كيفية حساب تركزت أربع نقاط الاتجاه المتوسط المتحرك

المتوسطات المتحركة إذا تم رسم هذه المعلومات على رسم بياني، يبدو ذلك كما يلي: وهذا يدل على أن هناك تباينا واسعا في عدد الزوار اعتمادا على الموسم. هناك أقل بكثير في الخريف والشتاء من الربيع والصيف. ومع ذلك، إذا أردنا أن نرى اتجاها في عدد الزوار، يمكننا حساب متوسط ​​متحرك من 4 نقاط. ونحن نفعل ذلك من خلال إيجاد متوسط ​​عدد الزوار في أربعة أرباع عام 2005: ثم نجد متوسط ​​عدد الزوار في الأرباع الثلاثة الأخيرة من عام 2005 والربع الأول من عام 2006: ثم الربعين الأخيرين من عام 2005 والربعين الأولين من عام 2006: لاحظ أن آخر متوسط ​​يمكننا العثور عليه هو في الربعين الأخيرين من عام 2006 والربعين الأولين من عام 2007. ونحن رسم المتوسطات المتحركة على الرسم البياني، والتأكد من أن كل متوسط ​​يتم رسمها في وسط أرباع الأربعة فإنه يمكن أن نرى الآن أن هناك اتجاها نزوليا طفيفا جدا في الزوار. عندما حساب متوسط ​​متحرك تشغيل، ووضع المتوسط ​​في الفترة الزمنية الوسطى منطقي في المثال السابق قمنا بحساب متوسط ​​الفترات الزمنية الأولى 3 و وضعنا بجوار الفترة 3. كنا قد وضعت المتوسط ​​في منتصف الفاصل الزمني من ثلاث فترات، وهذا هو، بجانب الفترة 2. وهذا يعمل بشكل جيد مع فترات زمنية فردية، ولكن ليست جيدة حتى لفترات زمنية حتى. إذا أين نضع المتوسط ​​المتحرك الأول عند M4 من الناحية الفنية، فإن المتوسط ​​المتحرك سينخفض ​​عند t 2.5، 3.5. لتجنب هذه المشكلة ونحن على نحو سلس على ماس باستخدام M 2. وهكذا نحن على نحو سلس القيم أملس إذا كنا متوسط ​​عدد حتى من المصطلحات، ونحن بحاجة إلى تسهيل السلس القيم ويبين الجدول التالي النتائج باستخدام M 4.David، نعم، مابريدوس هو وتهدف إلى العمل على كمية كبيرة من البيانات. والفكرة هي أنه بشكل عام، وخريطة وتقليل وظائف mustn39t رعاية كم مصممي الخرائط أو كم عدد المخفضات هناك، that39s مجرد التحسين. إذا كنت تفكر مليا في الخوارزمية التي نشرت، يمكنك أن ترى أن المسألة لا شيء الذي مخطط يحصل على ما أجزاء من البيانات. وسيكون كل سجل المدخلات متاحة لكل عملية تخفيض التي تحتاج إليها. نداش جو K سبتمبر 18 12 في 22:30 في أفضل من المتوسط ​​المتحرك فهم ليس خرائط لطيف ل مابريدوس نموذج منذ حسابه هو انزلاق نافذة أساسا على فرز البيانات، في حين مر هو معالجة نطاقات غير متقاطعة من البيانات التي تم فرزها. الحل أرى هو على النحو التالي: أ) لتنفيذ مخصص العرف لتكون قادرة على جعل قسمين مختلفين في اثنين من أشواط. في كل تشغيل المخفض الخاص بك سوف تحصل على نطاقات مختلفة من البيانات وحساب المتوسط ​​المتحرك حيث مناسبة سأحاول توضيح: في أول تشغيل البيانات للمخفضات ينبغي أن يكون: R1: Q1، Q2، Q3، Q4 R2: Q5، Q6، Q7، Q8 . هنا سوف كاكلوات المتوسط ​​المتحرك لبعض قس. في المدى التالي يجب أن تحصل على المخفضات الخاصة بك البيانات مثل: R1: Q1. Q6 R2: Q6. Q10 R3: Q10..Q14 و كاكلولات بقية المتوسطات المتحركة. ثم ستحتاج إلى تجميع النتائج. فكرة العرف المشارك أنه سيكون وضعين من العملية - في كل مرة تقسيم إلى نطاقات متساوية ولكن مع بعض التحول. في كسودوكود أنها سوف تبدو مثل هذا. التقسيم (كيشيفت) (ماكسكينوموفارتيتيونس) حيث: سيتم اتخاذ شيفت من التكوين. ماكسكي القيمة القصوى للمفتاح. أفترض للبساطة أنها تبدأ مع الصفر. ريكوردريدر، إمهو ليس حلا لأنه يقتصر على انقسام معين ولا يمكن أن تنزلق على حدود الانشقاقات. وهناك حل آخر هو تنفيذ المنطق المخصص لتقسيم بيانات المدخلات (وهو جزء من إنبوتفورمات). ويمكن القيام به للقيام 2 الشرائح المختلفة، على غرار التقسيم.