Bei der Berechnung eines laufenden Gleitendurchschnitts ist es sinnvoll, den Mittelwert in der mittleren Zeitperiode einzutragen. Im vorigen Beispiel haben wir den Durchschnitt der ersten 3 Zeiträume berechnet und neben der Periode 3 platziert. Wir hätten den Durchschnitt in der Mitte platzieren können Zeitintervall von drei Perioden, das heißt, neben Periode 2. Dies funktioniert gut mit ungeraden Zeitperioden, aber nicht so gut für sogar Zeitperioden. Also wo würden wir den ersten gleitenden Durchschnitt platzieren, wenn M 4 Technisch, würde der Moving Average bei t 2,5, 3,5 fallen. Um dieses Problem zu vermeiden wir die MAs glätten M mit 2. So glätten wir die geglätteten Werte Wenn wir eine gerade Anzahl von Begriffen im Durchschnitt, müssen wir die geglätteten Werte Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse zu glätten mit M 4.centred gleitenden Durchschnitt Re: zentrierten Gleitender Durchschnitt I dont think Excels Datenanalyse toolpak kann Ihnen eine zentrierte gleitenden Durchschnitt (MA). Sie können Ihre eigene zentrierte MA mit der durchschnittlichen Funktion erstellen. Starten Sie die zentrierte MA im Mittelwert Ihrer Daten, zählen vorwärts und rückwärts die gleiche Anzahl von Einheiten und verwenden Sie die durchschnittliche Funktion. Kopieren Sie diese Funktion in einen neuen Satz von Zellen, bis die Funktion mit Werten beginnt, die in Ihren Daten arent sind. Im nachstehenden Datensatz berechnet Ive 3 und 5 Monate zentrierte MAs des Preises. (Der Datenstart in Zelle a1. Jahr ist in Spalte A und Preis ist in Spalte B. Preis ist der implizite Preis-Deflator.) Hope this helps. Baujahr Preis 3 Yr Centered MA 5 Yr Centered MA 1947 83 1948 88,5 MITTELWERT (B2: B4) 1949 88,2 MITTELWERT (B3: B5) MITTELWERT (B2: B6) 1950 89,5 MITTELWERT (B4: B6) MITTELWERT (B3: B7) 1951 96,2 MITTELWERT (B5: B7) MITTELWERT (B4: B8) 1952 98,1 MITTELWERT (B6: B8) MITTELWERT (B5: B9) 1953 99 MITTELWERT (B7: B9) MITTELWERT (B6: B10) 1954 100 MITTELWERT (B8: B10) MITTELWERT ( B7: B11) 1955 101,2 MITTELWERT (B9: B11) MITTELWERT (B8: B12) 1956 104,6 MITTELWERT (B10: B12) MITTELWERT (B9: B13) 1957 108,4 MITTELWERT (B11: B13) MITTELWERT (B10: B14) 1958 110,8 MITTELWERT ( B12: B14) MITTELWERT (B11: B15) 1959 112,6 MITTELWERT (B13: B15) MITTELWERT (B12: B16) 1960 114,2 MITTELWERT (B14: B16) MITTELWERT (B13: B17) 1961 115,7 MITTELWERT (B15: B17) 1962 116,9 Re: gleitenden Durchschnitt Vielen Dank für das Thomas zentriert, was ich hoffe, ein Makro zu tun ist, schreiben, die eine ähnliche Sache tun wird, dass die Microsoft - Daten Auswertung - durchschnittliche Werkzeugbewegung ist, sondern eine zentrierte gleitende Durchschnitt anstelle eines verzögerten ein verwenden. Dies wurde in einem vor kurzem durchgeführten Auditbericht zu unseren Arbeitsmethoden vorgeschlagen. Ich dachte, es wäre sehenswert, wenn es möglich war, die Microsoft anpassen, anstatt von vorne anfangen. (Ich habe nur die Rekord-Makro-Funktion vor, so dass jeder Ratschlag geschätzt werden würde) wellinth sagte: 27. September 2004 09.20 Uhr Re: zentriert gleitenden Durchschnitt Danke. Ich bezweifle, wenn Sie die Analyse Toolpak ändern könnte. Ive kaum jemals Makros verwendet, so tut mir leid, ich kann Ihnen nicht helfen, furthur. Möglicherweise möchten Sie das Web unter Microsoft Excel durchsuchen. Zentrierte Moving-Averages-Makros. Wenn Sie etwas Nützliches finden, lassen Sie es mich bitte wissen. Thank. David, Yes, MapReduce soll auf einer großen Datenmenge arbeiten. Und die Idee ist, dass im Allgemeinen die Karte und reduzieren Funktionen sollte nicht kümmern, wie viele Mapper oder wie viele Reduzierer gibt es, die nur Optimierung ist. Wenn Sie sorgfältig über den Algorithmus ich gepostet denken, können Sie sehen, dass es doesn39t Angelegenheit, welche Mapper bekommt, welche Teile der Daten. Jeder Eingabesatz ist für jede reduzierte Operation verfügbar, die es benötigt. Ndash Joe K 18. September um 22:30 Im besten Fall meines Verständnisses gleitende Durchschnitt ist nicht schön Karten MapReduce-Paradigma, da seine Berechnung im Wesentlichen Schiebefenster über sortierte Daten ist, während MR Verarbeitung von nicht geschnittenen Bereichen von sortierten Daten. Lösung, die ich sehe, ist wie folgt: a) Um benutzerdefinierte Partitionierer zu implementieren, um zwei verschiedene Partitionen in zwei Durchläufen zu machen. In jedem Lauf erhalten Ihre Reduzierer verschiedene Bereiche der Daten und berechnen gleitenden Durchschnitt, wo passend, werde ich versuchen zu illustrieren: Im ersten Lauf Daten für Reduzierer sollte: R1: Q1, Q2, Q3, Q4 R2: Q5, Q6, Q7, Q8 . Hier werden Sie gleitenden Durchschnitt für einige Qs cacluate. Im nächsten Lauf sollten Ihre Reduzierer Daten wie erhalten: R1: Q1. Q6 R2: Q6. Q10 R3: Q10..Q14 Und caclulate den Rest der gleitenden Durchschnitte. Dann müssen Sie Ergebnisse zu aggregieren. Idee der benutzerdefinierten Partitionierer, dass es zwei Modi der Operation haben wird - jedes Mal in gleiche Bereiche, aber mit einigen Verschiebung. In einem Pseudocode sieht es so aus. Partition (keySHIFT) (MAXKEYnumOfPartitions) Dabei gilt: SHIFT wird aus der Konfiguration übernommen. MAXKEY-Maximalwert der Taste. Ich nehme zur Vereinfachung an, dass sie mit Null beginnen. RecordReader, IMHO ist keine Lösung, da es auf bestimmte Split beschränkt ist und kann nicht über Splits Grenze gleiten. Eine weitere Lösung wäre, um benutzerdefinierte Logik der Aufteilung der Eingangsdaten (es ist Teil der InputFormat) zu implementieren. Es kann getan werden, um 2 verschiedene Folien, ähnlich wie die Partitionierung zu tun.
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