Как высчитать аналитически ожидаемую просадку на выборке?
Как высчитать аналитически ожидаемую просадку на выборке?
Выборка состоит из действительных чисел, либо положительных, либо отрицательных. Далее считается кумулятивная сумма, которая имеет свое значение максимальной просадки. Пусть можно ресемплить эту выборку без повторений. Каждый сэмпл будет иметь свою просадку. Как можно аналитически, т.е. без ресемпла посчитать среднее (ожидаемое) значение просадки такой выборки?
Дополнительно:
Ответы:
Если выборка Ваших данных последовательна во времени, то можно использовать оконную функцию, считать показатель и двигаться далее с тем же окном, потом посчитать среднее.
Опишите проблему, и специалист поможет с настройкой, исправлением ошибки или доработкой сайта. Подберём понятный план работ без лишней переписки.
Пока нет других ответов. Будьте первым, кто поможет автору.
Ответить на вопрос
Для вычисления аналитической ожидаемой просадки на выборке можно воспользоваться формулой для стандартной ошибки среднего (standard error of the mean). Это позволит оценить разброс данных в выборке и определить ожидаемую погрешность.
Для начала необходимо вычислить стандартное отклонение выборки, которое показывает, насколько значения в выборке отличаются от среднего значения. Затем стандартное отклонение необходимо разделить на квадратный корень из размера выборки, чтобы получить стандартную ошибку среднего.
Пример кода на языке PHP:
// Заданные значения из выборки $values = [10, 15, 20, 25, 30]; // Вычисляем среднее значение $mean = array_sum($values) / count($values); // Вычисляем стандартное отклонение $variance = 0; foreach ($values as $value) { $variance += pow($value - $mean, 2); } $std_deviation = sqrt($variance / (count($values) - 1)); // Вычисляем стандартную ошибку среднего $standard_error = $std_deviation / sqrt(count($values)); echo "Стандартная ошибка среднего: " . $standard_error;
Таким образом, вы сможете вычислить аналитическую ожидаемую просадку на выборке и оценить точность ваших данных. Не забывайте, что результаты могут быть приблизительными и зависеть от конкретной ситуации.