नुथ चलती - औसत

मैं अब तक प्राप्त की गई गिनती और कुल डेटा को संग्रहित किए बिना चलती संचयी औसत की गणना करने का एक तरीका ढूंढने की कोशिश कर रहा हूं। मैं दो एल्गोरिदम के साथ आया हूं, लेकिन दोनों को गिनती की आवश्यकता है। नई औसत पुरानी गणना पुराने डेटा अगले डेटा अगले गणना । औसत औसत औसत औसत अगले डेटा - पुरानी औसत अगली गणना। इन विधियों के साथ समस्या यह है कि गिनती बड़ा और बड़ी हो जाती है जिसके फलस्वरूप परिणामस्वरूप औसत में सटीकता को खो दिया जाता है.पहले विधि पुरानी गणना और अगली गिनती का उपयोग करती है जो स्पष्ट रूप से 1 अलग हैं यह मुझे सोचने लगा कि शायद गिन को निकालने का एक तरीका है, लेकिन दुर्भाग्य से मुझे यह पता नहीं चला कि यह मुझे थोड़ा और आगे ले गया, जिसके परिणामस्वरूप दूसरी विधि बन गई लेकिन अभी भी गिनती मौजूद है। क्या यह संभव है, या क्या मैं बस असंभव के लिए खोजना। 28 सितंबर 28 को 8 46. मैं उदाहरण के लिए एक रोलिंग विचरण की गणना करने के लिए एक कुशल, संख्यात्मक रूप से स्थिर एल्गोरिथ्म ढूंढने की कोशिश कर रहा हूं, 20-अवधि की रोलिंग विंडो पर एक विचरण I को वेल्फोर्ड एल्गोरिथम के बारे में पता है कि कुशल y संख्याओं की एक धारा के लिए चल रहे विचलन की गणना करता है, इसे केवल एक ही पास की आवश्यकता होती है, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि यह रोलिंग विंडो के लिए अनुकूलित किया जा सकता है, मैं इस आलेख के शीर्ष पर चर्चा की गई सटीकता की समस्याओं से बचने के लिए भी समाधान चाहूंगा किसी भी भाषा में ठीक है। 28 फरवरी को 11 बजे 20 46. मैंने इस समस्या में भी भाग लिया है, जैसे कि चलने वाले संचयी विचलन की गणना में कुछ महान पद हैं, जैसे कि जॉन कुके सटीक रूप से चल रहे विचरण पोस्ट और डिजिटल एक्सप्लोरेशन , नमूना और आबादी भिन्नता, सहप्रवाह और सहसंबंध गुणांक की गणना करने के लिए पायथन कोड। बस किसी रोलिंग विंडो के लिए अनुकूलित किए गए किसी भी को नहीं मिल सका। Subluminal संदेशों द्वारा चलने वाले मानक विचलन पोस्ट रोलिंग विंडो फॉर्मूला को प्राप्त करने में महत्वपूर्ण था, जिम को बिजली की राशि मान फार्मूले के स्क्वेर्ड अंतरों के योग का उपयोग करने के वेल्फोर्ड के दृष्टिकोण की तुलना में मूल्यों के स्क्वेयर अंतर के अनुसार। पीएसए आज पीएसए कल एक्स एई एक्स आज - एक्स कल एनएक्स मूल्य आपके टाइम सीरीज में एन एन वैल्यू है जो आपने अभी तक विश्लेषण किया है। परन्तु, पावर योग के औसत फॉर्मुला को एक विंडोड विविधता में कनवर्ट करने के लिए आपको निम्न सूत्र को ट्वीपर करने की आवश्यकता है। पीएसए आज पीएसए कल एक्स आज एक्स आज - एक्स कल एक्स आपके समय सीरीज में कल एनएक्स वैल्यू। एनएएन संख्याएं जो आपने अभी तक विश्लेषण की हैं। आपको रोलिंग सिंपल मूविंग एवरल फॉर्मूला की भी आवश्यकता होगी। एसएमए आज एसएमए कल एक्स - आज एक्स - एन एनएक्स वैल्यू आपकी रोलिंग विंडो के लिए आपकी टाइम सीरीज. एन अवधि का उपयोग किया गया था। वहां से आप रोलिंग पॉपुलेशन विरिएंस की गणना कर सकते हैं। आज पीपीए आज पीएसए आज एन-एसएमए आज एसएमए आज एन। या रोलिंग नमूना विचरण है। नमूना वार आज पीएसए आज एन - एन एसएमए आज एसएमए आज एन - 1. मैं कुछ साल पहले एक ब्लॉग पोस्ट में नमूना पायथन कोड के साथ इस विषय को कवर किया है, रनिंग विरिएंस. इस पर मदद करता है। कृपया ध्यान दें मैं लेटेक्स छवियों में सभी ब्लॉग पोस्ट और गणित के सूत्रों के लिंक प्रदान करता है इस उत्तर के लिए, लेकिन, मेरी कम प्रतिष्ठा के कारण 10 मी मी तक सीमित था ly 2 हाइपरलिंक्स और पूरी तरह से कोई छवि नहीं इस आशा के बारे में क्षमा करें कि यह सामग्री से दूर नहीं ले जाता है.यहाँ सा विभाजन को जीतें और उस पर विजय प्राप्त करें जो कि ओ लॉग-इन समय के अपडेट हैं, जहां कश्मीर नमूनों की संख्या है यह अपेक्षाकृत स्थिर होना चाहिए कारणों कि जोड़ीदार समीकरण और FFT स्थिर हैं, लेकिन यह थोड़ा जटिल है और निरंतर बहुत अच्छा नहीं है। मान लें कि हमारे पास औसत ईए और विचरण VA के साथ लंबाई मी की अनुक्रम A और माध्य ईबी और विचरण VB ल सी एक और बी के संयोजन में है। अब, एक लाल-काले पेड़ में तत्वों को भरें, जहां प्रत्येक नोड उस नोड पर निहित उप-रेखा के मतलब और भिन्नता से सजाया गया है, बाईं ओर दाएं हटाना डालें क्योंकि हम केवल सिरे तक पहुंचने के लिए, एक एसप्ले ट्री ओ 1 परिशोधित हो सकती है, लेकिन मैं amortized अनुमान लगा रहा हूँ कि आपके आवेदन के लिए एक समस्या है यदि कश्मीर संकलन समय पर जाना जाता है, तो आप शायद आंतरिक फ़्रेम FFTW - शैली को अनवरोधित कर सकते हैं। 21 53. वास्तव में कल्याण एल्गोरिथम AFAICT आसानी से ख सकते हैं ई भारित भिन्नता की गणना करने के लिए अनुकूलित किया गया है और वज़न -1 के लिए निर्धारित करके, आप तत्वों को प्रभावी ढंग से रद्द कर सकते हैं जिन्हें मैंने गणित की जांच नहीं की है, हालांकि यह नकारात्मक वजन की अनुमति देता है, लेकिन पहले देखो पर यह होना चाहिए। मैंने एक छोटा प्रयोग किया सटीक दो-पास एल्गोरिदम की तुलना में ELKI.14 अंक सटीक का उपयोग करते हुए यह उतना ही है जितना कि युगल से होने की उम्मीद की जा सकती है। ध्यान दें कि वेल्फोर्ड अतिरिक्त डिवीजनों की वजह से कुछ कम्प्यूटेशनल लागत पर आते हैं - यह सटीक रूप से दो बार तक ले जाता है दो-पास एल्गोरिथ्म यदि आपका विंडो आकार छोटा है, तो वास्तव में इसका पुन: संयोजन करने के लिए और फिर एक दूसरे पास में विचरण हर बार समझदार हो सकता है। मैंने इस प्रयोग को ELKI के इकाई परीक्षण के रूप में जोड़ा है, आप पूर्ण स्रोत देख सकते हैं यहां यह सटीक दो-पास के विचरण की तुलना करता है। फिर भी, स्क्वॉड डेटा सेट पर, व्यवहार अलग हो सकता है यह डेटा सेट स्पष्ट रूप से वर्दी वितरित होता है, लेकिन मैंने एक सॉर्ट किया हुआ ऑरेंज भी लगाया है और यह काम किया है। 5 जनवरी 13 13.answered अप्रैल 24 14 से 18 32. मैं इस पर गलत साबित होने की आशा करता हूं, लेकिन मुझे नहीं लगता है कि यह जल्दी से किया जा सकता है। यह कहा गया है कि गणना का एक बड़ा हिस्सा ईवी पर खिड़की पर नज़र रखता है जिसे आसानी से किया जा सकता है। मैं सवाल के साथ छोड़ दूँगा आपको यकीन है कि आपको खिड़की के काम की आवश्यकता होगी जब तक आप बहुत बड़ी खिड़कियों के साथ काम नहीं कर रहे हों, यह सिर्फ एक अच्छी तरह से पूर्वनिर्धारित एल्गोरिथम का उपयोग करना बेहतर होगा। उत्तर 28 फरवरी, 11 11, 20 57. मेरा अनुमान है कि आप 20 नमूनों, 1 20 से सम एक्स 2, और 1 20 से सम एक्स और फिर क्रमिक प्रत्येक पुनरावृत्ति पर दो रकम को दोबारा संशोधित करने में सक्षम नहीं है यह संभव है कि हर बार सभी नमूनों को जोड़ने, स्क्वायरिंग, इत्यादि के बिना नये विचरण को दोबारा जोड़ना संभव हो। । 28 फरवरी को 11 बजे 21 07. मेरा मानना ​​है कि यह समाधान मेरे मूल पद के लिंक में उल्लिखित स्थिरता की समस्याओं के लिए अतिसंवेदनशील है, खासकर जब इनपुट मूल्य और बड़ा और उनका अंतर परिणाम की तुलना में छोटा है, तो वास्तव में नकारात्मक हो सकता है I इनपुट पर कोई नियंत्रण नहीं है, इसलिए मैं इस दृष्टिकोण से बचने के लिए पसंद करेंगे 21 फ़रवरी 11 11 पर। ओह, मैं देख रहा हूं क्या आप इनपुट के बारे में कुछ भी कह सकते हैं इरादा का उपयोग क्या यह एक समस्या है कि आप 64-बिट फ्लोट पर केवल अधिक बिट फेंक सकते हैं, मस्तिष्क-परिशुद्धता अंकगणित , आदि राउंडिंग त्रुटियां दूर हो जाती हैं यदि आप महत्वपूर्ण आंकड़ों में इनपुट को तुरुप करते हैं, कोई भी जॉन नहीं 28 फरवरी 11 11 21। जेसन एस रोलिंग विचरण यह है कि क्या 1 मिलियन से.एरोरो के संक्रमण में बहुत कुछ हो रहा है, लेकिन यह उस पशु की प्रकृति है, और 1000.1 मिलियन मूल्यों के पहले 980 चित्रों से बाहर हैं जब परिवर्तन तब होता है मेरी टिप्पणी ने सुझाव दिया था कि यदि आपके गणना में आपके पास पर्याप्त महत्वपूर्ण आंकड़े हैं, तो इसमें से कोई भी जॉन फरवरी 28 11 पर 21 51. इनपुट वास्तव में कुछ भी हो सकता है मूल्य परिमाण निश्चित रूप से अरबों में हो सकता है, और मूल आंकड़ों में केवल कुछ दशमलव अंकों की सटीकता ही होगी, फिर भी उपयोगकर्ता अपने डेटा को पहले किसी भी स्केलर से विभाजित करने के लिए परिवर्तित कर पाएंगे भिन्नता की गणना एबीएल 28 फरवरी को 21 56 पर। केवल 20 मूल्यों के लिए, यहां पर प्रकट होने वाली विधि को अनुकूलित करने के लिए यह तुच्छ है, हालांकि मैं तेजी से नहीं कह रहा हूं। आप केवल 20 रनिंगस्टैट क्लास की एक सरणी को चुन सकते हैं.प्रारंभ के पहले 20 तत्व कुछ हद तक खास है, लेकिन यह एक बार किया जाता है, यह बहुत आसान है। जब एक नया तत्व आता है, तो वर्तमान रनिंगस्टैट उदाहरण को साफ़ करें, तत्व को सभी 20 उदाहरणों में जोड़ दें, और काउंटर मॉड्यूल 20 को बढ़ाना जो कि नए पूर्ण चलने वाली स्थिति की पहचान करता है किसी भी समय, आप अपने चल संस्करण को प्राप्त करने के लिए वर्तमान पूर्ण उदाहरण से परामर्श कर सकते हैं। आप स्पष्ट रूप से ध्यान देंगे कि यह दृष्टिकोण वाकई स्केलेबल नहीं है। आप यह भी ध्यान रख सकते हैं कि यदि आप चल रहे हैं तो रनिंगस्टैट पूर्ण वर्ग एक स्पष्ट सुधार 20 किमी तक रहता है, जो एमके और एससी सीधे रहता है। मैं इस विशेष एल्गोरिथम का उपयोग कर एक बेहतर फॉर्मूला के बारे में नहीं सोच सकता, मुझे डर है कि इसकी पुनरावर्ती संरचना कुछ हद तक हमारे हाथों से संबंध रखती है। 1 9 मार्च को 1 9। सिंहावलोकन डेटा प्रबंधन। भाग 3 परिष्कृत डेटा प्रबंधन। शक्तिशाली एनालिटिक टूल केवल उपयोगी हैं यदि आप आसानी से अपने डेटा के साथ काम कर सकते हैं EViews किसी भी अर्थमितीय सॉफ्टवेयर में उपलब्ध डेटा प्रबंधन उपकरण की व्यापक श्रेणी प्रदान करता है जिसमें गणितीय, सांख्यिकीय, दिनांक, स्ट्रिंग, और समय-सारिणी ऑपरेटरों और कार्यों, संख्यात्मक, चरित्र और तारीख डेटा के लिए व्यापक समर्थन के लिए, ईवीज आपको डेटा संभाल करने वाली सुविधाओं को आधुनिक सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर से अपेक्षा करने के लिए प्रदान करता है। व्यापक फ़ंक्शन लाइब्रेरी। EViews में डेटा के साथ काम करने के लिए कार्यों की एक व्यापक पुस्तकालय शामिल है I मानक गणितीय और त्रिकोणमिति कार्यों के अलावा, ईवीवीज वर्णनात्मक आंकड़े, संचयी और चलती आंकड़े, समूह आंकड़े, विशेष कार्य, विशेष दिनांक और समय श्रृंखला संचालन, कार्यक्षेत्र, मूल्य मानचित्र और वित्तीय गणनाओं के लिए कार्य प्रदान करता है। ईव्यू भी यादृच्छिक संख्या जनरेटर प्रदान करता है निथ, एल एक्वायर या मेर्सन-ट्विस्टर, घनत्व कार्य और संचयी डिस्क अठारह विभिन्न कार्यों के लिए ट्रिशन फ़ंक्शन का उपयोग नई श्रृंखला बनाने या स्केलर और मैट्रिक्स अभिव्यक्तियों की गणना में किया जा सकता है। ईव्यूज़ फ़ंक्शन की एक व्यापक लाइब्रेरी प्रदान करती है। समीक्षित अभिव्यक्ति हैंडलिंग। एवियोजन हैंडलिंग के लिए शक्तिशाली टूल का मतलब है कि आप एक्सप्रेशंस का इस्तेमाल कर सकते हैं, कहीं भी आप उपयोग करेंगे एक श्रृंखला जो आपको वाई के लॉगरिदम, डब्ल्यू की चलती औसत, या एक्स से वाई या किसी अन्य मान्य अभिव्यक्ति के अनुपात के साथ काम करने के लिए नए चर बनाने की है, इसके बजाय, आप अभिव्यक्ति का उपयोग वर्णनात्मक आंकड़ों के रूप में कर सकते हैं एक समीकरण या मॉडल विनिर्देश की, या ग्राफ़ के निर्माण में। जब आप निर्भर चर के लिए एक अभिव्यक्ति के साथ एक समीकरण का उपयोग करने का पूर्वानुमान रखते हैं, तो EViews यदि संभव हो तो आप अंतर्निहित निर्भर चर का पूर्वानुमान कर सकते हैं और अनुमानित विश्वास अंतराल को समायोजित कर सकते हैं उदाहरण के लिए, यदि निर्भर चर को LOG जी के रूप में निर्दिष्ट किया गया है, तो आप या तो लॉग या जी के स्तर की भविष्यवाणी करने का चुनाव कर सकते हैं, और अनुमोदन की गणना कर सकते हैं स्वभाव, संभवतः असममित, आत्मविश्वास अंतराल। चर के स्थान पर अभिव्यक्ति के साथ सीधे कार्य करें। लिंक्स, सूत्र और मान मानचित्र। लिंक ऑब्जेक्ट आप श्रृंखला बनाने की अनुमति देते हैं जो कि अन्य वर्कफ़ाइल या वर्कफ़ाइल पृष्ठों में मौजूद डेटा से लिंक करता है लिंक आपको अलग-अलग डेटा आवृत्तियों, या एक सारांश पृष्ठ से आंकड़ों में किसी व्यक्तिगत पृष्ठ में मर्ज मिलते हैं, जैसे कि डेटा को गतिशील रूप से अद्यतन किया जाता है जब भी अंतर्निहित डेटा बदलता है, इसी तरह, एक वर्कफ़ाइल के भीतर, सूत्रों को डेटा श्रृंखला में सौंपा जा सकता है ताकि डेटा श्रृंखला स्वचालित रूप से पुन: अंतर्निहित डेटा संशोधित किया गया है। उदाहरण के तौर पर उच्च, मध्य, निम्न, 2, 1, 0 से संबंधित संख्यात्मक या अल्फा श्रृंखला पर लागू किया जा सकता है ताकि स्पष्ट डेटा को सार्थक लेबल के साथ प्रदर्शित किया जा सके। अंतर्निहित फ़ंक्शन आपको या तो गिनती करते समय अंतर्निहित या मैप किए गए मान। डायनेमिक फ़्रीक्वेंसी कनवर्ज़न या मिलान विलय के लिए लिंक्स का उपयोग किया जा सकता है। डेटा स्ट्रक्चर और प्रकार। ईव्यूज हाथ कर सकते हैं नियमित और अनियमित दिनांक डेटा, अवलोकन पहचानकर्ताओं के साथ क्रॉस-सेक्शन डेटा, और दिनांकित और अदला-बदली पैनल डेटा समेत जटिल डेटा संरचनाएं शामिल हैं। एक संख्यात्मक डेटा के अलावा, एक EViews workfile में अल्फ़ान्यूमेरिक वर्ण स्ट्रिंग डेटा भी हो सकते हैं, और श्रृंखला युक्त दिनांक, सभी जिनमें से फ़ंक्शंस की एक विस्तृत लाइब्रेरी का उपयोग करके हेरफेर किया जा सकता है। ईव्यूस डेटासेट वर्कफाइल के साथ काम करने के लिए कई तरह के टूल प्रदान करता है, जिसमें डेटा को जटिल मिलान मर्ज मानदंड से जोड़कर और आपके डेटा में शामिल होने की संरचना को बदलने के लिए कार्यप्रणाली प्रक्रियाएं शामिल हैं, एपेंड, सबसेट, रीसाइज, सॉर्ट, और स्टैक और स्टाइल और अनस्टैक। ईव्यूस के कार्यक्षेत्रों को अत्यधिक संरचित किया जा सकता है। ओडीबीसी, फेम टीएम डीआरआईबेस और हैवर एनालिटिक्स डाटाबेस के लिए एंटरप्राइज़ संस्करण का समर्थन। EViews एंटरप्राइज संस्करण के भाग के रूप में EViews Standard संस्करण, ओडीबीसी ड्राइवरों के माध्यम से रिलेशनल डाटाबेस में मौजूद डेटा तक पहुंच के लिए और विभिन्न प्रकार के स्वामित्व में डेटाबेस के लिए समर्थन प्रदान किया जाता है वाणिज्यिक डेटा और डेटाबेस विक्रेताओं द्वारा उपयोग किए गए प्रारूप ओपन डाटाबेस कनेक्टिविटी ओडीबीसी ओरेकल, माइक्रोसॉफ्ट SQL सर्वर और आईबीएम डीबी 2 ईवीज सहित कई रिलेशनल डेटाबेस सिस्टमों द्वारा समर्थित मानक है, जो आपको ओडीबीसी डेटाबेस से पूरे टेबल को पढ़ने या लिखने की अनुमति देता है, या एक नया वर्कफ़ाइल बनाने से एक एसक्यूएल क्वेरी के परिणाम। ईव्यूस एंटरप्राइज संस्करण भी फैम टीएम प्रारूप डाटाबेस दोनों स्थानीय और सर्वर आधारित ग्लोबल इनसाइट एस डीआरआईपीआरओ और डीआरआईबीबेस डाटाबेस, हैवर एनालिटिक्स डीएलएक्स डाटाबेस, डैटस्ट्रीम, फैक्टसैट, और मूडी एस के परिचित, आसान-टू- EViews डेटाबेस इंटरफेस का उपयोग इन डेटा स्वरूपों तक बढ़ाया गया है ताकि आप विदेशी डेटाबेस के साथ आसानी से देशी EViews डेटाबेस के साथ काम कर सकें। फ्रीक्वेंसी कनवर्ज़न। जब आप किसी डेटाबेस से या किसी अन्य workfile या workfile पृष्ठ से डेटा आयात करते हैं, तो यह स्वचालित रूप से कनवर्ट हो जाता है आपके मौजूदा प्रोजेक्ट की आवृत्ति। ईव्यूज़ आवृत्ति रूपांतरण के लिए कई विकल्प प्रदान करती है, और इसमें दैनिक, साप्ताहिक या आई के रूपांतरण के लिए समर्थन शामिल है I रेग्युलर-फ़्रिक्वेंसी डेटा श्रृंखला को एक पसंदीदा रूपांतरण पद्धति सौंपा जा सकती है, जिससे आपको हर बार एक श्रृंखला तक पहुंचने के लिए रूपांतरण पद्धति को निर्दिष्ट किए बिना विभिन्न श्रृंखलाओं के लिए अलग-अलग विधियों का उपयोग करने की इजाजत मिलती है। आप लिंक भी बना सकते हैं ताकि आवृत्ति परिवर्तित की गई डेटा श्रृंखला स्वचालित रूप से हो जब भी अंतर्निहित डेटा संशोधित होता है। किसी श्रृंखला-विशिष्ट स्वचालित रूपांतरण को निर्दिष्ट करें या किसी विशिष्ट विधि का चयन करें। बिक्री की जानकारी के लिए कृपया ईमेल करें। तकनीकी सहायता के लिए कृपया ईमेल करें। कृपया सभी ईमेल पत्राचार के साथ अपने सीरियल नंबर को शामिल करें। अतिरिक्त संपर्क जानकारी के लिए, हमारे पृष्ठ के बारे में