Die belangrikste tekortkoming in jou program is dat die rekursiewe berekening is verkeerd. Die huidige waarde is alles calculate_number () opbrengs. Die som van die oorblywende waardes is num-1 vermenigvuldig met die gemiddelde van die oorblywende waardes. Die gemiddelde van die oorblywende waardes word bereken deur 'n rekursiewe oproep tot Gemiddeld (). So, skryf ons die volgende: 'N Volledige program met behulp van die funksie kan soos volg lyk: Let daarop dat dit nie 'n baie goeie manier om die gemiddelde bereken nie omdat jy presisie verloor elke keer as jy die huidige bedrag verdeel deur num. Wanneer hierdie gemiddelde weer kry vermenigvuldig soos die rekursiewe oproep opbrengste, nie die beduidende syfers wat jy verloor het in die afdeling nie ontslae herstel. Jy is die vernietiging van inligting word deur en dan die som te vermenigvuldig. Vir groter presisie, sal jy wil om tred te hou van die som te hou as jy gaan deur die elemente, dan verdeel aan die einde. Nog 'n punt om te oorweeg is wat bedoel word met 'n bewegende gemiddelde. Wat ons hierbo het geïmplementeer is nie 'n bewegende gemiddelde, maar 'n vaste gemiddelde. Dit is die gemiddeld van 'n vaste venster van elemente. As jy die venster beweeg deur een posisie, moet jy oor begin en bereken die som weer. Die korrekte manier om 'n bewegende venster te implementeer is om tred te hou van al die elemente in die venster te hou. Wanneer jy by die venster uit een posisie na regs skuif, jy die linker element te verwyder uit die venster en trek die waarde van die som, en voeg dan die nuwe regterkantste element na die venster en voeg die waarde daarvan om die som. Dit is wat maak dit 'n bewegende som. Die verdeling van die bewegende som deur die aantal elemente gee jou die bewegende gemiddelde. Die natuurlike manier om 'n bewegende venster te implementeer is met 'n tou, want jy nuwe elemente aan die hoof kan voeg en pop ou elemente van die stert.
Introduktion till ARIMA nonseasonal models. ARIMA p, d, q prognos Equation ARIMA-modeller är i teorin den vanligaste klassen av modeller för prognoser för en tidsserie som kan göras stationär genom differentiering om det behövs, kanske i samband med olinjära transformationer Till exempel loggning eller avflöde om det behövs En slumpmässig variabel som är en tidsserie är stillastående om dess statistiska egenskaper är konstanta över tid En stationär serie har ingen trend, dess variationer runt dess medelvärde har en konstant amplitud och det vinklar på ett konsekvent sätt Dvs dess kortsiktiga slumpmässiga tidsmönster ser alltid ut i statistisk mening. Det sistnämnda tillståndet betyder att dess autokorrelationsrelationer med sina egna tidigare avvikelser från medelvärdet förblir konstanta över tiden, eller likvärdigt, att dess effektspektrum förblir konstant över tiden. En slumpmässig Variabel i denna form kan ses som vanligt som en kombination av signal och brus, och signalen om en är
Comments
Post a Comment