-Transformationen benötigt, um diese visuelle Exploration zu erreichen. Lesen Sie weiter 8220Verwenden 2D Contour Plots innerhalb zu visualisieren Beziehungen zwischen drei Variablen8221 Autor Tal Galili Gesendet am 24. Juli 2016 Juli 24, 2016 Kategorien Gast Beitrag. R. visualization Tags R 3 Kommentare zur Verwendung von 2D Contour Plots innerhalb von Visualize Beziehungen zwischen drei Variablen R 3.3.1 (Codename 8220Bug in Ihrem Hair8221) wurde gestern freigegeben Sie können die neueste Version der Binärdatei von hier. (Oder den. tar. gz-Quellcode von hier aus). Die vollständige Liste der Bugfixes finden Sie unter den neuen Funktionen und (diese Version enthält keine neuen Funktionen). Upgrade auf R 3.3.1 unter Windows Wenn Sie Windows verwenden, können Sie problemlos auf die neueste Version von R mit dem installr-Paket aktualisieren. Führen Sie einfach den folgenden Code in Rgui: Running 8220updateR () 8221 wird feststellen, ob es eine neue R-Version verfügbar ist, und wenn ja, wird es downloadinstall es (etc.). Es gibt auch ein Schritt-für-Schritt-Tutorial (mit Screenshots), wie man R unter Windows mit dem installr-Paket aktualisieren kann. Wenn Sie nur die Option zum Upgrade auf eine ältere Version von R sehen, ändern Sie den Spiegel oder versuchen Sie es in ein paar Stunden erneut (es dauert in der Regel rund 24 Stunden für alle CRAN-Spiegel, um die neueste Version von R zu erhalten). Ich versuche, das installr Paket aktualisiert und nützlich zu halten, also, wenn Sie irgendwelche Vorschläge oder Anmerkungen auf dem Paket 8211 haben, werden Sie eingeladen, ein Problem in der github Seite zu öffnen. Ich freue mich, Hitzemeldung bekannt zu geben. Mein neues R-Paket zur Erzeugung interaktiver Wärmekarten, basierend auf dem plot - ten R-Paket. Durch das Ausführen der folgenden 3 Zeilen Code: R 3.3.0 (Codename 8220Supposedly Educational8221) wurde heute veröffentlicht. Sie können die neueste Version der Binärdatei abrufen. (Oder den. tar. gz-Quellcode von hier aus). Die vollständige Liste der neuen Funktionen und Fehlerbehebungen finden Sie weiter unten. Upgrade auf R 3.3.0 unter Windows Wenn Sie Windows verwenden, können Sie mit dem installr-Paket einfach auf die neueste Version von R aktualisieren. Führen Sie einfach den folgenden Code in Rgui: Running 8220updateR () 8221 wird feststellen, ob es eine neue R-Version verfügbar ist, und wenn ja, wird es downloadinstall es (etc.). Es gibt auch ein Schritt-für-Schritt-Tutorial (mit Screenshots), wie man R unter Windows mit dem installr-Paket aktualisieren kann. Wenn Sie nur die Option zum Upgrade auf eine ältere Version von R sehen, ändern Sie den Spiegel oder versuchen Sie es in ein paar Stunden erneut (es dauert in der Regel rund 24 Stunden für alle CRAN-Spiegel, um die neueste Version von R zu erhalten). Ich versuche, das installr Paket aktualisiert und nützlich zu halten, also, wenn Sie irgendwelche Vorschläge oder Anmerkungen auf dem Paket 8211 haben, werden Sie eingeladen, ein Problem in der github Seite zu öffnen. ÄNDERUNGEN IN R 3.3.0 WICHTIGE BENUTZERVERSTÄNDIGE ÄNDERUNGEN nchar (x,) 8216s Argument keepNA, das bestimmt, wie das Ergebnis für NAs in x bestimmt wird, erhält einen neuen Default-Parameter keepNA NA, der NA zurückgibt, wobei x NA ist. Mit Ausnahme der Typbreite, die immer noch 2. die Formatierungsdruckbreite von NA zurückgibt. Alle Builds unterstützen https: URLs in den Standardmethoden für download. file (). Url () und den Code, der sie benutzt. Leider kann nicht garantiert werden, dass auf eine bestimmte https: URL zugegriffen werden kann. Beispielsweise müssen Server und Client erfolgreich ein kryptographisches Protokoll (TLSSSL, 8230) aushandeln und die Identität des Server8217 muss über die verfügbaren Zertifikate überprüft werden. Verschiedene Zugriffsmethoden können unterschiedliche Protokolle zulassen oder private Zertifikatbündel verwenden: Wir haben einen https: CRAN-Spiegel gefunden, auf den von einem Browser, nicht aber von einem anderen oder von download. file () auf demselben Linux-Rechner zugegriffen werden kann. NEUE EIGENSCHAFTEN Einleitung Die US-Vorwahlen kommen mit fast 120 Tagen bis zu den Konventionen schnell voran. Nach dem Bau einer Shinyapp für die israelischen Wahlen beschloss ich, Features in der App zu aktualisieren und ausgiebig in den glänzenden Rahmen. Als legerer Wähler, der versucht, die wahre Temperatur der politischen Landschaft von der überwältigenden Fülle von Polling zu beurteilen, ist eine schwere Aufgabe. Polling-Daten werden kontinuierlich während der staatlichen Vorwahlen veröffentlicht und die Vielfalt der Abgeordneten macht es schwer zu verfolgen, was los ist. Die App-Updates mit den Daten veröffentlicht öffentlich von realclearpolitics. Die App verfolgt die Polling-Trends und Delegieren zählen täglich für Sie. Sie erstellen eine persönliche Analyse von der granularen Ebene Daten bis hin zu den Distributionen mit interaktiven ggplot2 und grafische Diagramme und überprüfen Sie die allgemeine Wahlen Abfrage auf Peak in die nahe Zukunft. Die App kann durch ein paar Orte zugegriffen werden. Ich richte eine AWS-Instanz auf, um die App für Echtzeit-Nutzung zu hosten, und es gibt das Github-Repository, das das gepflegte Heim der App ist, das für die R-Community gedacht ist, die lokal hosten kann. Ausführen der App über Github-Anwendungslayout: (siehe nächster Abschnitt für Details) Aktuelle Polling-Wahlanalyse Allgemeine Wahlen Abfrage-Datenbank Verwendungshinweise: Aktuelle Abfrage Die oberste Zeile zeigt die aktuelle Anhäufung von Delegierten nach Partei und Kandidat in einem Schrittplot mit einem Horizontale Bezugslinie für die Schwelle, die pro Partei benötigt wird, um die Nominierung zu erhalten. Die Akkumulation schließt keine Superdelegierten ein, da es nicht sicher ist, auf welche Weise sie abstimmen werden. Derzeit wird dieser Datensatz aufgrund seiner etwas statischen Struktur offline aktualisiert und die Art und Weise, wie die Daten online gepostet werden, erzwingt die Verwendung von Selenium-Treibern. Eine Aktionsschaltfläche wird hinzugefügt, um die Aktualisierung der Daten durch die Benutzer nach Bedarf aufzurufen. Die unterste Zeile ist ein 7 Tage gleitender Durchschnitt aller Polling-Ergebnisse auf der staatlichen und nationalen Ebene veröffentlicht. Das Band um den gleitenden Durchschnitt ist die sich bewegende Standardabweichung auf demselben Fenster. Dies ist hilfreich, um alle Änderungen in der Ungewissheit darüber, wie die stimmende Öffentlichkeit ist die Wahrnehmung der Kandidaten abholen. Es ist ersichtlich, dass Kandidaten mit niedrigeren Polling-Mittelwerten und einer erhöhten Varianz aufwärts tendieren, während das Gegenteil bei den führenden Kandidaten zutrifft, wo die Wählerunsicherheit für sie schlecht ist. Posts Navigation E-Mail-Abo