Centered moving average for odd

Para calcular uma média móvel de l termo para l um número inteiro, temos que fazer o que é chamado de centrar a média móvel. Isto é feito da seguinte maneira: Primeiro, calcule a média móvel simples. Em seguida, obtenha a média móvel centrada pela média dos valores adjacentes dessas médias móveis simples: Quando l2. A média móvel centrada é chamada Hanning. Como exemplo, considere computar uma média móvel de 4 termos nos primeiros 10 valores de dados dos dados SASDATA. INTAIR (um conjunto de dados que consiste em números mensais, em milhares, de passageiros em vôos internacionais para o Anos 1949 até 1960). Os dados originais são 112,118,132,129,121,135,148,148,136,119. Para obter os primeiros três termos da média móvel de 4 termos, primeiro compute Então os primeiros três valores de média móvel centrados são Estes são os três primeiros valores da média móvel de 4 termos. Joseph D Petruccelli Tue Feb 21 14:15:46 EST 1995Quando calcular uma média móvel em execução, colocando a média no período de tempo médio faz sentido No exemplo anterior, calculamos a média dos primeiros 3 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, 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 M 4 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 nós formos uma média de um número par de termos, precisamos suavizar os valores suavizados A tabela a seguir mostra os resultados usando M 4.David, Sim, MapReduce é Para 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.