Sentrert Bevegelig Gjennomsnitt Beregning

Når du beregner et løpende bevegelig gjennomsnitt, er gjennomsnittet i midtperioden fornuftig. I forrige eksempel beregner vi gjennomsnittet av de første 3 tidsperiodene og plasserte det ved siden av periode 3. Vi kunne ha plassert gjennomsnittet midt i tidsintervall på tre perioder, det vil si ved siden av periode 2. Dette fungerer bra med ulike tidsperioder, men ikke så bra for jevne tidsperioder. Så hvor skulle vi plassere det første glidende gjennomsnittet når M 4 Teknisk sett ville det bevegelige gjennomsnittet falle på t 2,5, 3,5. For å unngå dette problemet, slipper vi MAs ved hjelp av M 2. Dermed glatter vi de jevne verdiene. Hvis vi gjennomsnittlig et jevnt antall termer, må vi glatte de jevne verdiene. Følgende tabell viser resultatene ved å bruke M 4.David, Yes, 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. Gjennomsnittlig gjennomsnitt: Hva er de Blant de mest populære tekniske indikatorene, er glidende gjennomsnitt brukt til å måle retningen for den nåværende trenden. Hver type bevegelige gjennomsnitt (vanligvis skrevet i denne opplæringen som MA) er et matematisk resultat som beregnes ved å beregne et antall tidligere datapunkter. Når det er bestemt, blir det resulterende gjennomsnittet plottet på et diagram for å tillate handelsmenn å se på glatt data, i stedet for å fokusere på de daglige prisfluktuasjonene som er iboende i alle finansmarkeder. Den enkleste formen for et bevegelige gjennomsnitt, riktig kjent som et enkelt glidende gjennomsnitt (SMA), beregnes ved å ta det aritmetiske gjennomsnittet av et gitt sett av verdier. For eksempel, for å beregne et grunnleggende 10-dagers glidende gjennomsnitt vil du legge til sluttkursene fra de siste 10 dagene, og deretter dele resultatet med 10. I figur 1 er summen av prisene for de siste 10 dagene (110) dividert med antall dager (10) for å komme fram til 10-dagers gjennomsnittet. Hvis en forhandler ønsker å se et 50-dagers gjennomsnitt i stedet, vil samme type beregning bli gjort, men det vil inkludere prisene i løpet av de siste 50 dagene. Det resulterende gjennomsnittet under (11) tar hensyn til de siste 10 datapunktene for å gi handelsmenn en ide om hvordan en eiendel er priset i forhold til de siste 10 dagene. Kanskje du lurer på hvorfor tekniske handelsfolk kaller dette verktøyet et bevegelige gjennomsnitt og ikke bare en vanlig gjennomsnitt. Svaret er at når nye verdier blir tilgjengelige, må de eldste datapunktene slippes fra settet og nye datapunkter må komme inn for å erstatte dem. Dermed går datasettet kontinuerlig til å regne for nye data etter hvert som det blir tilgjengelig. Denne beregningsmetoden sikrer at bare den nåværende informasjonen blir regnskapsført. I figur 2 flyttes den røde boksen (som representerer de siste 10 datapunktene) til høyre, og den siste verdien av 15 blir tapt fra beregningen når den nye verdien av 5 er lagt til settet. Fordi den relativt små verdien av 5 erstatter den høye verdien på 15, ville du forvente å se gjennomsnittet av datasettets reduksjon, som det gjør, i dette tilfellet fra 11 til 10. Hva ser Moving Averages Like Når verdiene til MA har blitt beregnet, de er plottet på et diagram og deretter koblet til for å skape en bevegelig gjennomsnittslinje. Disse svingete linjene er vanlige på diagrammer av tekniske handelsfolk, men hvordan de brukes kan variere drastisk (mer om dette senere). Som du kan se i figur 3, er det mulig å legge til mer enn ett glidende gjennomsnitt i et diagram ved å justere antall tidsperioder som brukes i beregningen. Disse svingete linjene kan virke distraherende eller forvirrende i begynnelsen, men du vil bli vant til dem når tiden går videre. Den røde linjen er bare gjennomsnittsprisen de siste 50 dagene, mens den blå linjen er gjennomsnittsprisen de siste 100 dagene. Nå som du forstår hva et glidende gjennomsnitt er, og hvordan det ser ut, kan du godt presentere en annen type glidende gjennomsnitt og undersøke hvordan det er forskjellig fra det tidligere nevnte enkle glidende gjennomsnittet. Det enkle glidende gjennomsnittet er ekstremt populært blant handelsfolk, men som alle tekniske indikatorer har det kritikere. Mange individer hevder at bruken av SMA er begrenset fordi hvert punkt i dataserien vektes det samme, uavhengig av hvor det forekommer i sekvensen. Kritikere hevder at de nyeste dataene er mer signifikante enn de eldre dataene, og bør ha større innflytelse på sluttresultatet. Som svar på denne kritikken begynte handelsmenn å gi mer vekt på nyere data, som siden har ført til oppfinnelsen av ulike typer nye gjennomsnitt, hvorav den mest populære er det eksponentielle glidende gjennomsnittet (EMA). (For videre lesing, se Grunnleggende om vektede bevegelige gjennomsnitt og hva som er forskjellen mellom en SMA og en EMA) Eksponentiell flytende gjennomsnitt Det eksponentielle glidende gjennomsnittet er en type bevegelige gjennomsnitt som gir mer vekt til de siste prisene i et forsøk på å gjøre det mer responsivt til ny informasjon. Å lære den noe kompliserte ligningen for å beregne en EMA kan være unødvendig for mange forhandlere, siden nesten alle kartleggingspakker gjør beregningene for deg. Men for deg matematiske geeks der ute, her er EMA-ligningen: Når du bruker formelen til å beregne det første punktet til EMA, kan det hende du merker at det ikke er noen verdi tilgjengelig for bruk som den forrige EMA. Dette lille problemet kan løses ved å starte beregningen med et enkelt glidende gjennomsnitt og fortsette videre med den ovennevnte formelen derfra. Vi har gitt deg et eksempelkart som inneholder virkelige eksempler på hvordan du kan beregne både et enkelt glidende gjennomsnitt og et eksponentielt glidende gjennomsnitt. Forskjellen mellom EMA og SMA Nå som du har en bedre forståelse av hvordan SMA og EMA beregnes, kan vi se på hvordan disse gjennomsnittene er forskjellige. Ved å se på beregningen av EMA, vil du legge merke til at det legges større vekt på de siste datapunktene, noe som gjør det til en type vektet gjennomsnitt. I figur 5 er antall tidsperioder som brukes i hvert gjennomsnitt identisk (15), men EMA reagerer raskere på de endrede prisene. Legg merke til hvordan EMA har en høyere verdi når prisen stiger, og faller raskere enn SMA når prisen senker. Denne responsen er den viktigste grunnen til at mange handelsmenn foretrekker å bruke EMA over SMA. Hva betyr de forskjellige dagene Gjennomsnittlig flytteverdi er en helt tilpassbar indikator, noe som betyr at brukeren fritt kan velge hvilken tidsramme de vil ha når man lager gjennomsnittet. De vanligste tidsperioder som brukes i bevegelige gjennomsnitt er 15, 20, 30, 50, 100 og 200 dager. Jo kortere tidsrammen som brukes til å skape gjennomsnittet, jo mer følsomt blir det for prisendringer. Jo lengre tidsrom, jo ​​mindre følsomt, eller mer utjevnet, vil gjennomsnittet være. Det er ingen riktig tidsramme som skal brukes når du oppretter dine bevegelige gjennomsnitt. Den beste måten å finne ut hvilken som passer best for deg, er å eksperimentere med en rekke forskjellige tidsperioder til du finner en som passer til din strategi. Gjennomsnittlig gjennomsnitt: Hva det er og Hvordan beregne det Se videoen eller les artikkelen under : Et glidende gjennomsnitt er en teknikk for å få en generell ide om trender i et datasett. Det er et gjennomsnitt av noen undergrupper av tall. Det bevegelige gjennomsnittet er ekstremt nyttig for å prognose langsiktige trender. Du kan beregne det for en periode. Hvis du for eksempel har salgsdata i en tjueårsperiode, kan du beregne et femårig glidende gjennomsnitt, et fireårig glidende gjennomsnitt, et treårig glidende gjennomsnitt og så videre. Aksjemarkedet analytikere vil ofte bruke et 50 eller 200 dagers glidende gjennomsnitt for å hjelpe dem å se trender på aksjemarkedet og (forhåpentligvis) prognose hvor aksjene er på vei. Et gjennomsnitt representerer 8220 middling8221 verdien av et sett med tall. Det bevegelige gjennomsnittet er nøyaktig det samme, men gjennomsnittet beregnes flere ganger for flere delsett av data. Hvis du for eksempel vil ha et toårig glidende gjennomsnitt for et datasett fra 2000, 2001, 2002 og 2003, vil du finne gjennomsnitt for delmengder 20002001, 20012002 og 20022003. Flytte gjennomsnitt er vanligvis plottet og er best visualisert. Beregne et 5-års flytende gjennomsnitt Eksempel Eksempelproblem: Beregn et femårig glidende gjennomsnitt fra følgende datasett: (4M 6M 5M 8M 9M) ​​5 6,4M Gjennomsnittlig salg for andre delmengde på fem år (2004 8211 2008). sentrert rundt 2006, er 6,6M: (6M 5M 8M 9M 5M) 5 6,6M Gjennomsnittlig salg for tredje delmengde på fem år (2005 8211 2009). sentrert rundt 2007, er 6.6M: (5M 8M 9M 5M 4M) 5 6.2M Fortsett å beregne hvert femårs gjennomsnitt, til du når slutten av settet (2009-2013). Dette gir deg en rekke poeng (gjennomsnitt) som du kan bruke til å tegne et diagram over bevegelige gjennomsnitt. Følgende Excel-tabell viser deg de bevegelige gjennomsnittene beregnet for 2003-2012 sammen med en scatterplot av dataene: Se videoen eller les trinnene nedenfor: Excel har et kraftig tillegg, Data Analysis Toolpak (hvordan du laster inn dataene Analyse Toolpak) som gir deg mange ekstra muligheter, inkludert en automatisert glidende gjennomsnittsfunksjon. Funksjonen beregner ikke bare glidende gjennomsnitt for deg, det graver også de opprinnelige dataene samtidig. sparer deg ganske mange tastetrykk. Excel 2013: Trinn 1: Klikk 8220Data8221-kategorien og klikk deretter 8220Data Analysis.8221 Trinn 2: Klikk 8220Gjennomsnitt8221 og klikk deretter 8220OK.8221 Trinn 3: Klikk på 8220Input Range8221-boksen og velg deretter dataene dine. Hvis du inkluderer kolonneoverskrifter, må du kontrollere at etikettene er i første rekkefelt. Trinn 4: Skriv inn et intervall i boksen. Et intervall er hvor mange tidligere poeng du vil bruke Excel til å beregne det bevegelige gjennomsnittet. For eksempel vil 822058221 bruke de forrige 5 datapunktene til å beregne gjennomsnittet for hvert påfølgende punkt. Jo lavere intervallet, desto nærmere er det bevegelige gjennomsnittet ditt til ditt opprinnelige datasett. Trinn 5: Klikk i boksen 8220Output Range8221 og velg et område på regnearket der du vil at resultatet skal vises. Eller klikk på 8220New-regneark8221-knappen. Trinn 6: Kontroller 8220Chart Output8221-boksen hvis du vil se et diagram over datasettet ditt (hvis du glemmer å gjøre dette, kan du alltid gå tilbake og legge til det eller velge et diagram fra 8220Insert8221-fanen.8221 Trinn 7: Trykk på 8220OK .8221 Excel vil returnere resultatene i området du angav i trinn 6. Se videoen, eller les trinnene nedenfor: Eksempelproblem: Beregn treårig glidende gjennomsnitt i Excel for følgende salgsdata: 2003 (33M), 2004 (22M), 2005 (36M), 2006 (34M), 2007 (43M), 2008 (39M), 2009 (41M), 2010 (36M), 2011 (45M), 2012 (56M), 2013 (64M). 1: Skriv inn dataene i to kolonner i Excel. Den første kolonnen skal ha året og den andre kolonnen de kvantitative dataene (i dette eksemplet problemet, salgstallene). Kontroller at det ikke er noen tomme rader i celledataene. : Beregn det første treårsmediet (2003-2005) for dataene. For dette prøveproblemet, skriv 8220 (B2B3B4) 38221 i celle D3. Beregne det første gjennomsnittet. Trinn 3: Dra firkanten nederst til høyre hjørne d eier å flytte formelen til alle cellene i kolonnen. Dette beregner gjennomsnitt for etterfølgende år (for eksempel 2004-2006, 2005-2007). Dra formelen. Trinn 4: (Valgfritt) Opprett en graf. Velg alle dataene i regnearket. Klikk på 8220Insert8221-fanen, klikk deretter 8220Scatter, 8221 og klikk deretter 8220Skatt med glatte linjer og markører.8221 En graf av det bevegelige gjennomsnittet ditt vil vises på regnearket. Sjekk ut vår YouTube-kanal for mer statistikk Hjelp og tips Flytte gjennomsnitt: Hva det er og Hvordan beregne det var sist endret: 8. januar 2016 av Andale 22 tanker om ldquo Flytende gjennomsnitt: Hva det er og Hvordan beregne det rdquo Dette er perfekt og enkelt å assimilere. Takk for arbeidet Dette er veldig klart og informativt. Spørsmål: Hvordan beregner man et 4-års glidende gjennomsnitt Hvilket år vil det 4-årige glidende gjennomsnittssenteret på Det sitte på slutten av det andre året (dvs. 31. desember). Kan jeg bruke gjennomsnittlig inntekt til å prognose fremtidig inntjening. Noen vet om sentrert mener, vennligst vennligst fortell meg om noen vet det. Her er det gitt at vi må vurdere 5 år for å få det som er i sentrum. Så hva om resten årene hvis vi ønsker å bli gjennomsnittet av 20118230er, har vi ikke flere verdier etter 2012, da hvordan skulle vi beregne det? Som du don8217t har mer info, det ville være umulig å regne ut 5 år MA for 2011. Du kan få et toårig glidende gjennomsnitt skjønt. Hei, takk for videoen. En ting er imidlertid uklart. Hvordan lage en prognose for de kommende månedene Videoen viser prognose for månedene for hvilke data som allerede er tilgjengelige. Hei, Rå, I8217m jobber med å utvide artikkelen for å inkludere prognoser. Prosessen er litt mer komplisert enn å bruke tidligere data skjønt. Ta en titt på denne Duke University-artikkelen, som forklarer det i dybden. Hilsen, takk for en klar forklaring. Hei Kan ikke finne linken til den foreslåtte Duke University-artikkelen. Be om å legge inn linken igjen