Dalla teoria alla pratica - pagina 72
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Dalla teoria alla pratica
Maxim Dmitriev, 2017.12.13 22:07
Beh, solo la somma di tutti gli outlier divisa per il numero di outlier
Non è questa la domanda.
la domanda è come fa la cs ad essere migliore della s.
Per esempio, alla MNC so perché prendono la piazza, ma qui non capisco.
Non è questa la domanda.
La domanda è come cs è meglio di cs.
Per esempio, in MNC so perché la buretta è quadrata, ma qui non capisco.
Il punto è che ci saranno aree uguali sotto la linea media e sopra la linea media, cioè se si va ai segnali, ci sarà un errore minimo in termini di energia.
Il modo in cui calcoliamo la deviazione standard non cambierà le aree sopra e sotto la linea.
se sarà la deviazione standard
o la media assoluta.
Perché prendersela, la formula è lì. La RMS è effettivamente molto più comune, direi incomparabilmente più comune. Prima di tutto, a causa della semplicità e dell'efficienza computazionale generata dal metodo dei minimi quadrati (LSM). Ecco un semplice esempio. Per ora, presumo che la vostra media sia la stessa di MNC, aritmetica.
Ci sono molte, molte linee. La Grande Enciclopedia Sovietica elettronicamente. Necessità di calcolare la frazione media del numero di spazi nella linea, e uno qualsiasi degli indicatori di dispersione di questa frazione, RMS o la vostra deviazione media modulo da questa media (brevemente lo chiamerò Cheb, poi vi dirò perché.) Ogni passaggio su tutte le linee è costoso, i libri sono su diverse risorse Internet, connessione modem tramite coppia di rame.Così, per calcolare l'RMS un passaggio sarà sufficiente (basta copiare il numero di linee, la somma delle frazioni di spazio e la somma dei quadrati delle frazioni di spazio, da queste quantità conta immediatamente l'RMS), e per Cheb ne servono due (il primo copia il numero di linee e la somma delle frazioni, su di esse considera la media, il secondo copia la somma delle deviazioni assolute dalla media, conta la deviazione Cheb). La differenza nell'intensità del lavoro è di 2 volte.
E così, ovunque ti giri, c'è un cuneo, se qualcosa deve essere fatto con metodi Cheb. Il problema dell'approssimazione di una funzione definita in modo tabellare genera costi di soluzione completamente diversi. Il caso più semplice è sostituire la funzione con una costante. Secondo la MNA, questa è la media aritmetica, che si trova da tutti i modi chiari e in un solo passaggio sulla tabella dei valori. L'approssimazione con minimizzazione della deviazione assoluta è chiamata approssimazione uniforme, o approssimazione Chebyshev. Si usa per trovare la media mediana che assicura il minimo della somma delle deviazioni assolute da qualsiasi costante. Pensa a come calcolare la mediana. MQL ha una funzione pronta per questo. Quello che fa è che prima dispone tutti gli elementi in ordine crescente. Questo non è lo stesso che trovare la media aritmetica.
E così via. Allo stesso tempo, bisogna essere consapevoli che il LOC distorce le idee normali su un fenomeno. Per esempio, il livello medio dei salari. Le agenzie di statistica ne approfittano riportando i salari medi. Se un'azienda ha 25 impiegati, di cui i primi 5 guadagnano un milione e gli altri 20 guadagnano 50.000, il salario medio aritmetico sarà 6/25=240.000 e la media mediana sarà 50.000.