Zentriert Gleitende Durchschnitt Formel

Moving Average. This Beispiel lehrt Sie, wie man den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten Peaks und Täler zu glätten, um Trends leicht zu erkennen.1 Zuerst lassen Sie uns einen Blick auf unsere Zeitreihe Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis finden Sie die Schaltfläche Datenanalyse Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Gleitender Durchschnitt 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 ein. 6.6 Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3.8 Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung, weil wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der vorherigen 5 Datenpunkte und Der aktuelle Datenpunkt Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Der Graph 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 das Intervall 2 Und Intervall 4.Conclusion Je größer das Intervall ist, desto mehr werden die Gipfel und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall ist, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den aktuellen Datenpunkten. David, Ja, MapReduce ist beabsichtigt, auf einer großen Menge an Daten zu operieren 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 darüber nachdenken Der Algorithmus, den ich gepostet habe, können Sie sehen, dass es nicht wichtig ist, welcher Mapper bekommt, welche Teile der Daten jeder Eingabedatensatz für jeden reduzierenden Betrieb verfügbar sein wird, der es benötigt Joe K Sep 18 12 bei 22 30. Im besten meiner Verständnis gleitenden Durchschnitt Ist nicht schön Karten zum MapReduce-Paradigma, da seine Berechnung im Wesentlichen Schiebefenster über sortierte Daten ist, während MR die Verarbeitung von nicht geschnittenen Bereichen von sortierten Daten ist. Solution, die ich sehe, ist wie folgt a Um benutzerdefinierte Partitionierer zu implementieren, um zwei verschiedene Partitionen erstellen zu können In zwei Läufen In jedem Durchlauf werden Ihre Reduzierstücke unterschiedliche Datenbereiche erhalten und den gleitenden Durchschnitt berechnen, wo es angemessen ist, zu veranschaulichen. Im ersten Lauf werden Daten für Reduzierstücke R1 Q1, Q2, Q3, Q4 R2 Q5, Q6, Q7, Q8 sein. Hier werden Sie cacluate gleitenden Durchschnitt für einige Qs. In nächsten Lauf Ihre Reduzierer sollten Daten wie R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 R3 Q10 Q14.And caclulate den Rest der sich bewegenden Mitteln Dann müssen Sie aggregieren results. Idea der benutzerdefinierten Partitionierer, dass es Wird zwei Betriebsarten haben - jedes Mal in gleiche Bereiche, aber mit einigen Verschiebung In einem Pseudocode wird es wie diese Partitionstaste aussehen SHIFT MAXKEY numOfPartitions wo SHIFT aus der Konfiguration genommen wird MAXKEY Maximalwert des Schlüssels Ich nehme für die Einfachheit, dass sie Start mit zero. RecordReader, IMHO ist keine Lösung, da es auf bestimmte Split begrenzt ist und kann nicht über Split s Grenze gleiten. Eine andere Lösung wäre, um benutzerdefinierte Logik der Aufteilung von Eingabedaten zu implementieren ist es Teil der InputFormat Es kann getan werden Mache 2 verschiedene Dias, ähnlich der Partitionierung. Wenn die Berechnung eines laufenden gleitenden Durchschnittes, Platzierung der Durchschnitt in der mittleren Zeitspanne macht Sinn. Im vorherigen Beispiel haben wir den Durchschnitt der ersten 3 Zeiträume berechnet und platziert es neben Periode 3 Wir konnten Haben den Durchschnitt in der Mitte des Zeitintervalls von drei Perioden platziert, das heißt, neben Periode 2 Das funktioniert gut mit ungeraden Zeiträumen, aber nicht so gut für gleichzeitige Zeiträume Also wo würden wir den ersten gleitenden Durchschnitt setzen, wenn M 4.Technisch würde der Moving Average bei t 2 5, 3 fallen 5. Um dieses Problem zu vermeiden, glätten wir die MA s mit M 2 So glätten wir die geglätteten Werte. Wenn wir eine gerade Anzahl von Ausdrücken beurteilen, müssen wir die geglätteten glätten Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse mit M 4.