检测极值向量C++
Detect extreme value vector C++
我在 C++ 中有一个像 {2,4,6,3,4,5,6,4,..} 这样的值（延迟）向量。我的 objective 是检测新值何时为极值 - 例如 96。我正在尝试进行一般检查以进行检测，而不是进行特定的数值检查。
我所说的极值是指 96 比 2 或 3 或 4 大 X 倍。但是，如果我的延迟为 {15,23,10,26,..} 然后是值 550，即比正常大 Y 倍 - 我想检测。
我需要从标准偏差开始，但不确定进一步的最佳方法。
谢谢。
在没有任何其他统计信息的情况下，计算现有数据的均值和均值的标准差，以及如果新点超过均值的 3 个标准差，则不要添加它。
在你有一定数量的分数之后，你可以合理地确定中心极限定理已经开始发挥它的魔力（20 分作为经验法则，特别是 "delays" 意味着 "Poisson" 乍一看），开发一种算法来消除可能已添加到初始集合中的任何异常值。通过依次考虑每个添加的点来做到这一点——消除它，并查看它是否符合包含的标准。这一步很重要：它旨在使早期引入的异常值失效；例如{2, 96, 4, 6, 3, 4, 5}。对于真正具有敌意的数据，您可能需要增加该算法的维数。
这是一门棘手的科学 - 您必须对其进行校准以满足您的要求，但我的建议可以帮助您入门。
我在 C++ 中有一个像 {2,4,6,3,4,5,6,4,..} 这样的值（延迟）向量。我的 objective 是检测新值何时为极值 - 例如 96。我正在尝试进行一般检查以进行检测，而不是进行特定的数值检查。
我所说的极值是指 96 比 2 或 3 或 4 大 X 倍。但是，如果我的延迟为 {15,23,10,26,..} 然后是值 550，即比正常大 Y 倍 - 我想检测。
我需要从标准偏差开始，但不确定进一步的最佳方法。
谢谢。
在没有任何其他统计信息的情况下，计算现有数据的均值和均值的标准差，以及如果新点超过均值的 3 个标准差，则不要添加它。
在你有一定数量的分数之后，你可以合理地确定中心极限定理已经开始发挥它的魔力（20 分作为经验法则，特别是 "delays" 意味着 "Poisson" 乍一看），开发一种算法来消除可能已添加到初始集合中的任何异常值。通过依次考虑每个添加的点来做到这一点——消除它，并查看它是否符合包含的标准。这一步很重要：它旨在使早期引入的异常值失效；例如{2, 96, 4, 6, 3, 4, 5}。对于真正具有敌意的数据，您可能需要增加该算法的维数。
这是一门棘手的科学 - 您必须对其进行校准以满足您的要求，但我的建议可以帮助您入门。