Средневзвешенное значение с отрицательным числом

Предположим, вам нужно отобразить графическое представление о том, насколько хорошо работает бейсбольная команда (моя проблема с программным обеспечением не связана со спортом, но ...).Средневзвешенное значение с отрицательным числом

Предположим, вы выбрали, что 25% калибра связано с процентом колотит, который ударил в первый раз на летучей мыши. Следующие 25%, связанные с процентом кувшинов в команде, которые бросили n количество ударов в игре. Финал 50%, связанный с процентом колотит в команде, забившей во время игры.

Очевидный расчет (.25 * percent1) + (.25 * percent2) + (.5 * percent3). Это будет равно некоторому окончательному расчету < 100.

Предположим, что вы хотели добавить некоторую «отрицательную» часть алгоритма. Пример, процент игроков, у которых есть ошибка во время игры. Как это будет работать в рамках алгоритма? Я не думаю, что вы можете сказать, что этот процент составляет -50% (отрицательный), а затем добавьте еще 50% где-то, чтобы добавить до 100%. Это не будет работать, потому что вы потенциально в конечном итоге с окончательным расчетом> 100.

ОБНОВЛЕНО: (дать конкретный пример)

Процент 1 при 25%
Процент 2 на 25%
Процент 3 (отрицательный) при -50%
Процент 4 при ??? 100%

Если суммировать проценты, то мы на 100%, но расчеты могут выйти быть> 100.

источник

2010-09-21 Arthur Frankel

Почему бы не переделать его с точки зрения процента полевых игроков, у которых НЕ есть ошибка? –

Да, это работает, но в «реальном» бизнес-требовании они действительно хотят иметь эти «негативные» сценарии. Если это единственное решение, мне придется обсудить с ними, но мне нужно выяснить, не пропал ли я что-то в первую очередь. –

Просто добавьте его в. Если аутфилдеры совершенны, их частота ошибок 0, 0 * (-. 5) = 0, ваш расчет по-прежнему имеет возможный максимум 1. Вам не нужен какой-либо поправочный коэффициент.

источник

2010-09-21 22:02:45 mtrw

Спасибо за ответ, я этого не вижу. Можете ли вы использовать мой обновленный пример (Процент 1-4 в их соответствующих весах) в качестве примера?Для меня я все еще могу получить> 1 (или 100) с использованием весов, которые составляют до 100%, но с отрицательным процентом. –

Я бы оставил процент 4 в вашем обновленном примере на 50%. Тогда, если каждый игрок совершенен, результат равен 100%. Если кто-то ЗА ИСКЛЮЧЕНИЕМ полевых игроков совершенен, а полевые игроки максимально ужасны, результат составляет 50%, что отражает снижение шансов на победу. – mtrw

Мне это нравится! Я просто должен иметь правило, что положительные значения должны составлять до 100%, а негативы могут быть между 0 и 100%. –

Вы можете оценить, насколько хорошо команда сделала это по сравнению с произвольным лимитом или, возможно, хуже всех команд.

Итак, если вы хотите ошибки рассчитывать на 50%, с произвольным пределом 100

.5 * (100 - NumberOfErrors)

Или вы можете измерить команду против худших в лиге

.5 * 100 * (MostErrorsInTheLeague - NumberOfErrors)/MostErrorsInTheLeague

Таким образом, , худшая команда получит нулевой результат для этого фактора, а команда с нулевыми ошибками получит полторы пятьдесят.

источник

2010-09-21 22:04:26 whooops

. Я думаю, что ваш второй комментарий потенциально может мне что-то сделать. Проблема в том, что я не знаю, что такое «негатив». В моем примере очевидно, что ошибки в игре в игре плохие. В моем мире есть несколько из этих алгоритмов, и это действительно зависит от пользователя, чтобы определить, что это «плохо» и должно оказать негативное влияние на общий расчет. Если пользователь может определить его как «отрицательный», я могу использовать ваш второй расчет. Позвольте мне подумать об этом больше, но спасибо - я думаю, что это возможность. –

Mean Squared Error
Root Mean Square Deviation

Один из этих двух терминов должны хорошо работать для сравнения двух алгоритмов, где ошибка может быть отрицательной, а также положительной.

источник

2010-09-21 22:14:00 paxos1977

Средневзвешенное значение с отрицательным числом

ответ

Смежные вопросы