De la théorie à la pratique - page 72
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De la théorie à la pratique
Maxim Dmitriev, 2017.12.13 22:07
C'est juste la somme de toutes les aberrations divisée par le nombre d'aberrations.
ce n'est pas la question.
La question est de savoir en quoi le cs est meilleur que le s.
Par exemple, à la MNC, je sais pourquoi ils prennent la place, mais ici je ne comprends pas.
ce n'est pas la question.
La question est de savoir en quoi cs est meilleur que cs.
Par exemple, dans MNC je sais pourquoi la burette est au carré, mais ici je ne comprends pas.
Le fait est qu'il y aura des zones égales sous la ligne moyenne et au-dessus de la ligne moyenne, c'est-à-dire que si vous allez vers les signaux, il y aura une erreur minimale en termes d'énergie.
La façon dont nous calculons l'écart-type ne changera pas les zones situées au-dessus et au-dessous de la ligne.
s'il s'agit de l'écart-type
ou la moyenne absolue.
Pourquoi s'acharner, la formule est là. Le SMR est en effet beaucoup plus fréquent, je dirais même incomparablement plus fréquent. Tout d'abord, en raison de la simplicité et de l'efficacité de calcul générées par la méthode des moindres carrés (LSM). Voici un exemple simple. Pour l'instant, je vais supposer que votre moyenne est la même qu'en MNC, arithmétique.
Il y a beaucoup, beaucoup de lignes. La grande encyclopédie soviétique par voie électronique. Besoin de calculer la fraction moyenne du nombre d'espaces dans la ligne, et l'un des indicateurs de dispersion de cette fraction, RMS ou votre écart modulo moyen par rapport à cette moyenne (brièvement je l'appellerai Cheb, puis je vous dirai pourquoi.) Chaque passage sur toutes les lignes est coûteux, les livres sont sur des ressources Internet différentes, connexion modem par paire de cuivre.Donc, pour calculer RMS une passe sera suffisante (il suffit de copier le nombre de lignes, la somme des fractions de l'espace et la somme des carrés des fractions de l'espace, à partir de ces montants compter immédiatement RMS), et pour Cheb besoin de deux (la première copie le nombre de lignes et la somme des fractions, sur eux considérer la moyenne, la seconde copie la somme des écarts absolus de la moyenne, il compte la déviation Cheb). La différence d'intensité de travail est de 2 fois.
Et donc partout où vous vous tournez, il y a un coin, si quelque chose doit être fait par des méthodes Cheb. Le problème de l'approximation d'une fonction définie dans un tableau génère des coûts de solution complètement différents. Le cas le plus simple est de remplacer la fonction par une constante. Selon le MNA, il s'agit de la moyenne arithmétique, qui est trouvée par tous en un seul passage sur le tableau des valeurs. L'approximation avec minimisation de la déviation absolue est appelée approximation uniforme, ou approximation de Chebyshev. Elle est utilisée pour trouver la moyenne médiane qui assure le minimum de la somme des écarts absolus par rapport à une constante quelconque. Réfléchissez à la manière de calculer la médiane. MQL dispose d'une fonction prête à l'emploi pour cela. Ce qu'il fait, c'est qu'il classe d'abord tous les éléments par ordre croissant. Ce n'est pas la même chose que de trouver la moyenne arithmétique.
Et ainsi de suite. En même temps, il faut être conscient que la LOC déforme les idées normales sur un phénomène. Par exemple, le niveau moyen des salaires. Les agences de statistiques en profitent pour faire état des salaires moyens. Si une entreprise compte 25 employés, dont les 5 premiers gagnent un million et les 20 autres 50 000, le salaire moyen arithmétique sera de 6/25=240 000 et la moyenne médiane sera de 50 000.