Exemplo de meio centrado em movimento

Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Uma média móvel é usada para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossas séries temporais. 2. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota: não consigo encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento 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 Intervalo e digite 6. 6. Clique na caixa Escala de saída e selecione a célula B3. 8. Traçar um gráfico desses valores. Explicação: porque definimos o intervalo para 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores e o ponto de dados atual. Como resultado, picos e vales são alisados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não pode calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não há suficientes pontos de dados anteriores. 9. Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 e o intervalo 4. Conclusão: quanto maior o intervalo, mais os picos e os vales são alisados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. David, Yes, MapReduce destina-se 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 às 8: 59 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 é tão bom 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 esse problema, suavizamos os 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.