目前,我每天都在汇总大量数据,并且每天都在计算当前值的中位数。现在我需要将所有这些每日结果汇总到每月,当然我需要再次计算中位数。
有没有办法计算中位数的中位数并使其在统计上正确?我想避免再次使用原始数据,因为它的数量很大:)
作为一个小的概念证明,我制作了这个 javascript - 也许它有助于找到一种方法:
var aSortedNumberGroups = [];
var aSortedNumbers = [];
var aMedians = [];
Math.median = function(aData)
{
var fMedian = 0;
var iIndex = Math.floor(aData.length/2);
if (!(aData.length%2)) {
fMedian = (aData[iIndex-1]+aData[iIndex])/2;
} else {
fMedian = aData[iIndex];
}
return fMedian;
};
for (var iCurrGroupNum = 0; iCurrGroupNum < 5; ++iCurrGroupNum) {
var aCurrNums = [];
for (var iCurrNum = 0; iCurrNum < 1000; ++iCurrNum) {
var iCurrRandomNumber = Math.floor(Math.random()*10001);
aCurrNums.push(iCurrRandomNumber);
aSortedNumbers.push(iCurrRandomNumber);
}
aCurrNums.sort(function(oCountA,oCountB) {
return (iNumA < iNumB) ? -1 : 1;
});
aSortedNumberGroups.push(aCurrNums);
aMedians.push(Math.median(aCurrNums));
}
console.log("Medians of each group: "+JSON.stringify(aMedians, null, 4));
console.log("Median of medians: "+Math.median(aMedians));
console.log("Median of all: "+Math.median(aSortedNumbers));
正如您将看到的,所有原始数字的中位数与中位数的中位数之间通常存在巨大的上限,我希望它们彼此非常接近。
非常感谢!
最佳答案
你实际上并没有“计算”一个中位数,而是通过重新分配到子集中“发现”它,对此唯一的优化是一个可重新加载的“刻度图”或运行计数:例如存储每次出现的次数,这样您就可以重新创建分布,而无需实际重新解析原始数据。这只是一个小的优化,但根据相关数据集的重复,您可以节省大量 MB,至少可以节省大量处理器周期。
在 JSON 中考虑它:{ '1': 3, '5': 12, '7': 4 }
规范:'1' 出现了 3 次,'5' 出现了12 次等...
然后在您想要获得中位数的时间段开始时保留这些计数。
希望这对你有帮助-ck
关于javascript - 中位数的中位数 - 这是可能的还是有不同的方式,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/9415291/