Hvis du ser denne meldingen, har nettleseren enten deaktivert eller ikke støtter JavaScript. For å bruke de fulle funksjonene i dette hjelpesystemet, for eksempel søk, må nettleseren din ha JavaScript-støtte aktivert. Veidede Flytende Gjennomsnitt Med Enkle Flytende Gjennomsnitt, blir hver dataverdi i kvotenavgiften der beregningen utføres, gitt likeverdig eller vekt. Det er ofte tilfelle, særlig i økonomisk prisdataanalyse, at mer kronologisk nylig data skal bære større vekt. I disse tilfellene, er vektet bevegelige gjennomsnitt (eller eksponentielt flytende gjennomsnitt - se følgende emne) ofte foretrukket. Vurder det samme tabellen med salgsdataverdier i tolv måneder: Å beregne et veidende flytende gjennomsnitt: Beregn hvor mange dataintervaller som deltar i beregningen av flytende gjennomsnitt (dvs. størrelsen på beregningen kvotering). Hvis beregningsvinduet sies å være n, multipliseres den nyeste dataverdien i vinduet med n, den nest siste multiplisert med n-1, verdien før det multipliseres med n-2 og så videre for alle verdier i vinduet. Del summen av alle de multipliserte verdiene med summen av vektene for å gi vektet flytende gjennomsnitt over det aktuelle vinduet. Plasser vektet Flytende gjennomsnittsverdi i en ny kolonne i henhold til den gjennomsnittlige posisjonen som er beskrevet ovenfor. For å illustrere disse trinnene bør du vurdere om en 3-måneders vektet flyttende gjennomsnittlig omsetning i desember kreves (ved hjelp av tabellen over salgsverdier ovenfor). Begrepet quot3-monthquot innebærer at beregningen quotwindowquot er 3, derfor bør den vektede flytende gjennomsnittlige beregningsalgoritmen for denne saken være: Eller hvis et 3-måneders veidende flytende gjennomsnitt ble evaluert over hele det opprinnelige dataområdet, ville resultatene være : 3-måneders vektet flytte gjennomsnittlig Dette er et Evergreen Joe Celko-spørsmål. Jeg ignorerer hvilken DBMS-plattform som brukes. Men i hvert fall kunne Joe svare på mer enn 10 år siden med standard SQL. Joe Celko SQL Puslespill og svar citation: Det siste oppdateringsforsøket antyder at vi kunne bruke predikatet til å konstruere en spørring som ville gi oss et bevegelige gjennomsnitt: Er den ekstra kolonnen eller spørringsmetoden bedre Spørringen er teknisk bedre fordi UPDATE-tilnærmingen vil deformalisere databasen. Men hvis de historiske dataene som blir registrert ikke kommer til å endres og beregning er det bevegelige gjennomsnittet dyrt, kan du vurdere å bruke kolonne tilnærming. SQL Puslespørsmål: for all del uniform. Du kaster bare til riktig vektbøtte, avhengig av avstanden fra det nåværende tidspunktet. For eksempel kvittve vekt1 for datapoints innen 24 timer fra nåværende datapoint weight0.5 for datapoints innen 48hrsquot. Den saken er det viktig hvor mye datapoints som følger (som 6:12 og 11:48) er fjernt fra hverandre. En brukstilstand jeg kan tenke på, ville være et forsøk på å jevne histogrammet hvor datapoints ikke er tette nok ndash msciwoj 27. mai kl 15 22:22 Jeg er ikke sikker på at ditt forventede resultat (utgang) viser klassisk enkelt bevegelige (rullende) gjennomsnitt i 3 dager. Fordi, for eksempel, gir den første trippen av tall per definisjon: men du forventer 4,360 og det er forvirrende. Likevel foreslår jeg følgende løsning, som bruker vindufunksjon AVG. Denne tilnærmingen er mye mer effektiv (klar og mindre ressursintensiv) enn SELF-JOIN introdusert i andre svar (og jeg er overrasket over at ingen har gitt en bedre løsning). Du ser at AVG er innpakket med et tilfelle når rownum gt p. days deretter tvinge NULL s i første rader, hvor 3 dagers Moving Average er meningsløs. besvart 23 februar 16 kl 13:12 Vi kan bruke Joe Celkos skitne venstre ytre tilkoblingsmetode (som nevnt ovenfor av Diego Scaravaggi) for å svare på spørsmålet som det ble spurt. Genererer den forespurte produksjonen: Besvart jan 9 16 kl 0:33 Svaret 2017 Stack Exchange, Inc Jeg prøver å implementere et eksponentielt glidende gjennomsnitt (EMA) på postgres, men når jeg sjekker dokumentasjon og tenker på det, jo mer prøver jeg den mer forvirrede I er. Formelen for EMA (x) er: Det ser ut til å være perfekt for en aggregator, og det er nettopp det som må gjøres her, for å holde resultatet av det siste beregnede elementet. En aggregator produserer imidlertid et enkelt resultat (som reduksjon eller brett) og her trenger vi en liste (en kolonne) resultater (som kart). Jeg har sjekket hvordan prosedyrer og funksjoner fungerer, men AFAIK produserer de en enkelt utgang, ikke en kolonne. Jeg har sett mange prosedyrer og funksjoner, men jeg kan ikke regne ut hvordan dette samhandler med relasjonsalgebra, spesielt når du gjør noe som dette, en EMA. Jeg hadde ikke flaks til å søke på Internett så langt. Men definisjonen for en EMA er ganske enkel, jeg håper det er mulig å oversette denne definisjonen til noe som fungerer i postgres, og det er enkelt og effektivt, fordi det å flytte til NoSQL vil bli overdrevet i min sammenheng. Beregner dette aggregeringen som gir resultatet i hver rad for hver delliste av inngangsdataene Fordi det ser ut som det bruker aggregatoren opp til rad n, returnerer resultatet og deretter går til rad 0 for å beregne aggregeringen opp til rad n1 en gang til. Er det noen måte å bruke akkumuleringen eller noen statisk variabel (som i C) slik at dette må beregnes en gang, takk. ndash Trylks Jan 20 12 kl 11:59 Nei, det bruker den akkumulerte verdien. Hvis du kjører spørringen med kommandoen quotation infoquot uncommented, kan du se at funksjonen bare kalles én gang for hver radutgang. Postgresql utfører statens verdi på hver rad (hvis det var definert en endelig funk, ville det bli kalt for å omforme staten til en utgangsverdi). ndash araqnid Jan 20 12 kl 12:04 ErwinBrandstetter: Jeg har tilbakestilt de fleste endringene - når det gjelder formatet til den første (anker) delen av spørringen, kan EMA (x1) være tydelig representert med en enkelt linje - dette corespnds til enkeltlinjen definerer den i spørsmålet. I tilfelle av den rekursive delen av spørringen har jeg brukt mn - 1 i tilmeldingsbetingelsen for å indikere ekvivalensen av forholdet til EMA (xn-1) i spørsmålet, selv om dette vil være mindre ytelsesfullt hvis ytelsen er en problem, OP kan endre tilmeldingsbetingelsen for å være som du foreslo. ndash Mark Bannister Jan 16 12 kl 9:27
No comments:
Post a Comment