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カスタムアキュムレータの要点があります。「引数パック」から整数引数を取得する方法を知りたい、またはこれが可能かどうか:

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このコード スニペットから得られる平均値はどれくらいですか? アキュムレータは空であることを意図しています。

テストすると、平均はゼロではありません。空のデータセットに対して平均が取られたことを確認できる方法はありますか? 「平均」の結果の値がゼロでないのはなぜですか?

アキュムレータ ライブラリのドキュメントを調べましたが、この質問に対する答えが見つかりませんでした。

Eigen::VectorXdタイプとBoostアキュムレータライブラリの組み合わせに問題があります。

私のシステムでは、これにより以下が生成されます。

したがって、直接計算は問題ありませんが（固有ベクトルは通常の数値演算子をすべてサポートします）、ブーストアキュムレータは実行時にエラーなしで失敗します。

ブースト歪度と加重歪度アキュムレータを使用した例はありますか? 私が見つけたのはソースコードだけで、これを使用した例は素晴らしいでしょう。

これらを行列で機能させる方法を知っている人はいますか?

最近、優れたライブラリブースト::アキュムレータを発見しました。これを使用して、統計を蓄積するコードの一部を置き換えたいと思います。

ドキュメントで見つけられないことの1つは、operator + =のように、2つのアキュムレータセットを合計する機能です。

例：

利用可能なAPIを使用してこれをどのように達成できますか？これがライブラリ内のすべてのタイプのアキュムレータ（おそらくテール用ではない）に実装できるかどうかはわかりませんが、カウント、合計、平均、モーメント、共分散などの重要なものに実装できることは確かです。

平均タグを含めると、誤った分散が返されます。私はこれを加重分散と直線分散の両方で試しましたが、同様の結果が得られました。以下にコードを含めました。私は何か間違ったことをしていますか？

サンプル出力：

コード：

ブーストアキュムレータを使用してローリング平均を計算しようとしています。次のように変数をインラインで宣言すると:

それはうまく動作します。アキュムレータをクラスのメンバーとして宣言すると、次のようになります。

失敗し、コンパイラ エラーが発生します。

ブースト アキュムレータの error_of< mean > 機能のドキュメントには、次の式で平均値の誤差を計算すると記載されています。

sqrt(分散 / (カウント - 1)),

ここで、分散は次のように計算されます。

分散 = 1/カウント 合計[ (x_i - x_m)^2 ] ここで、合計はサンプルのすべての値 x_i i=1..カウント で、x_m は平均値です。これにより、(エラー値に対して) 使用される式が得られます。

sqrt(1/ (count(count - 1)) sum[ (x_i - x_m)^2 ] ),

ウィキペディアでは、標準偏差については、未修正または修正済みのサンプル標準偏差を使用すると述べています。後者は次のように計算されます。

sqrt(1/(count-1) * sum[ (x_i - x_m)^2] )

これは、平均値の誤差を計算するために通常使用するものです。では、error_of< mean > の目的は何ですか? そして、どのエラーがそこで計算されますか?

Boost アキュムレータを使用して、ローリング ウィンドウ全体の平均を追跡するコードがいくつかあります (「ローリング平均」)。ローリング平均に加えて、この同じローリング ウィンドウで最小値と最大値を追跡したいと考えています。

Boostアキュムレータを使用してローリング最小値とローリング最大値を計算する方法はありますか? 道が見えない…

ローリング平均に使用されるアキュムレータに最小タグと最大タグを追加しようとしましたが、それは私が望むものを与えません。

になる

ただし、ここで提供される最小値と最大値は、平均と同じローリング ウィンドウに限定されるのではなく、アキュムレータ全体で計算されます。

Boost のドキュメントには、ローリング ウィンドウに限定されず、すべてのサンプルで最小値と最大値が計算されることが記載されています。それらは、サンプルを制限または重み付けする方法を提供しているようには見えません。

ローリングウィンドウ全体で平均/最小/最大を報告できるようにしたいと考えています。

現在、Boost バージョン 1.48.0 を使用しています。最新バージョン (1.54.0) のドキュメントを確認しましたが、ローリング最小値/最大値が実装されていません。

スライディング ウィンドウの最小値を追跡するブースト以外の方法を見つけましたが、これも私が望むものではないようです。値が以前の最小値/最大値よりも大きい/小さいという理由だけで、値を削除したくありません。これは、rolling_mean が不正確になるためです。