Okresowo wyśrodkowana średnia ruchoma

Podczas obliczania bieżącej średniej ruchomej, wprowadzenie średniej w środkowym okresie czasu ma sens W poprzednim przykładzie oblicziliśmy średnią z pierwszych trzech okresów czasu i umieściliśmy ją obok okresu 3. Możemy umieścić średnią w środku przedział czasowy trzech okresów, to jest obok okresu 2. Działa to dobrze z nieparzystymi okresami, ale nie jest tak dobre dla parzystych okresów. Więc gdzie umieścimy pierwszą średnią ruchową, jeśli M 4 Technicznie, średnia ruchoma spadnie poniżej 2,5, 3,5. Aby uniknąć tego problemu wygładzamy macierze przy użyciu M 2. Dzięki temu wygładzamy wygładzone wartości Jeśli przeanalizujemy parzystą liczbę terminów, musimy wygładzić wygładzone wartości Poniższa tabela przedstawia wyniki przy użyciu M 4.David, Yes, MapReduce przeznaczonych do obsługi dużej ilości danych. I pomysł polega na tym, że ogólnie rzecz biorąc, mapa i funkcje redukujące nie powinny troszczyć się o ilu maperów lub ilu reduktorów jest, a tylko o optymalizacji. Jeśli uważnie zastanawiasz się nad algorytmem, który wysłałem, możesz zauważyć, że nie ma znaczenia, który maparz pobiera jakie części danych. Każdy rekord wejściowy będzie dostępny dla każdej operacji redukcji, która jej potrzebuje. ndash Joe K Kwiecień 18 12 at 22:30 W najlepszym zrozumieniu średniej ruchomej nie jest ładnie mapy do paradygmatu MapReduce, ponieważ jego obliczenie jest zasadniczo przesuwane okno na sortowane dane, a MR jest przetwarzanie niezaprzeczonych zakresów posortowanych danych. Rozwiązanie widzę w następujący sposób: a) Aby wdrożyć niestandardowy partycjoner umożliwiający wykonanie dwóch różnych partycji w dwóch przebiegach. W każdym biegu reduktory otrzymają różne zakresy danych i obliczają średnią ruchową w stosownych przypadkach, którą będę próbował zilustrować: w pierwszym raporcie dla reduktorów powinny być: R1: Q1, Q2, Q3, Q4 R2: Q5, Q6, Q7, Q8 . tutaj będziesz kauczał średnią ruchoma dla niektórych Qs. W następnej rundzie reduktory powinny uzyskać dane takie jak: R1: Q1. Q6 R2: Q6. Q10 R3: Q10..Q14 I caclulate pozostałe średnie kroczące. Następnie trzeba będzie sumować wyniki. Idea niestandardowej partycji ma dwa tryby pracy - za każdym razem dzieląc na równe zakresy, ale z pewną zmianą. W pseudokodie będzie wyglądać tak. partycja (keySHIFT) (MAXKEYnumOfPartitions) gdzie: SHIFT zostanie pobrane z konfiguracji. MAXKEY maksymalna wartość klucza. Zakładam za prostotę, że zaczynają się od zera. RecordReader, IMHO nie jest rozwiązaniem, ponieważ ogranicza się do konkretnego podziału i nie może przesuwać się na granicy podziałów. Innym rozwiązaniem byłoby wdrożenie niestandardowej logiki podziału danych wejściowych (jest to część InputFormat). Można to zrobić, aby wykonać 2 różne slajdy podobne do podziału. odpowiedziało na 17 września 12 w 8: 59 Najprostszym podejściem byłoby przyjęcie średniej z stycznia do marca i skorzystanie z niego w celu oszacowania sprzedaży w kwietniu z roku 8217: (129 134 122) 3 128.333 W związku z powyższym, w oparciu o sprzedaż w styczniu do marca, w kwietniu wyniesie 128.333. Gdy w kwietniu 2008 r. Pojawi się sprzedaż rzeczywista, wówczas obliczasz prognozę na maj, tym razem od lutego do kwietnia. Musisz być zgodny z liczbą okresów używanych do przenoszenia średniej prognozowania. Liczba okresów używanych w prognozach średnich ruchów jest dowolna, możesz używać tylko dwóch okresów, czyli pięciu lub sześciu okresów, niezależnie od tego, czy chcesz wygenerować prognozy. Podejście powyżej to prosta średnia ruchoma. Czasami, w ostatnich miesiącach sprzedaże 8217 mogą być silniejszymi wpływami w nadchodzących miesiącach sprzed roku 82, więc chcesz dać tym bliskim miesiącom większą wagę w modelu prognozy. Jest to ważona średnia ruchoma. I podobnie jak liczba okresów, ciężary przypisane są wyłącznie arbitralne. Let8217 mówią, że chciałeś sprzedać w marcu sprzed sprzedaży w marcu 1982 roku, czyli waga 50, w lutym 8217. 30 i w styczniu 8217. Następnie Twoja prognoza na kwiecień będzie wynosić 127 000 (122,50) (134,30) (129,20) 127. Ograniczenia ruchomych średnich metod Średnia ruchoma jest uważana za technikę prognozowania 8220smoothing8221. Ponieważ przezwyciężysz średnio czas, zmiękczasz (lub wygładzasz) skutki nieregularnych zdarzeń w danych. W rezultacie efekty sezonowości, cykle koniunkturalne i inne zdarzenia losowe mogą znacznie zwiększyć błąd prognozy. Spójrz na pełen rok8217 wartości danych i porównaj 3-letnią średnią ruchomej i 5-dniową średnią ruchoma: zauważ, że w tym przypadku nie stworzyłem prognoz, ale raczej wyśrodkowałem średnie ruchome. Pierwsze 3-miesięczne średnie kroczące to luty, a przeciętnie styczeń, luty i marzec. Również zrobiłem podobne dla średniej pięciomiesięcznej. Teraz spójrz na poniższy wykres: Co widzisz Czy średnia ruchoma w ciągu trzech miesięcy jest dużo płynniejsza niż rzeczywista seria sprzedaży? A co z tym, że pięciomiesięczna średnia ruchoma It8217s jeszcze gładsza. W związku z tym im więcej okresów używasz w swojej średniej ruchomej, tym gładszej serii czasów. W związku z tym, dla prognozowania, prosta średnia ruchoma może nie być najbardziej dokładną metodą. Przekazywanie średnich metod okazuje się bardzo cenne, gdy próbujesz wyodrębnić sezonowe, nieregularne i cykliczne składniki szeregów czasowych w celu bardziej zaawansowanych metod prognozowania, takich jak regresja i ARIMA, a następnie użycie średnich kroczących w rozkładaniu szeregów czasowych zostanie omówione później w serii. Określenie dokładności modelu średniej ruchomości Ogólnie rzecz biorąc, chcesz przewidzieć metodę prognozowania, która ma najmniej błąd między rzeczywistymi i przewidywanymi wynikami. Jednym z najczęstszych miar dokładności prognozy jest Średni Odchylenie Absolutne (MAD). W tym podejściu, dla każdego okresu w serii czasowej, dla której wygenerowano prognozę, uwzględniono wartość bezwzględną różnicy między tym rzeczywistym a przewidywanym okresem8217s (odchylenie). Następnie przeanalizujesz te bezwzględne odchylenia i otrzymasz miarę MAD. MAD może być pomocny przy podejmowaniu decyzji co do liczby przeciętnych okresów, a także o masie ciała jaką należy umieścić w każdym okresie. Zazwyczaj wybierasz ten, który powoduje najniższe MAD. Oto przykład przykładu obliczania MAD: MAD to średnio 8, 1 i 3. Średnie ruchome: Recap Podczas średniej ruchomej do prognozowania pamiętaj: Średnie ruchy mogą być proste lub ważone Liczba okresów używanych dla Twojego średnie i dowolne wagi przypisane do każdego są ściśle arbitralne Średnie ruchome wygładzają nieregularne wzorce w danych serii czasowej Im większa liczba okresów używanych dla każdego punktu danych, tym większy efekt wygładzania Dzięki wygładzeniu prognozowanie sprzedaży w następnym miesiącu8217s na podstawie ostatnie kilka miesięcy sprzedaży sprzedanych miesięcy może doprowadzić do dużych odstępstw ze względu na sezonowość, cykliczność i nieregularne wzorce danych i sprawność wygładzania średniej ruchomej metody mogą być przydatne w rozkładaniu szeregów czasowych dla bardziej zaawansowanych metod prognozowania. Następny tydzień: wyrównywanie wygładzone W następnym tygodniu8217s Forecast Friday. omówimy metody wygładzania wykładniczego, a zobaczysz, że mogą one być znacznie lepsze niż przenoszenie średnich metod prognozowania. Nadal don8217t wie dlaczego nasze prognozy piątek publikuje się w czwartek Dowiedz się o: tinyurl26cm6ma Jak to: Post navigation Pozostaw odpowiedź Anuluj odpowiedź Miałem 2 pytania: 1) Czy możesz używać podejścia zorientowanego na centralne podejście do prognozowania lub po prostu usunąć sezonowość 2) Kiedy używasz prostego t (t-1t-2t-k) k MA, aby przewidzieć wyprzedzanie o jeden rok, czy można prognozować więcej niż 1 rok wcześniej Myślę, że twoja prognoza stanowiłaby punkt wyjścia do następnego. Dzięki. Uwielbiam informacje i swoje wyjaśnienia I8217m podoba Ci się blog I8217m pewny, że kilku analityków wykorzystało podejście MA w centrum prognozowania, ale osobiście nie, ponieważ takie podejście prowadzi do utraty obserwacji na obu końcach. To rzeczywiście wiąże się z Twoim drugim pytaniem. Ogólnie rzecz biorąc, prosta MA jest używana do prognozowania tylko o jeden krok naprzód, ale wielu analityków 8211 i ja też czasami 8211 wykorzysta moją jednoroczną prognozę jako jeden z wejść do drugiego etapu. Ważne jest, aby pamiętać, że im dalej w przyszłość próbujesz prognozować, tym większe ryzyko wystąpienia błędu prognozy. Dlatego nie zaleca się skoncentrowanego ośrodka do prognozowania 8211, że utrata obserwacji na końcu oznacza konieczność polegania na prognozach dotyczących utraconych obserwacji, a także okresu (-ów) na przyszłość, więc istnieje większa szansa wystąpienia błędu w prognozie. Czytelnicy: you8217 zachęca się do tego. Czy masz jakieś myśli lub sugestie dotyczące tego Brian, dzięki za komentarz i komplementy na blogu Ładna inicjatywa i dobre wyjaśnienie. It8217s naprawdę pomocne. Oczekiwam niestandardowych płytek drukowanych dla klienta, który nie podaje prognoz. Użyłem średniej ruchomej, ale nie jest to bardzo dokładne, ponieważ branża może iść w górę iw dół. Widzimy w połowie lata do końca roku, że wysyłka pcb8217s jest w górę. Wtedy widać na początku roku spowalnia. Jak mogę być dokładniejszy z moich danych Katrina, z tego, co mi powiedziano, wydaje się, że sprzedaż płyt drukowanych ma składnik sezonowy. Zajmuję się sezonem w niektórych innych miejscach w piątek. Innym podejściem, które można łatwo zastosować, jest algorytm Holt-Winters, który uwzględnia sezonowość. Tutaj można znaleźć dobre wyjaśnienie. Pamiętaj, aby określić, czy wzorce sezonowe są wieloznaczne czy addytywne, ponieważ algorytm jest nieco inny dla każdego. Jeśli wyliczasz miesięczne dane z kilku lat i zauważ, że sezonowe wahania w tych samych porach roku wydają się stale roczne w ciągu roku, sezonowość jest dodatkowa, jeśli sezonowe wahania w czasie wydają się rosnąć, to sezonowość jest mnożny. Najbardziej sezonowe cykle czasowe będą wieloznaczne. Jeśli masz wątpliwości, przyjąć mnogość. Powodzenia Cześć, Między tymi metodami:. Prognozowanie Nave. Aktualizowanie średniej. Średnia długość ruchu k. Albo Weighted Moving Średnia długość k OR Exponential Smoothing Który z modeli aktualizacji zalecasz mi używać do prognozowania danych Moim zdaniem, myślę o Moving Average. To zależy od ilości i jakości posiadanych danych oraz horyzontu prognozowania (długoterminowy, średniookresowy lub krótkoterminowy) 6.2 Średnie ruchy ma 40 elecsales, zamówić 5 41 W drugiej kolumnie tej tabeli wyświetlana jest średnia ruchoma rzędu 5, dostarczająca szacunku cyklu trendu. Pierwszą wartością w tej kolumnie jest średnia z pierwszych pięciu obserwacji (1989-1993), druga wartość w kolumnie 5-MA jest średnią z wartości 1990-1994 i tak dalej. Każda wartość w kolumnie 5-MA jest średnią obserwacji w okresie pięcioletnim, wyśrodkowanym w danym roku. Nie ma wartości dla pierwszych dwóch lat lub ostatnich dwóch lat, ponieważ nie mamy dwóch obserwacji po obu stronach. W powyższej formule kolumna 5-MA zawiera wartości kapelusza z k2. Aby zobaczyć, jak wygląda trend cyklu, spisujemy go wraz z pierwotnymi danymi na rysunku 6.7. działka 40 elecsales, główna cena sprzedaży energii elektrycznej w Pradze, ylab GWhquot. xlab quotYearquot 41 lines 40 ma 40 elecsales, 5 41. colreditedquot 41 Zwróć uwagę na to, że trendu (w kolorze czerwonym) jest gładsza niż oryginalne dane i przechwytuje główny ruch serii czasowej bez wszystkich niewielkich wahań. Metoda średniej ruchomości nie pozwala na oszacowanie wartości T, w której t jest zbliżona do końców szeregu, dlatego czerwona linia nie rozciąga się na krawędzie wykresu po obu stronach. Później będziemy używać bardziej wyrafinowanych metod szacowania cyklu trendu, które pozwolą oszacowania w pobliżu punktów końcowych. Kolejność średniej ruchomej określa płynność oszacowania cyklu trendu. Generalnie większy porządek oznacza gładszą krzywą. Poniższy wykres przedstawia wpływ zmiany kolejności średniej ruchomej dla danych dotyczących sprzedaży energii elektrycznej w budynkach mieszkalnych. Proste średnie ruchome, takie jak zwykle, są nieparzyste (np. 3, 5, 7, itd.). Są więc symetryczne: w średniej ruchomej rzędu m2k1 istnieją wcześniejsze obserwacje, k późniejsze obserwacje i obserwacja środkowa uśrednione. Ale gdyby m było równe, nie byłoby już symetryczne. Średnie kroczące średnich kroczących Można zastosować średnią ruchomą do średniej ruchomej. Jednym z powodów takiego rozwiązania jest równomierna ruchoma symetryczna średnica. Na przykład możemy przyjąć średnią ruchomej rzędu 4, a następnie zastosować kolejną średnią ruchoma rzędu 2 do wyników. W tabeli 6.2 dokonano tego w pierwszych kilku latach australijskich kwartalnych danych o produkcji piwa. piwo2 lt - okno 40 ausbeer, start 1992 41 ma4 lm 40 piwo2, zamówienie 4. środek FALSE 41 ma2x4 lt-40 piwo2, zamówienie 4. środek TRUE 41 Notacja 2times4-MA w ostatniej kolumnie oznacza 4-MA a następnie 2-MA. Wartości w ostatniej kolumnie uzyskuje się biorąc średnią ruchomą rzędu 2 wartości w poprzedniej kolumnie. Na przykład pierwsze dwie wartości w kolumnie 4-MA to 451,2 (443410420532) 4 i 448,8 (410420532433) 4. Pierwszą wartością w kolumnie 2times4-MA jest średnia z tych dwóch: 450.0 (451.2448.8) 2. Kiedy 2-MA idzie za średnią ruchu równomiernego (np. 4), nazywana jest środkową średnią ruchoma rzędu 4. To dlatego, że wyniki są teraz symetryczne. Aby zobaczyć, że tak jest, możemy napisać 2times4-MA w następujący sposób: begin hat amp frac Bigfrac (y y y y) frac (y y y y) frac18y frac18y frac18y. koniec Jest to ważona średnia obserwacji, ale jest symetryczna. Możliwe są również inne kombinacje średnich ruchomej. Na przykład często stosuje się 3times3-MA i składa się z średniej ruchomej rzędu 3, a następnie innej średniej ruchomej rzędu 3. Ogólnie rzecz biorąc, MA równomierne musi być za nią równomierne, aby symetryczne. Podobnie, nieparzysta kolejność MA powinna następować po nieparzystej kolejności. Szacowanie cyklu trendu z danymi sezonowymi Najczęstszym zastosowaniem średnich ruchomej jest oszacowanie cyklu trendu z danych sezonowych. Rozważmy 2times4-MA: frac18y frac18y. W odniesieniu do danych kwartalnych, w każdym kwartale roku podaje się taką samą wagę, jak pierwsze i ostatnie warunki mają zastosowanie do tego samego kwartału w kolejnych latach. W konsekwencji sezonowa zmiana będzie uśredniona, a uzyskane wartości kapelusza t pozostaną niewiele lub nie pozostaną wcale zmian sezonowych. Podobny efekt uzyskano przy użyciu 2-krotnego 8-MA lub 2-krotnego 12-MA. Ogólnie rzecz biorąc, 2times m-MA jest równoważne ważonej ruchomą średnią rzędu m1 ze wszystkimi obserwacjami mającymi ciężar 1m, z wyjątkiem pierwszego i ostatniego określenia, które przyjmują wagi 1 (2m). Jeśli więc okres sezonowy jest równy i rzędu m, użyj 2times m-MA do oszacowania cyklu trendu. Jeśli okres sezonowy jest nieparzysty i rzędu m, użyj m-MA do oszacowania cyklu trendu. W szczególności można wykorzystać oszacowanie cyklu trendu danych miesięcznych w oparciu o 2-godzinną 12-MA, a 7-MA można wykorzystać do oszacowania cyklu trendu danych dziennych. Inne decyzje dotyczące kolejności rejestracji zazwyczaj powodują, że szacunki cyklu koniunkturalnego są zanieczyszczone sezonowością danych. Przykład 6.2 Produkcja urządzeń elektrycznych Na rysunku 6.9 przedstawiono indeks 2times12-MA stosowany do indeksu zamówień urządzeń elektrycznych. Zauważ, że gładka linia nie wykazuje sezonowości jest prawie taka sama jak cykl trendu pokazany na rysunku 6.2, który został oszacowany przy użyciu bardziej wyrafinowanej metody niż średnie ruchome. Każdy inny wybór dla kolejności średniej ruchomej (z wyjątkiem 24, 36 itd.) Spowodowałby gładką linię, która wykaże pewne wahania sezonowe. działka 40 elecequip, ylab quotNowy zamówień indexquot. (obszar Euro) 41 wierszy 40 ma 40 elecequip, kolejność 12 41. colredredquot 41 Średnie ważone średnie ruchome Połączenie średnich ruchów powoduje średnie ważone ruchomości. Na przykład opisany powyżej model 2x4-MA jest równowaŜny waŜonym 5-MA z cięŜarami podanymi przez frac, frac, frac, frac, frac. Ogólnie ważona m-MA może być zapisana jako suma kapeluszowa k aj y, gdzie k (m-1) 2, a ciężary są podane w punktach, ak. Ważne jest, aby wagi wszystkie były sumą jednego i że są symetryczne, tak aby aj. Prosty m-MA to szczególny przypadek, w którym wszystkie wagi są równe 1m. Główną zaletą ważonych średnich kroczących jest to, że przynoszą gładsze oszacowanie cyklu trendu. Zamiast obserwacji wchodzących i wychodzących z obliczeń przy pełnej masie, ich ciężary powoli rosną, a następnie powoli zmniejszają się, powodując gładszą krzywiznę. Znane są niektóre zestawy ciężarów. Niektóre z nich podano w tabeli 6.3.