Centralizado Móvel Médio Mesmo Período

David, sim, MapReduce destina-se a operar em uma grande quantidade de dados E a idéia é que, em geral, o mapa e funções de redução não deve se preocupar quantos mapeadores ou quantos redutores existem, isso é apenas otimização Se você pensar cuidadosamente sobre O algoritmo que eu postei, você pode ver que não importa qual mapeador recebe o que porções dos dados Cada registro de entrada estará disponível para cada operação de redução que precisa dele Joe K Sep 18 12 em 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 interceptados de dados classificados Solução eu vejo é como seguir a Para implementar particionador personalizado para ser capaz de fazer duas partições diferentes Em duas corridas Em cada corrida seus redutores obterá diferentes faixas de dados e calcular a média móvel onde apropriado vou tentar ilustrar Em dados de primeira corrida para redutores deve ser R1 Q1, Q2, Q3, Q4 R2 Q5, Q6, Q7, Q8.here você vai cacluate média móvel para alguns Qs. In seguinte executar seus redutores devem obter dados como R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 R3 Q10 Q14.E caclular o restante das médias móveis Então você vai precisar para agregar resultados. Idea de Personalizado particionador que terá dois modos de operação - cada vez dividindo em intervalos iguais, mas com alguma mudança Em um pseudocódigo ele vai se parecer com esta chave de partição SHIFT MAXKEY numOfPartitions onde SHIFT será retirado da configuração MAXKEY valor máximo da chave eu assumir Por 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 divisão s boundary. Another solução seria implementar lógica personalizada de dividir dados de entrada é parte do InputFormat It Pode ser feito para fazer 2 slides diferentes, semelhante ao partitioning. answered set 17 12 at 8 59.When computação uma média móvel correndo, colocando a média no período de tempo médio faz sentido. No exemplo anterior nós comp A média dos três primeiros períodos de tempo e colocá-lo próximo ao período 3 Poderíamos ter colocado a média no meio do intervalo de tempo de três períodos, ou seja, ao lado do período 2 Isso funciona bem com períodos de tempo ímpares, mas não Tão bom para períodos de tempo mesmo Então, onde seria colocar a primeira média móvel quando M 4.Técnica, a média móvel iria cair em t 2 5, 3 5.Para evitar esse problema, suavizar o MA s usando M 2 Assim, suavizar o Suavizado values. If nós médio um número par de termos, precisamos para suavizar os valores alisados. A tabela a seguir mostra os resultados usando M 4.Predictive Analytics com Microsoft Excel Trabalhando com Seasonal Temporal Series. In ThisSimple Seasonal Averages. Moving Médias e Médias Mínimas Centradas. Regressão Linear com Vetores Codificados. Simple Sazonal Exponencial Smoothing. Holt-Winters Models. Matters obter incrementalmente mais complicado quando você tem uma série de tempo que s caracterizado em parte por sazonalidade a tendência do seu nível a subir e Cair de acordo com a passagem das estações Nós usamos o termo temporada em um sentido mais geral do que seu significado cotidiano das quatro estações do ano No contexto da análise preditiva, uma estação pode ser um dia se os padrões repetem semanalmente ou um ano Em termos de ciclos de eleição presidencial, ou apenas sobre qualquer coisa entre um turno de oito horas em um hospital pode representar uma temporada. Este capítulo analisa a forma de decompor uma série de tempo para que você possa ver como sua sazonalidade opera além de seu Tendência, se houver Como você pode esperar do material nos Capítulos 3 e 4, várias abordagens estão disponíveis para você. Médias Sazonais Simples. O uso de médias sazonais simples para modelar uma série de tempo às vezes pode fornecer um modelo bastante bruto para os dados Mas a abordagem presta atenção às estações no conjunto de dados, e pode ser facilmente muito mais preciso como uma técnica de previsão do que simples suavização exponencial quando a sazonalidade é pronunciada Certamente serve como um útil A introdução de alguns dos procedimentos utilizados com séries temporais que são sazonais e tendência, por isso, dê uma olhada no exemplo da Figura 5 1.Figura 5 1 Com um modelo horizontal, médias simples resultam em previsões que não são mais do que meios sazonais. Os dados e gráficos mostrados na Figura 5 1 representam o número médio de acessos diários a um site que atende aos fãs da Liga Nacional de Futebol. Cada observação na coluna D representa o número médio de acessos por dia em cada um dos quatro trimestres, Você pode dizer a partir das médias na faixa G2 G5 que um efeito trimestral distinto está ocorrendo O maior número médio de hits ocorre durante o outono eo inverno, quando os principais 16 jogos e os playoffs são programados Os juros, medidos pela média de acessos diários, diminuem durante os meses de primavera e verão. As médias são fáceis de calcular se você se sente ou não confortável com fórmulas de matriz Para obter a média de todas as cinco instâncias de Q Uarter 1, por exemplo, você pode usar esta fórmula de matriz na célula G2 da Figura 5 1.Array-inseri-lo com Ctrl Shift Enter Ou você pode usar a função AVERAGEIF. que você pode digitar da maneira normal, pressionando a tecla Enter Em Geral, eu prefiro a abordagem de matriz de fórmula porque me dá escopo para um maior controle sobre as funções e critérios envolvidos. A série de dados gráficos inclui rótulos de dados mostrando que trimestre cada ponto de dados pertence ao gráfico ecoa a mensagem das médias em G2 G5 Quarters 1 e 4 repetidamente obter o maior número de hits Há sazonalidade clara neste conjunto de dados. Cálculo de índices sazonais. Após você decidiu que uma série temporal tem um componente sazonal, você gostaria de quantificar o tamanho do efeito As médias mostradas na Figura 5 2 representam como o método das médias simples realiza essa tarefa. Figura 5 2 Combine a média grande com as médias sazonais para obter os índices sazonais. Na Figura 5 2 você obtém índices sazonais aditivos na faixa G10 G13 subtraindo a média Média grande na célula G7 de cada média sazonal em G2 G5 O resultado é o efeito de estar no quarto 1, de estar no quarto 2, e assim por diante Se um determinado mês estiver no quarto 1, você espera ele ter 99 65 mais Média diária hits que a grande média de 140 35 hits por day. This informações lhe dá uma idéia de como é importante para ser em uma determinada temporada Suponha que você possui o site em questão e você quer vender espaço publicitário nele Você Pode certamente pedir um preço mais elevado dos anunciantes durante o primeiro e quarto trimestres do que durante o segundo e terceiro Mais ao ponto, você pode carregar provavelmente duas vezes tanto durante o primeiro trimestre do que durante o segundo ou o third. With os índices sazonais em Por exemplo, ainda na Figura 5 2 os valores corrigidos de sazonalidade para cada trimestre em 2005 aparecem em G16 G19 Eles são calculados subtraindo o índice da medida trimestral associada. Tradicionalmente, o termo Índice sazonal refere-se ao aumento ou diminuição no nível de uma série que s associado a cada temporada O efeito sazonal termo sinônimos tem aparecido na literatura nos últimos anos Porque você verá ambos os termos, eu usei ambos neste livro É um Pequena matéria basta ter em mente que os dois termos têm o mesmo significado. Notice que no curso normal dos eventos de 2001 a 2005, você espera resultados do segundo trimestre s para ficar para trás os resultados do primeiro trimestre s por 133 6, ou seja, 99 65 menos 33 95 Mas em 2004 e 2005, os resultados ajustados sazonalmente para o segundo trimestre superam os do primeiro trimestre. Esse resultado pode muito bem levar você a perguntar o que mudou nos últimos dois anos, o que inverte a relação entre os resultados ajustados sazonalmente Para os dois primeiros trimestres eu não persigo essa questão aqui eu trago-lo para sugerir que você muitas vezes quer ter um olhar tanto o observado e os dados ajustados sazonalmente. Desvio de Simple Avera Sazonal Embora o método de médias simples seja como eu disse anteriormente bruto, ele pode ser muito mais preciso do que a alternativa mais sofisticada de suavização exponencial, especialmente quando os efeitos sazonais são pronunciados e confiável. Quando a série de tempo não é alterada, como É o caso com o exemplo discutido nesta seção, as previsões sazonais simples são nada mais do que as médias sazonais Quando a série não é tendência para cima ou para baixo, a melhor estimativa do valor para a próxima temporada é a média histórica da temporada Veja Figura 5 3.Figura 5 3 Combine a média grande com as médias sazonais para obter os índices sazonais. No gráfico na Figura 5 3 a linha tracejada representa as previsões de suavização simples As duas linhas contínuas representam as observações sazonais reais e as médias sazonais Observe que as médias sazonais acompanham as observações sazonais reais muito de perto muito mais de perto do que as previsões suavizadas Você pode ver o quanto mais de perto A partir dos dois RMSEs nas células F23 e H23 O RMSE para as médias sazonais é apenas um pouco mais de um terço do RMSE para as previsões alisadas. Você pode giz que até o tamanho dos efeitos sazonais, bem como a sua consistência. Suppose , Por exemplo, que a diferença entre o primeiro eo segundo trimestres médios foi de 35 0 em vez de 133 6, que é a diferença entre as células G2 e G3 na Figura 5 2 Então, num contexto de suavização, o valor real para o Trimestre 1 seria um Muito melhor preditor do valor para o trimestre 2 do que é o caso com esta série de tempo E alisamento exponencial pode confiar fortemente no valor da observação atual para a sua previsão do próximo período Se a constante de suavização é definida em 1 0, suavização exponencial resolve A previsão nave e previsão é sempre igual ao anterior real. O fato de que o tamanho de cada balanço sazonal é tão consistente de trimestre para trimestre significa que as médias sazonais simples são previsões confiáveis ​​Nenhum quarte real A média sazonal simples com Tendência. O uso de médias sazonais simples com uma série de tendências tem algumas desvantagens reais, e eu sou tentado a sugerir que nós ignorá-lo e passar para tópicos mais meatire. S possível que você vai correr em situações em que alguém tem usado este método e, em seguida, ele ganhou t ferir saber tanto como funciona e por que há melhores escolhas. Qualquer método de lidar com a sazonalidade em uma série tendência deve lidar com o problema fundamental De desenredar o efeito da tendência da sazonalidade A sazonalidade tende a obscurecer a tendência e vice-versa Figura 4. Figura 5 4 A presença de tendência complica o cálculo dos efeitos sazonais. O fato de que a tendência na série é ascendente Ao longo do tempo significa que a simples média das observações de cada estação, como foi feito no caso sem tendência, confunde a tendência geral com a variação sazonal. A idéia usual é levar em conta a tendência de separação Ely a partir dos efeitos sazonais Você poderia quantificar a tendência e subtrair o seu efeito a partir dos dados observados O resultado é uma série sem tendência que mantém a variação sazonal Poderia ser tratado da mesma forma como eu ilustrado anteriormente neste capítulo. Calculando a média para cada Year. One forma de detrend os dados e outras formas, sem dúvida, ocorrer para você é calcular a tendência com base em médias anuais, em vez de dados trimestrais A idéia é que a média anual é insensível aos efeitos sazonais Ou seja, se você subtrair um ano A média dos quatro efeitos trimestrais é precisamente zero. Assim, uma tendência calculada com base nas médias anuais não é afetada pelas variações sazonais. Este método agora impõe a regressão linear sobre as médias simples. O primeiro passo na detrending os dados é obter os hits diários médios para cada ano que s feito na gama H3 H7 no Figu 5 5 A fórmula na célula H3, por exemplo, é MÉDIA D3 D6.Cálculo da tendência com base em médias anuais. Com as médias anuais na mão, você está em uma posição para calcular a sua tendência que s gerenciado usando LINEST na faixa I3 J7 usando esta fórmula de matriz. Se você não fornecer valores x como o segundo argumento para PROJ. LIN forneça valores x padrão para você Os padrões são simplesmente os inteiros consecutivos começando com 1 e terminando com o número de valores y que Você chama no primeiro argumento Neste exemplo, os valores x padrão são idênticos aos especificados na planilha no G3 G7, então você poderia usar LINEST H3 H7 TRUE Esta fórmula usa dois padrões, para os valores x e a constante , Representado pelas três vírgulas consecutivas. O ponto deste exercício é quantificar a tendência de ano para ano, e PROJ. LINTO faz isso para você na célula I3 Essa célula contém o coeficiente de regressão para os valores x Multiplique 106 08 por 1 então Por 2 então por 3, 4 e 5 e adicionar a cada resultado o i Ntercept de 84 63 Embora isso o faça previsões anuais, o ponto importante para este procedimento é o valor do coeficiente 106 08, que quantifica a tendência anual. O passo que eu acabei de discutir é a fonte de minhas dúvidas sobre toda a abordagem que esta seção Descreve Você tipicamente tem um pequeno número de períodos abrangentes neste exemplo, que s anos para percorrer a regressão Os resultados da regressão tendem a ser terrivelmente instáveis ​​quando, como aqui, eles são baseados em um pequeno número de observações E ainda este procedimento depende de Esses resultados pesadamente a fim de detrend a série de tempo. Prorating a tendência através das estações. O método das médias simples de tratar de uma série seasoned, seasonal como esta continua dividindo a tendência pelo número dos períodos no período abrangendo para começar Uma tendência por período Aqui, o número de períodos por ano é quatro nós estamos trabalhando com dados trimestrais assim que nós dividimos 106 08 por 4 para estimar a tendência por trimestre a 26 5.O procedimento usa S que a tendência periódica subtraindo-o do resultado periódico médio O objetivo é remover o efeito da tendência anual dos efeitos sazonais Primeiro, porém, precisamos calcular o resultado médio durante todos os cinco anos para o Período 1, para o Período 2 e Assim, para fazer isso, ajuda a reorganizar a lista de hits trimestrais reais, mostrados na faixa D3 D22 da Figura 5 5 em uma matriz de cinco anos por quatro trimestres, mostrados na faixa G11 J15 Observe que os valores nessa matriz Correspondem à lista na coluna D. Com os dados dispostos dessa forma, é fácil calcular o valor médio trimestral ao longo dos cinco anos no conjunto de dados Isso é feito na faixa G18 J18.O efeito da tendência retornada por PROJ. LIN Aparece no intervalo G19 J19 O valor inicial para cada ano é a média observada de acessos diários para o primeiro trimestre, portanto, não fazemos nenhum ajuste para o primeiro trimestre O valor de um quarto de tendência, ou 26 5, é subtraído do segundo trimestre s Significa hits, resultando em um a Valor corrigido do segundo trimestre de 329 9 ver célula H21, Figura 5 5 Dois quartos de tendência, 2 26 5 ou 53 na célula I19, é subtraído da média do terceiro trimestre para obter um valor ajustado do terceiro trimestre de 282 6 em Célula I21 E da mesma forma para o quarto trimestre, subtraindo três quartos da tendência de 454 4 para obter 374 8 na célula J21.Keep em mente que se a tendência foi para baixo, em vez de para cima, como neste exemplo, você iria adicionar o valor da tendência periódica Para os meios periódicos observados, em vez de subtraí-lo. Converter os meios sazonais ajustados para os efeitos sazonais. Per a lógica deste método, os valores mostrados nas linhas 20 21 da Figura 5 5 são os resultados trimestrais médios para cada um dos quatro trimestres, com a Efeito da tendência geral para cima no conjunto de dados removido As linhas 20 e 21 são mescladas nas colunas G a J Com a sua tendência fora do caminho, podemos converter esses números para estimativas de efeitos sazonais o resultado de estar no primeiro trimestre, em O segundo trimestre, e assim por diante Para obter esses Efeitos, começam calculando a média grande dos meios trimestrais ajustados. Essa média grande ajustada aparece na célula I23. A análise continua na Figura 5 6.Figura 5 6 Os efeitos trimestrais, ou índices, são usados ​​para dessazonalizar os trimestres observados. 6 repete os ajustes trimestrais e a média grande ajustada a partir da parte inferior da Figura 5 5 Eles são combinados para determinar os índices trimestrais que você também pode pensar como efeitos sazonais Por exemplo, a fórmula na célula D8 é a seguinte. Esse é o efeito de estar no segundo trimestre, em relação à grande média. Em relação à grande média, podemos esperar que um resultado que pertence ao segundo trimestre caia abaixo da média grande em 33 unidades. Efeitos nos trimestres observados. Recapitulação Até agora, nós quantificamos a tendência anual nos dados por meio de regressão e dividimos essa tendência por 4 para propor-la a um valor trimestral. A partir da Figura 5, ajustámos a média de cada trimestre em C3 F3 subtraindo as tendências proporcionais em C4 F4 O resultado é uma estimativa detrended da média para cada trimestre, independentemente do ano em que o trimestre ocorre, em C5 F5 Subtraimos a média grande ajustada, na célula G5, da Ajustado trimestralmente significa em C5 F5 Que converte a média de cada trimestre para uma medida do efeito de cada trimestre em relação à média grande ajustada Esses são os índices ou efeitos sazonais em C8 F8. Seguidamente removemos os efeitos sazonais dos trimestres observados Como mostrado Na Figura 5 6 você faz isso subtraindo os índices trimestrais em C8 F8 a partir dos valores correspondentes em C12 F16 E a maneira mais fácil de fazer isso é inserir esta fórmula na célula C20.Note o único sinal de dólar antes do 8 na referência a C 8 Isso é uma referência mista parcialmente relativa e parcialmente absoluta O sinal de dólar ancora a referência à oitava linha, mas a parte da coluna da referência é livre para variar. Portanto, após a última fórmula ser inserida na célula C20, você pode Clique na seleção da célula, manipule o quadrado pequeno no canto inferior direito de uma célula selecionada e arraste para a direita na célula F20 Os endereços se ajustam conforme você arrasta para a direita e termina com os valores, com os efeitos sazonais removidos, para o ano 2001 Em C20 F20 Selecione esse intervalo de quatro células e use a alça de seleção múltipla, agora em F20, para arrastar para baixo para a linha 24 Assim fazendo preenche o restante da matriz. É importante ter em mente aqui que estamos ajustando o original Os valores trimestrais para os efeitos sazonais Independentemente da tendência existente nos valores originais ainda está lá, e, em teoria, pelo menos permanece lá depois de ter feito os ajustes para os efeitos sazonais Nós removemos uma tendência, sim, mas apenas a partir dos efeitos sazonais Assim, Quando subtraímos os efeitos sazonais detrendidos das observações trimestrais originais, o resultado são as observações originais com a tendência, mas sem os efeitos sazonais. Eu tracejei esses valores dessazonalizados na Figura 5 No gráfico da Figura 5 4 Observe na Figura 5 6 que embora os valores dessazonalizados não estejam precisamente em uma linha reta, grande parte do efeito sazonal foi removido. Regredindo os Quarterlies desazonalizados para os Períodos de Tempo. O próximo passo é Para criar previsões a partir dos dados ajustados sazonalmente e com tendência na Figura 5 6 células C20 F24, e neste ponto você tem várias alternativas disponíveis Você pode usar a abordagem de diferenciação combinada com a suavização exponencial simples que foi discutida no Capítulo 3, Você também pode usar a abordagem de Holt para alisar as séries de tendências, discutidas no Capítulo 3 e no Capítulo 4, Inicializando Previsões Ambos os métodos o colocam em uma posição para criar uma previsão de um passo adiante, à qual você adicionaria o índice sazonal correspondente. Outra abordagem, que usarei aqui, primeiro coloca os dados tendenciosos através de outra instância de regressão linear e, em seguida, adiciona o índice sazonal Ver Figura 5 7.Figura 5 7 O fi A primeira previsão verdadeira está na linha 25. A Figura 5 7 retorna os meios trimestrais dessazonalizados a partir da disposição tabular em C20 F24 da Figura 5 6 para o arranjo de lista na faixa C5 C24 da Figura 5 7. Poderíamos usar o PROJ. LIN em conjunto com os dados Em B5 C24 na Figura 5 7 para calcular a equação de regressão s intercepção e coeficiente então, poderíamos multiplicar o coeficiente por cada valor na coluna B, e adicionar a interceptação de cada produto, para criar as previsões na coluna D Mas, embora LINEST retorna útil Outras informações além do coeficiente e interceptação, TREND é uma maneira mais rápida de obter as previsões, e eu usá-lo na Figura 5 7. O intervalo D5 D24 contém as previsões que resultam de regressar os dados trimestrais dessazonalizados em C5 C24 para os números de período em B5 B24 A fórmula de matriz utilizada em D5 D24 é this. That conjunto de resultados reflete o efeito da tendência geral para cima na série de tempo Porque os valores que a tendência de tendência de ter sido dessazonalizada, permanece Para adicionar os efeitos sazonais, também conhecidos como índices sazonais, de volta para a previsão de tendência. Adicionar os índices sazonais Back In. Os índices sazonais, calculados na Figura 5 6 são fornecidos na Figura 5 7 primeiro na faixa C2 F2 e, em seguida, repetidamente Na gama E5 E8, E9 E12 e assim por diante As previsões reseasonalized são colocadas em F5 F24 adicionando os efeitos sazonais na coluna E às previsões de tendência na coluna D. Para obter a previsão de um passo em frente na célula F25 da Figura 5 7 o valor de t para o próximo período vai para a célula B25 A seguinte fórmula é inserida na célula D25.It instrui o Excel para calcular a equação de regressão que prevê valores na faixa C5 C24 daqueles em B5 B24 e aplicar essa equação para O novo valor x na célula B25. O índice sazonal apropriado é colocado na célula E25 ea soma de D25 e E25 é colocada em F25 como a primeira verdadeira previsão da série temporal temporizada e sazonal. Você encontrará todo o conjunto de Trimestrais dessazonalizados e as previsões traçadas A abordagem para lidar com uma série temporal sazonal, discutida em várias seções anteriores, tem algum apelo intuitivo A idéia básica parece direta. Calcular uma tendência anual Por regressing meios anuais contra uma medida de periods. Divide tempo a tendência anual entre os períodos dentro do ano. Subtraia a tendência rateada dos efeitos periódicos para obter efeitos ajustados. Subtração dos efeitos ajustados a partir das medidas reais para dessazonalizar a série temporal. Criar As previsões da série dessazonalizada e adicionar os efeitos sazonais ajustados de volta. Minha opinião é que vários problemas enfraquecem a abordagem, e eu não teria incluído neste livro, exceto que você é provável encontrá-lo e, portanto, deve estar familiarizado com E ele fornece um trampolim útil para discutir alguns conceitos e procedimentos encontrados em outras abordagens mais fortes. Primeiro, há a questão sobre qual Eu me queixei anteriormente neste capítulo sobre o tamanho de amostra muito pequeno para a regressão de médias anuais em inteiros consecutivos que identificam cada ano Mesmo com apenas um preditor, tão poucas como 10 observações é realmente raspagem o fundo do barril Pelo menos você deve Olhar para o R 2 resultante ajustado para encolhimento e, provavelmente, recalcular o erro padrão de estimativa de acordo. É verdade que quanto mais forte a correlação na população, menor a amostra você pode fugir com Mas trabalhando com trimestres dentro de anos, você re afortunado Para encontrar até 10 anos de observações trimestrais consecutivas, cada um medido da mesma maneira em todo esse intervalo de tempo. Não estou convencido de que a resposta para o problemático up-and-down padrão que você encontrar dentro de um ano ver o gráfico em Figura 5 4 é a média para fora os picos e vales e obter uma estimativa de tendência a partir dos meios anuais Certamente é uma resposta para esse problema, mas, como você verá, há sa muito mais forte metanfetamina De segregar os efeitos sazonais de uma tendência subjacente, respondendo por ambos, e prever de forma correspondente, abrangerá esse método mais adiante neste capítulo, na seção Regressão Linear com Vetores Codificados. Além disso, não há fundamento teórico para distribuir o Tendência uniformemente entre os períodos que compõem o ano É verdade que a regressão linear faz algo semelhante quando coloca suas previsões em uma linha reta Mas há um enorme abismo entre fazer uma suposição fundamental porque o modelo analítico não pode manipular os dados e aceitar Um resultado falho cujas falhas erros nas previsões podem ser medidos e avaliados. Dito isto, vamos passar para o uso de médias móveis em vez de médias simples como uma forma de lidar com a sazonalidade.