5 Periode Sentrert Moving Average

Når du beregner et løpende bevegelige gjennomsnitt, er det gjennomsnittlig å plassere gjennomsnittet i mellomtiden. I det forrige eksempelet beregnet vi gjennomsnittet av de første 3 tidsperiodene og plasserte det ved siden av perioden 3 Vi kunne ha plassert gjennomsnittet midt i tidsintervall på tre perioder, det vil si ved siden av periode 2 Dette fungerer bra med ulige tidsperioder, men ikke så bra for like tidsperioder. Så hvor skal vi plassere det første glidende gjennomsnittet når M 4. Teknisk vil det bevegelige gjennomsnittet falle på t 2 5, 3 5. For å unngå dette problemet glatter vi MAs ved å bruke M 2 Således glatter vi de jevne verdiene. Hvis vi gjennomsnittlig et jevnt antall vilkår, må vi glatte de jevne verdiene. Følgende tabell viser resultatene ved å bruke M 4.Moving Average. This eksempelet lærer deg hvordan du beregner det bevegelige gjennomsnittet av en tidsserie i Excel. Et glidende gjennomsnitt brukes til å jevne ut uregelmessigheter, topper og daler for å enkelt gjenkjenne trender. Først, la oss ta en titt på vår tid series.2 På Data-fanen klikker du Data An alice. Note kan ikke finne Data Analysis knappen Klikk her for å laste Analysis ToolPak add-in.3 Velg Moving Average og klikk OK.4 Klikk i feltet Inngangsområde og velg området B2 M2.5 Klikk i Intervall-boksen og type 6.6 Klikk i feltet Output Range og velg celle B3.8 Plot en graf av disse verdiene. Eksplantering fordi vi stiller intervallet til 6, er det glidende gjennomsnittet gjennomsnittet av de forrige 5 datapunktene og det nåværende datapunktet Som et resultat , topper og daler utjevnes Grafen viser en økende trend Excel kan ikke beregne det bevegelige gjennomsnittet for de første 5 datapunktene fordi det ikke er nok tidligere datapunkter.9 Gjenta trinn 2 til 8 for intervall 2 og intervall 4. Konklusjon Den større intervallet, jo flere tinder og daler utjevnes. Jo mindre intervallet, desto nærmere er de bevegelige gjennomsnittene til de faktiske datapunktene. David, ja, MapReduce er ment å operere på en stor mengde data. Og ideen er at kart og reduksjonsfunksjoner generelt burde ikke vare hvor mange mappere eller hvor mange reduksjonsmaskiner det er, det er bare optimalisering. Hvis du tenker nøye på algoritmen jeg postet, kan du se at det ikke spiller noen rolle hvilken mapper får hvilke deler av dataene hver inngangspost vil være tilgjengelig for alle redusere operasjoner som trenger det Joe K Sep 18 12 på 22 30.I best av min forståelse flytter gjennomsnittet er ikke pent kart til MapReduce-paradigmet siden beregningen er i hovedsak skyvevindu over sorterte data, mens MR behandler ikke-kryssede områder av sorterte data Løsning jeg ser er som følger a For å implementere tilpasset partisjoner for å kunne lage to forskjellige partisjoner i to løp I hvert løp vil reduksjonene dine få forskjellige dataområder og beregne glidende gjennomsnitt hvor passende jeg vil prøve å illustrere. I første løpsdata for reduksjonsaggregat skal R1, Q7, Q8. Der vil du cacluate glidende gjennomsnitt for noen Qs. In neste runde bør reduksjonsapparatene få data som R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 R3 Q10 Q14. Og caclulate resten av bevegelige gjennomsnitt. Da må du samle resultater. Idea av tilpasset partisjoner at den vil ha to operasjonsmoduser - hver gang de deler inn i like rekkevidde, men med litt skift I en pseudokode vil det se ut som denne partisjonsknappen SHIFT MAXKEY numOfPartisjoner hvor SHIFT vil bli tatt fra konfigurasjonen MAXKEY maksimal verdi av nøkkelen jeg antar for enkelhet at de starter med null. RecordReader, IMHO er ikke en løsning siden det er begrenset til spesifikk splitt og kan ikke glide over splittens grense. En annen løsning ville være å implementere tilpasset logikk for å dele inndataene det er en del av InputFormat It kan gjøres for å gjøre 2 forskjellige lysbilder, ligner partisjonering. ansvaret 17. september kl. 12 på 8 59.