Moving average pl sql

Czytałem omówioną dyskusję Odnosi się to do PostgreSQL, ponieważ pozwala to na tworzenie zdefiniowanej przez użytkownika agregowanej funkcji przy użyciu SQL w PostgreSQL, ale nie jest dozwolone w SQL Server Używanie rekurencyjnego CTE jest wykonalne w SQL Server, ale zauważam, że CTE sposób może ponieść więcej tabeli skanowania niż funkcji okna Więc zrobić ten post, aby zapytać, czy możliwe jest obliczenie wykładniczej średniej ruchomej za pomocą funkcji okna programu SQL Server 2017 podobnie jak obliczenie prostej średniej ruchomej xiagao1982 14 kwietnia 13 w 2 53. Najpierw musisz obliczyć EMA SMA x zamiast EMA x Po drugie, twoja stała wygładzania jest w istocie wartością beta w mojej formule, a nie alpha Z tymi dwoma zmianami SQLFiddle wygląda tak: Niemniej jednak, nadal jest niewielka różnica między rzeczywistym wynikiem a przewidywanym rezultatem Chciałbym wrócić i sprawdzić, czy ich definicja EMA jest zgodna z tą, którą znam Sebastian Meine 7 maja 13 w wieku 13 46. Po prostu przeglądałem formularz w dołączonym arkuszu kalkulacyjnym i jest on poza standardem Definicja EMA Moja formuła oblicza wykładniczą średnią kroczącą ostatnich dziesięciu wierszy Arkusz kalkulacyjny oblicza najpierw średnią standardową w ciągu ostatnich dziesięciu wierszy, a następnie nieograniczoną wykładniczo ważoną średnią ruchoma na wszystkie średnie To wynika z formularza tutaj Sebastian Meine 7 maja 13 w 13 52 . Wykorzystanie prostej średniej ruchomej, aby wygładzić dane jest dość popularną techniką, to jest zbyt źle podstawowym przykładem w usłudze SQL Anywhere Help jest dalekie od tego, co sprawia, że ​​ten przykład jest tak złożony. Poza tym problemem, który oblicza średnią ruchową wszystkich sprzedaż produktów w miesiącach w 2000 roku. Oto co sprawia, że ​​są złożone. Dwa odwołania do funkcji AVG. a GROUP BY, które same w sobie czynią tylko o dowolnym SELECT głowie scratcher. klauzulę kryjącą WINDOW. klauzula WINDOW, która nawet nie używa słowa kluczowego WINDOW tak, aby osoby niewidomione, które potrzebują przykładów bardziej niż ktokolwiek inny, nie są oczywiste, że w ogóle jest zaangażowany Windows. Nie tylko dowolny klauzulę WINDOW, ale jeden, który zawiera każdy pojedynczy element, który możesz wpisać w klauzuli WINDOW. a PARTITION BY. a RANGE, a nie prostej klauzuli ROWS, ale pełnowartościowej klauzuli RANGE, która ma intymną relację z ORDER BY Wiem, co to jest wiersz, ale to, co zostało redaktowane, to RANGE. Ale poczekaj, jest więcej Wybór RANGE w tym przykładzie jest kluczowy dla prawidłowego działania kwerendy dla bardziej kompletnej dyskusji na ten konkretny przykład, patrz Przykład 23 - Obliczanie średniej ruchomej w Glenn Paulley s doskonały OLAP biały papier Teraz, niech się powrócić na torze. Naprawdę bardzo prosty ruch Średnia. W poniższym przykładzie wyświetla 10 dni wartości danych wraz z średnią ruchomą dzisiejszej wartości i wczoraj s Klauzula WINDOW na liniach Od 21 do 23 definiuje okno PRZEWODNICZĄCE RÓWNIEJSZĄ i wiersz wczorajszy 1 PRZEKRÓCONE. Każta klauzula WINDOW ORDER BY określa, co PRZEKĄSKOWANIE oznacza poprzedni wiersz przez klauzulę ROWS określa rozmiar okna zawsze dwa wiersze. Wyrażenie AVG OVER twodays w wierszu 19 odnosi się do klauzuli WINDOW według nazwy i mówi, że SQL Anywhere oblicza średnią z dwóch wartości występujących w oknie przesuwnym 2 rzędu, dla każdego wiersza w zestawie wyników. Więc na 2017 -02-02 średnio 10 i 20 to 15 000000.for 2017-02-03 średnio 20 i 10 to 15 000000.for 2017-02-04 średnio 10 i 30 to 20 000000.for 2017-02 -10 średnio 10 i 60 to 35 000000.Ops, co z pierwszym wierszem. Wiersz 2017-02-01 nie ma wiersza PRECINGING, więc jaka jest średnia w ruchu window. Theo Glenn Paulley s biały w przypadku ruchomego okna przyjmuje się, że wiersze zawierające wartości Null istnieją przed pierwszym wierszem i po ostatnim wierszu, w pliku inpu t. Oznacza to, że gdy okno ruchomych ma 2017-02-01 jako bieżący rząd, wiersz 1 PRECINGING zawiera wartości NULL, a gdy SQL Anywhere oblicza AVG, który zawiera wartość NULL, nie nalicza NULL na wszystkich, a nie w licznik lub w mianowniku przy obliczaniu średniej Oto dowód To dlatego twodayaverage 10 000000 dla pierwszego rzędu 2017-02-01.Posted by Breck Carter w 3 47 PM. To było miłe pytanie na OTN dzisiaj o to, czy jest standardowa funkcja Oracle do obliczania wykładniczej średniej ruchomej Odpowiedź brzmi, że nie ma takiej funkcji, ale z klauzulą ​​modelu możesz obliczyć ją bardzo łatwo I to świetny przykład tego, co mam na myśli ze zmienną liczbą obliczeń opartą na obliczonych wartościach, napisane w mojej trzeciej części tutorialu klauzuli modelu. Przedtem nawet nie wiedziałem, co to jest wykładnicza średnia ruchoma Możesz przeczytać więcej o tym tutaj na Wikipedii lub tutaj z ładnym przykładem Z pierwszego łącza. Mniej wykładnicza średnia ruchoma EMA, a współczynniki ważności pplies, które zmniejszają się wykładniczo Ważenie każdego starszego punktu danych zmniejsza się wykładniczo, przynosząc znacznie większe znaczenie niedawnym obserwacjom, a jednocześnie nie odrzucając starszych obserwacji całkowicie. Z drugiego ogniwa. Wzór do obliczania średniej ruchowej wykładniczej EMA to. X Aktualna EMA tj. EMA, która ma być obliczona. Aktualne wartości danych pierwotnych. K Smoothing Constant. P Poprzednie EMA. Pierwsza EMA w zakresie do obliczenia jest dowolna i może być odpowiednią pierwotną wartością danych lub często wartością Simple Moving Average. K Smoothing Constant 2 1 n. A potem ten wzór jest następowany przez przykład, który wydłużył nieco, używając tej tabeli. Awidrowania z produktu A dopasowują się do przykładu w łączu I tworzą numery z produktu B Oto kwerenda klauzuli modelu, która implementuje formułę Zwróć uwagę, jak formuła bezpośrednio przekłada się na jedyną regułę klauzuli modelu stała wygładzania K jest ustawiona na 5, w oparciu o okno wartości n równe 3.Challenge spróbować tego bez klauzuli modelu i sprawdzić, czy możesz wymyślić coś bardziej wszechstronnego.11 2 funkcje use. with dat as select A product date 2009-01-01 miesiąc, 10 ilość z podwójnego złącza wszystkie zaznaczone A, data 2009-02-01, 15 z podwójnego złącza wszystkie zaznaczone A, data 2009-03-01, 17 z podwójnego złącza wszystkie zaznaczone A, data 2009-04 -01, 20 z podwójnego złącza wszystkie zaznaczenia A, data 2009-05-01, 22 z podwójnego złącza wszystkie zaznaczenia A, data 2009-06-01, 20 z podwójnego złącza wszystkie zaznaczone A, data 2009-07-01, 25 z podwójnego złącza wszystkie zaznaczone A, data 2009-08-01, 27 z podwójnego złącza wszystkie zaznaczone A, data 2009- 09-01, 30 z podwójnego złącza wszystkie zaznaczone A, data 2009-10-01, 35 z podwójnego złącza wszystkie zaznaczone A, data 2009-11-01, 37 z podwójnego złącza wszystkie zaznaczone A, data 2009-12-01, 40 z podwójnego złącza wszystkie zaznaczenia B, data 2009-01-01, 0 z podwójnego złącza wszystkie zaznaczenia B, data 2009-02-01, 50 z podwójnego złącza wszystkie zaznaczenia B, data 2009-03-01, 10 z podwójnego złącza wszystkie zaznaczenia B, data 2009-04-01, 40 z podwójnego złącza wszystkie zaznaczone B, data 2009-05-01, 15 z podwójnego złącza wszystkie zaznaczone B, data 2009-06-01, 35 z podwójnego złącza wszystkie zaznaczone B, data 2009- 07-01, 30 z podwójnego złącza wszystkie zaznaczone B, data 2009-08-01, 30 z podwójnego złącza wszystkie zaznaczone B, data 2009-09-01, 20 z podwójnego złącza wszystkie zaznaczone B, data 2009-10-01, 20 z podwójnego złącza wszystkie zaznaczenia B, data 2009-11-01, 20 z podwójnego złącza wszystkie zaznaczone B, data 2009-12-01, 20 z podwójnego, rns jako wybierz numer wiersza w podziale według kolejności produktów według miesiąca rn - 2 1 liczyć na podziały według produktu k 0 5 k od daty, produktu res, miesiąca, ilości, rn, x jako wyboru x od rns r, gdzie rn 1 union all select - es x es xx z rns ns, res es gdzie 1 i wybierz produkt, miesiąc, kwota, rn, okrągły x, 3 EMA z zamówienia na produkty według miesiąca. Po obliczeniu zamkniętej postaci podano następujący kod, który bardziej podobny do obfuscation niż cokolwiek kompleksowego Pomysł polega na utworzeniu ciągów wielokrotnych przy użyciu łączenia ciągów i funkcjonalności xml-eval Zamknięte formularze specjalnych przypadków wymagają tylko sum bieżących. Są przypadki ogólne i dwa specjalne przypadki, które są znacznie łatwiejsze. Z t1 jako wybór produkt, miesiąc, kwota, kwota ci, numer porządkowy w podziale według kolejności produktu według miesiąca rn, --2 1 numer wiersza w podziale według kolejności produktu według miesiąca ki 0 5 ki od sprzedaży, t2 jako wybrany produkt, miesiąc, kwota, sprawa, gdy rn 1 następnie 1 else ki end ci ai, przypadek, gdy rn 1 następnie 1 else 1 - ki end bi z t1, t3 jako SELECT produ ct, MONTH, kwota, ai, xmlquery WYMIANA wmconcat bi przez PARTITION BY produkt ORDER BY MONTH wiersze MIĘDZY nieograniczonym poprzednim AND CURRENT ROW,,, POWRÓT MI FROM t2, t4 jako wybrany produkt, miesiąc, kwota, mi, ai mi xi z t3 SELECT product, MIESIĄC, kwota, okrągła SUM xi przez PARTITION BY product ORDER BY MONTH wiersze MIĘDZY nieograniczonym poprzednim AND CURRENT ROW, 3 ema FROM t4.Specjalny przypadek K 0 5.with t1 jako wybrany produkt, miesiąc, kwota, numer porządkowy na partycji według kolejności produktów według miesiąca rn, moc ilościowa 2, nvl nullif numer wiersza nad partycją według zamówienia produktu według miesiąca - 1, 0, 1 ci od sprzedaży wybierz produkt, miesiąc, kwotę, sumę za cały podział według kolejności produktu według miesiąca wierszy między wierszami nieograniczonymi poprzednia i aktualna moc wiersza 2, rn, 3 ema od t1.Specjalny przypadek K 2 1 i. with t1 jako wybrany produkt, miesiąc, kwota, numer wiersza nad partycją według kolejności produktu według miesiąca rn, liczba numerów rownumber w podziale według kolejności produktów według miesiąca ci ze sprzedaży wybierz produkt, miesiąc, kwotę, sumę za cały okres jon według kolejności produktów według wierszy miesiąca między nieograniczonym poprzednim i bieżącym wierszem 2 rn rn 1, 3 ema od t1.I ll opublikować formularz zamknięty, jeśli ktoś go zainteresuje. Jest to świetny przykład zabawy z SQL. A kombinacja XMLQuery, nieudokumentowane funkcje wmconcat i funkcje analityczne z klauzulą ​​windowingu I like it Chociaż nie jest ona tak obszerna, jak wariant klauzuli modelu i rekursywny rekurencyjny typ Rafusa, jak sam powiedziałeś. I na pewno chcę zobaczyć dowód zamkniętego formularza. Zamówiłam jeszcze jedno pytanie, jak zoptymalizować stałą wygładzania. SELECT k - stała gładka mse - średnia kwadratowy błąd FROM WYBIERZ SPRZEDAŻY WZÓR MODELU WEDŁUG PRODUKTU RÓŻNEGO PODZIAŁ WEDŁUG PRODUKTU WEDŁUG MIESIĘCY ASC rn MEASURES amount - kwota sprzedaży miesiąc - miesiąc 0 AS C 0 AS P 0 AS X 0 AS błąd kwadratowy - wiersz i atrybuty pracy - wiersz roboczy to produkt X, rn 1 - b atrybuty pracy są takie same jak następuje 0 AS SSE - suma SE dla wszystkich miesięcy produktów 0 AS MSE - średnia SSE dla wszystkich pr oducts miesięcy 0 AS k - dla wszystkich miesięcy produktów 0 AS PreMSE - przed ks MSE dla wszystkich miesięcy produktów 0 AS diff - pomiędzy obecnym MSE a poprzednim 0 1 AS delta - przyrost początkowy 0 AS priorpt - początkowy punkt początkowy - - ZASADY WŁASNOŚCI 99 NAZWA abs diff A, 1 0 00010 C dowolna, rn kwota cv, cv KA, 1 prempt A, 1 delta A, 1 X dowolna, rn ORDER BY produkt, rn ASC COALESCE KA, 1 C cv, cv 1 - K, 1 X cv, cv -1, C cv, cv P product, rn X cv, cv -1 produkt SE, rn POWER c cv, cv - X cv, cv -1, 2 SSE A, 1 SUM SE dowolny , każda MSE A, 1 SUMA SE, dowolna 24 diff A, 1 numeracja iteracji CASE, gdy wartość 0 to NULL ELSE preMSE A, 1 - MSE A, 1 END preMSE A, 1 MSE A, 1 delta A, 1 CASE, gdy diff A, 1 0 THEN - abs delta A, 1 2 ELSE abs delta A, 1 END a priora A, 1 KA, 1 gdzie produkt A i rn 1 K MSE ---------- -------- - 599999237 174 016094.