Centrado em movimento média xls

Ao calcular uma média móvel em execução, colocar a média no período de tempo médio faz sentido No exemplo anterior, calculamos a média dos primeiros 3 períodos de tempo e colocamos ao lado do período 3. Poderíamos ter colocado a média no meio do Intervalo de tempo de três períodos, isto é, ao lado do período 2. Isso funciona bem com períodos de tempo estranhos, mas não tão bons para períodos de tempo iguais. Então, onde colocamos a primeira média móvel quando M 4 Tecnicamente, a Média Móvel cairá em t 2,5, 3,5. Para evitar este problema, suavizamos as MAs usando M 2. Assim, suavizamos os valores suavizados. Se medimos um número par de termos, precisamos suavizar os valores suavizados. A tabela a seguir mostra os resultados usando M 4.David, Yes, MapReduce é Destinado a operar em uma grande quantidade de dados. E a idéia é que, em geral, o mapa e reduzir as funções não devem se preocupar com quantos mapeadores ou quantos redutores existem, isso é apenas otimização. Se você pensa cuidadosamente sobre o algoritmo que postei, você pode ver que não importa qual mapeador recebe as partes dos dados. Cada registro de entrada estará disponível para cada operação de redução que o necessite. Ndash Joe K 18 de setembro 12 às 22:30 Na melhor das minhas compreensões, a média móvel não é bem mapas para o paradigma MapReduce, uma vez que seu cálculo é basicamente uma janela deslizante sobre dados classificados, enquanto o MR é o processamento de intervalos não interceptados de dados classificados. A solução que vejo é a seguinte: a) Implementar partição personalizada para poder fazer duas partições diferentes em duas execuções. Em cada execução, seus redutores obterão diferentes faixas de dados e calcularão a média móvel quando apropriado vou tentar ilustrar: Em dados da primeira execução para os redutores devem ser: R1: Q1, Q2, Q3, Q4 R2: Q5, Q6, Q7, Q8 . Aqui você irá calcular a média móvel para alguns Qs. Na próxima execução, seus redutores devem ter dados como: R1: Q1. Q6 R2: Q6. Q10 R3: Q10..Q14 E caclule o resto das médias móveis. Então você precisará agregar resultados. Idéia de compartilhamento personalizado que terá dois modos de operação - cada vez que se divide em intervalos iguais, mas com alguma mudança. Em um pseudocódigo, será assim. Partição (keySHIFT) (MAXKEYnumOfPartitions) onde: SHIFT será retirado da configuração. MAXKEY valor máximo da chave. Eu assumo por simplicidade que eles começam com zero. RecordReader, IMHO não é uma solução, uma vez que está limitado a divisão específica e não pode deslizar sobre o limite das divisões. Outra solução seria implementar a lógica personalizada de dados de entrada de divisão (faz parte do InputFormat). Pode ser feito para fazer 2 slides diferentes, semelhante ao particionamento. Respondeu 17 de setembro 12 às 8: 59No meu livro recente Previsão da série de tempos práticos: um guia prático. Eu incluí um exemplo de usar o argumento médio móvel da Microsoft Excels para suprimir a sazonalidade mensal. Isso é feito criando um gráfico de linha da série ao longo do tempo e, em seguida, adicione Trendline gt Moving Average (veja minha postagem sobre a supressão da sazonalidade). O objetivo de adicionar a linha de tendência média móvel a um gráfico de tempo é melhor ver uma tendência nos dados, suprimindo a sazonalidade. Uma média móvel com largura de janela w significa média em cada conjunto de w valores consecutivos. Para visualizar uma série de tempos, geralmente usamos uma média móvel centrada com a estação w. Em uma média móvel centrada, o valor da média móvel no tempo t (MA t) é calculado centrando a janela em torno do tempo t e a média dos valores w dentro da janela. Por exemplo, se tivermos dados diários e suspeitamos de um efeito no dia-a-dia, podemos reprimi-lo por uma média móvel centrada com w7 e, em seguida, plotar a linha MA. Um participante observador no meu curso on-line Previsão descobriu que a média móvel Excels não produz o que esperar. Em vez de calcular a média sobre uma janela centrada em torno de um período de tempo de interesse, simplesmente leva a média dos últimos w meses (chamado Média móvel). Enquanto as médias móveis de trânsito são úteis para a previsão, elas são inferiores para a visualização, especialmente quando a série tem uma tendência. A razão é que a média móvel final está atrasada. Olhe para a figura abaixo, e você pode ver a diferença entre a média móvel Excels (em preto) e uma média móvel centrada (vermelha). O fato de o Excel produzir uma média móvel final no menu Trendline é bastante perturbador e enganador. Ainda mais perturbador é a documentação. Que descreve incorretamente o MA posterior que é produzido: se o Período for definido como 2, por exemplo, a média dos dois primeiros pontos de dados é usada como o primeiro ponto da linha de tendência média móvel. A média do segundo e terceiro pontos de dados é usada como o segundo ponto da linha de tendência, e assim por diante. Para mais informações sobre as médias móveis, veja aqui: