タグ付けされた質問 「maximum」

これは非常に基本的に聞こえるかもしれませんが、この問題があります。ウィンドウサイズが300のデータのキューがあります。新しいデータが一方の端に追加され、古い値がもう一方の端から削除されます。 キューデータの一貫性は多かれ少なかれ続くと期待しています。たとえば、10、12、15、10、20、その後急激に上昇し始めます。15、10、20、22、25、26、28、30、32 ... 150程度までです。そこで、データは少し変動する可能性があり、その後同様の勾配（120、118、116、115 ...）で20程度まで下がります。 このデータシリーズのターニングポイントをプログラムで特定しようとしていますが、コードが思ったよりも頻繁にピークを検出しています。グラフが上昇しているとき、決定的な転換点に到達したとき、およびグラフが下降し始めたときは、どうすれば特定できますか？変化率の変化率を見てみようか？

9 time-series  maximum 

両方のプロセスは、未知の関数の最大値を推定するために使用されているようであり、明らかにその方法が異なります。 しかし、実際にはどちらの方法も本質的に交換可能ですか？どこで使用したいですか？ https://en.wikipedia.org/wiki/Simulated_annealing http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/cifar/NCAP2014-summerschool/slides/Ryan_adams_140814_bayesopt_ncap.pdf 同様の質問 ベイズ最適化または勾配降下？

8 optimization  maximum  bayesian-optimization 

正規分布から得た100の最高値の平均が正規分布の98％パーセンタイルと異なるのはなぜですか？当然のことながら、それらは同じである必要があります。だが... Rのコード： NSIM <- 10000 x <- rep(NA,NSIM) for (i in 1:NSIM) { x[i] <- max(rnorm(100)) } qnorm(.98) qnorm(.99) mean(x) median(x) hist(x) 私は、正規分布から最大100を引くとどうなるかについて、何か誤解していると思います。最大値の予想外に非対称な分布によって示されるように。

8 r  distributions  maximum 

しましょう XXX そして YYY イードになる 〜NO r個のM L （0 、1 ）〜Norメートルal（0、1）\sim Normal(0,1) しましょう A = m a x （X、Y）あ=メートルaバツ（バツ、Y）A=max(X,Y) そして B = m i n （X、Y）B=メートル私ん（バツ、Y）B=min(X,Y) なに Va r （A ）Var（あ）Var(A) そして Va r （B ）Var（B）Var(B)？ シミュレーションから、 Va r （A ）= Va r （B ）Var（あ）=Var（B）Var(A)=Var(B) 約0.70。 これを分析的に取得するにはどうすればよいですか？

7 self-study  variance  maximum  iid  minimum