Centered Moving Average Taschenrechner

Moving Average Dieses Beispiel lehrt Sie, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen können. Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Gipfel und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Zuerst schauen wir uns unsere Zeitreihen an. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Kann die Schaltfläche Datenanalyse nicht finden Hier klicken, um das Analysis ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Moving Average und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie in das Feld Eingabebereich und wählen Sie den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3. 8. Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der bisherigen 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Dadurch werden Gipfel und Täler geglättet. Die Grafik zeigt einen zunehmenden Trend. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da es nicht genügend vorherige Datenpunkte gibt. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Gipfel und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall ist, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte auf die tatsächlichen Datenpunkte. Moving Average Calculator Angesichts einer Liste von sequentiellen Daten können Sie den n-Punkt gleitenden Durchschnitt (oder Rolling Average) konstruieren, indem Sie den Durchschnitt jedes Satzes von n finden Aufeinanderfolgende Punkte. Wenn Sie beispielsweise den bestellten Datensatz 10, 11, 11, 15, 13, 14, 12, 10, 11 haben, beträgt der 4-Punkt-Gleitdurchschnitt 11,75, 12,5, 13,25, 13,5, 12,25, 11,75 Umlaufende Mittelwerte werden verwendet Um sequenzielle Daten zu glätten, machen sie scharfe Spitzen und tauchen weniger ausgeprägt, weil jeder Rohdatenpunkt nur ein Bruchteil im gleitenden Durchschnitt gegeben wird. Je größer der Wert von n ist. Je glatter der Graphen des gleitenden Durchschnitts im Vergleich zum Graphen der ursprünglichen Daten. Aktienanalysten betrachten oft gleitende Durchschnitte der Aktienkursdaten, um Trends vorherzusagen und Muster klarer zu sehen. Sie können den Rechner unten verwenden, um einen gleitenden Durchschnitt eines Datensatzes zu finden. Anzahl der Begriffe in einem einfachen n - Point Moving Average Wenn die Anzahl der Begriffe im Originalsatz d ist und die Anzahl der in jedem Durchschnitt verwendeten Begriffe n ist. Dann ist die Anzahl der Begriffe in der gleitenden durchschnittlichen Sequenz zum Beispiel, wenn Sie eine Sequenz von 90 Aktienkursen haben und den 14-tägigen Rollmitteldurchschnitt der Preise nehmen, wird die rollende durchschnittliche Sequenz 90 - 14 1 77 Punkte haben. Dieser Rechner berechnet Bewegungsdurchschnitte, bei denen alle Begriffe gleich gewichtet werden. Sie können auch gewichtete Bewegungsdurchschnitte erzeugen, in denen einige Begriffe größer als andere gegeben werden. Zum Beispiel geben mehr Gewicht auf neuere Daten, oder die Schaffung eines zentral gewichteten Mittel, wo die mittleren Begriffe mehr gezählt werden. Sehen Sie den gewichteten gleitenden Mittelwertartikel und Rechner für weitere Informationen. Zusammen mit bewegten arithmetischen Mittelwerten sehen einige Analytiker auch den bewegenden Median der geordneten Daten an, da der Median von fremden Ausreißern nicht betroffen ist. David, Ja, MapReduce soll auf einer großen Menge an Daten arbeiten. Und die Idee ist, dass im Allgemeinen die Karte und die reduzierten Funktionen nicht darauf achten sollten, wie viele Mapper oder wie viele Reduzierstücke es gibt, das ist nur Optimierung. Wenn Sie sorgfältig über den Algorithmus nachdenken, den ich gepostet habe, können Sie sehen, dass es nicht wichtig ist, welcher Mapper bekommt, welche Teile der Daten. Jeder Eingabedatensatz steht jedem zur Verfügung, um den Betrieb zu reduzieren. Ndash Joe K Sep 18 12 um 22:30 Im besten meiner Verständnis gleitenden Durchschnitt ist nicht schön Karten zu MapReduce Paradigma, da seine Berechnung im Wesentlichen Schiebefenster über sortierte Daten, während MR Verarbeitung von nicht geschnittenen Bereichen von sortierten Daten ist. Lösung, die ich sehe, ist wie folgt: a) Um benutzerdefinierte Partitionierer zu implementieren, um zwei verschiedene Partitionen in zwei Läufen machen zu können. In jedem Durchlauf werden Ihre Reduzierstücke unterschiedliche Datenbereiche berechnen und gleitenden Durchschnitt berechnen, wo es angemessen ist, zu veranschaulichen: Im ersten Lauf werden Daten für Reduzierstücke sein: R1: Q1, Q2, Q3, Q4 R2: Q5, Q6, Q7, Q8 . Hier wirst du gleitender Durchschnitt für einige Qs cacluate. Im nächsten Lauf sollten deine Reduzierer Daten wie: R1: Q1 bekommen. Q6 R2: Q6 Q10 R3: Q10..Q14 Und caclulate den Rest der gleitenden Durchschnitte. Dann müssen Sie die Ergebnisse zusammenfassen. Idee der benutzerdefinierten Partitionierer, dass es zwei Betriebsarten haben wird - jedes Mal in gleiche Bereiche, aber mit einigen Verschiebung. In einem Pseudocode sieht es so aus. Partition (keySHIFT) (MAXKEYnumOfPartitions) wobei: SHIFT aus der Konfiguration entnommen wird. MAXKEY Maximalwert des Schlüssels. Ich gehe aus der Einfachheit, dass sie mit Null beginnen. RecordReader, IMHO ist keine Lösung, da es auf bestimmte Split begrenzt ist und kann nicht über Splits Grenze gleiten. Eine andere Lösung wäre, um die benutzerdefinierte Logik der Aufteilung der Eingangsdaten (es ist Teil der InputFormat) zu implementieren. Es kann getan werden, um 2 verschiedene Dias, ähnlich wie Partitionierung zu tun. Antwortete Sep 17 12 um 8:59