How to do centered moving average excel


이동 평균. 이 예제는 Excel에서 시계열의 이동 평균을 계산하는 방법을 가르쳐줍니다. 이동 평균은 불규칙한 봉우리와 계곡을 부드럽게하여 경향을 쉽게 인식하는 데 사용됩니다 .1 먼저 시간 시리즈를 살펴 보겠습니다 .2 데이터 탭에서 데이터 분석을 클릭하십시오. 데이터 분석 단추를 찾을 수 없습니다. 여기를 클릭하여 분석 도구 추가 기능을로드하십시오 .3 이동 평균을 선택하고 확인을 클릭하십시오 .4 입력 범위 상자를 클릭하고 B2 M2 범위를 선택하십시오. 5 간격 상자를 클릭하고 6.6을 입력합니다. 출력 범위 상자를 클릭하고 셀 B3.8을 선택합니다. 이 값의 그래프를 플롯합니다. 설명 간격을 6으로 설정했기 때문에 이동 평균은 이전 5 개 데이터 포인트의 평균이고 현재 데이터 포인트 결과적으로 최고점과 최저점은 부드럽게됩니다. 그래프는 증가 추세를 보여줍니다. Excel은 이전 데이터 포인트가 충분하지 않기 때문에 처음 5 개 데이터 포인트에 대한 이동 평균을 계산할 수 없습니다 .9 간격 2에 대해 2 - 8 단계를 반복하십시오 및 간격 4. 결론 간격이 클수록 봉우리와 골이 더 매끄럽게됩니다. 간격이 작을수록 이동 평균이 실제 데이터 포인트에 더 가깝습니다. Excel에서 이동 평균을 계산하는 방법 Dummies의 Excel 데이터 분석, 2 판. 데이터 분석 명령은 Excel에서 이동 평균 및 지수 평활 평균을 계산하는 도구를 제공합니다. 설명을 위해 매일 온도 정보를 수집했다고 가정합니다. 간단한 날씨의 일부로 지난 3 일의 평균을 3 일 이동 평균으로 계산하려고한다고 가정하십시오. 예측이 데이터 집합에 대한 이동 평균을 계산하려면 다음 단계를 수행하십시오. 이동 평균을 계산하려면 먼저 데이터 탭의 데이터 분석 명령 단추를 클릭하십시오. Excel에 데이터 분석 대화 상자가 표시되면 목록에서 이동 평균 항목을 선택하고 OK를 클릭하십시오. Excel은 이동 평균을 표시합니다. 이동 평균을 계산하는 데 사용할 데이터를 지정하십시오. Mov의 입력 범위 텍스트 상자를 클릭하십시오. 평균 대화 상자 그런 다음 워크 시트 범위 주소를 입력하거나 마우스를 사용하여 워크 시트 범위를 선택하여 입력 범위를 식별하십시오. 범위 참조는 절대 셀 주소를 사용해야합니다. 절대 셀 주소는 열 문자와 행 번호 앞에 부호, A 1 A와 같이 10. 입력 범위의 첫 번째 셀에 데이터를 식별하거나 설명하는 텍스트 레이블이 포함 된 경우 첫 행의 레이블 확인란을 선택합니다. 간격 텍스트 상자에 Excel에 이동 평균을 계산할 수 있습니다. 임의의 값을 사용하여 이동 평균을 계산할 수 있습니다. 기본적으로 Excel은 가장 최근의 세 값을 사용하여 이동 평균을 계산합니다. 이동 평균을 계산하는 데 다른 수의 값을 사용하도록 지정하려면 해당 값을 간격 텍스트 상자를 선택하십시오. 이동 평균 데이터를 배치 할 위치를 Excel로 지정하십시오. 이동 평균 데이터를 배치 할 워크 시트 범위를 식별하려면 출력 범위 텍스트 상자를 사용하십시오. 워크 시트 예에서 t 이동 평균 데이터가 워크 시트 범위 B2 B10에 배치되었습니다. 선택 사항 차트를 원하는지 여부를 지정하십시오. 이동 평균 정보를 플롯하는 차트를 원하면 차트 출력 확인란을 선택하십시오. 선택 사항 표준 오류 정보를 계산할지 여부를 나타냅니다. 데이터의 표준 오류를 계산하려면 표준 오류 확인란을 선택합니다. Excel은 이동 평균값 옆에 표준 오류 값을 배치합니다. 표준 오류 정보는 C2 C10에 저장됩니다. 어떤 이동 평균 정보를 계산할 것인지 지정하고 배치 할 위치를 지정하려면 OK를 클릭합니다. Excel은 이동 평균 정보를 계산합니다. 참고 Excel에서 표준 오류에 대한 이동 평균을 계산하기에 충분한 정보가없는 경우 오류 메시지를 셀에 배치합니다 이 오류 메시지를 값으로 표시하는 여러 셀을 볼 수 있습니다. David, 예, MapReduce는 많은 양의 데이터를 처리하기위한 것입니다. 그리고 일반적으로지도와 축소 함수는 얼마나 많은지도 작성자 또는 얼마나 많은지도 작성자가 있는지 최적화해야한다는 아이디어입니다. 내가 게시 한 알고리즘은 어떤 매퍼가 데이터의 어느 부분을 가져올지를 알 수 있습니다. 각 입력 레코드는 필요한 모든 작업을 줄일 수 있습니다. Joe K Sep 18 12 at 22 30. 가장 잘 알고있는 이동 평균 MR은 정렬 된 데이터의 비 교차 범위를 처리하는 반면, 계산은 본질적으로 정렬 된 데이터보다 슬라이딩 윈도우이기 때문에 MapReduce 패러다임에 잘 맵핑되지 않습니다. 다음과 같이 솔루션이 표시됩니다. a 두 가지 다른 파티션을 만들 수있는 맞춤 파티션 도구를 구현하려면 두 번의 주행에서 각 감속기는 서로 다른 범위의 데이터를 얻고 이동 평균을 계산할 것입니다. 적절한 위치에서 설명하려고합니다. 감속기의 첫 번째 실행 데이터는 R1 Q1, Q2, Q3, Q4 R2 Q5, Q6, Q7, Q8. 일부 Q에 대해서는 이동 평균을 cacluate합니다. 다음 실행에서는 R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 R3 Q10 Q14와 같은 데이터를 가져와야합니다. 나머지 이동 평균을 계산하십시오. 결과를 집계해야합니다. 커스텀 파티셔너는 두 개의 작동 모드를 가질 것입니다 - 매번 같은 범위로 나뉘어져 있지만 약간의 시프트가있는 의사 코드에서는 파티션 키처럼 보일 것입니다. SHIFT MAXKEY numOfPartitions SHIFT를 구성에서 가져올 곳 MAXKEY 가정하는 키의 최대 값 단순하기 때문에 그들은 0으로 시작합니다. RecordReader, IMHO는 특정 분할로 제한되고 분할 경계를 넘어갈 수 없기 때문에 해결책이 아닙니다. 또 다른 솔루션은 입력 데이터 분할의 사용자 정의 논리를 구현하는 것입니다. 이는 InputFormat의 일부입니다. It 분할과 마찬가지로 2 개의 다른 슬라이드를 수행 할 수 있습니다.

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