Используйте UPDOWN фильтр:
if q < x:
q += .01 * (x - q) # up a little
else:
q += .005 * (x - q) # down a little
Здесь квантиль оценки q отслеживает x поток, движущийся немного к каждому x. Если оба фактора были 0,01, он будет двигаться так же часто, как и вниз, , отслеживая 50-й процентиль. С .01 вверх, .005 вниз, он плавает вверх, 67-й процентиль; в целом, он отслеживает вверх/(вверх + вниз) th процентили. Большие факторы вверх/вниз отслеживают быстрее, но шумнее - вам придется экспериментировать с вашими реальными данными.
(я понятия не имею, как анализировать updowns, был бы признателен за ссылку.)
updown() ниже работает на длинных векторов X, Q, чтобы построить их: 
#!/usr/bin/env python
from __future__ import division
import sys
import numpy as np
import pylab as pl
def updown(X, Q, up=.01, down=.01):
""" updown filter: running ~ up/(up + down) th percentile
here vecs X in, Q out to plot
"""
q = X[0]
for j, x in np.ndenumerate(X):
if q < x:
q += up * (x - q) # up a little
else:
q += down * (x - q) # down a little
Q[j] = q
return q
#...............................................................................
if __name__ == "__main__":
N = 1000
up = .01
down = .005
plot = 0
seed = 1
exec "\n".join(sys.argv[1:]) # python this.py N= up= down=
np.random.seed(seed)
np.set_printoptions(2, threshold=100, suppress=True) # .2f
title = "updown random.exponential: N %d up %.2g down %.2g" % (N, up, down)
print title
X = np.random.exponential(size=N)
Q = np.zeros(N)
updown(X, Q, up=up, down=down)
# M = np.zeros(N)
# updown(X, M, up=up, down=up)
print "last 10 Q:", Q[-10:]
if plot:
fig = pl.figure(figsize=(8,3))
pl.title(title)
x = np.arange(N)
pl.plot(x, X, ",")
pl.plot(x, Q)
pl.ylim(0, 2)
png = "updown.png"
print >>sys.stderr, "writing", png
pl.savefig(png)
pl.show()
-1 на самом деле? я делаю именно это - и он работает как шарм ... – Randy
Этот подход будет работать, только если данные обычно (т. е. гауссовские) распределены. – eglaser