做营销网站,公众平台微信登录,福州做推广有哪些网站,兴义住房和城乡建设局网站指数加权移动平均(exponentially weighted moving averages)
如何对杂乱的数据进行拟合#xff1f;
通过指数加权平均可以把数据图近似拟合成一条曲线 公式#xff1a; 其中表示第t个平均数#xff0c;表示第t-1个平均数#xff0c;表示第t个数据#xff0c;表示变化参数…指数加权移动平均(exponentially weighted moving averages)
如何对杂乱的数据进行拟合
通过指数加权平均可以把数据图近似拟合成一条曲线 公式 其中表示第t个平均数表示第t-1个平均数表示第t个数据表示变化参数 下图为拟合结果() 当参数变化时拟合结果也会发生变化 例子 时近似取10个数据平均值(红色曲线) 时近似取50个数据平均值(绿色曲线) 时近似取2个数据平均值(黄色曲线) 从上图三条曲线可知 参数的取值对拟合结果的影响很大那么有什么规律 较大时拟合结果更加平稳因为取的是更多数据的平均值 较小时拟合结果波动较大因为取的是更少数据的平均值 公式 这个公式可以用来计算采样数据的数量 当较大时公式值较大即取的更多数据的平均值 优点减少内存占用只需一行代码实现重复更新 v0
beta0.9
theta[1,2,4,5,6,8,10,14,18,22]
# theta[i]代表当前数据
for i in range(0,10):vbeta*v(1-beta)*theta[i]print(v,i1, ,v) 偏差修正(bias correction)
当较大时初期数据拟合可能偏差较大为了更好地拟合初期的数据故采用偏差修正 所得到的v值进行进一步的处理 其中t为天数 故当t较小时可以被适当放大更加拟合数据
当t变大分母逐渐趋于1所以后阶段偏差修正作用不大
总而言之偏差修正是一种针对初期数据的修正偏差的方法
