Centered moving average wiki

Ao calcular uma média móvel em execução, colocar a média no período de tempo médio faz sentido No exemplo anterior, calculamos a média dos três primeiros períodos de tempo e colocá-lo próximo ao período 3. Poderíamos ter colocado a média no meio da Intervalo de tempo de três períodos, ou seja, próximo ao período 2. Isso funciona bem com períodos de tempo ímpares, mas não tão bom para mesmo períodos de tempo. 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 as MAs usando M 2. Assim, suavizamos os valores suavizados Se nós formos uma média de um número par de termos, precisamos suavizar os valores suavizados A tabela a seguir mostra os resultados usando M 4.David, Sim, MapReduce é Para operar em uma grande quantidade de dados. E a idéia é que, em geral, o mapa e as funções de redução não devem se preocupar com quantos mapeadores ou quantos redutores existem, essa é apenas a otimização. Se você pensar cuidadosamente sobre o algoritmo que eu postei, você pode ver que não importa qual mapeador obtém que partes dos dados. Cada registro de entrada estará disponível para cada operação de redução que precisar dele. Ndash Joe K Sep 18 12 at 22:30 No melhor de minha compreensão média móvel não é muito bem mapeia para MapReduce paradigma desde seu cálculo é essencialmente deslizando janela sobre dados classificados, enquanto MR é o processamento de intervalos não intersected de dados classificados. A solução que vejo é a seguinte: a) Para implementar particionador personalizado para ser capaz de fazer duas partições diferentes em duas execuções. Em cada corrida, seus redutores obterão diferentes faixas de dados e calcularão a média móvel quando apropriado. Eu tentarei ilustrar: Na primeira execução, os dados para os redutores devem ser: R1: Q1, Q2, Q3, Q4 R2: Q5, Q6, Q7, Q8 . Aqui você vai cacluate média móvel para alguns Qs. Na próxima execução seus redutores devem obter dados como: R1: Q1. Q6R2: Q6. Q10 R3: Q10..Q14 E caclulate o resto de médias móveis. Então você precisará agregar resultados. Ideia de particionador personalizado que terá dois modos de operação - cada vez dividindo em intervalos iguais, mas com algum deslocamento. Em um pseudocódigo ele ficará assim. Partição (keySHIFT) / (MAXKEY / numOfPartitions) onde: SHIFT será retirado da configuração. MAXKEY valor máximo da chave. Eu suponho para a simplicidade que começam com zero. RecordReader, IMHO não é uma solução, uma vez que é limitado a divisão específica e não pode deslizar sobre divide limites. Outra solução seria implementar lógica personalizada de dividir dados de entrada (é parte do InputFormat). Pode ser feito para fazer 2 slides diferentes, semelhante ao particionamento. Respondeu Sep 17 12 at 8: 59Moving média Interferência de bloqueador de anúncios detectado Wikia é um site gratuito que ganha dinheiro com a publicidade. Nós temos uma experiência modificada para os espectadores usando ad bloqueadores Wikia não está acessível se youve fez modificações adicionais. Remova as regras de bloqueio de anúncios personalizados ea página será carregada conforme o esperado. Em estatísticas. Uma média móvel. Também chamado de média móvel. Média móvel. Média de rolamento. Média móvel deslizante. Ou média corrente. É um tipo de filtro de resposta de impulso finito usado para analisar um conjunto de pontos de dados, criando uma série de médias de diferentes subconjuntos do conjunto de dados completo. Dada uma série de números e um tamanho de subconjunto fixo, o primeiro elemento da média móvel é obtido tomando a média do subconjunto fixo inicial da série de números. Em seguida, o subconjunto é modificado por deslocamento para a frente que é, excluindo o primeiro número da série e incluindo o próximo número após o subconjunto original na série. Isso cria um novo subconjunto de números, que é calculado pela média. Este processo é repetido em toda a série de dados. A linha de enredo que liga todas as médias (fixas) é a média móvel. Uma média móvel é um conjunto de números, cada um dos quais é a média do subconjunto correspondente de um conjunto maior de pontos de referência. Uma média móvel também pode usar pesos desiguais para cada valor de referência no subconjunto para enfatizar valores particulares no subconjunto. Uma média móvel é comumente usada com dados de séries temporais para suavizar flutuações de curto prazo e destacar tendências ou ciclos de longo prazo. O limiar entre curto e longo prazo depende da aplicação, e os parâmetros da média móvel serão ajustados em conformidade. Por exemplo, é freqüentemente usado na análise técnica de dados financeiros, como os preços das ações. Retornos ou volumes de negociação. Também é usado na economia para examinar o produto interno bruto, o emprego ou outras séries temporais macroeconômicas. Matematicamente, uma média móvel é um tipo de convolução e por isso pode ser visto como um exemplo de um filtro passa-baixa usado no processamento de sinal. Quando usado com dados de séries não temporais, uma média móvel filtra componentes de freqüência mais alta sem qualquer conexão específica com o tempo, embora tipicamente algum tipo de ordenação esteja implícito. Visto de forma simplista, pode ser considerado como suavização dos dados. Média móvel simples Em aplicações financeiras, uma média móvel simples (SMA) é a média não ponderada dos n pontos de referência anteriores. No entanto, em ciência e engenharia, a média é normalmente tomada a partir de um número igual de dados de cada lado de um valor central. Isso garante que as variações na média estão alinhadas com as variações nos dados, em vez de serem deslocadas no tempo. Um exemplo de uma média de corrida igualmente ponderada igual para uma amostra de n dias do preço de fecho é a média dos últimos n dias de preços de fecho. Se esses preços são, então, a fórmula é Quando calcular valores sucessivos, um novo valor entra na soma e um valor antigo cai, significando uma soma completa cada vez que é desnecessário para este caso simples, O período selecionado depende do tipo de movimento de Interesse, tais como curto, intermediário ou longo prazo. Em termos financeiros, os níveis de média móvel podem ser interpretados como suporte em um mercado em ascensão, ou resistência em um mercado em queda. Se os dados utilizados não estiverem centrados em torno da média, uma média móvel simples fica atrás do último ponto de referência pela metade da largura da amostra. Uma SMA também pode ser desproporcionalmente influenciada por pontos de dados antigos a abandonar ou novos dados entrando Uma característica da SMA é que se os dados têm uma flutuação periódica, em seguida, aplicar um SMA desse período irá eliminar essa variação (a média sempre contendo Um ciclo completo). Mas um ciclo perfeitamente regular é raramente encontrado. 1 Para uma série de aplicações, é vantajoso evitar o deslocamento induzido utilizando apenas dados passados. Assim, pode ser calculada uma média móvel central, utilizando dados igualmente espaçados de cada lado do ponto da série onde a média é calculada. Isso requer o uso de um número ímpar de pontos de referência na janela de amostra. Média móvel acumulada Em uma média móvel acumulada. Os dados chegam em um fluxo de dados ordenado eo estatístico gostaria de obter a média de todos os dados até o ponto de referência atual. Por exemplo, um investidor pode querer o preço médio de todas as transações de ações para um determinado estoque até o momento atual. Como cada nova transação ocorre, o preço médio no momento da transação pode ser calculado para todas as transações até esse ponto usando a média cumulativa, tipicamente uma média igualmente ponderada da seqüência de valores de i x 1. X i até o tempo atual: O método de força bruta para calcular isso seria armazenar todos os dados e calcular a soma e dividir pelo número de pontos de referência toda vez que um novo ponto de referência chegou. No entanto, é possível atualizar simplesmente a média cumulativa como um novo valor xi 1 torna-se disponível, usando a fórmula: Assim, a média cumulativa atual para um novo ponto de referência é igual à média cumulativa anterior mais a diferença entre o último ponto de referência eo valor Média anterior, dividida pelo número de pontos recebidos até agora. Quando todos os pontos de referência chegam (i N), a média cumulativa será igual à média final. A derivação da fórmula da média cumulativa é direta. Usando e de forma semelhante para i 1, verifica-se que Resolvendo esta equação para CA i 1 resulta em: Média ponderada média Edit Uma média ponderada é qualquer média que tem fatores multiplicadores para dar pesos diferentes aos dados em diferentes posições na janela da amostra. Matematicamente, a média móvel é a convolução dos pontos de referência com uma função de ponderação fixa. Um aplicativo está removendo pixelização de uma imagem gráfica digital. Na análise técnica de dados financeiros, uma média móvel ponderada (WMA) tem o significado específico de pesos que diminuem na progressão aritmética. 2 Em um WMA de dia-n o último dia tem peso n. O segundo mais recente n 16087221601, etc até um. Quando se calcula o WMA através de valores sucessivos, a diferença entre os numeradores de WMA M 1 e WMA M é np M 1 1608722160 p M 16087221601608722160 p M 8722n1. Se denotarmos a soma p M 160160160160 p M 8722 n 1 por Total M. Então O gráfico à direita mostra como os pesos diminuem, de maior peso para os pontos de referência mais recentes, até zero. Pode ser comparado com os pesos na média móvel exponencial que se segue. Uma média móvel exponencial (EMA), também conhecida como uma média móvel exponencialmente ponderada (EWMA), é um tipo de filtro de resposta de impulso infinito que aplica fatores de ponderação que diminuem exponencialmente. A ponderação para cada ponto de referência mais antigo diminui exponencialmente, nunca atingindo zero. O gráfico à direita mostra um exemplo da redução de peso. O EMA para uma série Y pode ser calculado recursivamente: O coeficiente representa o grau de diminuição da ponderação, um fator de suavização constante entre 0 e 1. Um desconto mais alto observações mais velhas mais rápido. Alternativamente, pode ser expresso em termos de N períodos de tempo, onde 1601602 / (N 1) Erro de script Erro de script 91 citação necessária 93. Por exemplo, se N 16016019 é equivalente a 1601600.1, a meia-vida dos pesos Que os pesos diminuem por um fator de dois) é aproximadamente N / 2,8854 (dentro de 1 se N 160gt1605). Y t é o valor em um período de tempo t. S t é o valor da EMA em qualquer período de tempo t. S 1 é indefinido. S1 pode ser inicializado de várias maneiras diferentes, mais comumente ajustando S1 a Y1. Embora existam outras técnicas, tais como a definição de S 1 para uma média das primeiras 4 ou 5 observações. A proeminência do efeito de inicialização de S 1 na média móvel resultante depende de valores menores, tornando a escolha de S 1 relativamente mais importante do que valores maiores, uma vez que um maior desacelera mais rapidamente as observações mais antigas. Esta formulação é de acordo com Hunter (1986). 4 Por aplicação repetida desta fórmula para tempos diferentes, podemos eventualmente escrever S t como uma soma ponderada dos pontos de referência Y t. Como: Uma abordagem alternativa por Roberts (1959) usa Y t em vez de Y t 87221. 5 Esta fórmula também pode ser expressa em termos de análise técnica da seguinte forma, mostrando como a EMA caminha para o ponto de referência mais recente, mas apenas por uma proporção da diferença (cada vez): Esta é uma soma infinita com termos decrescentes. Os N períodos em um N-dia EMA apenas especificar o fator. N não é um ponto de parada para o cálculo como está em um SMA ou WMA. Para N. Os primeiros N pontos de referência em um EMA representam cerca de 86 do peso total no cálculo: 6 A fórmula de potência acima dá um valor inicial para um dia particular, após o qual a fórmula de dias sucessivos mostrada primeiro pode ser aplicada. A questão de como voltar atrás para ir para um valor inicial depende, no pior dos casos, sobre os dados. Valores de preços grandes em dados antigos afetarão o total mesmo se sua ponderação for muito pequena. Se os preços tiverem pequenas variações, então apenas a ponderação pode ser considerada. O peso omitido por parar após k termos é fora do peso total. Por exemplo, para ter 99,9 do peso, ajuste acima da razão igual a 0,1 e resolva para k. Para este exemplo (99,9 peso). Modificação da média móvel Edit Uma média móvel modificada (MMA), média móvel em execução (RMA) ou média móvel suavizada é definida como: Aplicação para medir o desempenho do computador Editar Algumas métricas de desempenho do computador, p. O comprimento médio da fila do processo, ou a utilização média da CPU, usam uma forma de média móvel exponencial. Aqui é definida como uma função do tempo entre duas leituras. Um exemplo de um coeficiente que dá maior peso à leitura atual e peso menor para as leituras mais antigas é Por exemplo, uma média L de 15 minutos de um comprimento Q da fila de processo. Medido a cada 5 segundos (diferença de tempo é de 5 segundos), é computado como outros pesos. Outros sistemas de ponderação são usados ​​ocasionalmente 8211 por exemplo, na negociação de ações, uma ponderação de volume pesará cada período de tempo em proporção ao seu volume de negociação. Uma outra ponderação, usada pelos atuários, é a Spencers 15-Point Moving Average 11 (média móvel central). Os coeficientes de peso simétricos são -3, -6, -5, 3, 21, 46, 67, 74, 67, 46, 21, 3, -5, -6, -3. Fora do mundo das finanças, meios ponderados de corrida têm muitas formas e aplicações. Cada função de ponderação ou kernel tem suas próprias características. Na engenharia e na ciência, a frequência e a resposta em fase do filtro são muitas vezes de primordial importância na compreensão das distorções desejadas e indesejadas que um filtro particular irá aplicar aos dados. Uma média não apenas suavizar os dados. Uma média é uma forma de filtro passa-baixa. Os efeitos do filtro particular utilizado devem ser entendidos de modo a fazer uma escolha adequada. Sobre este ponto, a versão francesa deste artigo discute os efeitos espectrais de 3 tipos de meios (cumulativo, exponencial, gaussiano). Movendo a mediana De um ponto de vista estatístico, a média móvel, quando usada para estimar a tendência subjacente em uma série de tempo, é suscetível a eventos raros, como choques rápidos ou outras anomalias. Uma estimativa mais robusta da tendência é a mediana móvel simples sobre n pontos de tempo: onde a mediana é encontrada, por exemplo, classificando os valores dentro dos parênteses e encontrando o valor no meio. Para valores maiores de n. A mediana pode ser eficientemente calculada pela atualização de um skiplist indexável. 12 Estatisticamente, a média móvel é ideal para recuperar a tendência subjacente da série temporal quando as flutuações sobre a tendência são normalmente distribuídas. No entanto, a distribuição normal não coloca alta probabilidade em desvios muito grandes da tendência que explica por que tais desvios terão um efeito desproporcionalmente grande sobre a estimativa de tendência. Pode-se demonstrar que se as flutuações são, em vez disso, assumidas como sendo Laplace distribuídas. Então a mediana móvel é estatisticamente óptima. 13 Para uma determinada variância, a distribuição de Laplace coloca maior probabilidade em eventos raros do que o normal, o que explica por que a mediana móvel tolera choques melhor do que a média móvel. Quando a mediana de movimento simples acima é central, o alisamento é idêntico ao filtro mediano que tem aplicações, por exemplo, no processamento de sinal de imagem. Consulte também Editar Este artigo inclui uma lista de referências. Mas suas fontes permanecem obscuras porque tem citações inline insuficientes. Ajude a melhorar este artigo introduzindo citações mais precisas. 32 (Fevereiro de 2018)