问题标签 [mean]

我已经多次阅读文档，但我仍然不明白“故障”是什么意思？

它是一个对象还是一个值？

作为动词，“错误”会做什么？

非常感谢！

我有一个时间序列x_0 ... x_t。我想计算数据的指数加权方差。那是：

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

目标是基本上对时间较早的观察结果进行加权。这很容易实现，但我想尽可能多地使用内置功能。有谁知道这在 R 中对应什么？

谢谢

当它们可能具有不同的长度时，是否可以计算多个数组的平均值？我正在使用 numpy。所以假设我有：

现在我想计算平均值，但忽略“缺失”的元素（当然，我不能只附加零，因为这会弄乱平均值）

有没有办法在不遍历数组的情况下做到这一点？

PS。这些数组都是二维的，但该数组的坐标数量总是相同的。即第一个数组是 5 和 5，第二个是 6 和 6，第三个是 4 和 4。

一个例子：

这必须给

并以图形方式：

现在想象这些二维数组被放置在彼此的顶部，坐标重叠有助于该坐标的平均值。

考虑两个向量：

我想找到 v 中所有条目的平均值，它们在 a 中的对应条目是'a'；

即测试=平均值（1,3,4,5）

我已经尝试过这个开始捕捉条目：

测试

问题：

1. 它为未找到的条目分配 0
2. 不考虑上学期

我有以下内容：

我想为每个 i 找到 v 中的条目的平均值，其中 a 中的相应条目等于字母 {i}。

使用 @Bill Cheatham 提到的仅查找所选条目的平均值

方程：

所以我尝试了：

也尝试使用

所以结果应该是： Ms= [第 1 行的平均值} {第 2 行的平均值} {第 3 行的平均值} {第 4 行的平均值}

将括号放在此处使分隔变得明显

谢谢

我有一个股票价格的时间序列，并希望计算十分钟窗口内的移动平均线（见下图）。由于价格变动是零星发生的（即它们不是周期性的），计算时间加权移动平均线似乎是最公平的。

图中有四个价格变化：A、B、C 和 D，后三个发生在窗口内。请注意，因为 B 只出现在窗口中的某个时间（比如 3 分钟），所以 A 的值仍然有助于计算。

事实上，据我所知，计算应该完全基于 A、B 和 C（而不是D）的值以及它们与下一个点之间的持续时间（或者在 A 的情况下：开始之间的持续时间时间窗口和 B)。最初 D 不会有任何影响，因为它的时间权重为零。 这个对吗？

假设这是正确的，我担心的是移动平均线会比非加权计算“滞后”更多（这将立即解释 D 的值），但是，非加权计算有其自身的缺点：

• 尽管在时间窗口之外，“A”对结果的影响与其他价格一样大。
• 突然出现的快速价格变动会严重影响移动平均线（尽管这可能是可取的？）

任何人都可以就哪种方法似乎最好提供任何建议，或者是否有值得考虑的替代（或混合）方法？

假设我有一个10 x 10矩阵。然后我要做的是用一个矩阵遍历整个3 x 3矩阵（除了边缘以使其更容易），并从这个矩阵中我得到这个空间3 x 3的平均值/平均值。3 x 3然后我想做的是用那些新的平均值/平均值替换原始矩阵值。

有人可以向我解释我该怎么做吗？一些代码示例将不胜感激。

我想知道是否有一种算法可以计算未绑定数据集的平均值和标准差。

例如，我正在监控一个测量值，比如电流。我想获得所有历史数据的平均值。每当有新值出现时，更新均值和标准差？因为数据太大而无法存储，我希望它可以在不存储数据的情况下即时更新均值和标准差。

即使存储数据，标准方式（d1 + ... + dn）/n也不起作用，总和会破坏数据表示。

我通过大约 sum(d1/n + d2/n + ... d3/n)，如果 n 是休，则误差太大并累积。此外，在这种情况下，n 是未绑定的。

数据的数量肯定是无限制的，无论什么时候来，都需要更新值。

有人知道是否有算法吗？

假设我有以下频率表。

如何有效地计算平均值和标准差？产率：SD=0.87 MEAN=1.66。按频率复制分数需要很长时间来计算。

我有一组数据，超过 1000 行和 20 个属性（显示在列中）。我想要使​​用均值居中，其中包括从每个值中取出均值以给出均值 0。我是在逐个属性的基础上删除均值，还是从每个属性中删除所有属性的均值？

例如，如果属性 A 的平均值为 500，而属性 B 的平均值为 1,000。对于 AI 中的所有值都可以删除 500，这使 A 属性的平均值为 0。然后我可以对属性 B 执行相同的操作。

或者

我可以从这两个属性的所有值中减去 750。

哪个在统计上更正确？

我的问题是由于这个：如果我从不同的属性中减去不同的值，那么这些属性就不再具有可比性，因为从每个属性中获取了不同的数量。如果我从所有值中减去相同的值，那么某些列可能只有负数（因此否定了均值居中的影响）。

谢谢，