4 Quarter Moving Average

Para simplificar a minha pergunta, vamos dizer que eu tenho uma tabela de datas trimestrais e números de vendas por segurança. Monthenddate, ID, Vendas Eu preciso calcular 4 trimestre móvel médias de vendas por ID. Eu tentei fazer o seguinte: A primeira etapa para criar um índice de datas funcionou bem, mas a parte CALCULATE MOVING AVERAGE me dá um erro Um nome de objeto ou coluna está ausente ou vazio. Se eu tirar o MAX (monthenddate) da linha SELECT ele é executado sem erro, mas me dá um resultado de tabela vazia. Talvez minha abordagem seja fundamentalmente falha. Agradecemos antecipadamente por qualquer ajuda. Também tentou usar uma subconsulta: FROM TempDateIndex l WHERE r. dateidx4 GROUP BY ID Msg 156, nível 15, estado 1, linha 3 Sintaxe incorreta próxima a palavra-chave SELECT. Msg 102, nível 15, estado 1, linha 6 sintaxe incorreta próximo).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 obtém que 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 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 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 obterão diferentes faixas de dados e calcularão a média móvel quando 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. Então você precisará agregar resultados. Ideia de particionador personalizado que terá dois modos de operação - cada vez dividindo em intervalos iguais, mas com algum deslocamento. Em um pseudocódigo ele ficará assim. Partição (keySHIFT) / (MAXKEY / numOfPartitions) onde: SHIFT será retirado da configuração. MAXKEY valor máximo da chave. Eu suponho para a simplicidade que 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. Na segunda coluna desta tabela, é mostrada uma média móvel de ordem 5, fornecendo uma estimativa do ciclo-tendência. O primeiro valor nesta coluna é a média das cinco primeiras observações (1989-1993) o segundo valor na coluna 5-MA é a média dos valores 1990-1994 e assim por diante. Cada valor na coluna 5-MA é a média das observações no período de cinco anos centrado no ano correspondente. Não há valores para os dois primeiros anos ou últimos dois anos porque não temos duas observações de cada lado. Na fórmula acima, a coluna 5-MA contém os valores de hat com k2. Para ver como é a estimativa do ciclo tendencial, traçamos o gráfico juntamente com os dados originais da Figura 6.7. Lote 40 elecsales, principal quotResidential vendas de eletricidade, ylab quotGWhquot. Observe como a tendência (em vermelho) é mais suave do que os dados originais e captura o movimento principal da série de tempo sem todas as pequenas flutuações. O método da média móvel não permite estimativas de T em que t está próximo das extremidades da série, portanto, a linha vermelha não se estende para os bordos do gráfico em qualquer lado. Mais tarde usaremos métodos mais sofisticados de estimativa de tendência-ciclo que permitem estimativas próximas aos pontos finais. A ordem da média móvel determina a suavidade da estimativa de tendência-ciclo. Em geral, uma ordem maior significa uma curva mais suave. O gráfico a seguir mostra o efeito da alteração da ordem da média móvel para os dados de vendas de eletricidade residencial. As médias móveis simples como estas são normalmente de ordem ímpar (por exemplo, 3, 5, 7, etc.). Isto é assim que são simétricas: numa média móvel de ordem m2k1, há k observações anteriores, k observações posteriores e a observação do meio Que são médias. Mas se m fosse uniforme, não seria mais simétrico. Médias móveis de médias móveis É possível aplicar uma média móvel a uma média móvel. Uma razão para fazer isso é fazer uma média móvel de ordem uniforme simétrica. Por exemplo, podemos pegar uma média móvel de ordem 4 e, em seguida, aplicar outra média móvel de ordem 2 aos resultados. Na Tabela 6.2, isto foi feito para os primeiros anos dos dados da produção de cerveja trimestral australiana. Beer2 lt - window 40 ausbeer, início 1992 41 ma4 ltm 40 beer2, ordem 4. center FALSE 41 ma2x4 ltm 40 beer2, ordem 4. center TRUE 41 A notação 2times4-MA na última coluna significa um 4-MA Seguido por um 2-MA. Os valores na última coluna são obtidos tomando uma média móvel de ordem 2 dos valores na coluna anterior. Por exemplo, os dois primeiros valores na coluna 4-MA são 451,2 (443410420532) / 4 e 448,8 (410420532433) / 4. O primeiro valor na coluna 2times4-MA é a média destes dois: 450,0 (451.2448.8) / 2. Quando um 2-MA segue uma média móvel de ordem par (como 4), é chamado de média móvel centrada de ordem 4. Isto é porque os resultados são agora simétricos. Para ver que este é o caso, podemos escrever o 2times4-MA da seguinte forma: begin hat amp frac Bigfrac (y y y y) frac (y y y y) Big frac fray frac14y frac14y frac14y frac18y. Fim É agora uma média ponderada das observações, mas é simétrica. Outras combinações de médias móveis também são possíveis. Por exemplo, um 3 x 3 MA é frequentemente utilizado e consiste numa média móvel de ordem 3 seguida por outra média móvel de ordem 3. Em geral, uma ordem par MA deve ser seguida por uma ordem par MA para torná-lo simétrico. Similarmente, uma ordem ímpar MA deve ser seguida por uma ordem ímpar MA. Estimativa do ciclo de tendência com dados sazonais O uso mais comum de médias móveis centradas é estimar o ciclo de tendência a partir de dados sazonais. Considere o 2x4-MA: fracasso do chapéu frac14y frac14y frac14y frac18y. Quando aplicado a dados trimestrais, cada trimestre do ano recebe igual peso, uma vez que o primeiro eo último termo se aplicam ao mesmo trimestre em anos consecutivos. Conseqüentemente, a variação sazonal será média e os valores resultantes de hat t terão pouca ou nenhuma variação sazonal restante. Obter-se-ia um efeito semelhante utilizando uma mistura de 2 x 8-MA ou 2 x 12-MA. Em geral, uma m-MA 2x é equivalente a uma média móvel ponderada de ordem m1 com todas as observações tomando peso 1 / m, exceto para o primeiro e último termos que tomam pesos 1 / (2m). Portanto, se o período sazonal é par e de ordem m, use um m-MA de 2x para estimar o ciclo tendencial. Se o período sazonal é ímpar e de ordem m, use um m-MA para estimar o ciclo de tendência. Em particular, um 2 x 12-MA pode ser usado para estimar o ciclo de tendência de dados mensais e um 7-MA pode ser usado para estimar o ciclo tendência de dados diários. Outras escolhas para a ordem do MA normalmente resultarão em estimativas de ciclo de tendência sendo contaminadas pela sazonalidade nos dados. Exemplo 6.2 Fabricação de equipamento elétrico A Figura 6.9 mostra uma 2 x 12-MA aplicada ao índice de ordens de equipamentos elétricos. Observe que a linha lisa não mostra sazonalidade é quase o mesmo que o ciclo de tendência mostrado na Figura 6.2 que foi estimado usando um método muito mais sofisticado do que as médias móveis. Qualquer outra escolha para a ordem da média móvel (exceto 24, 36, etc.) teria resultado em uma linha suave que mostra algumas flutuações sazonais. Plot 40 elecequip, ylab quotNovas ordens indicequot. Col quotgrayquot, main quotred 41 Química média ponderada As combinações de médias móveis resultam em médias móveis ponderadas. Por exemplo, o 2x4-MA discutido acima é equivalente a um 5-MA ponderado com pesos dados por frac, frac, frac, frac, frac. Em geral, uma m-MA ponderada pode ser escrita como hat t sum k aj y, onde k (m-1) / 2 e os pesos são dados por a, dots, ak. É importante que todos os pesos somem a um e que sejam simétricos para que aj a. O m-MA simples é um caso especial onde todos os pesos são iguais a 1 / m. Uma grande vantagem das médias móveis ponderadas é que elas produzem uma estimativa mais suave do ciclo tendencial. Em vez das observações que entram e que deixam o cálculo no peso cheio, seus pesos são aumentados lentamente e então lentamente diminuídos resultando em uma curva mais lisa. Alguns conjuntos específicos de pesos são amplamente utilizados. Alguns deles são dados na Tabela 6. 3. Métodos das Médias Móveis Os comentários estão apagados Suponha que existam períodos de tempo indicados por e os valores correspondentes da variável são. Em primeiro lugar temos de decidir o período das médias móveis. Para séries temporais curtas, usamos período de 3 ou 4 valores. Para séries longas, o período pode ser 7, 10 ou mais. Para séries de tempo trimestrais, sempre calculamos médias tomando 4 quartos de cada vez. Nas séries mensais, são calculadas médias móveis de 12 meses. Suponha que a série de tempo dada seja em anos e nós decidimos calcular a média móvel de 3 anos. As médias móveis indicadas por são calculadas como abaixo: Dados de Cesta de Mercado Mudança real de cesta de mercado de regulação e atualizações de pagamento de Medicare como publicadas no Registro Federal História atual e previsões de cestas de mercado (Nota: Todos os dados e páginas de Web são acessíveis para download ndash ver Os links na seção Downloads abaixo.) Última atualização: reflete a previsão 2016Q2 com dados históricos até 2016Q1. Os índices trimestrais de índice e as variações percentuais de 4-quarto em média móvel para o seguinte: Sistema de Pagamento Prospectivo para Pacientes Internos (IPPS) Cesta de Mercado Hospitalar (ano base 2010) atualizações de pacientes internados (Ano de base 2010) atualizações do ndash capital de hospital de internado Pagamentos de PPS Cesta de Mercado de Facilidade de Enfermagem Especializada (ano de base 2010) atualizações de ndash facilidade de enfermagem qualificada Pagamentos de PPS Agência de Saúde de Casa Cesta de Mercado (ano de base 2010) (Ano de base 2013) - actualiza as instalações de cuidados de longa duração Pagamentos de PPS Fim-Estágio Mercado de Doenças Renais Cesta (ano de base 2012) - actualiza os pagamentos das instalações da doença renal em fase final Reabilitação de doentes internados (Ano base 2012) ndash atualiza instalações de reabilitação de pacientes hospitalizados Pagamentos de PPS Cesta de Mercado de Facilidade Psiquiátrica de Inpatient (ano de base 2012) ndash atualiza instalações psiquiátricas de internação Pagamentos PPS Medicare Economic Index (ano de base 2006) Para mais informações sobre as Cestas de Mercado, DNHScms. hhs. gov. 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