Cma Centrado Móvel Média

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 ímpar, mas não é tão bom para mesmo períodos de tempo. Então, onde colocamos a primeira média móvel quando M4 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 formos em média um número par de termos, precisamos suavizar os valores suavizados A tabela a seguir mostra os resultados usando M 4.4. Centradas médias móveis de comprimento m: a) let Este é o fim da pré-visualização. Inscreva-se para acessar o restante do documento. 4. Médias Móveis Centradas de Comprimento m: a) Seja CMA (m) t uma média móvel centrada de comprimento m, uma média de m valores consecutivos de séries y centrados no período de tempo t. B) Exemplos e notas numéricos. (3) t CMA (6) t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 3 5 2 5 2 4 3 5 7 3,3 4,0 3,0 3,7 3,0 4,0 5,0 7,0 3,5 3,5 3,9 4,7 Ec 178 PONTOS DE LUMINOSIDADE p. 3 de 16 1 9 1) Um CMA é apropriado para séries de suavização com tendência ou variação sazonal recorrente (repetindo cada m períodos). 2) Observe que algumas observações são sempre perdidas no início e no fim da série suavizada CMA (m) t. 3) No exemplo à direita: CMA (3) t y t-1 y t y t1 3 CMA (6) t y t-3 2 (y t-2 y t-1 y t y t1 y t2) y t3 12 Ec 178 SMOOTHINGTRENDS p. 4 de 16 B. Processos Constantes do Processo 1. Processos Constantes: a) Modelo de um processo constante. 1) y t c u t. Onde c é uma constante e u t é erro aleatório. 2) Suposições adicionais: E (u t) 0 E (y t) y c V (u t) 2 u. Para todos t b) Padrão característico - gráfico horizontal ao nível de c com amplitude constante. C) Como o nível médio é constante, o problema de previsão é estimar a média. Uma maneira é simplesmente calcular a média y n. Então, nh y n para h 1, 2 2. Suavização Exponencial Única (SES): a) SES aplica EWMA a previsões de curto prazo quando y t é gerado por um processo constante, mas o nível pode estar mudando lentamente ou irregularmente ao longo do tempo. Que é comum em dados de séries temporais econômicas e sociais. B) Equações de suavização recursiva SES. Nível Smoothed da Série (Média): t y t (1) t-1 0 amplt amplt 1 Ex post Previsões de 1 passo: t-1,1 t t-1. T 2n Previsões ex ante: nh n. H 1, 2, Inicialização do nível suavizado: média y para y t. T 1 n2 c) Notas sobre previsões pontuais SES. 1) As previsões ex post e ex ante de um passo simplesmente projetam (extrapola) o nível suavizado mais recente t para o futuro um (ou mais) períodos. 2) Podemos optar por minimizar o RMSE dos erros de previsão em 1 etapa, que será usado no exemplo do Cod Capturas, mais adiante nesta seção, e discutido mais detalhadamente no Tópico 4. d) Previsões de intervalo com SES. 1) A partir das previsões de 1 passo t t-1,1. Calcular os N n valores mais recentes de erros de previsão de 1 passo t y t. Em seguida, o intervalo de previsão 95 para y nh. 2) Observe que a largura de intervalo (ou incerteza) aumenta à medida que h aumenta e é menor para valores menores de. 3) O divisor Nk às vezes é usado para calcular RMSE para modelos de suavização, onde k é o número de parâmetros de suavização estimados. Para SES, k 1. e) Exemplo numérico. Ver documento completo Esta nota foi enviada em 11302012 para o curso ECON 178 ministrado pelo Professor Foster durante o período da Primavera 03908 na UCSD. Clique para editar os detalhes do documentoComputar uma média móvel centrada cma de comprimento 4 para Calcular uma média móvel centrada (CMA) de comprimento 4 para a série. Qual é o valor do CMA para o período de tempo t 4. CMA .5143 142 162 145 .51234 5824 145.5 140 142 144 146 Escolha um intervalo: lt ------------------ ----------------- gt ABCDE 13. As seis primeiras observações de uma série temporal de vendas são as indicadas acima. Suponha que você calcula uma média móvel centrada (CMA) de comprimento 4 para a série. Para o período t 5, o valor desta CMA é 144.0. Qual é o valor da média correspondente à média móvel (RMA 5) para este período de tempo RMA yCMA 145144 1.0069 1.000 1.010 1.020 1.030 Escolha um intervalo: lt ---------------- ------------------- gt ABCDE 14. As seis primeiras observações de uma série temporal de vendas são as indicadas acima. Suponha que você aplique a suavização exponencial dupla a esses dados usando as constantes de suavização W 0,22 e C 0,18. Sua estimativa inicial da inclinação é b 1 -0,400. Se assim for, qual é E 4. o valor suavizado que você calcula após o período de tempo t 4. Tome E1 Y1 131 e b1 -.4 E2 .22Y2 .78 (E1 b1) .22 (143) .78 (131-40) 133,3280 b2 .18 (E2 ndash E1) .82b1 .18 (133.3280 ndash 131) .82 (- .4) 0.09104 E3 .22Y3 .78 (E2b2) .22 (142) .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 .78 (E3 b3) .22 (162) .78 (135.3069 .69085) 141.5154 153.5 155.0 156.5 158.0 Escolher um intervalo: lt-- --------------------------------- gt ABCDE 15. As primeiras seis observações em uma série de tempo de vendas são como mostrado acima . Suponha que você aplique a suavização exponencial simples a esses dados usando uma constante de suavização de W 0,31. O que é E 4. o valor suavizado que você calcula após o período de tempo t 4. Tome E1 Y1 131 Então E2 .31Y2 .69E1 .31 (143) .69 (131) 134.72 Então E3 .31Y3 .69E2 .31 (142) .69 (134,72) 136,9768 Então E4 .31Y4 .69E3 .31 (162) .69 (136.9768) 144.734 138 140 142 144 Escolha um intervalo: lt -------------------- --------------- gt ABCDE Esta visualização tem seções intencionalmente desfocadas. Inscreva-se para ver a versão completa. QMB 3250 Outono 2014 lt Exame 4 gt VERSÃO C SOLUÇÃO 15 de dezembro de 2014 Em uma amostra de 10 cidades com populações semelhantes, uma empresa usou diferentes níveis de publicidade. Eles então correu uma regressão do nível de vendas no orçamento de publicidade. Como o relacionamento parecia ser não-linear, eles realmente se encaixam em um modelo quadrático. Esse modelo foi: Vendas Estimadas 5.702 0.131980 Anúncio ndash 0.004010 Anúncio 2 16. O que este modelo prevê para vendas se o nível de publicidade for 7 Estimado Vendas 5.702 0.131980 (7) ndash 0.004010 (7) 2 6.42937 6.30 6.40 6.50 6.60 Escolha um intervalo: Lt ----------------------------------- gt ABCDE 17. Qual é a inclinação no modelo se a publicidade Nível foi 7 dYdx 0,131980 ndash 2 (0,004010) (7) 0,07584 0,079 0,084 0,089 0,094 Escolher um intervalo: lt --------------------------- -------- gt ABCDE 18. Qual foi o alvo que eu dei à classe para o nível mínimo de participação nas avaliações do curso A. 20 ou mais B. 25 ou mais C. 40 ou mais D. 50 ou mais E. 63 ou mais e você estava muito além disso Revise o ID do aluno que você digitou no seu scantron. Certifique-se de que ele está correto e os círculos corretos são completamente flled pol. Além disso, círculo no código de formulário C no scantron. Como de costume, plusmnailure para fazer oplusmn essas coisas disup2cult vai custar-lhe 3 pontos. Este é o final da pré-visualização. Inscreva-se para acessar o restante do documento. Esta preparação de teste foi carregada em 10182015 para o curso QMB 3250 ministrado pelo professor Thompson durante o trimestre de outono 03908 na Universidade da Flórida. David, Sim, MapReduce destina-se a 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 recebe quais 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 da minha compreensão média móvel não é muito bem mapas para MapReduce paradigma desde o 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 terão diferentes faixas de dados e calcularão a média móvel onde 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. Q6 R2: Q6. Q10 R3: Q10..Q14 E caclulate o resto de médias móveis. Em seguida, você precisará agregar resultados. Ideia de particionador personalizado que terá dois modos de operação - cada vez dividindo em intervalos iguais, mas com alguma mudança. Em um pseudocódigo ele vai ficar assim. Partição (keySHIFT) (MAXKEYnumOfPartitions) onde: SHIFT será retirado da configuração. MAXKEY valor máximo da chave. Eu suponho para a simplicidade que eles 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 8:59