Oráculo Móvel Em Média

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 média média de rotação ponderada de 3 meses com funções analíticas do Oracle Este pequeno exemplo irá demonstrar como usar as funções analíticas do Oracles para obter a média móvel. Primeiro, você precisa criar e carregar uma tabela que contenha uma média média de cada mês em Edimburgo nos anos 1764-1820. O script para fazer isso pode ser encontrado aqui. Depois de preencher esta tabela, use esta declaração para encontrar a temperatura média nos últimos 12 meses para cada mês no conjunto de resultados: O resultado (encurtado) é: as segunda e terceira colunas são o mês e o ano. A primeira coluna é a temperatura média para este mês, a última coluna é a média das temperaturas médias atuais e dos últimos 11 meses. Usando uma média móvel simples para suavizar os dados é uma técnica bastante popular. É muito ruim o principal exemplo na Ajuda do SQL Anywhere está longe de ser simples: o que torna esse exemplo tão complexo Além da declaração do problema, isto é: calcular a média móvel de todas as vendas de produtos, por mês, no ano 2000. Heres o que faz É complexo: duas referências à função AVG (), um GRUPO BY (que, por si só, faz praticamente qualquer SELECIONAR um scratcher principal),. Uma cláusula WINDOW Stealth uma cláusula WINDOW que nem usa a palavra-chave WINDOW. Então, para os não iniciados (as pessoas que precisam de exemplos mais do que ninguém), não é óbvio que um WINDOW esteja envolvido. Não é apenas qualquer cláusula WINDOW, tenha em atenção você, mas que inclui todos os componentes que você pode codificar em uma cláusula WINDOW: a PARTITION BY, RANGE. Não uma cláusula ROWS simples, mas uma cláusula RANGE completo, uma que possui um relacionamento íntimo com o ORDER BY. Eu sei o que é uma linha, mas o que o redacto é uma GAMA Mas aguarde, há mais: a escolha de GAMA sobre ROWS neste exemplo é fundamental para a operação correta da consulta. (Para uma discussão mais completa sobre este exemplo específico, veja o Exemplo 23 - Computação de uma Média em Movimento no excelente papel branco OLAP de Glenn Paulleys). Agora, vamos voltar à pista: Uma Média Mínima Realmente Simples O seguinte exemplo mostra 10 dias de valor Dados em conjunto com a média móvel do valor de hoje e dos dias de ontem: a cláusula WINDOW nas linhas 21 a 23 define uma janela em movimento que contém duas linhas: a linha de hoje (LUGAR ATUAL) e a linha de ontem (1 PRECEDING): a cláusula WHINDOW ORDER BY determina o que PRECEDING significa (a linha anterior por t. entrydate) ea cláusula ROWS determina o tamanho da janela (sempre duas linhas). A expressão AVG (t. value) OVER twodays na linha 19 refere-se à cláusula WINDOW pelo nome, e informa ao SQL Anywhere que calcula a média dos dois valores de t. value que existem na janela deslizante de 2 filas, para cada um Linha no conjunto de resultados. Então, para 2012-02-02 a média de 10 e 20 é 15.000000, para 2012-02-03 a média de 20 e 10 é 15.000000, para 2012-02-04 a média de 10 e 30 é 20.000000, para 2012- 02-10 a média de 10 e 60 é 35.000000. Ops, e a primeira linha A linha 2012-02-01 não possui uma linha PRECEDING, então qual é a média sobre a janela móvel De acordo com o documento branco de Glenn Paulleys no caso de uma janela em movimento, presume-se que as linhas que contenham Null Os valores existem antes da primeira linha, e após a última linha, na entrada. Isso significa que quando a janela de mudança tem 2012-02-01 como a CORRENTE ATUAL, a 1 linha PRECEDING contém valores NULL. E quando o SQL Anywhere calcula um AVG () que inclui um valor NULL, ele não conta o NULL. Não no numerador ou no denominador ao calcular a média. Sua prova: é por isso que twodayaverage 10.000000 para a primeira linha 2012-02-01. Postado por Breck Carter às 15:47