Moving Average. This exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal em Excel Uma média móvel é usado para suavizar irregularidades picos e vales para reconhecer facilmente trends.1 Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota não pode encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento Analysis ToolPak.3 Selecione Média móvel e clique em OK.4 Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2 M2. 5 Clique na caixa Intervalo e digite 6.6 Clique na caixa Output Range e selecione a célula B3.8 Trace um gráfico desses valores. Explicação porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores e O ponto de dados atual Como resultado, os picos e os vales são suavizados O gráfico mostra uma tendência crescente O Excel não pode calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não há pontos de dados anteriores suficientes.9 Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 E intervalo 4.Conclusão O la Quanto mais pequeno o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Quando se calcula uma média móvel em execução, colocar a média no período de tempo médio faz sentido. No exemplo anterior, calculamos a média dos três primeiros períodos de tempo e colocamos-o próximo ao período 3 Poderíamos ter colocado a média no meio do intervalo de tempo de três períodos, ou seja, próximo ao período 2 Isso funciona bem com períodos de tempo ímpares , Mas não tão bom para períodos de tempo mesmo Então, onde seria colocar a primeira média móvel quando M 4.Technically, a média móvel iria cair em t 2 5, 3 5.Para evitar esse problema, suavizar o MA s usando M 2 Assim Nós suavizamos os valores suavizados. Se nós médio um número par de termos, precisamos suavizar os valores suavizados. A tabela a seguir mostra os resultados usando M 4. David, Sim, MapReduce destina-se a operar em uma grande quantidade de dados E o Idéia é que, em geral, o mapa e reduzir f As unções não deveriam se preocupar com quantos mapeadores ou quantos redutores existem, isso é apenas otimização Se você pensar cuidadosamente sobre o algoritmo que eu postei, você pode ver que não importa qual mapeador obtém que partes dos dados Cada registro de entrada estará disponível Para cada operação de redução que necessita Joe K Sep 18 12 at 22 30.No melhor de minha compreensão média móvel não é bem mapeia para MapReduce paradigma desde seu cálculo é essencialmente deslizando janela sobre dados classificados, enquanto MR é o processamento de intervalos não intersected De dados classificados Solução eu vejo é como seguindo um Para implementar particionador personalizado para ser capaz de fazer duas partições diferentes em duas corridas Em cada executar seus redutores obterá diferentes faixas de dados e calcular a média móvel onde apropriado Vou tentar ilustrar Em primeiro lugar Os dados de corrida para os redutores devem ser R1 Q1, Q2, Q3, Q4 R2 Q5, Q6, Q7, Q8.aqui você vai cacluate média móvel para alguns Qs. In próximo executar seus redutores devem obter dados como R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 R 3 Q10 Q14.E caclular o resto das médias móveis Então você vai precisar para agregar resultados. Idea de particionador personalizado que terá dois modos de operação - cada vez dividindo em intervalos iguais, mas com alguma mudança Em um pseudocódigo ele vai ficar assim Chave de partição SHIFT MAXKEY numOfPartitions onde SHIFT será retirado da configuração MAXKEY valor máximo da chave Eu suponho para simplicidade que eles começam com zero. RecordReader, IMHO não é uma solução, uma vez que é limitado a divisão específica e não pode deslizar sobre split s . Outra solução seria implementar lógica personalizada de dividir dados de entrada é parte do InputFormat Pode ser feito para fazer 2 slides diferentes, semelhante ao partitioning. answered Sep 17 12 at 8 59.
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