Da teoria à prática - página 72
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Da teoria à prática
Maxim Dmitriev, 2017.12.13 22:07
Bem, apenas a soma de todos os aberrantes dividida pelo número de aberrantes
não é essa a questão.
a questão é como os cs são melhores do que os s.
Por exemplo, no MNC eu sei porque eles tomam a praça, mas aqui eu não entendo.
não é essa a questão.
A questão é como o cs é melhor do que o cs.
Por exemplo, no MNC eu sei porque a bureta é quadrada, mas aqui eu não entendo.
A questão é que haverá áreas iguais sob a linha média e sobre a linha média, ou seja, se você for aos sinais, haverá um erro mínimo em termos de energia.
A forma como calculamos o desvio padrão não mudará as áreas acima e abaixo da linha.
se será o desvio padrão
ou a média absoluta.
Por que escolher, a fórmula está lá. O RMS é de fato muito mais comum, eu diria incomparavelmente mais comum. Em primeiro lugar, devido à simplicidade e eficiência computacional gerada pelo método dos mínimos quadrados (LSM). Aqui está um exemplo simples. Por enquanto, vou assumir que sua média é a mesma que em MNC, aritmética.
Há muitas, muitas linhas. A Grande Enciclopédia Soviética eletronicamente. Necessidade de calcular a fração média do número de espaços na linha e qualquer um dos indicadores de dispersão desta fração, RMS ou seu desvio médio do modulo em relação a esta média (brevemente chamarei Cheb, depois lhe direi por quê.) Cada passagem em todas as linhas é cara, os livros estão em diferentes recursos de Internet, conexão via modem via par de cobre.Assim, para calcular RMS um passe será suficiente (basta copiar o número de linhas, a soma das frações de espaço e a soma dos quadrados das frações de espaço, a partir destes valores contar imediatamente RMS), e para Cheb precisar de dois (a primeira cópia o número de linhas e a soma das frações, sobre elas considerar a média, a segunda cópia a quantidade de desvios absolutos em relação à média, ela conta o desvio Cheb). A diferença na intensidade do trabalho é de 2 vezes.
E assim, para onde quer que você se vire, há uma cunha, se algo precisa ser feito pelos métodos do Cheb. O problema da aproximação de uma função tabularmente definida gera custos de solução completamente diferentes. O caso mais simples é substituir a função por uma constante. De acordo com o MNA, esta é a média aritmética, que é encontrada por todos em uma única passagem sobre a tabela de valores. A aproximação com minimização do desvio absoluto é chamada de aproximação uniforme, ou aproximação Chebyshev. É usado para encontrar a média mediana que garante o mínimo da soma dos desvios absolutos de qualquer constante. Pense em como calcular a mediana. A MQL tem uma função pronta para isso. O que ele faz é que primeiro organiza todos os elementos em ordem ascendente. Isto não é o mesmo que encontrar a média aritmética.
E assim por diante. Ao mesmo tempo, é preciso estar ciente de que a LOC distorce as idéias normais sobre um fenômeno. Por exemplo, o nível médio dos salários. Os órgãos de estatística tiram proveito disso, informando os salários médios. Se uma empresa tem 25 funcionários, dos quais os 5 primeiros ganham um milhão e os outros 20 ganham 50.000, o salário médio aritmético será de 6/25=240.000 e a média mediana será de 50.000.