Função Média Móvel Em Informatica

Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Um avearge móvel é usado para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossas séries temporais. 2. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota: não consigo encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e digite 6. 6. Clique na caixa Escala de saída e selecione a célula B3. 8. Traçar um gráfico desses valores. Explicação: porque definimos o intervalo para 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores e o ponto de dados atual. Como resultado, picos e vales são alisados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não pode calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não há suficientes pontos de dados anteriores. 9. Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 e o intervalo 4. Conclusão: quanto maior o intervalo, mais os picos e os vales são alisados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos reais de dados. Como calcular as médias móveis no Excel Excel Data Analysis For Dummies, 2ª edição O comando Data Analysis fornece uma ferramenta para calcular médias movimentadas e suavizadas exponencialmente no Excel. Suponha, por causa da ilustração, que você coletou informações diárias de temperatura coletadas. Você deseja calcular a média móvel de três dias 8212 a média dos últimos três dias 8212 como parte de algumas previsões meteorológicas simples. Para calcular as médias móveis para este conjunto de dados, siga as etapas a seguir. Para calcular uma média móvel, primeiro clique no botão de comando Análise de Dados tab8217s Dados. Quando o Excel exibe a caixa de diálogo Análise de dados, selecione o item Média móvel da lista e clique em OK. O Excel exibe a caixa de diálogo Mover média. Identifique os dados que deseja usar para calcular a média móvel. Clique na caixa de texto Intervalo de entrada da caixa de diálogo Média móvel. Em seguida, identifique o intervalo de entrada, digitando um endereço de faixa de planilha ou usando o mouse para selecionar o intervalo da planilha. Sua referência de intervalo deve usar endereços de células absolutos. Um endereço de célula absoluto precede a letra da coluna e o número da linha com sinais, como em A1: A10. Se a primeira célula do seu intervalo de entrada incluir um rótulo de texto para identificar ou descrever seus dados, marque a caixa de seleção Etiquetas em primeira fila. Na caixa de texto Intervalo, diga ao Excel quantos valores incluir no cálculo da média móvel. Você pode calcular uma média móvel usando qualquer número de valores. Por padrão, o Excel usa os três valores mais recentes para calcular a média móvel. Para especificar que algum outro número de valores seja usado para calcular a média móvel, insira esse valor na caixa de texto Intervalo. Diga ao Excel onde colocar os dados médios móveis. Use a caixa de texto do intervalo de saída para identificar o intervalo da planilha na qual deseja colocar os dados médios móveis. No exemplo da planilha, os dados médios móveis foram colocados no intervalo da planilha B2: B10. (Opcional) Especifique se deseja um gráfico. Se você deseja um gráfico que traça a informação da média móvel, selecione a caixa de seleção Classificação do gráfico. (Opcional) Indique se deseja obter informações de erro padrão. Se você quiser calcular erros padrão para os dados, selecione a caixa de seleção Erros padrão. O Excel coloca valores de erro padrão ao lado dos valores médios móveis. (As informações de erro padrão entram em C2: C10.) Depois de terminar de especificar qual a média móvel que você deseja calcular e onde deseja que ela seja colocada, clique em OK. O Excel calcula informações de média móvel. Nota: Se o Excel não possuir informações suficientes para calcular uma média móvel de um erro padrão, ele coloca a mensagem de erro na célula. Você pode ver várias células que mostram essa mensagem de erro como um valor. Eu perfilei isso usando o perfil do Visual C e isso representa aproximadamente 35 do tempo de execução. Essa média móvel exponencial é chamada mais do que um trilhão de vezes, porque é usada repetidamente no processamento de mais de 400 gigabytes de dados. Os dados estão saindo de uma matriz de disco de estado sólido Raid Level 0, portanto, lê as contas de dados por menos de 5 do tempo. O tamanho do preço é de cerca de 100. Eu, originalmente, acelerado por um fator de 4, precalculando a maior parte dos dados possível. Então eu pude aumentá-lo novamente por um fator de ndash PaeneInsula 30 de outubro 11 às 20:41 Eu consegui aumentar a velocidade novamente por um fator de 12 por multithreading (a natureza dos dados é tal que pode ser multithreaded em De tal forma que a carga está perfeitamente equilibrada.) E eu funciono em um i7 990x (que tem 6 núcleos, hipertensos de um total de 12), overclocked. Ndash PaeneInsula 30 de outubro 11 às 20:51 Claro, multithreading pode ajudar. Mas você quase certamente pode melhorar o desempenho em uma única máquina roscada. Primeiro, você está calculando isso na direção errada. Somente as máquinas mais modernas podem fazer pré-busca de strings negativos. Quase todos os machihnes são mais rápidos para os passos da unidade. Isto é, Mudar a direção da matriz para que você digitalize de baixo a alto, em vez de alto a baixo, é quase sempre melhor. Em seguida, reescrevendo um pouco - permita-me encurtar os nomes das variáveis ​​para facilitar o tipo: Por sinal, vou começar a usar shorthands p por preço e s para suavizar, para salvar a digitação. Sou preguiçosa. Mas provavelmente é mais rápido. A latência entre avgi e avgi-2 é então 1 multiplicar e adicionar, em vez de subtrair e multiplicar entre avgi e avgi-1. Isto é, Mais do que duas vezes mais rápido. Em geral, você deseja reescrever a recorrência para que o avgi seja calculado em termos de avgj para j, tanto quanto possível, sem preencher a máquina, unidades de execução ou registradores. Você basicamente faz mais multiplicações em geral, para obter menos cadeias de múltiplos (e subtrai) no caminho crítico. Saltar de avgi-2 para avgi é fácil, você provavelmente pode fazer três e quatro. Exatamente em que medida depende do que é a sua máquina e de quantos registros você possui. E a latência do sumador e multiplicador de ponto flutuante. Ou, melhor ainda, o sabor das instruções de multiplicação múltiplas combinadas que você tem - todas as máquinas modernas as possuem. Por exemplo. Se o MADD ou o MSUB tiverem 7 ciclos de duração, você pode fazer até 6 outros cálculos na sua sombra, mesmo se você tiver apenas uma única unidade de ponto flutuante. Totalmente pipelined. E assim por diante. Menos se pipelined em todos os outros ciclos, como é comum para a dupla precisão em chips anteriores e GPUs. O código de montagem deve ser o software pipelined para que diferentes iterações de loop se sobrepõem. Um bom compilador deve fazer isso para você, mas talvez seja necessário reescrever o código C para obter o melhor desempenho. By the way: NÃO QUERO sugerir que você esteja criando uma série de valores médios. Em vez disso, você precisaria de duas médias se avgi for calculado em termos de avgi-2, e assim por diante. Você pode usar uma série de avgi se quiser, mas acho que você só precisa ter 2 ou 4 avgs, chamado, criativamente, avg0 e avg1 (2, 3.), e gire-os. Este tipo de truque, dividindo um acumulador ou média em dois ou mais, combinando múltiplos estágios da recorrência, é comum no código de alto desempenho. Oh, sim: precalcular ss, etc. Se eu fiz isso direito, em uma precisão infinita isso seria idêntico. (Verifique-me, por favor.) No entanto, em precisão finita FP, seus resultados podem diferir, espero que apenas um pouco, devido a diferentes arredondamentos. Se o desenrolar estiver correto e as respostas forem significativamente diferentes, você provavelmente possui um algoritmo numericamente instável. Você é quem sabe. Nota: os erros de arredondamento de ponto flutuante mudarão os bits baixos da sua resposta. Ambos por reorganizar o código e usar o MADD. Eu acho que provavelmente está bem, mas você tem que decidir. Nota: os cálculos para avgi e avgi-1 agora são independentes. Então você pode usar um conjunto de instruções SIMD, como Intel SSE2, que permite a operação em dois valores de 64 bits em um registro de 128 bit de largura de cada vez. Isso será bom para quase 2X, em uma máquina que tenha ALUs suficientes. Se você tiver registros suficientes para reescrever avgi em termos de avgi-4 (e tenho certeza que você faz no iA64), então você pode ir 4X de largura, se você tiver acesso a uma máquina como AVX de 256 bits. Num GPU. Você pode recorrer a recorrências mais profundas, reescrever avgi em termos de avgi-8, e assim por diante. Algumas GPUs têm instruções que calculam AXB ou mesmo AXBY como uma única instrução. Embora isso seja mais comum para 32 bits do que para precisão de 64 bits. Em algum momento, eu provavelmente começaria a perguntar: você quer fazer isso em vários preços por vez. Nem isso isso ajuda você a multithreading, ele também irá se adequar a isso em uma GPU. E usando o SIMD largo. Adição tardia menor Estou um pouco envergonhada por não ter aplicado a regra Horners para expressões como um pouco mais eficiente. Resultados ligeiramente diferentes com o arredondamento. Na minha defesa, qualquer compilador decente deve fazer isso por você. Mas a regra de Hrners torna a cadeia de dependência mais profunda em termos de multiplica. Você pode precisar desenrolar e pipelined o loop algumas vezes mais. Ou você pode fazer onde você precalcula