최빈값 은 가장 자주 발생하는 관측값 집합의 값입니다. 때때로 둘 이상의 모드가 집계에서 발생합니다 (예: 2, 6, 6, 6, 8, 9, 9, 9, 10; 모드 = 6 및 9) . 이 경우 컬렉션이 다중 모드라고 말할 수 있습니다. 구조적 평균 중에서 모드만이 이 고유한 속성을 가지고 있습니다. 일반적으로 다중 모드는 데이터 세트가 정규 분포 를 따르지 않음을 나타냅니다.
모드는 평균값 으로 숫자가 아닌 데이터에 더 자주 사용됩니다. 나열된 자동차 색상 중 흰색, 검정색, 메탈릭 블루, 화이트, 메탈릭 블루, 화이트 - 패션은 흰색 과 동일합니다. 전문가 평가의 도움으로 가장 인기있는 제품 유형이 도움으로 결정되며 이는 판매를 예측하거나 생산을 계획할 때 고려됩니다.
내가 이해하는 한, 어쨌든 주파수 스펙트럼을 구축해야 합니다. 두 배의 경우 땀을 흘려야 하고 정수의 경우 더 쉽습니다.
모드 를 계산하기 위해 같은 종류의 함수를 작성할 수 있습니까?
그리고 이것은 무엇입니까? 의미에서 ent 조각이 계산되는 공식을 작성하십시오.
그리고 이것은 무엇입니까? 의미에서 ent 조각이 계산되는 공식을 작성하십시오.
다음은 다음과 같습니다.
통계에서 패션 은 연구 대상 인구 의 특징 중 가장 자주 발생하는 값입니다 .
이산 변이 계열에서 모드는 가장 높은 주파수에 의해 결정됩니다.
구간 변동 계열에서 모드는 다음 공식에 의해 결정됩니다.
Mo = x 0 +( ( f 2 - f 1 )/(( f 2 - f 1 )+( f 2 - f 3 )))*( x 1 - x 0 ), 여기서:
x 1 및 x 0은 모달의 하한 및 상한입니다. 간격
f 2 - 모달 간격 주파수
f 1 및 f 3 - 각각 모달 간격 앞뒤의 간격 주파수
그룹화되지 않은 데이터의 경우 모드는 발생 빈도가 가장 높은 특성 값입니다.
다음 공식은 그룹화된 데이터의 모드를 결정하는 데 사용됩니다.
여기서 x MoH는 모달 간격의 하한값이고 n Mo는 간격의 주파수입니다.
여기 가 더 명확한 것 같습니다.
최빈값 은 가장 자주 발생하는 관측값 집합의 값입니다. 때때로 둘 이상의 모드가 집계에서 발생합니다 (예: 2, 6, 6, 6, 8, 9, 9, 9, 10; 모드 = 6 및 9) . 이 경우 컬렉션이 다중 모드라고 말할 수 있습니다. 구조적 평균 중에서 모드만이 이 고유한 속성을 가지고 있습니다. 일반적으로 다중 모드는 데이터 세트가 정규 분포 를 따르지 않음을 나타냅니다.
모드는 평균값 으로 숫자가 아닌 데이터에 더 자주 사용됩니다. 나열된 자동차 색상 중 흰색, 검정색, 메탈릭 블루, 화이트, 메탈릭 블루, 화이트 - 패션은 흰색 과 동일합니다. 전문가 평가의 도움으로 가장 인기있는 제품 유형이 도움으로 결정되며 이는 판매를 예측하거나 생산을 계획할 때 고려됩니다.
내가 이해하는 한, 어쨌든 주파수 스펙트럼을 구축해야 합니다. 두 배의 경우 땀을 흘려야 하고 정수의 경우 더 쉽습니다.
내가 틀렸다면 정정하십시오.
여기 가 더 명확한 것 같습니다.
네, 그렇습니다. 주제에 대한 강의가 아니라 Igor가 요청한 것처럼 공식이 있기를 원했습니다 ... :)
네, 그렇습니다. 주제에 대한 강의가 아니라 Igor가 요청한 것처럼 공식이 있기를 원했습니다 ... :)
어쨌든 모드를 찾으려면 MQL4의 잔인한 작업인 모달 간격의 매개변수가 필요합니다. :)) .
지도가 있을텐데...
어떤 데이터와 최대 간격이 필요한지, 가급적이면 예를 들면 가장 힘들고 리소스를 많이 사용하는 방식으로 수행하는 방법에 대해 생각할 수 있습니다.
또한 multimodality의 경우 어떻게 해야 하는지 알고 싶습니다.
어쨌든 모드를 찾으려면 MQL4의 잔인한 작업인 모달 간격의 매개변수가 필요합니다. :)) .
지도가 있을텐데...
어떤 데이터와 최대 간격이 필요한지, 가급적이면 예를 들면 가장 힘들고 리소스를 많이 사용하는 방식으로 수행하는 방법에 대해 생각할 수 있습니다.
또한 multimodality의 경우 어떻게 해야 하는지 알고 싶습니다.
나는 그렇게 깊게 파지 않았다. 작은 정수 시퀀스를 처리하더라도 그러한 함수의 존재는 커뮤니티에 흥미로울 것 같았습니다. 사용법도 알고 싶습니다... :)
나는 그렇게 깊게 파지 않았다. 작은 정수 시퀀스를 처리하더라도 그러한 함수의 존재는 커뮤니티에 흥미로울 것 같았습니다. 사용법도 알고 싶습니다... :)
이 기능이 유용할 것 같아요. 요점은 다릅니다. 작업은 정수의 경우에도 사소하지 않으며 실수의 경우 더 나쁩니다.
그러나 생각이 있습니다. 가능하면 월요일에 올리겠습니다.
당신과 함께 사용하는 방법 ;)
이 기능이 유용할 것 같아요. 요점은 다릅니다. 작업은 정수의 경우에도 사소하지 않으며 실수의 경우 더 나쁩니다.
그러나 생각이 있습니다. 가능하면 월요일에 올리겠습니다.
당신과 함께 사용하는 방법 ;)
글쎄, 그렇다면 이 기능을 최대한 활용하는 방법에 대해 즉시 생각하기 시작하겠습니다. :)
MarketProfile 표시기를 보면 모드 계산이 있어야 합니다.
예, 원칙은 분명합니다. 임의의 시리즈의 경우 더 아름답게 만들 수 있습니다.
그건 그렇고, ArraySort에서 어떤 정렬이 사용되는지 알고 있습니까? O(n^2) 또는 O(nlog(n)). 차이는 작습니다. 두 번째 경우에만 미래 기능에 대한 제한을 크게 확장할 수 있습니다.
*생각하러 갑니다*