De la teoría a la práctica - página 72
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De la teoría a la práctica
Maxim Dmitriev, 2017.12.13 22:07
Bueno, sólo la suma de todos los valores atípicos dividida por el número de valores atípicos
esa no es la cuestión.
la pregunta es cómo es mejor el cs que el s.
Por ejemplo, en el MNC sé por qué se llevan la plaza, pero aquí no lo entiendo.
esa no es la cuestión.
La cuestión es cómo cs es mejor que cs.
Por ejemplo, en MNC sé por qué la bureta es cuadrada, pero aquí no lo entiendo.
La cuestión es que habrá áreas iguales por debajo de la línea media y por encima de la línea media, es decir, si se va a las señales, habrá un error mínimo en términos de energía.
La forma de calcular la desviación estándar no cambiará las áreas por encima y por debajo de la línea.
si será la desviación estándar
o la media absoluta.
Para qué meterse con él, la fórmula está ahí. El RMS es, en efecto, mucho más común, yo diría que incomparablemente más común. En primer lugar, por la simplicidad y la eficiencia computacional que genera el método de los mínimos cuadrados (LSM). He aquí un ejemplo sencillo. Por ahora, voy a suponer que su media es la misma que en MNC, aritmética.
Hay muchas, muchas líneas. La Gran Enciclopedia Soviética por vía electrónica. Necesidad de calcular la fracción media del número de espacios en la línea, y cualquiera de los indicadores de dispersión de esta fracción, RMS o su desviación media modulo de este promedio (brevemente lo llamaré Cheb, a continuación, le dirá por qué.) Cada pase en todas las líneas es caro, los libros están en diferentes recursos de Internet, conexión de módem a través de par de cobre.Por lo tanto, para calcular RMS una pasada será suficiente (sólo copiar el número de líneas, la suma de fracciones de espacio y la suma de cuadrados de las fracciones de espacio, a partir de estas cantidades cuentan inmediatamente RMS), y para Cheb necesitan dos (la primera copia el número de líneas y la suma de fracciones, en ellos consideran la media, la segunda copia la suma de desviaciones absolutas de la media, cuenta la desviación Cheb). La diferencia de intensidad de trabajo es de 2 veces.
Y así, por donde quiera que se mire, hay una cuña, si es que hay que hacer algo con los métodos de Cheb. El problema de la aproximación de una función definida tabularmente genera unos costes de solución completamente diferentes. El caso más sencillo es sustituir la función por una constante. Según el MNA, se trata de la media aritmética, que se encuentra por todos en una sola pasada sobre la tabla de valores. La aproximación con minimización de la desviación absoluta se llama aproximación uniforme, o aproximación de Chebyshev. Se utiliza para encontrar la media que asegura el mínimo de la suma de desviaciones absolutas de cualquier constante. Piensa en cómo calcular la mediana. MQL tiene una función preparada para ello. Lo que hace es que primero ordena todos los elementos en orden ascendente. Esto no es lo mismo que encontrar la media aritmética.
Y así sucesivamente. Al mismo tiempo, hay que ser consciente de que la LOC distorsiona las ideas normales sobre un fenómeno. Por ejemplo, el nivel medio de los salarios. Los organismos de estadística se aprovechan de ello para informar sobre los salarios medios. Si una empresa tiene 25 empleados, de los cuales los 5 primeros ganan un millón y los otros 20 ganan 50.000, el salario medio aritmético será de 6/25=240.000 y la media será de 50.000.