Cma Centered Moving Average

Bei der Berechnung eines laufenden Gleitendurchschnitts ist es sinnvoll, den Mittelwert in der mittleren Zeitperiode einzutragen. Im vorigen Beispiel haben wir den Durchschnitt der ersten 3 Zeiträume berechnet und neben der Periode 3 platziert. Wir hätten den Durchschnitt in der Mitte platzieren können Zeitintervall von drei Perioden, das heißt, neben Periode 2. Dies funktioniert gut mit ungeraden Zeitperioden, aber nicht so gut für sogar Zeitperioden. Also wo würden wir den ersten gleitenden Durchschnitt platzieren, wenn M 4 Technisch, würde der Moving Average bei t 2,5, 3,5 fallen. Um dieses Problem zu vermeiden, glätten wir die MAs unter Verwendung von M 2. So glätten wir die geglätteten Werte Wenn wir eine gerade Anzahl von Ausdrücken mitteln, müssen wir die geglätteten Werte glätten. Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse mit M 4pute eine zentrierte gleitende mittlere cma der Länge 4 für Berechnen Sie einen zentrierten gleitenden Durchschnitt (CMA) der Länge 4 für die Reihe. Was ist der Wert des CMA für den Zeitraum t 4. CMA .5143 142 162 145 .5123 / 4 582/4 145.5 140 142 144 146 Wählen Sie ein Intervall: lt -------------- --------------------- gt ABCDE 13. Die ersten sechs Beobachtungen in einer Verkaufszeitreihe sind wie oben gezeigt. Angenommen, Sie berechnen einen zentrierten gleitenden Durchschnitt (CMA) der Länge 4 für die Serie. Für den Zeitraum t & sub5; ist der Wert dieses CMA 144,0. Was ist der Wert des entsprechenden Verhältnis-zu-Gleitend-Mittelwertes (RMA 5) für diesen Zeitraum RMA y / CMA 145/144 1.0069 1.000 1.010 1.020 1.030 Wählen Sie ein Intervall: lt ------------- ----------------------- gt ABCDE 14. Die ersten sechs Beobachtungen in einer Verkaufszeitreihe sind wie oben dargestellt. Nehmen Sie an, dass Sie mit den Glättungskonstanten W 0.22 und C 0.18 eine doppelt exponentielle Glättung auf diese Daten anwenden. Ihre erste Schätzung der Steigung ist b 1 -0.400. Wenn ja, was ist E 4. der geglättete Wert, den Sie nach der Zeitperiode t berechnen 4. Nehmen Sie E1 Y1 131 und b1 ± 4 E2 .22Y2 0,78 (E1 b1) .22 (143) 0,78 (131 ± 40) 133,3280 b2 .18 (E2 ndash E1) .82b1 .18 (133,3280 ndash 131) 0,82 (-. 4) 0,09104 E3 .22Y3 0,78 (E2 b2) .22 (142) 0,78 (141,362 0,09104) 135,3069 B3 .18 (E3 ndash E2) .78b2 .18 (135,3069 ndash 133,328) .82.09104 0,69085 E4 .22Y4 0,78 (E3 b3) .22 (162) 0,78 (135,3069 0,69085) 141,5154 153,5 155,0 156,5 158,0 wählen Sie ein Intervall: lt-- --------------------------------- gt ABCDE 15. Die ersten sechs Beobachtungen in einer Verkaufszeitreihe sind wie oben dargestellt . Angenommen, Sie verwenden eine einfache exponentielle Glättung auf diese Daten mit einer Glättungskonstante von W 0,31. Was ist E 4. der geglättete Wert, den Sie nach der Zeitperiode t berechnen 4. E1 Y1 131 Nehmen Sie dann E2 .31Y2 .69E1 0,31 (143) 0,69 (131) 134,72 Dann E3 .31Y3 .69E2 0,31 (142) 0,69 (134,72) 136,9768 Dann E4 .31Y4 .69E3 0,31 (162) 0,69 (136,9768) 144,734 138 140 142 144 wählen Sie ein Intervall: lt -------------------- --------------- gt ABCDE Diese Vorschau hat absichtlich verschwommene Abschnitte. Melden Sie sich an, um die Vollversion zu sehen. QMB 3250 Herbst 2014 lt Prüfung 4 gt VERSION C LÖSUNG Dez. 15, 2014 In einer Stichprobe von 10 Städten mit ähnlichen Populationen, ein Unternehmen verwendet verschiedene Ebenen der Werbung. Sie liefen dann eine Regression der Verkaufsebene auf das Werbebudget. Weil die Beziehung nichtlinear schien, passen sie tatsächlich zu einem quadratischen Modell. Das Modell war: Geschätzter Umsatz 5,702 0,131980 Anzeige ndash 0,004010 Anzeige 2 16. Was dieses Modell vorhersagen tut für den Verkauf, wenn die Werbung Niveau betrug 7 Geschätzter Umsatz 5,702 0,131980 (7) ndash 0,004010 (7) 2 6,42937 6,30 6,40 6,50 6,60 ein Intervall wählen: Lt ----------------------------------- gt ABCDE 17. Was ist die Steigung im Modell, wenn die Werbung Niveau war 7 dY / dx 0,131980 ndash 2 (0,004010) (7) 0,07584 0,079 0,084 0,089 0,094 Wählen Sie ein Intervall: lt ------------------------- ---------- gt ABCDE 18. Was war das Ziel, das ich der Klasse für das Mindestniveau der Teilnahme an den Kursbewertungen gegeben habe A. 20 oder mehr B. 25 oder mehr C. 40 oder mehr D. 50 Oder mehr E. 63 oder mehr und Sie waren so über diese Bitte überprüfen Sie die Studenten-ID, die Sie auf Ihrem scantron eingegeben haben. Stellen Sie sicher, dass es korrekt ist und die korrekten Kreise vollständig eingeflochten sind. Kreisen Sie auch den Formcode C auf dem Scantron. Wie üblich, plusmnailure zu tun oplusmn diese disup2cult Sachen kostet Sie 3 Punkte. Dies ist das Ende der Vorschau. Melden Sie sich für den Rest des Dokuments zugreifen. David, Ja, MapReduce soll auf eine große Menge von Daten zu betreiben. Und die Idee ist, dass im Allgemeinen die Karte und reduzieren Funktionen sollte nicht kümmern, wie viele Mapper oder wie viele Reduzierer gibt es, die nur Optimierung ist. Wenn Sie sorgfältig über den Algorithmus ich gepostet denken, können Sie sehen, dass es doesn39t Angelegenheit, welche Mapper bekommt, welche Teile der Daten. Jeder Eingabesatz ist für jede reduzierte Operation verfügbar, die es benötigt. Ndash Joe K 18. September um 22:30 Im besten Fall meines Verständnisses gleitende Durchschnitt ist nicht schön Karten MapReduce-Paradigma, da seine Berechnung im Wesentlichen Schiebefenster über sortierte Daten ist, während MR Verarbeitung von nicht geschnittenen Bereichen von sortierten Daten. Lösung, die ich sehe, ist wie folgt: a) Um benutzerdefinierte Partitionierer zu implementieren, um zwei verschiedene Partitionen in zwei Durchläufen zu machen. In jedem Lauf erhalten Ihre Reduzierer verschiedene Bereiche der Daten und berechnen gleitenden Durchschnitt, wo passend, werde ich versuchen zu illustrieren: Im ersten Lauf Daten für Reduzierer sollte: R1: Q1, Q2, Q3, Q4 R2: Q5, Q6, Q7, Q8 . Hier werden Sie gleitenden Durchschnitt für einige Qs cacluate. Im nächsten Lauf sollten Ihre Reduzierer Daten wie erhalten: R1: Q1. Q6 R2: Q6. Q10 R3: Q10..Q14 Und caclulate den Rest der gleitenden Durchschnitte. Dann müssen Sie Ergebnisse zu aggregieren. Idee der benutzerdefinierten Partitionierer, dass es zwei Modi der Operation haben wird - jedes Mal in gleiche Bereiche, aber mit einigen Verschiebung. In einem Pseudocode sieht es so aus. Partition (keySHIFT) / (MAXKEY / numOfPartitions) Dabei gilt: SHIFT wird aus der Konfiguration übernommen. MAXKEY-Maximalwert der Taste. Ich nehme zur Vereinfachung an, dass sie mit Null beginnen. RecordReader, IMHO ist keine Lösung, da es auf bestimmte Split beschränkt ist und kann nicht über Splits Grenze gleiten. Eine weitere Lösung wäre, um benutzerdefinierte Logik der Aufteilung der Eingangsdaten (es ist Teil der InputFormat) zu implementieren. Es kann getan werden, um 2 verschiedene Folien, ähnlich wie die Partitionierung zu tun. Beantwortet Sep 17 12 at 8:59