Calculateur de moyenne mobile En fonction de la liste des données séquentielles, vous pouvez construire la moyenne mobile n-point (ou la moyenne mobile) en trouvant la moyenne de chaque ensemble de n points consécutifs. Par exemple, si vous avez un ensemble de données ordonnées 10, 11, 11, 15, 13, 14, 12, 10, 11, la moyenne mobile à 4 points est de 11,75, 12,5, 13,25, 13,5, 12,25, 11,75. Pour lisser les données séquentielles, ils font des pics et des creux tranchants moins prononcés parce que chaque point de données brutes ne reçoit qu'un poids fractionnaire dans la moyenne mobile. Plus la valeur de n est grande. Le plus lisse le graphique de la moyenne mobile par rapport au graphique des données d'origine. Les analystes boursiers regardent souvent les moyennes mobiles des données sur les cours des actions pour prévoir les tendances et voir les modèles plus clairement. Vous pouvez utiliser la calculatrice ci-dessous pour trouver une moyenne mobile d'un jeu de données. Nombre de termes dans une moyenne mobile n-point simple Si le nombre de termes dans l'ensemble d'origine est d et le nombre de termes utilisés dans chaque moyenne est n. Par exemple, si vous avez une séquence de 90 prix des actions et de prendre la moyenne de 14 jours roulant des prix, la séquence moyenne mobile aura 90 - 14 1 77 points. Cette calculatrice calcule les moyennes mobiles où tous les termes sont pondérés également. Vous pouvez également créer des moyennes mobiles pondérées dans lesquelles certains termes ont plus de poids que d'autres. Par exemple, donner plus de poids à des données plus récentes ou créer un moyen centralement pondéré où les termes intermédiaires sont comptés plus. Consultez l'article et la calculatrice des moyennes mobiles pondérées pour plus d'informations. Parallèlement aux moyennes arithmétiques en mouvement, certains analystes examinent également la médiane mobile des données ordonnées, puisque la médiane n'est pas affectée par des outliers étranges. Microsoft Excel - SUMIF () fonction sumif (tableau, critères, sumarray) if (isarray (array) ampamp isarray Sumarray) trim ampamp (critères)) arraycount (count (tableau) lt count (sumarray)). Count (array): count (sumarray) pour (i0iltarraycounti) if (ereg (lt, criteria)) valeur eregreplace (lt ,, criteria) result arrayi lt value. Sumarrayi: 0 elseif (ereg (gt, criteria)) valeur eregreplace (gt ,, critères) result arrayi gt value. Sumarrayi: 0 valeur de critère de valeur else result arrayi value. Sumarrayi: 0 Si certains éléments de tableau ne sont pas entiers, la fonction les changera en nombres entiers (le contenu du tableau ne changera pas), puis les additionne. Exemple: ltphp foo 12 foo 10 foo barre foo été echo arraysum (foo) même que echo 22 gtWhen j'ai eu un problème similaire, j'ai fini par utiliser des tables temporaires pour une variété de raisons, mais cela a rendu beaucoup plus facile Ce que j'ai fait ressemble Très similaire à ce que vous faites, en ce qui concerne le schéma. Rendre le schéma quelque chose comme ID identité, startdate, enddate, valeur. Lorsque vous sélectionnez, effectuez une sous-sélection avg des 20 précédentes en fonction de l'ID d'identité. Ne le faites que si vous vous trouvez déjà en utilisant des tables temporaires pour d'autres raisons (j'ai touché les mêmes lignes à plusieurs reprises pour différentes métriques, il était donc utile d'avoir le petit jeu de données). D'après mon expérience, Mysql à partir de 5.5.x tend à ne pas utiliser d'index sur des sélections dépendantes, qu'il s'agisse d'une sous-requête ou d'une jointure. Cela peut avoir un impact très important sur les performances où les critères de sélection dépendants changent à chaque rangée. La moyenne mobile est un exemple de requête qui fait partie de cette catégorie. Le temps d'exécution peut augmenter avec le carré des lignes. Pour éviter cela, choisissez un moteur de base de données qui peut effectuer des recherches indexées sur des sélections dépendantes. Je trouve que postgres fonctionne efficacement pour ce problème. Réponse 2017 Stack Exchange, Inc
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