--- toc_priority: 108 --- ## exponentialMovingAverage {#exponential-moving-average} Вычисляет экспоненциальное скользящее среднее. **Синтакис:** ```sql exponentialMovingAverage(x)(value, timestamp) ``` Каждой точке `timestamp` на временном отрезке соответствует определенное значение `value`. Период полу-распада — временной интервал `х`, в течение которого учитываются предыдущие значения. Функция возвращает взвешенное среднее: чем старше временная точка, тем c меньшим весом считается соответствующее ей значение. **Аргументы** - `value` — входные значения. [Integer](../../../sql-reference/data-types/int-uint.md), [Float](../../../sql-reference/data-types/float.md) или [Decimal](../../../sql-reference/data-types/decimal.md). - `timestamp` - параметр для упорядочивания значений, должен быть типа [Integer](../../../sql-reference/data-types/int-uint.md). **Параметры** - `x` — период полураспада. [Integer](../../../sql-reference/data-types/int-uint.md). **Возвращаемые значения** - Возвращает экспоненциальное скользящее среднее. Тип: [Float64](../../../sql-reference/data-types/float.md#float32-float64). **Пример** Исходная таблица: ``` text ┌──temperature─┬─timestamp──┐ │ 95 │ 1 │ │ 95 │ 2 │ │ 95 │ 3 │ │ 96 │ 4 │ │ 96 │ 5 │ │ 96 │ 6 │ │ 96 │ 7 │ │ 97 │ 8 │ │ 97 │ 9 │ │ 97 │ 10 │ │ 97 │ 11 │ │ 98 │ 12 │ │ 98 │ 13 │ │ 98 │ 14 │ │ 98 │ 15 │ │ 99 │ 16 │ │ 99 │ 17 │ │ 99 │ 18 │ │ 100 │ 19 │ │ 100 │ 20 │ └──────────────┴────────────┘ ``` Запрос: ```sql exponentialMovingAverage(5)(temperature, timestamp) ``` Результат: ``` text ┌──exponentialMovingAverage(5)(temperature, timestamp)──┐ │ 92.25779635374204 │ └───────────────────────────────────────────────────────┘ ```