Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Um avarge movente é usado para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série temporal. 2. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota: não é possível localizar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o suplemento 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 Interval (Intervalo) e digite 6. 6. Clique na caixa Output Range (Intervalo de saída) e selecione a célula B3. 8. Plote um gráfico desses valores. Explicação: porque definimos o intervalo para 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores e do ponto de dados atual. Como resultado, picos e vales são suavizados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não pode calcular a média móvel dos 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: Quanto maior o intervalo, mais os picos e vales são suavizados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis dos pontos de dados reais. David, Yes, MapReduce é destinado a operar em uma grande quantidade de dados. E a ideia é que, em geral, o mapa e as funções de redução não devem importar quantos mapeadores ou quantos redutores existem, apenas otimização. Se você pensar cuidadosamente sobre o algoritmo que eu postei, você pode ver que não importa qual mapeador recebe quais partes dos dados. Cada registro de entrada estará disponível para cada operação de redução que precisar dele. Na melhor das hipóteses, a média móvel não é bem mapeada para o paradigma MapReduce, já que seu cálculo é essencialmente uma janela deslizante sobre dados ordenados, enquanto MR é o processamento de intervalos não interseccionados de dados ordenados. A solução que vejo é a seguinte: a) Para implementar o particionador personalizado 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 tentaremos ilustrar: Na primeira execução, os dados para redutores devem ser: R1: Q1, Q2, Q3, Q4 R2: Q5, Q6, Q7, Q8 . aqui você vai calcular a média móvel para alguns Qs. Na próxima execução, seus redutores devem obter dados como: R1: Q1. Q6 R2: Q6. Q10 R3: Q10..Q14 E calcule o resto das médias móveis. Então você precisará agregar resultados. Idéia do particionador personalizado que terá dois modos de operação - cada vez dividindo-se em intervalos iguais, mas com algum deslocamento. Em um pseudocódigo, ficará assim. partição (keySHIFT) / (MAXKEY / numOfPartitions) onde: SHIFT será retirado da configuração. Valor máximo de MAXKEY da chave. Eu assumo pela 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 o limite de divisões. Outra solução seria implementar lógica customizada de dados de entrada de divisão (faz parte do InputFormat). Isso pode ser feito para fazer dois slides diferentes, semelhantes ao particionamento. Answer 18 Set 12 at 8: 59Method of Moving Averages Os comentários estão desligados Suponha que haja períodos de tempo denotados por e os valores correspondentes da variável. Primeiro de tudo, temos que decidir o período das médias móveis. Para séries temporais curtas, usamos período de 3 ou 4 valores. Para séries temporais longas, o período pode ser 7, 10 ou mais. Para séries temporais trimestrais, sempre calculamos as médias levando 4 quartos de cada vez. Em séries temporais mensais, as médias móveis de 12 meses são calculadas. Suponha que a série temporal fornecida seja em anos e decidimos calcular a média móvel de 3 anos. As médias móveis denotadas por são calculadas como abaixo:
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