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Post by account_disabled on Mar 18, 2024 21:43:00 GMT -6
仍然让我们看看它转换为与数据集上的平均值相同的温度尺度而方差肯定沿着与平均值不同的模式移动它在一个小得多的范围内移动。此模式似乎与已知更新的模式不太匹配。理论上我认为跟踪方差可能很有趣。在实践中我们需要基于指数函数而不是转换后的数据的方差度量。不幸的是这样的指标计算成本很高并且很难向人们解释。我们是否必须使用基于均值的统计数据当我尝试不同的方法时我尝试使用基于中值的方法。 事实证明任何一天的中位通量有时为零因此效果不是很 澳大利亚 WhatsApp 号码列表 好但至少在理论上没有理由必须在第个百分位数处测量中位。这正是中位数必须衡量的内容这就是中位数的定义好吧您明白了但只有在您测量集中趋势时这个定义才重要。我们实际上并不关心任何一天的中间值是多少。我们想要的是一个能够让我们最好地区分不同天数差异的指标。因此我尝试测量第个百分位数的修改中位数我称之为您可能已经注意到我喜欢更复杂的指标的代号。这可能没有多大意义。 即使在我的脑海里也有点模糊。因此让我们看一下月份的完整数据。更大的数据集和更复杂的指标使得曲线更平滑指数函数更清晰。因为你可能看不到左边的第一个数据点所以我标记了。这是一个相当任意的点但我们正在寻找一个曲线不太陡或太浅的地方作为标记以潜在地区分该曲线与曲线其他日子测量。因此如果我们从过去几天的数据集中获取所有基于的那会是什么样子以及它与同一时间段的平均值相比如何也许现在您感受到了我的痛苦。所有这些辉煌的数学甚至几次到理智边缘又回来的旅程我的极其复杂的指标看起来与简单指标的平均值几乎相同。有些峰值有点高有些峰值不那么高但模式非常相似。
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