باستخدام ماتلاب، كيف يمكنني العثور على المتوسط المتحرك لمدة 3 أيام لعمود معين من المصفوفة وإلحاق المتوسط المتحرك بتلك المصفوفة أحاول حساب المتوسط المتحرك لمدة 3 أيام من أسفل إلى أعلى المصفوفة. لقد قدمت الرمز الخاص بي: نظرا للمصفوفة التالية والقناع: لقد حاولت تنفيذ الأمر كونف ولكن أنا أتلقى خطأ. هنا هو الأمر كونف لقد حاولت استخدام على العمود 2 من مصفوفة a: يتم إعطاء الإخراج أنا الرغبة في المصفوفة التالية: إذا كان لديك أي اقتراحات، وأود أن نقدر ذلك. شكرا لك العمود 2 من مصفوفة أ، وأنا حوسبة المتوسط المتحرك لمدة 3 أيام على النحو التالي ووضع النتيجة في العمود 4 من المصفوفة (أعيدت تسمية المصفوفة كما 39desiredOutput39 للتوضيح). متوسط 3 أيام من 17، 14، 11 هو 14 متوسط 3 أيام من 14، 11، 8 هو 11 متوسط 3 أيام من 11، 8، 5 هو 8 ومتوسط 3 أيام من 8، 5، 2 هو 5. لا توجد قيمة في الصفين السفليين للعمود الرابع لأن الحساب للمتوسط المتحرك لمدة 3 أيام يبدأ في الأسفل. لن يتم عرض الناتج 39valid39 حتى 17 و 14 و 11. على الأقل هذا يجعل من المنطقي نداش آرون يونيو 12 13 في 1:28 بشكل عام فإنه من شأنه أن يساعد إذا كنت سوف تظهر الخطأ. في هذه الحالة كنت تفعل أمرين خاطئين: أولا يجب أن يقسم الانتماء الخاص بك إلى ثلاثة (أو طول المتوسط المتحرك) ثانيا، لاحظ حجم ج. لا يمكنك فقط تناسب c في. الطريقة النموذجية للحصول على متوسط متحرك هي استخدام نفس: ولكن هذا لا يبدو وكأنه ما تريد. بدلا من ذلك كنت مضطرة لاستخدام اثنين من خطوط: لدي سلسلة من البيانات x، ص وأنا أحاول أن أجد المتوسط المتحرك. أرقام البيانات x هي أعداد صحيحة من 1 إلى 100 بينما البيانات y هي أرقام من 0.01 إلى 1 ولها أيضا الانحراف المعياري يديف (الذي نستمده لأن التجربة تتكرر عدة مرات). أنا أحاول أن أجد المتوسط المتحرك باستخدام 20 الجيران الأقرب (باستخدام ماتلاب): الطريقة الأولى تستمد المتوسط المتحرك ولكنني لا أعرف كيفية استخدام الانحراف المعياري لدي لكل نقطة بيانات y لأن بعض نقاط البيانات لديها الكثير انحرافات معيارية أكبر من غيرها مما يعني أنها ليست موثوقة مثل غيرها (حتى أنها ربما تزن أقل). كيف يمكنني تضمين الانحراف المعياري لكل نقطة بيانات في الحساب أعلاه طلب 5 يوليو 15 في 15:07 المتوسط المتحرك أو المتوسط المتحرك. فيما يتعلق بالسؤال كيف يمكن تضمين الانحراف المعياري لكل نقطة بيانات في كالكولاتيونوت أعلاه، فإنه يعتمد على ما تريد القيام به. يجب عليك أولا أن تقرر (التي ليست مسألة البرمجة). اقتراح: can39t يمكنك استخدام مجموعة كاملة من البيانات لكل x (بدلا من مجرد المتوسط والانحراف المعياري) وحساب ميمديان من أن نداش لويس ميندو يوليو 5 15 في 15:12 لويسمندو أردت أن أفعل المتوسط المتحرك (أنا تحرير رمز لتعكس ذلك). مجموعة البيانات هي تجربة سلسلة زمنية وقد تم تكرار عدة مرات (وهو كيف لدي الانحرافات القياسية لكل نقطة). أريد استخدام الانحراف المعياري لكل نقطة في حسابي المتوسط المتحرك لأنني أريد أن تكون النقاط ذات الانحراف المعياري الأصغر حجما أكثر من النقاط ذات الانحراف المعياري الأكبر. نداش آل ب يول 5 15 في 16:50 يقول لديك متجه أ. ثم طريقة أخرى للكتابة تعني (أ) كمتوسط مرجح هو أوتس. حيث وتس منها (1، نوميل (أ)) نوميل (أ). في حالتك، لديك y (ind1 (i): ind2 (i)). يبدو أن ما تريد استخدامه هو متوسط متحرك مرجح، حيث ترجيح الأوزان الخاصة بك لم تعد متطابقة، ولكن يتم اختيارها باستخدام الانحراف المعياري للقيم المقابلة. على افتراض ناقلات سد يحمل الانحرافات المعيارية، هيريس طريقة واحدة للقيام بذلك: هنا، القيم مع الانحرافات المعيارية أصغر سيساهم أكبر الأوزان. وهناك فكرة بديلة هي حساب المتوسط المتحرك البسيط لكل من y والانحرافات القياسية الخاصة بك سد. ثم رسم لهم جنبا إلى جنب. هذا هو ميزة كونها أكثر إحصائية يمكن تفسيرها من اختيار الأوزان كدالة للانحرافات المعيارية 24 أكتوبر 2013 حساب الانحراف المعياري: حالة انزلاق النافذة أحتاج لحساب الانحراف المعياري لانزلاق النافذة: هل هناك طريقة للقيام بذلك كيف يمكن تحسين الحل المباشر كيف يمكنني فيكتوريز حساب الانحراف المعياري لانزلاق النافذة في آخر مشاركة تم عرض طريقة حساب ودية للذاكرة الانحراف المعياري. فلنواصل مناقشة الانحراف المعياري مع حالة استخدام أخرى. أولا إلقاء نظرة على تعريف مرة أخرى: لدينا إشارة إدخال x وجود عناصر N. ثم نلخص الفرق المربعة لكل عنصر من القيمة المتوسطة x. وتقسيمها بواسطة N - 1. في الخطوة النهائية، يتم حساب الجذر التربيعي لهذه النتيجة. الآن نفترض أننا نريد لحساب الانحراف المعياري باستخدام نافذة انزلاق وجود حجم النافذة ث. وضعنا النافذة على العنصر الأول وحساب قيمة العناصر في النافذة. ثم يتم تحويلها إلى البند التالي، ويتم الحساب مرة أخرى، وهلم جرا حتى نصل إلى نهاية الإشارة. نموذج التعليمات البرمجية القيام بهذه العملية: ألتو طريقة عمل، فمن مربكة بعض الشيء. نشعر، أن الكثير من الحسابات كان لا بد من إعادة في كل خطوة على سبيل المثال حساب المتوسط والاختلافات من المتوسط. إذا كان لدينا إشارة الآلاف من العينات، وهذا النهج سيكون بطيئا للغاية، حتى لو كنا نستخدم المدمج في وظيفة ستد، وهو أمر ماتلاب لحساب الانحراف المعياري لمجموعة مصفوفة. جرب وجهة نظر أخرى. في آخر مشاركة ثبت. أن: يبدو أفضل بكثير، يستحق التحليل. ما نحتاج إلى استخدام هذه الصيغة هو فقط عينات تلخيص ومربعاتها تلخيص في كل نافذة. في وظيفة سابقة كان يظهر، أن الجمع لنافذة انزلاق يمكن القيام به بسهولة عن طريق التفاف: في المثال أعلاه كل عنصر من عناصر الإخراج هو ملخص نافذة المدخلات. لذلك، في هذا النهج الجديد علينا أن نفعل ما يلي: حساب مربع من كل عنصر هل تلخيص نافذة للقيم الأصلية والمربع باستخدام الالتفاف تطبيق الصيغة تأخذ الجذر التربيعي للإخراج شفرة المصدر هي: واحد أكثر الشيء المهم هو حساب عدد العناصر في كل موقف من النافذة: وهذا مطلوب على الجانبين، حيث نافذة انزلاق قبالة. هذا النهج لحساب الانحراف المعياري لديه العديد من المزايا: رمز متجه بدلا من استخدام لحلقات سريعة، لأننا نستخدم التلافيف يحتاج حساب أقل من الحل المباشر يمكن تمديدها إلى 2 أبعاد بسهولة تعليق جديد
No comments:
Post a Comment