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2020年1月21日在15:21 评论 添加 菲利普 @BarryCarter酷谢谢!这当然是足够的开始
2020年1月21日14:56 评论 添加 user967 我猜你已经看到opendata.stackexchange.com/questions/10154/…作为一个来源的数据,但我不知道是否有人试图计算中间值。
2020年1月21日13:52 评论 添加 菲利普 @BarryCarter是的肯定,我想使用任何现有的方法重输入值
2020年1月21日,在38 评论 添加 菲利普 我只是好奇在做统计时使用它,因为我(不是pro)通常看到差异。也许这是一个有趣的人看到“全球的”@BarryCarter温度限制从下面,所以它可能是截断正态分布:en.wikipedia.org/wiki/Truncated_normal_distribution
2020年1月21日9:10 评论 添加 gerrit 中位数是健壮和耐药,因此有用当数据不正常或者当有离群值。传播影响值和意思相同只要分布仍然正常和干净的数据。你有任何证据的这些假设不坚持你的输入数据吗?
2020年1月20日18:06 评论 添加 trond汉森 purplemath.com/modules/meanmode.htm
2020年1月20日下午 评论 添加 user967 如果我理解正确的话,你说的可能不是正态分布,温度分布均值和中值可能不同。那是正确的吗?还,你还会在地理上重量的温度根据站集群找中位数?
2020年1月20日需要 评论 添加 user18607 假设值可以合理地计算,平曲线,可能消除一个明显的趋势。极端值更好地保存在平均温度,并且趋势发展的重要标志。
2020年1月20日,专机 审查 第一个帖子
2020年1月20日10:59
2020年1月20日,在47 历史 菲利普 4.0 CC冲锋队
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