exponentialTimeDecayedAvg

Retorna a média móvel ponderada com suavização exponencial dos valores de uma série temporal no instante t.

​

exponentialTimeDecayedAvg

Introduzido na versão: v21.12.0

Retorna a média móvel ponderada com suavização exponencial dos valores de uma série temporal no instante t.

Sintaxe

exponentialTimeDecayedAvg(x)(v, t)

Parâmetros

• x — Período de meia-vida. (U)Int* ou Float* ou Decimal

Argumentos

• v — Valor. (U)Int* ou Float* ou Decimal
• t — Tempo. (U)Int* ou Float* ou Decimal ou DateTime ou DateTime64

Valor retornado

Retorna uma média móvel ponderada com suavização exponencial no instante t. Float64

Exemplos

Uso de função de janela com representação visual

Query

SELECT
    value,
    time,
    round(exp_smooth, 3),
    bar(exp_smooth, 0, 5, 50) AS bar
FROM
    (
    SELECT
    (number = 0) OR (number >= 25) AS value,
    number AS time,
    exponentialTimeDecayedAvg(10)(value, time) OVER (ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS exp_smooth
    FROM numbers(50)
    )

Response

┌─value─┬─time─┬─round(exp_smooth, 3)─┬─bar────────┐
│     1 │    0 │                    1 │ ██████████ │
│     0 │    1 │                0.475 │ ████▊      │
│     0 │    2 │                0.301 │ ███        │
│     0 │    3 │                0.214 │ ██▏        │
│     0 │    4 │                0.162 │ █▌         │
│     0 │    5 │                0.128 │ █▎         │
│     0 │    6 │                0.104 │ █          │
│     0 │    7 │                0.086 │ ▊          │
│     0 │    8 │                0.072 │ ▋          │
│     0 │    9 │                0.061 │ ▌          │
│     0 │   10 │                0.052 │ ▌          │
│     0 │   11 │                0.045 │ ▍          │
│     0 │   12 │                0.039 │ ▍          │
│     0 │   13 │                0.034 │ ▎          │
│     0 │   14 │                 0.03 │ ▎          │
│     0 │   15 │                0.027 │ ▎          │
│     0 │   16 │                0.024 │ ▏          │
│     0 │   17 │                0.021 │ ▏          │
│     0 │   18 │                0.018 │ ▏          │
│     0 │   19 │                0.016 │ ▏          │
│     0 │   20 │                0.015 │ ▏          │
│     0 │   21 │                0.013 │ ▏          │
│     0 │   22 │                0.012 │            │
│     0 │   23 │                 0.01 │            │
│     0 │   24 │                0.009 │            │
│     1 │   25 │                0.111 │ █          │
│     1 │   26 │                0.202 │ ██         │
│     1 │   27 │                0.283 │ ██▊        │
│     1 │   28 │                0.355 │ ███▌       │
│     1 │   29 │                 0.42 │ ████▏      │
│     1 │   30 │                0.477 │ ████▊      │
│     1 │   31 │                0.529 │ █████▎     │
│     1 │   32 │                0.576 │ █████▊     │
│     1 │   33 │                0.618 │ ██████▏    │
│     1 │   34 │                0.655 │ ██████▌    │
│     1 │   35 │                0.689 │ ██████▉    │
│     1 │   36 │                0.719 │ ███████▏   │
│     1 │   37 │                0.747 │ ███████▍   │
│     1 │   38 │                0.771 │ ███████▋   │
│     1 │   39 │                0.793 │ ███████▉   │
│     1 │   40 │                0.813 │ ████████▏  │
│     1 │   41 │                0.831 │ ████████▎  │
│     1 │   42 │                0.848 │ ████████▍  │
│     1 │   43 │                0.862 │ ████████▌  │
│     1 │   44 │                0.876 │ ████████▊  │
│     1 │   45 │                0.888 │ ████████▉  │
│     1 │   46 │                0.898 │ ████████▉  │
│     1 │   47 │                0.908 │ █████████  │
│     1 │   48 │                0.917 │ █████████▏ │
│     1 │   49 │                0.925 │ █████████▏ │
└───────┴──────┴──────────────────────┴────────────┘