Ketika menghitung rata-rata bergerak yang berjalan, rata-rata menempatkan pada periode paruh waktu masuk akal. Pada contoh sebelumnya, kami menghitung rata-rata periode 3 periode pertama dan menempatkannya di samping periode 3. Kami dapat menempatkan rata-rata di tengah Interval waktu tiga periode, yaitu, di samping periode 2. Ini berjalan dengan baik dengan periode waktu yang aneh, tapi tidak begitu baik bahkan untuk periode waktu tertentu. Jadi, di mana kita akan menempatkan moving average pertama ketika M4 secara teknis, Moving Average akan turun pada t 2,5, 3,5. Untuk menghindari masalah ini, kita menghaluskan MA menggunakan M 2. Dengan demikian, kita menghaluskan nilai yang merapikan Jika kita menghitung jumlah rata-rata, kita perlu menghaluskan nilai yang merapikan Tabel berikut menunjukkan hasilnya menggunakan M 4.David, Ya, MapReduce adalah Dimaksudkan untuk beroperasi pada sejumlah besar data. Dan idenya adalah bahwa secara umum, peta dan mengurangi fungsi seharusnya tidak peduli berapa banyak pemotong atau berapa banyak reduksi yang ada, itu hanya optimasi. Jika Anda berpikir dengan hati-hati tentang algoritma yang saya poskan, Anda dapat melihat bahwa tidak masalah pemeta mana yang mendapatkan bagian data apa. Setiap catatan masukan akan tersedia untuk setiap pengurangan operasi yang membutuhkannya. Ndash Joe K 12 Sep jam 12:30 jam 22:30 Menurut pemahaman saya, rata-rata pergerakan tidak baik memetakan paradigma MapReduce karena penghitungannya pada dasarnya adalah jendela geser karena data yang diurutkan, sementara MR memproses rentang data diurutkan tidak berpotongan. Solusi yang saya lihat adalah sebagai berikut: a) Untuk mengimplementasikan custom partitioner agar bisa membuat dua partisi berbeda dalam dua run. Pada masing-masing run reducer Anda akan mendapatkan rentang data yang berbeda dan menghitung moving average dimana saya akan mencoba untuk menggambarkan: Pada data run pertama untuk reducer seharusnya: R1: Q1, Q2, Q3, Q4 R2: Q5, Q6, Q7, Q8 . Di sini Anda akan cacluate bergerak rata-rata untuk beberapa Qs. Dalam menjalankan selanjutnya reducer Anda harus mendapatkan data seperti: R1: Q1. Q6 R2: Q6. Q10 R3: Q10..Q14 Dan caclulate sisa moving averages. Maka Anda perlu mengumpulkan hasilnya. Ide dari partisi kustom bahwa ia akan memiliki dua mode operasi - setiap kali terbagi menjadi rentang yang sama namun dengan beberapa pergeseran. Dalam sebuah pseudocode akan terlihat seperti ini. Partisi (keySHIFT) (MAXKEYnumOfPartitions) dimana: SHIFT akan diambil dari konfigurasi. MAXKEY nilai maksimal tombol. Saya berasumsi untuk kesederhanaan yang mereka mulai dengan nol. RecordReader, IMHO bukanlah solusi karena terbatas pada split tertentu dan tidak bisa meluncur di atas batas batas. Solusi lain adalah dengan menerapkan logika kustom untuk memisahkan data masukan (ini adalah bagian dari InputFormat). Hal itu bisa dilakukan untuk melakukan 2 slide berbeda, mirip dengan partisi. Menjawab 17 Sep 12 di 8: 59Moving Average Contoh ini mengajarkan cara menghitung moving average dari deret waktu di Excel. Rata-rata bergerak digunakan untuk memperlancar penyimpangan (puncak dan lembah) agar mudah mengenali tren. 1. Pertama, mari kita lihat rangkaian waktu kita. 2. Pada tab Data, klik Analisis Data. Catatan: cant menemukan tombol Analisis Data Klik disini untuk memuat add-in Analisis ToolPak. 3. Pilih Moving Average dan klik OK. 4. Klik pada kotak Input Range dan pilih range B2: M2. 5. Klik di kotak Interval dan ketik 6. 6. Klik pada kotak Output Range dan pilih sel B3. 8. Plot grafik nilai-nilai ini. Penjelasan: karena kita mengatur interval ke 6, rata-rata bergerak adalah rata-rata dari 5 titik data sebelumnya dan titik data saat ini. Akibatnya, puncak dan lembah dihaluskan. Grafik menunjukkan tren yang semakin meningkat. Excel tidak bisa menghitung moving average untuk 5 poin data pertama karena tidak ada cukup data point sebelumnya. 9. Ulangi langkah 2 sampai 8 untuk interval 2 dan interval 4. Kesimpulan: Semakin besar interval, semakin puncak dan lembah dihaluskan. Semakin kecil interval, semakin dekat rata-rata bergerak ke titik data aktual.
No comments:
Post a Comment