Sentrert Bevegelse Gjennomsnittet Kalkulator

Flytende gjennomsnitt Dette eksemplet lærer deg hvordan du beregner det bevegelige gjennomsnittet av en tidsserie i Excel. Et glidende gjennomsnitt brukes til å utjevne uregelmessigheter (topper og daler) for enkelt å gjenkjenne trender. 1. Først, ta en titt på vår tidsserie. 2. På Data-fanen klikker du Dataanalyse. Merk: kan ikke finne dataanalyseknappen Klikk her for å laste inn add-in for Analysis ToolPak. 3. Velg Flytt gjennomsnitt og klikk OK. 4. Klikk i feltet Inngangsområde og velg området B2: M2. 5. Klikk i intervallboksen og skriv inn 6. 6. Klikk i feltet Utmatingsområde og velg celle B3. 8. Skriv en graf av disse verdiene. Forklaring: fordi vi angir intervallet til 6, er glidende gjennomsnitt gjennomsnittet for de forrige 5 datapunktene og det nåværende datapunktet. Som et resultat blir tinder og daler utjevnet. 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: Jo større intervallet jo flere tinder og daler utjevnes. Jo mindre intervallet, jo nærmere de bevegelige gjennomsnittene er de faktiske datapunktene. Gjennomsnittlig kalkulator Gitt en liste med sekvensielle data, du kan konstruere det n-punkts glidende gjennomsnittet (eller rullende gjennomsnitt) ved å finne gjennomsnittet av hvert sett med n påfølgende punkter. Hvis du for eksempel har det bestilte datasettet 10, 11, 11, 15, 13, 14, 12, 10, 11, er det 4-punkts glidende gjennomsnittet 11,75, 12,5, 13,25, 13,5, 12,25, 11,75. Flytte gjennomsnitt er brukt For å glatte sekvensielle data danner de skarpe topper og dips mindre uttalt fordi hvert rå datapunkt bare er gitt en brøkdel i det bevegelige gjennomsnittet. Jo større verdien av n. Jo jevnere grafen av det bevegelige gjennomsnittet sammenlignet med grafen av de opprinnelige dataene. Aksjeanalytikere ser ofte på å flytte gjennomsnitt på aksjekursdata for å forutse trender og se mønstre tydeligere. Du kan bruke kalkulatoren nedenfor for å finne et bevegelige gjennomsnitt for et datasett. Antall vilkår i en enkel n-punkts flytende gjennomsnitt Hvis antall vilkår i det opprinnelige settet er d, og antallet vilkår som brukes i hvert gjennomsnitt er n. da vil antall vilkår i den bevegelige gjennomsnittssekvensen være For eksempel, hvis du har en sekvens på 90 aksjekurser og tar det 14-dagers rullende gjennomsnittet av prisene, vil den rullende gjennomsnittssekvensen ha 90 - 14 1 77 poeng. Denne kalkulatoren beregner glidende gjennomsnitt der alle termene vektes likt. Du kan også skape vektede glidende gjennomsnitt der noen termer er gitt større vekt enn andre. For eksempel, gir mer vekt til nyere data, eller skaper et sentralt vektet gjennomsnitt hvor de midterste vilkårene teller mer. Se den veide gjennomsnittlige artikkelen og kalkulatoren for mer informasjon. Sammen med bevegelige aritmetiske gjennomsnitt, ser noen analytikere også på den bevegelige medianen av bestilte data siden medianen er upåvirket av merkelige outliers. Ja, MapReduce er ment å operere på en stor mengde data. Og ideen er at generelt, kartet og redusere funksjoner shouldn39t bry deg hvor mange mappers eller hvor mange reduksjonsmaskiner det er, det er bare optimalisering. Hvis du tenker nøye på algoritmen jeg postet, kan du se at det ikke betyr noe hvilken mapper får hvilke deler av dataene. Hver inngangspost vil være tilgjengelig for alle reduksjoner som krever det. ndash Joe K Sep 18 12 kl 22:30 I beste av min forståelse er glidende gjennomsnitt ikke pent kart til MapReduce-paradigmet siden beregningen er i hovedsak skyvevindu over sorterte data, mens MR behandler ikke-kryssede områder av sorterte data. Løsningen ser jeg som følger: a) 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 omgang skal data for reduksjonsapparater være: R1: Q1, Q2, Q3, Q4 R2: Q5, Q6, Q7, Q8 . her vil du cacluate glidende gjennomsnitt for noen Qs. I neste runde bør reduksjonsapparatene få data som: R1: Q1. Q6 R2: Q6. Q10 R3: Q10..Q14 Og caclulate resten av bevegelige gjennomsnitt. Deretter må du samle resultater. Ideen til tilpasset partisjoner at den vil ha to driftsformer - hver gang å dele inn i like rekkevidde, men med litt skift. I en pseudokode vil det se slik ut. partisjon (keySHIFT) (MAXKEYnumOfPartitions) der: SHIFT vil bli tatt fra konfigurasjonen. MAXKEY maksimum verdi av nøkkelen. Jeg antar for enkelhet at de starter med null. RecordReader, IMHO er ikke en løsning siden den er begrenset til spesifikk splitt og kan ikke glide over splitsgrense. En annen løsning ville være å implementere egendefinert logikk for å dele inndataene (det er en del av InputFormat). Det kan gjøres å gjøre 2 forskjellige lysbilder, ligner på partisjonering. svarte sep 17 12 klokka 8:59