問題タブ [mean]

ドキュメントを数回読んだのですが、それでも「障害」の意味がわかりません。

それはオブジェクトですか、それとも単なる値ですか？

そして動詞として、「Fault」は何をしますか？

どうもありがとう！

私は時系列を持っていx_0 ... x_tます。データの指数加重分散を計算したいと思います。あれは：

参照: http://en.wikipedia.org/wiki/Weighted_mean#Weighted_sample_variance

目標は、基本的に、時間的にさかのぼる観測を重み付けすることです。これは実装が非常に簡単ですが、できるだけ多くの組み込み機能を使用したいと考えています。これがRで何に対応するか知っている人はいますか?

ありがとう

長さが異なる可能性がある場合、複数の配列の平均を計算することは可能ですか？numpyを使用しています。だから私が持っているとしましょう：

ここで、平均を計算したいのですが、「欠落している」要素を無視します（当然、平均を台無しにするため、ゼロを追加することはできません）

配列を反復処理せずにこれを行う方法はありますか？

PS。これらの配列はすべて2次元ですが、その配列に対して常に同じ量の座標があります。つまり、1番目の配列は5と5、2番目の配列は6と6、3番目の配列は4と4です。

例：

これは与える必要があります

そしてグラフィカルに：

ここで、これらの2次元配列が互いに重なり合って配置され、座標が重なり合ってその座標の平均に寄与していると想像してください。

2つのベクトルを考えてみましょう。

aの対応するエントリが'a'であるvのすべてのエントリの平均を求めたい。

つまり、test = mean（1,3,4,5）

私はエントリをキャッチするためにこれを開始するためにこれを試しました：

テスト

問題：

1. 見つからないエントリには0を割り当てています
2. 前期は考慮していません

私は次のものを持っています：

各 i について、a の対応するエントリが文字 {i} に等しい v のエントリの平均を見つけたいと思います。

@Bill Cheathamが言及したように使用選択したエントリのみの平均を見つける

方程式：

だから私は試しました：

も使ってみた

したがって、結果は次のようになります: Ms= [行 1 の平均] {行 2 の平均} {行 3 の平均} {行 4 の平均}

ここで区切りを明確にするために括弧を入れます

ありがとう

株価の時系列があり、10分間の移動平均を計算したいと思います（下の図を参照）。価格ティックは散発的に発生するため（つまり、定期的ではないため）、時間加重移動平均を計算するのが最も公平であるように思われます。

この図では、A、B、C、Dの4つの価格変更があり、後者の3つはウィンドウ内で発生します。Bはウィンドウ内のある時間（たとえば3分）にしか発生しないため、Aの値は依然として計算に寄与することに注意してください。

実際、私が知る限り、計算はA、B、C（ Dではなく）の値と、それらと次のポイントの間の期間（または、Aの場合：開始から開始までの期間）のみに基づく必要があります。時間枠とB）の。時間の重み付けがゼロになるため、最初はDは効果がありません。 これは正しいです？

これが正しいと仮定すると、私の懸念は、移動平均が非加重計算（Dの値をすぐに説明する）よりも「遅れる」ことです。ただし、非加重計算には独自の欠点があります。

• 「A」は、時間枠外であっても、他の価格と同じくらい結果に影響を与えます。
• 急な高値の急上昇は移動平均に大きなバイアスをかけます（おそらくこれは望ましいですか？）

どのアプローチが最適と思われるか、または検討する価値のある代替（またはハイブリッド）アプローチがあるかどうかについて、誰かがアドバイスを提供できますか？

10 x 10マトリックスがあるとしましょう。次に、マトリックスを使用して3 x 3マトリックス全体を反復処理し (簡単にするためにエッジを除く)、このマトリックスからこの空間3 x 3の平均/平均値を取得します。3 x 3次にやりたいことは、元のマトリックス値をそれらの新しい平均/平均値に置き換えることです。

誰かが私にそれを行う方法を説明してもらえますか? いくつかのコード例をいただければ幸いです。

バインドされていないデータセットの平均値と標準偏差を計算するアルゴリズムがあるかどうか疑問に思います。

たとえば、電流などの測定値を監視しています。すべての履歴データの平均値が欲しいのですが。新しい値が来るたびに、平均と標準偏差を更新しますか？データが大きすぎて保存できないため、データを保存せずに平均値と標準偏差をその場で更新できることを願っています。

データが保存されていても、標準的な方法（d1 + ... + dn）/ nは機能せず、合計によってデータ表現が失われます。

約sum（d1 / n + d2 / n + ... d3 / n）を通過しますが、nが大きい場合、エラーが大きすぎて累積されます。また、この場合、nはバインドされていません。

データの数は間違いなく無制限です。データが来るたびに、値を更新する必要があります。

そのためのアルゴリズムがあるかどうか誰かが知っていますか？

次の度数分布表があるとします。

平均と標準偏差を効率的に計算するにはどうすればよいですか? 収量：SD=0.87 MEAN=1.66。スコアを頻度で複製すると、計算に時間がかかりすぎます。

1000 行を超えるデータ セットと 20 個の属性 (列に表示) があります。各値から平均を引いて平均を 0 にすることを含む、平均センタリングを使用したいと考えています。属性ごとに平均を削除しますか、それともすべての属性の平均をそれぞれから削除しますか?

たとえば、属性 A の平均が 500 で、属性 B の平均が 1,000 であるとします。AI のすべての値について、500 を削除すると、A 属性の平均が 0 になります。次に、属性 B についても同じことができます。

また

両方の属性のすべての値を 750 引き下げることができました。

統計的に正しいのはどれ?

私の質問はこれによるものです。異なる属性から異なる値を差し引くと、それぞれから異なる量が取られているため、属性は比較できなくなります。すべてから同じ値を差し引くと、一部の列が負の数値だけでいっぱいになる可能性があります (したがって、平均センタリングの効果が無効になります)。

ありがとう、