Sentrert Bevegelig Gjennomsnittsformelen

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 å enkelt gjenkjenne trender. Først, la oss ta en titt på vår tidsserier.2 På Data-fanen klikker du Data Analysis. Note kan ikke finne Data Analysis-knappen Klikk her for å laste Analysis ToolPak-tillegget.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 Plott en graf av disse verdiene. Planlegging fordi vi angir intervallet til 6, er det bevegelige gjennomsnittet gjennomsnittet for de foregående 5 datapunktene og det nåværende datapunktet Som et resultat, blir tømmer 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 La rger intervallet, jo mer tømmer og daler utjevnes. Jo mindre intervallet, desto nærmere beveger gjennomsnittene seg 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, som ligner på partisjonering. Når du beregner et løpende bevegelige gjennomsnitt, er gjennomsnittlig i mellomtiden viktig. I det forrige eksempelet beregnet vi gjennomsnittet av granen st 3 tidsperioder og plassert det ved siden av periode 3 Vi kunne ha plassert gjennomsnittet midt i tidsintervallet på tre perioder, det vil si ved siden av periode 2 Dette fungerer bra med ulike tidspunkter, men ikke så bra for en gang perioder Så hvor skulle vi plassere det første glidende gjennomsnittet når M 4. Teknisk sett 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 glatte verdiene. Følgende tabell viser resultatene ved å bruke M 4.