평균값정리 예제

팀: 다양한 모델은 최대 3도 C의 절대 기준 선 온도에서 다릅니다. 그 게 사실이기 때문에, 그들은 다른 세계를 설명하고 있습니다. 다른 물리학. 그 하나 주위에 평균을 보십시오, 개빈. Kip: 식별해야 할 주요 문제는 고온과 저온을 평균화하면 실제 평균 온도의 편향된 추정치가 생성된다는 것입니다. 당신이 평균 얼마나 많은 편향 된 숫자를 중요하지 않습니다, 당신은 편견 결과로 끝나지 않을 것입니다. 편향은 체계적이지 않은 경우에만 평균을 내다볼 수 있습니다. 즉, 모든 편견의 평균은 0입니다. 값을 높고 낮은 값으로 시작할 수 있는 경우 이를 확인할 방법이 없습니다. “Bart ==> 나에게이 비트는 “오류가 일반적으로 분산되면 결국 진정한 값으로 수렴할 것입니다.” 전체 빅 데이터 운동에 관련된 마법의 사고의 일부입니다 ” 나는 그 킵에 동의하지 해야합니다. 나는 데이터에 노이즈가 있다 – 그리고 종종있다 – 반복 관찰을 평균하는 것은 정말 노이즈 구성 요소를 감소하는 경향이있다. 그것은 생각 실험에서 그런 식으로 작동 하 고 뿐만 아니라 실제 세계에서 작동 하는 것 같다. 그러나 평균화는 편견에 대해 좋은 (또는 나쁜) 아무것도하지 않습니다.

“데이터를 다루는 것은 때때로 혼란을 야기할 수 있습니다. 한 가지 일반적인 데이터 실수는 평균 평균입니다. 이것은 종종 카운티 데이터에서 지역 번호를 만들려고 할 때 볼 수 있습니다.” — 데이터 하지 말아야 할 때 평균 하지 말아야 일일 온도에 물건 실제로 평균과 는 거의 상관이 있다, 그리고 아무 소용이 없는 것 같다. 예, 최대 및 최소의 평균은 시간 적분으로 얻을 수있는 평균을 산출하지 않습니다. 이것은 그 자체로 는 이상과 문제가 되지 않습니다. 그것은, 게시물 인정으로, 온도 디지털 전에 읽은 방식으로 인해. 우리는 최소 / 최대 온도의 긴 기록을 가지고있다. 당사는 약 25년 동안 자주 수집된 광범위한 데이터를 가지고 있습니다. 원하는 경우 25년 평균 레코드를 조합할 수 있습니다. 사람들은 하지 않습니다. 그들은 일관되게 계산 된 긴 기록을 선호합니다. 작지만 일관된 차이가있을 수 있습니다, 즉, 이상이 들어오는 곳이다; 그 차이는 변칙으로 사라집니다.

절대 온도를 계산하면 실제로 0.39 °F의 차이가있을 수 있습니다. 57.12F의 글로벌 평균 대신, 그것은 57.51F, 또는 무엇이든 될 것입니다. 그러나 현명한 사람은 글로벌 평균 온도를 인용하지 않으며 정책에 문제가되지 않습니다. 평균 변칙을 사용합니다. 각 위치의 최대/min 및 시간 평균의 차이는 일주 주기의 함수이며 수년에 걸쳐 크게 변경되지 않습니다. 이상 징후를 취하는 요점은 이와 같은 로컬 일관된 변형의 효과를 제거하는 것입니다. 이 문제의 또 다른 측면을 고려해야 합니다. 평균은 측정 샘플의 중앙 경향을 측정한 값입니다.

범위 와 표준 편차는 데이터의 가변성을 측정한 값입니다. 변수의 시간계의 평균을 취하는 것은 대역 통과 필터와 유사합니다. 즉, 극단적인 값이 제거됩니다. 컨볼루션 필터와 마찬가지로 원래 데이터는 계산된 값으로 바뀝습니다.