Se você vir essa mensagem, seu navegador desativou ou não aceita JavaScript. Para usar os recursos completos deste sistema de ajuda, como pesquisa, seu navegador deve ter o suporte a JavaScript habilitado. Médias móveis ponderadas com médias móveis simples, cada valor de dados no quotwindowquot em que o cálculo é realizado tem um significado ou peso igual. É frequentemente o caso, especialmente na análise de dados de preços financeiros, que mais dados cronologicamente recentes devem ter um peso maior. Nesses casos, a média média móvel ponderada (ou o potencial móvel exponencial - veja o tópico a seguir) é muitas vezes preferida. Considere a mesma tabela de valores de dados de vendas por doze meses: para calcular uma média móvel ponderada: Calcule quantos intervalos de dados participam do cálculo da Média Mover (ou seja, o tamanho do quotwindowquot do cálculo). Se a janela de cálculo for dita n, então o valor de dados mais recente na janela é multiplicado por n, o próximo mais recente multiplicado por n-1, o valor anterior ao multiplicado por n-2 e assim por diante para todos os valores na janela. Divida a soma de todos os valores multiplicados pela soma dos pesos para dar a média móvel ponderada sobre essa janela. Coloque o valor da média móvel ponderada em uma nova coluna de acordo com o posicionamento de médias avançadas descrito acima. Para ilustrar estas etapas, considere se é necessária uma média móvel de vendas de 3 meses em dezembro (usando a tabela acima de valores de vendas). O termo quot3-monthquot implica que o quotwindowquot de cálculo é 3, portanto, o algoritmo de cálculo da média móvel ponderada para este caso deve ser: Ou, se uma Média de Movimento Ponderada de 3 meses fosse avaliada em toda a gama original de dados, os resultados seriam : Média de movimento ponderada de 3 meses Estou trabalhando com o SQL Server 2008 R2, tentando calcular uma média móvel. Para cada registro na minha opinião, gostaria de coletar os valores dos 250 registros anteriores e, em seguida, calcular a média para esta seleção. As minhas colunas de exibição são as seguintes: TransactionID é exclusivo. Para cada ID de transação. Gostaria de calcular a média do valor da coluna, em relação aos 250 registros anteriores. Então, para TransactionID 300, colete todos os valores das 250 linhas anteriores (a exibição é ordenada por TransactionID) e, em seguida, na coluna MovAvg, escreva o resultado da média desses valores. Estou procurando coletar dados dentro de uma variedade de registros. Perguntou 28 de outubro às 20: 58Previamente, discutimos como escrever médias móveis em Postgres. Pela demanda popular, você mostrou como fazer o mesmo no MySQL e no SQL Server. Bem, cubra como anotar gráficos ruidosos como este: Com uma linha média anterior de 7 dias como esta: A grande ideia Nosso primeiro gráfico acima é bastante ruidoso e difícil de obter informações úteis. Podemos suavizá-lo, traçando uma média de 7 dias em cima dos dados subjacentes. Isso pode ser feito com funções de janela, auto-junções ou subconsultas correlacionadas - bem, cubra os dois primeiros. Bem, comece com uma média anterior, o que significa que o ponto médio no 7º do mês é a média dos primeiros sete dias. Visualmente, isso muda os picos no gráfico à direita, como uma grande espiga é calculada a média nos sete dias seguintes. Primeiro, crie uma tabela de contagem intermediária Queremos calcular uma média sobre as inscrições totais para cada dia. Supondo que tenhamos uma tabela típica de usuários com uma linha por usuário novo e um timestamp createdat, podemos criar nossa tabela agregada de inscrições como assim: No Postgres e no SQL Server você pode usar isso como um CTE. No MySQL você pode salvá-lo como uma tabela temporária. A média de roteamento do Postgres Afortunadamente, o Postgres possui funções de janela que são a maneira mais simples de calcular uma média em execução. Essa consulta pressupõe que as datas não possuem lacunas. A consulta está em média nas últimas sete linhas, não nas sete últimas datas. Se seus dados tiverem lacunas, preencha-os com generateseries ou junte-se contra uma tabela com linhas de data densas. MySQL Rolling Average MySQL não possui funções de janela, mas podemos fazer uma computação similar usando auto-junções. Para cada linha da nossa tabela de contagem, nos juntamos a cada linha que foi nos últimos sete dias e leva a média. Esta consulta lida automaticamente com intervalos de data, pois estamos olhando linhas em um intervalo de datas em vez das N linhas anteriores. O SQL Server Rolling Average SQL Server possui funções de janela, portanto, calcular a média móvel pode ser feito no estilo Postgres ou no estilo MySQL. Por simplicidade, estavam usando a versão MySQL com uma auto-união. Isso é conceitualmente o mesmo que no MySQL. As únicas traduções são a função dateadd e explicitamente denominada grupo por colunas. Outras médias Nós focamos a média de 7 dias na seguinte publicação. Se quisermos ver a média líder de 7 dias, é tão simples como classificar as datas na outra direção. Se quisermos olhar para uma média centrada, use: Postgres: linhas entre 3 anteriores e 3 seguintes MySql: entre signups. date - 3 e signups. date 3 no MySQL SQL Server: entre dateadd (dia, -3, inscrições). Data) e dateadd (dia, 3, signups. date)
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