Sentraal Bewegende Gemiddelde

Wanneer die berekening van 'n lopende bewegende gemiddelde, die plasing van die gemiddelde in die middel tydperk sinvol In die vorige voorbeeld het ons bereken die gemiddeld van die eerste 3 tydperke en sit dit langs tydperk 3. Ons kan die gemiddelde geplaas in die middel van die tyd interval van drie tydperke, dit is, langs tydperk 2. dit werk goed met vreemde tydperke, maar nie so goed vir selfs tydperke. So waar sou ons plaas die eerste bewegende gemiddelde wanneer M 4 Tegnies, sou die bewegende gemiddelde op t 2.5, 3.5 val. Om hierdie probleem wat ons glad Mas using 2. So glad ons die stryk waardes As ons gemiddeld 'n gelyke getal terme te vermy, moet ons die stryk waardes glad Die volgende tabel toon die resultate met behulp van M 4.Smoothing data verwyder ewekansige variasie en programme tendense en sikliese komponente Inherent in die versameling van data geneem met verloop van tyd is 'n vorm van ewekansige variasie. Daar bestaan ​​metodes vir die vermindering van van die kansellasie van die effek as gevolg van ewekansige variasie. 'N dikwels gebruikte tegniek in bedryf is glad. Hierdie tegniek, wanneer dit behoorlik toegepas word, blyk duidelik die onderliggende tendens, seisoenale en sikliese komponente. Daar is twee afsonderlike groepe glad metodes Berekening van gemiddelde metodes Eksponensiële Smoothing Metodes Neem gemiddeldes is die eenvoudigste manier om data te stryk Ons sal eers ondersoek sommige gemiddelde metodes, soos die eenvoudige gemiddeld van al die afgelope data. 'N Bestuurder van 'n pakhuis wil weet hoeveel 'n tipiese verskaffer lewer in 1000 dollar eenhede. Hy / sy neem 'n monster van 12 verskaffers, na willekeur, die verkryging van die volgende resultate: Die berekende gemiddelde of gemiddeld van die data 10. Die bestuurder besluit om dit te gebruik as die skatting vir uitgawes van 'n tipiese verskaffer. Is dit 'n goeie of slegte skat Gemiddelde kwadraat fout is 'n manier om te oordeel hoe goed 'n model is Ons sal bereken die gemiddelde kwadraat fout. Die fout ware bedrag wat minus die beraamde bedrag. Die fout vierkant is die fout hierbo, vierkantig. Die SSE is die som van die gekwadreerde foute. Die MSE is die gemiddeld van die kwadraat foute. MSE lei byvoorbeeld Die uitslae is: Fout en gekwadreerde foute Die raming 10 Die vraag ontstaan: kan ons gebruik maak van die gemiddelde inkomste voorspel as ons vermoed dat 'n tendens 'n blik op die grafiek hieronder toon duidelik dat ons nie dit sou doen. Gemiddeld weeg al verlede Waarnemings ewe In opsomming, ons verklaar dat die eenvoudige gemiddelde of gemiddeld van al verlede waarnemings is net 'n nuttige skatting vir vooruitskatting wanneer daar geen tendense. As daar tendense, gebruik verskillende skattings dat die tendens in ag neem. Die gemiddelde weeg al verlede Waarnemings ewe. Byvoorbeeld, die gemiddelde van die waardes 3, 4, 5 is 4. Ons weet natuurlik dat 'n gemiddelde word bereken deur die toevoeging van al die waardes en die som te deel deur die aantal waardes. Nog 'n manier van berekening van die gemiddelde is deur die byvoeging van elke waarde gedeel deur die aantal waardes, of 3/3 4/3 5/3 1 1,3333 1,6667 4. Die vermenigvuldiger 1/3 is die gewig genoem. In die algemeen: bar frac som links (frac regs) x1 links (frac regs) x2,. ,, Links (frac regs) xn. Die (links (frac regs)) is die gewigte en, natuurlik, hulle vat om 1.moving gemiddelde Hi Steve Amphlett, baie dankie vir jou antwoord. Wel, ek het 'n stroom van data en ek wil graag die data elke 60 sekondes Ek hoef nie die venster grootte wat ek nodig het om die venster vas te hou hervorm gemiddelde. Byvoorbeeld: Ek het hierdie stel data: Tyd PatientIndex 11:36:34 0,83741 11:36:35 0,83741 11:36:36 1,07294 11:36:37 1,18611 11:36:38 1,18611 11:36:39 1,18611 11:36 : 40 1,32703 11:36:41 1,32703 11:36:42 1,32703 11:36:43 1,32703 11:36:44 1,32703 11:36:45 1,32703 11:36:46 1,32703 11:36:47 1,32703 11:36:48 1,32703 11:36:49 1,32703 11:36:50 1,32703 11:36:51 1,32703 11:36:52 1,32703 11:36:53 1,32703 11:36:54 1,49615 11:36:55 1,54860 11:36:56 1,54860 11 : 36: 57 1,54860 11:36:58 1,54860 11:36:59 1,54860 11:37:00 1,54860 11:37:01 1,54860 11:37:02 1,54860 11:37:03 1,54860 11:37:04 1,49615 11:37 : 05 1,49615 11:37:06 1,49615 11:37:07 1,49615 11:37:08 1,49615 11:37:09 1,49615 11:37:10 1,49615 11:37:11 1,49615 11:37:12 1,49615 ek nodig het om 'n gemiddelde PatientIndex elke 60 sekondes Ek hoop ek het myself duidelik gemaak. Voel asseblief vry om my te kontak vir enige verdere vrae. Siek vorentoe kyk vir jou antwoord Ek hoop jy kan my help met hierdie. Dankie by voorbaat, Sam het geskryf: GT GT GT Hi Steve Amphlett, baie dankie vir jou antwoord. Wel, ek het 'n GT stroom van data en ek wil graag die data elke 60 GT sekondes GT ek dit nie nodig om die venster grootte wat ek nodig het om die vaste venster GT hou hervorm gemiddelde. Byvoorbeeld: Ek het hierdie stel data: GT ltsnip, die data GT ek nodig het om 'n gemiddelde PatientIndex elke 60 sekondes Ek hoop ek het GT myself duidelik gemaak. So jy wil jou amonut van data te verminder van die een waarde per sekonde na een gemiddelde waarde per minuut Indien wel youd so iets te doen: data van jou data N oordek (lengte (data) / 60) Nommer van gemiddeldes datareshape (data, 6, n) Toe sy net 'n geval van die werk op die kolomme. Byvoorbeeld: Jy kan nanmean () van die statistieke toolbox gebruik om die middel te kry: meansnanmean (data) getoets nie - ek hoef nie hierdie TB en iets om Nan uit die slegte waardes: data) gt12 plekke van gt20 Nans middel (Nans ) nan Hi Steve Amphlett, baie dankie vir jou antwoord. Een ander vraag hoe sou ek in staat wees om 'n grafiek van PatientIndex plot teen tyd. Jammer dat ek nie te vertroud is met Matlab D. w.s. hoe om trek die volgende: Tyd PatientIndex 11:36:34 0,83741 11:36:35 0,83741 11:36:36 1,07294 11:36:37 1,18611 11:36:38 1,18611 11:36:39 1,18611 11:36:40 1,32703 11:36:41 1,32703 11:36:42 1,32703 11:36:43 1,32703 11:36:44 1,32703 11:36:45 1,32703 11:36:46 1,32703 11:36:47 1,32703 11:36:48 1,32703 11: 36:49 1,32703 11:36:50 1,32703 11:36:51 1,32703 11:36:52 1,32703 11:36:53 1,32703 11:36:54 1,49615 11:36:55 1,54860 11:36:56 1,54860 11:36: 57 1,54860 Siek vorentoe kyk vir jou antwoord. Dankie by voorbaat, het Hi Steve ek jou pad probeer maar vir een of ander rede is dit didnt werk ek is nie seker of ek iets verkeerd gedoen het. Wel, ek het 'n kode geskryf en ek wil hê jy moet dit na te gaan en te kyk of sy ok en dit doen die gemiddelde korrek meer as 60 sekondes. FID fopen (Test. txt, r) in fscanf (FID, f 1, INF.) t (1. lengte (in)) N 60 if (isempty (in)) (N LT 0) disp (sprintf (SlidingAvg: ( fout) leë insette data of N nul.)) terugkeer as (N 1) in plot (t. uit) xlabel (Tyd (sek)) ylabel (Pasiënt-indeks (BSI)) titel (BioSign0004 PasientID 0126 17/10/2006 ) terugkeer einde as as (N GT (2 (NX - 1))) uit nanmean (in) kinders (grootte (in)) terugkeer eindig as uit nulle (grootte (in)) Nans som (in want ek 1. NX, As ((i - m) Dit 1) ((im) Dit NX) uit (i) nanmean (in (1. im)) elseif ((i - m) gt 1) ((im) Dit NX) uit (i ) nanmean (in (i -. m im)) elseif ((i - m) gt 1) ((im) GT NX) uit (i) nanmean (in (i -. m NX)) elseif ((i - m ) Dit 1) ((im) GT NX) uit (i) nanmean (in (1. NX)) elseif (Nans GT 12) uit (i) nanmean (in (Nans)) einde as einde want ek plot (t. uit) xlabel (Tyd (sek)) ylabel (Pasiënt-indeks (BSI)) titel (BioSign0004 PasientID 0126 17/10/2006) jy kan dink jou lys as drade wat jy geboekmerk. Jy kan etikette, skrywers, drade te voeg, en selfs resultate aan jou lys te soek. Op hierdie manier kan jy maklik die spoor van onderwerpe wat jy belangstel in. Om jou lys te sien hou, kliek op die quotMy Newsreaderquot skakel. Om items na jou horlosie lys voeg, kliek op die quotadd om listquot skakel aan die onderkant van 'n bladsy te sien. Hoe kan ek 'n item by te voeg aan my horlosie lys Soek Om soekkriteria voeg tot jou lys, soek vir die presiese term in die soekkassie. Klik op die quotAdd hierdie soektog na my horlosie listquot skakel op die resultate bladsy. Jy kan ook 'n tag toe te voeg tot jou lys deur te soek vir die tag met die richtlijn quottag: tagnamequot waar merkernaam is die naam van die etiket wat jy wil om te kyk. Skrywer 'n skrywer by jou horlosie lys, gaan na die skrywers profiel bladsy en klik op die quotAdd hierdie skrywer om my horlosie listquot skakel aan die bokant van die bladsy. Jy kan ook 'n skrywer by jou horlosie lys deur te gaan na 'n draad wat die skrywer het gepos word aan en kliek op die quotAdd hierdie skrywer om my horlosie listquot skakel. Jy sal in kennis gestel word wanneer die skrywer maak 'n pos. Draad 'n draad om jou horlosie lys te voeg, gaan na die draad bladsy en klik op die quotAdd hierdie draad om my horlosie listquot skakel aan die bokant van die bladsy. Oor Nuusgroepe, News Readers en MATLAB Sentraal Wat is nuusgroepe Die groepe is 'n wêreldwye forum wat oop is vir almal is. Nuusgroepe word gebruik om 'n groot verskeidenheid onderwerpe bespreek, maak aankondigings, en handel lêers. Besprekings is gestruktureerde, of gegroepeer in 'n manier wat jou toelaat om 'n gepos boodskap en al sy antwoorde in chronologiese volgorde te lees. Dit maak dit maklik om die draad van die gesprek te volg, en om whatrsquos reeds gesê sien voordat jy jou eie antwoord te plaas of 'n nuwe plaas. Nuusgroep inhoud versprei deur bedieners gehuisves word deur verskeie organisasies op die internet. Boodskappe uitgeruil en bestuur met behulp van oop-standaard protokolle. Geen enkele entiteit ldquoownsrdquo die nuusgroepe. Daar is duisende nuusgroepe, wat elk 'n enkele onderwerp of area van belang. Die MATLAB Sentraal nuusleser poste en uitstallings boodskappe in die comp. soft-sys. matlab nuusgroep. Hoe kan ek lees of pos aan die nuusgroepe Jy kan die geïntegreerde nuusleser by die MATLAB Sentraal webwerf gebruik om te lees en post boodskappe in hierdie nuusgroep. MATLAB Sentrale word aangebied deur MathWorks. Boodskappe gepos deur die MATLAB Sentraal nuusleser gesien word deur almal gebruik van die groepe, ongeag hoe hulle toegang tot die groepe. Daar is verskeie voordele aan die gebruik van MATLAB Sentraal. Een rekening Jou MATLAB Sentraal rekening is gekoppel aan jou MathWorks Rekening vir 'n maklike toegang. Gebruik die e-posadres van jou keuse Die MATLAB Sentrale News Reader kan jy 'n alternatiewe e-pos adres as jou boodskap adres definieer, te vermy warboel in jou primêre posbus en die vermindering van spam. Spam beheer Meeste nuusgroep spam gefiltreer deur die MATLAB Sentrale News Reader. Tagging Boodskappe kan gemerk met 'n toepaslike etiket deur 'n aangemelde gebruiker. Tags kan gebruik word as sleutel word om spesifieke lêers van belang vind, of as 'n manier om jou geboekmerk plasings kategoriseer. Jy kan kies om ander toelaat om jou Tags te sien, en jy kan othersrsquo tags sowel as dié van die gemeenskap in sy geheel sien of te soek. Tagging bied 'n manier om beide die groot tendense en die kleiner, meer onduidelik idees en programme te sien. Watch lyste opstel van horlosie lyste kan jy in kennis gestel word van updates gemaak om plasings gekies deur die skrywer, draad, of enige search veranderlike. Jou horlosie lys kennisgewings kan gestuur word per e-pos (daagliks verteer of onmiddellike), vertoon in My nuusleser, of gestuur via RSS feed. Ander maniere om toegang te verkry tot die nuusgroepe Gebruik 'n nuusleser deur jou skool, werkgewer, of die internet diensverskaffer Pay vir nuusgroep toegang van 'n kommersiële verskaffer Gebruik Google Groepe Mathforum. org bied 'n nuusleser met toegang tot die comp. soft sys. matlab nuusgroep Doen jou eie bediener. Vir tipiese instruksies, sien: www. slyck / ngpage2 Kies Jou CountryMoving Gemiddeld Hi Miquel met die beheer parameter, Alpha stel aan nul. Jou bewegende gemiddeldes bereken deur convolving jou insetsein (reeks) met twee eindige impulsrespons filters van lengte N met filter koëffisiënte 1 / N. So het die oproep: movavg (reeks, 3,10,0) sal die data in 'n reeks filter met twee filters, sal een van lengte 3 wees en filter koëffisiënte filt11 / 3 1/3 1/3 3 koëffisiënte Die ander sal lengte het 10 en het filter koëffisiënte filt21 / 10 1/10 1/10 1/10 1/10 1/10 1/10 1/10 1/10 1/10 10 koëffisiënte Jy word dan filter jou insette data met hierdie FIR filters. seriesrandn (100,1) skep 'n paar random data outputfilt1filter (filt1,1, reeks) filter n paar random data outputfilt2filter (filt2,1, reeks) As jy nou plot wat data, sal jy sien dat beide gefiltreer weergawes is gladder as die insette data , maar dat outputfilt2 is gladder as outputfilt1 omdat jy 'n langer bewegende gemiddelde filter gebruik. Ek dont dink jy wil jou lei insetveranderlike te wees 1, want dit isnt gee jou iets. Ek is nie 'n ekonomie persoon, maar 'n mens aansoek van die gebruik van hierdie bewegende gemiddeldes van verskillende lengtes is om die werklike data teenoor die bewegende gemiddeldes van verskillende lengte ( 'n kort of voorste en een langer of nalopend) te vergelyk en te sien waar die werklike mark data val met betrekking tot daardie verskillende bewegende gemiddeldes. Dit word gebruik om afleidings te maak oor die algemene rigting van die tydreeks (mark). Die verandering van die beheer parameter gee jou geweegde bewegende gemiddeldes of eksponensiële. Hoop dit help, Wayne Miguel Moura ltmdNOSPAMmouragmREMOVEailgt geskryf in boodskap ltguahs5lgk1fred. mathworksgt. GT Hallo, GT GT ek nodig het om 'n Eenvoudige bewegende gemiddelde bereken met tydperk 10. GT Hoe kan ek dit doen in Matlab GT GT ek gebruik movavg (reeks, 1,20,0), maar ek is nie seker of dit korrek is. GT GT Wat moet ek gebruik vir lood en lag GT GT Dankie, GT Miguel Wayne King ltwmkingtygmailgt geskryf in boodskap ltgubl6qp821fred. mathworksgt. GT Hi Miquel met die beheer parameter, Alpha stel aan nul. Jou bewegende gemiddeldes bereken deur convolving jou insetsein (reeks) met twee eindige impulsrespons filters van lengte N met filter koëffisiënte 1 / N. So het die oproep: GT movavg (reeks, 3,10,0) GT sal die data in 'n reeks filter met twee filters, een sal lengte 3 wees en filter koëffisiënte GT GT filt11 / 3 1/3 1/3 3 koëffisiënte GT die ander sal lengte 10 het en het filter koëffisiënte GT filt21 / 10 1/10 1/10 1/10 1/10 1/10 1/10 1/10 1/10 1/10 10 koëffisiënte GT GT Jy word dan filter jou insette data met hierdie FIR filters. GT GT seriesrandn (100,1) skep 'n paar random data GT outputfilt1filter (filt1,1, reeks) filter n paar random data GT outputfilt2filter (filt2,1, reeks) gt gt As jy nou plot wat data, sal jy sien dat beide gefiltreer weergawes is gladder as die insette data, maar dit outputfilt2 is gladder as outputfilt1 omdat jy 'n langer bewegende gemiddelde filter gebruik. Ek dont dink jy wil jou lei insetveranderlike te wees 1, want dit isnt gee jou iets. Ek is nie 'n ekonomie persoon, maar 'n mens aansoek van die gebruik van hierdie bewegende gemiddeldes van verskillende lengtes is om die werklike data teenoor die bewegende gemiddeldes van verskillende lengte ( 'n kort of voorste en een langer of nalopend) te vergelyk en te sien waar die werklike mark data val met betrekking tot daardie verskillende bewegende gemiddeldes. Dit word gebruik om afleidings te maak oor die algemene rigting van die tydreeks (mark). Die verandering van die beheer parameter gee jou geweegde bewegende gemiddeldes of eksponensiële. GT GT Hoop dit help, GT Wayne GT GT GT GT GT Miguel Moura ltmdNOSPAMmouragmREMOVEailgt geskryf in boodskap ltguahs5lgk1fred. mathworksgt. GT GT Hallo, GT GT GT GT ek nodig het om 'n Eenvoudige bewegende gemiddelde met tydperk 10. GT GT Hoe kan ek dit doen in Matlab GT GT GT GT ek gebruik movavg (reeks, 1,20,0) te bereken, maar ek is nie seker of dit korrek is. GT GT GT GT Wat moet ek gebruik vir lood en lag GT GT GT GT Dankie, GT GT Miguel ek nodig het om die Eenvoudige bewegende gemiddelde gebruik in sy normale vorm omdat ek 'n C NET biblioteek wat geskep is om dit te doen. En ek gebruik hierdie biblioteek in Matlab en die beheer van die prestasie. Ek wil graag die SMA bereken met behulp van Matlab funksie om die waardes te bevestig. In teorie behoort die SMA waardes dieselfde wees óf met behulp van die C-biblioteek SMA of die Matlab SMA, reg in C my SMA is soos volg: openbare statiese Double SMA (Double-reeks, int32 tydperk) // Gaan argumente int32 lengte series. Length as (lengte 0) gooi nuwe ArgumentException (Series kan nie leeg wees) as (tydperk GT lengte) gooi nuwe ArgumentException (tydperk kan nie groter as reeks lengte) // Bereken eenvoudige bewegende gemiddelde Double SMA nuwe Doublelength dubbel som sma0 vir (int bar 1 bar Dit lengte bar) as (bar LT tydperk) som seriesbar smabar som / (maat 1) anders smabar smabar - 1 (seriesbar - seriesbar - tydperk) / tydperk EK gebruik SMA as 'n voorbeeld vir die toets. Hi Miguel, kan jy jou C-kode maklik vertaal in Matlab. Die neem van die relevante deel van jou C-kode dubbel som sma0 vir (int bar 1 bar Dit lengte bar) as (bar LT tydperk) som seriesbar smabar som / (maat 1) anders smabar smabar - 1 (seriesbar - seriesbar - tydperk) / tydperk Matlab (vinnige vertaling): SMA (1) reeks (1) vir J2: lengte (reeks) -1 indien jltperiod SMA (j) som (reeks (1: j)) / (J1) anders SMA (j) SMA (j-1) (reeks (j) - reeks (j-tydperk)) / tydperk einde einde Maar jy basies dieselfde resultate kry as jy net gebruik filter () met 'n FIR filter bestaande uit 'n vektor van lengte tydperk met koëffisiënte (1/10) seriesrandn (100,1) klip (10,1) hh./10 smamatlabfilter (h, 1, reeks) tydperk SMA (1) reeks (1) vir J2: lengte (reeks) -1 indien jltperiod SMA (j) som (reeks (1: j)) / (J1) anders SMA (j) SMA (j-1) (reeks (j) - reeks (j-tydperk)) / tydperk einde einde plot (smamatlab, b, linewidth, 2) in besit op plot (SMA, r) Daar is 'n paar start-up effekte te hanteer in jou metode, maar jy kry die prentjie. Die nice ding oor Matlab is dat 'n paar groot ontwikkelaars 'n baie werk gedoen vir jou. Jy die vrugte van hul arbeid pluk. Hoop dit help, Wayne Miguel Moura ltmdNOSPAMmouragmREMOVEailgt geskryf in boodskap ltgubrt2l11fred. mathworksgt. GT Wayne King ltwmkingtygmailgt geskryf in boodskap ltgubl6qp821fred. mathworksgt. GT GT Hi Miquel met die beheer parameter, Alpha stel aan nul. Jou bewegende gemiddeldes bereken deur convolving jou insetsein (reeks) met twee eindige impulsrespons filters van lengte N met filter koëffisiënte 1 / N. So het die oproep: GT GT movavg (reeks, 3,10,0) gt gt sal die data in 'n reeks filter met twee filters, sal een van lengte 3 wees en filter koëffisiënte GT GT GT GT filt11 / 3 1/3 1 / 3 3 koëffisiënte GT GT Die ander sal lengte 10 het en het filter koëffisiënte GT GT filt21 / 10 1/10 1/10 1/10 1/10 1/10 1/10 1/10 1/10 1/10 10 koëffisiënte GT GT GT GT Jy word dan filter jou insette data met hierdie FIR filters. GT GT GT GT seriesrandn (100,1) skep 'n paar random data GT GT outputfilt1filter (filt1,1, reeks) filter n paar random data GT GT outputfilt2filter (filt2,1, reeks) gt gt gt gt As jy nou plot wat data, jy sal jy sien dat beide gefiltreer weergawes is gladder as die insette data, maar dit outputfilt2 is gladder as outputfilt1 omdat jy 'n langer bewegende gemiddelde filter gebruik. Ek dont dink jy wil jou lei insetveranderlike te wees 1, want dit isnt gee jou iets. Ek is nie 'n ekonomie persoon, maar 'n mens aansoek van die gebruik van hierdie bewegende gemiddeldes van verskillende lengtes is om die werklike data teenoor die bewegende gemiddeldes van verskillende lengte ( 'n kort of voorste en een langer of nalopend) te vergelyk en te sien waar die werklike mark data val met betrekking tot daardie verskillende bewegende gemiddeldes. Dit word gebruik om afleidings te maak oor die algemene rigting van die tydreeks (mark). Die verandering van die beheer parameter gee jou geweegde bewegende gemiddeldes of eksponensiële. GT GT GT GT Hoop dit help, GT GT Wayne GT GT GT GT GT GT GT GT GT GT Miguel Moura ltmdNOSPAMmouragmREMOVEailgt geskryf in boodskap ltguahs5lgk1fred. mathworksgt. GT GT GT Hallo, GT GT GT GT GT GT ek nodig het om 'n Eenvoudige bewegende gemiddelde bereken met tydperk 10. GT GT GT Hoe kan ek dit doen in Matlab GT GT GT GT GT GT ek gebruik movavg (reeks, 1,20, 0), maar ek is nie seker of dit korrek is. GT GT GT GT GT GT Wat moet ek gebruik vir lood en lag GT GT GT GT GT GT Dankie, GT GT GT Miguel GT GT ek nodig het om die Eenvoudige bewegende gemiddelde gebruik in sy normale vorm, want ek het 'n C NET biblioteek om dit te doen . En ek gebruik hierdie biblioteek in Matlab en die beheer van die prestasie. GT GT Ek wil graag die SMA bereken met behulp van Matlab funksie om die waardes te bevestig. GT GT In teorie die SMA waardes moet dieselfde wees óf met behulp van die C-biblioteek SMA of die Matlab SMA, reg GT GT In C my SMA is soos volg: GT GT openbare statiese Double SMA (Double-reeks, int32 tydperk) gt gt // Gaan argumente GT int32 lengte series. Length GT indien (lengte 0) gooi nuwe ArgumentException GT indien (tydperk GT lengte) (Series kan nie GT leeg wees) gooi nuwe ArgumentException (tydperk GT kan nie groter as reeks lengte) gt gt // Bereken eenvoudige bewegende gemiddelde GT Double SMA nuwe Doublelength GT GT sma0 series0 GT GT dubbel som sma0 GT vir (int bar 1 bar Dit lengte bar) gt gt as (bar LT tydperk) gt gt som seriesbar GT smabar som / (maat 1) gt gt anders GT GT smabar smabar - 1 (seriesbar - seriesbar - GT tydperk) / tydperk GT GT GT GT terugkeer SMA GT GT GT ek gebruik SMA as 'n voorbeeld vir die toets. GT GT Dankie, GT Miguel Hi die rede waarom ek gebruik C is eenvoudig. Ek skep 'n finansiële model. Ek doen die toets in Matlab maar reële tyd sal Ek C gebruik, aangesien dit moeilik is om Matlab te verbind tot die API en om eerlik te wees die meeste API gebruik word of C. So werklike tyd wat dit sal 'n C WPF aansoek. Vir die toets sal wees Matlab. Vir coerency moet beide stelsels dieselfde metodes vir die berekening gebruik. So óf ek skep die algoritmes in C en 'n 3.5 biblioteek gebruik gaan word in Matlab. Of ek alles skep in Matlab, saam te stel om NET (wat ek dink dit is moontlik) om te gebruik in die WPF aansoek. Wat sou jy my advies gee Miskien hierdie nuutste opsie Ek dink dit sal waarskynlik red my 'n baie werk. Maar wat van prestasie, maar hoe kan ek saam te stel byvoorbeeld dat kode in 'n netto biblioteek Enige raad oor dit is baie welkom. Dankie, Miguel Wayne King ltwmkingtygmailgt geskryf in boodskap ltgubuvu71g1fred. mathworksgt. GT jammer Miguel n gek karakter verskyn vir my verklaring GT GT tydperk in die kode uit hieronder. GT GT Wayne GT GT Wayne King ltwmkingtygmailgt geskryf in boodskap ltgubuip7s81fred. mathworksgt. GT GT Hi Miguel, kan jy jou C-kode maklik vertaal in Matlab. Die neem van die relevante deel van jou C-kode GT GT GT GT sma0 series0 GT GT GT GT dubbel som sma0 GT GT vir (int bar 1 bar Dit lengte bar) gt gt gt gt as (bar LT tydperk) gt gt gt gt som seriesbar GT GT smabar som / (maat 1) gt gt gt gt anders GT GT GT GT smabar smabar - 1 (seriesbar - seriesbar - GT GT tydperk) / tydperk GT GT GT GT GT GT GT GT In Matlab (vinnige vertaling): GT GT GT GT SMA (1) reeks (1) gt gt vir J2: lengte (reeks) -1 GT GT as jltperiod GT GT SMA (j) som (reeks (1: j)) / (J1) gt gt anders GT GT SMA (j) SMA (j-1) (reeks (j) - reeks (j-tydperk)) / tydperk GT GT einde GT GT einde GT GT GT GT Maar jy basies dieselfde resultate kry as jy net gebruik filter () met 'n FIR filter bestaande uit 'n vektor van lengte tydperk met koëffisiënte (1/10) gt gt gt gt seriesrandn (100,1) gt gt klip (10,1) gt gt hh./10 GT GT smamatlabfilter (h, 1, reeks ) gt gt tydperk GT GT SMA (1) reeks (1) gt gt vir J2: lengte (reeks) -1 GT GT as jltperiod GT GT SMA (j) som (reeks (1: j)) / (J1) gt gt anders GT GT SMA (j) SMA (j-1) (reeks (j) - reeks (j-tydperk)) / tydperk GT GT einde GT GT einde GT GT plot (smamatlab, b, linewidth, 2) gt gt vashou GT GT plot (SMA, r) gt gt gt gt Daar is 'n paar start-up effekte te hanteer in jou metode, maar jy kry die prentjie. Die nice ding oor Matlab is dat 'n paar groot ontwikkelaars 'n baie werk gedoen vir jou. Jy die vrugte van hul arbeid pluk. GT GT GT GT Hoop dit help, GT GT Wayne GT GT GT GT GT GT Miguel Moura ltmdNOSPAMmouragmREMOVEailgt geskryf in boodskap ltgubrt2l11fred. mathworksgt. GT GT GT Wayne King ltwmkingtygmailgt geskryf in boodskap ltgubl6qp821fred. mathworksgt. GT GT GT GT Hi Miquel met die beheer parameter, Alpha stel aan nul. Jou bewegende gemiddeldes bereken deur convolving jou insetsein (reeks) met twee eindige impulsrespons filters van lengte N met filter koëffisiënte 1 / N. So het die oproep: GT GT GT GT movavg (reeks, 3,10,0) gt gt gt gt sal die data in 'n reeks filter met twee filters, sal een van lengte 3 wees en filter koëffisiënte GT GT GT GT GT GT GT GT filt11 / 3 1/3 1/3 3 koëffisiënte GT GT GT GT Die ander sal lengte 10 het en het filter koëffisiënte GT GT GT GT filt21 / 10 1/10 1/10 1/10 1/10 1/10 1/10 10/01 10/01 10/01 10 koëffisiënte GT GT GT GT GT GT GT GT Jy word dan filter jou insette data met hierdie FIR filters. GT GT GT GT GT GT GT GT seriesrandn (100,1) skep 'n paar random data GT GT GT GT outputfilt1filter (filt1,1, reeks) filter n paar random data GT GT GT GT outputfilt2filter (filt2,1, reeks) gt gt gt gt GT GT GT GT as jy nou plot wat data, sal jy sien dat beide gefiltreer weergawes is gladder as die insette data, maar dit outputfilt2 is gladder as outputfilt1 omdat jy 'n langer bewegende gemiddelde filter gebruik. Ek dont dink jy wil jou lei insetveranderlike te wees 1, want dit isnt gee jou iets. Ek is nie 'n ekonomie persoon, maar 'n mens aansoek van die gebruik van hierdie bewegende gemiddeldes van verskillende lengtes is om die werklike data teenoor die bewegende gemiddeldes van verskillende lengte ( 'n kort of voorste en een langer of nalopend) te vergelyk en te sien waar die werklike mark data val met betrekking tot daardie verskillende bewegende gemiddeldes. Dit word gebruik om afleidings te maak oor die algemene rigting van die tydreeks (mark). Die verandering van die beheer parameter gee jou geweegde bewegende gemiddeldes of eksponensiële. GT GT GT GT GT GT GT GT Hoop dit help, GT GT GT GT Wayne GT GT GT GT GT GT GT GT GT GT GT GT GT GT GT GT GT GT GT GT Miguel Moura ltmdNOSPAMmouragmREMOVEailgt geskryf in boodskap ltguahs5lgk1fred. mathworksgt. GT GT GT GT GT Hallo, GT GT GT GT GT GT GT GT GT GT ek nodig het om 'n Eenvoudige bewegende gemiddelde bereken met tydperk 10. GT GT GT GT GT Hoe kan ek dit doen in Matlab GT GT GT GT GT GT GT GT GT GT ek gebruik movavg (reeks, 1,20,0), maar ek is nie seker of dit korrek is. GT GT GT GT GT GT GT GT GT GT Wat moet ek gebruik vir lood en lag GT GT GT GT GT GT GT GT GT GT Dankie, GT GT GT GT GT Miguel GT GT GT GT GT GT ek nodig het om die Eenvoudige bewegende gemiddelde gebruik in sy normale vorm, want ek het 'n C NET biblioteek om dit te doen. En ek gebruik hierdie biblioteek in Matlab en die beheer van die prestasie. GT GT GT GT GT GT Ek wil graag die SMA bereken met behulp van Matlab funksie om die waardes te bevestig. GT GT GT GT GT GT In teorie behoort die SMA waardes dieselfde wees óf met behulp van die C-biblioteek SMA of die Matlab SMA, reg GT GT GT GT GT GT In C my SMA is soos volg: GT GT GT GT GT GT openbare statiese Double SMA (Double-reeks, int32 tydperk) gt gt gt gt gt gt // Gaan argumente GT GT GT int32 lengte series. Length GT GT GT indien (lengte 0) gooi nuwe ArgumentException (Series kan nie gt gt gt leë) gt gt gt as (tydperk GT lengte) gooi nuwe ArgumentException (tydperk GT GT GT kan nie groter as reeks lengte) gt gt gt gt gt gt // Bereken eenvoudige bewegende gemiddelde GT GT GT Double SMA nuwe Doublelength GT GT GT GT GT GT sma0 series0 GT GT GT GT GT GT dubbel som sma0 GT GT GT vir (int bar 1 bar Dit lengte bar) gt gt gt gt gt gt as (bar LT tydperk) gt gt gt gt gt gt som seriesbar GT GT GT smabar som / (maat 1) GT GT GT GT GT GT anders GT GT GT GT GT GT smabar smabar - 1 (seriesbar - seriesbar - GT GT GT tydperk) / tydperk GT GT GT GT GT GT GT GT GT GT GT GT terugkeer SMA GT GT GT GT GT GT GT GT GT ek gebruik SMA as 'n voorbeeld vir die toets. GT GT GT GT GT GT Dankie, GT GT GT Miguel Wayne King ltwmkingtygmailgt geskryf in boodskap lth2auivpgk1fred. mathworksgt. GT Hi Ralph, ja die bewegende gemiddelde is geïmplementeer in 'n kousale mode sodat dit agtertoe kyk. In jou oproep movavg (data, 10,10, e) wat jy dieselfde lag vir beide die voorste en agter gemiddeldes sodat jy identies uitgange vir GT GT kort, lang movavg sal kry (data, 10,10, e) gt gt gewoonlik, mense kies verskillende waardes vir diegene bewegende gemiddeldes. GT GT Hoop dit help, GT Wayne GT GT Ralph ltralphjbgmailgt geskryf in boodskap lth2atdf6sc1fred. mathworksgt. GT GT Ja, so in my voorbeeld in sou tyd N wees, N-1. N-9 eksponensiële bewegende gemiddelde. Ek ok om movavg (data, 10,10, e) gebruik GT GT GT GT Baie waardeer GT GT GT GT Ralph Moenie vertrou die EMO dat Matlab implemente. Dit is nie die tradisionele bewegende gemiddelde wat gebruik word in finansies. In werklikheid Ek weet nie of hul weergawe ooit gebruik word. Met ander woorde sy plat uit verkeerde IMO. Hier is wat Matlab gebruik: bereken eksponensiële bewegende gemiddelde bereken glad konstante (alfa) Alfa's 2 / (period1) eerste eksponensiële gemiddelde is eerste prys b (1) bate (1) preallocate matrikse b bzeros (r-tydperk, 1) sloerende gemiddelde Vir groot matrikse van insette data, VIR sirkelroetes is meer doeltreffend as vektorisering. voorste gemiddelde vir j tydperk: r-1 B (J2-tydperk) b (j-period1) Alfa's (bate (J2-tydperk) - b (j-period1)) einde Eerstens, die lyn: is nie goed nie, byvoorbeeld wat gebeur as jou data so gelyk 1, 4, 6 20, 45 dan vra Matlab om te bereken 'n 5 tydperk EMO en dit gee jou 1 as die eerste pt. baie beter is om SMA gebruik vir die eerste punt, en dit nie die geval stop daar kyk na die werklike EMO berekening: bate (J2-tydperk) is die prys X tydperke gelede toe in werklikheid moet dit vandag prys. Elke verwysing Ive gesien gee die formule: EMAtoday EMAyest alfa (PRICEtoday - EMAyest) En vir 'n vergelyking Matlab: EMAtoday EMAyest alfa (PRYS tydperk dae gelede - EMAyest) die korrekte lyn moet lees: Dit is 'n redelik ernstige flater en kan regtig af te gooi jou lei soos in my geval. Cant glo dit is nog nooit aangespreek. Jy kan dink jou lys as drade wat jy geboekmerk. Jy kan etikette, skrywers, drade te voeg, en selfs resultate aan jou lys te soek. Op hierdie manier kan jy maklik die spoor van onderwerpe wat jy belangstel in. Om jou lys te sien hou, kliek op die quotMy Newsreaderquot skakel. Om items na jou horlosie lys voeg, kliek op die quotadd om listquot skakel aan die onderkant van 'n bladsy te sien. Hoe kan ek 'n item by te voeg aan my horlosie lys Soek Om soekkriteria voeg tot jou lys, soek vir die presiese term in die soekkassie. Klik op die quotAdd hierdie soektog na my horlosie listquot skakel op die resultate bladsy. Jy kan ook 'n tag toe te voeg tot jou lys deur te soek vir die tag met die richtlijn quottag: tagnamequot waar merkernaam is die naam van die etiket wat jy wil om te kyk. Skrywer 'n skrywer by jou horlosie lys, gaan na die skrywers profiel bladsy en klik op die quotAdd hierdie skrywer om my horlosie listquot skakel aan die bokant van die bladsy. Jy kan ook 'n skrywer by jou horlosie lys deur te gaan na 'n draad wat die skrywer het gepos word aan en kliek op die quotAdd hierdie skrywer om my horlosie listquot skakel. Jy sal in kennis gestel word wanneer die skrywer maak 'n pos. Draad 'n draad om jou horlosie lys te voeg, gaan na die draad bladsy en klik op die quotAdd hierdie draad om my horlosie listquot skakel aan die bokant van die bladsy. Oor Nuusgroepe, News Readers en MATLAB Sentraal Wat is nuusgroepe Die groepe is 'n wêreldwye forum wat oop is vir almal is. Nuusgroepe word gebruik om 'n groot verskeidenheid onderwerpe bespreek, maak aankondigings, en handel lêers. Besprekings is gestruktureerde, of gegroepeer in 'n manier wat jou toelaat om 'n gepos boodskap en al sy antwoorde in chronologiese volgorde te lees. Dit maak dit maklik om die draad van die gesprek te volg, en om whatrsquos reeds gesê sien voordat jy jou eie antwoord te plaas of 'n nuwe plaas. Nuusgroep inhoud versprei deur bedieners gehuisves word deur verskeie organisasies op die internet. Boodskappe uitgeruil en bestuur met behulp van oop-standaard protokolle. Geen enkele entiteit ldquoownsrdquo die nuusgroepe. Daar is duisende nuusgroepe, wat elk 'n enkele onderwerp of area van belang. Die MATLAB Sentraal nuusleser poste en uitstallings boodskappe in die comp. soft-sys. matlab nuusgroep. Hoe kan ek lees of pos aan die nuusgroepe Jy kan die geïntegreerde nuusleser by die MATLAB Sentraal webwerf gebruik om te lees en post boodskappe in hierdie nuusgroep. MATLAB Sentrale word aangebied deur MathWorks. Boodskappe gepos deur die MATLAB Sentraal nuusleser gesien word deur almal gebruik van die groepe, ongeag hoe hulle toegang tot die groepe. Daar is verskeie voordele aan die gebruik van MATLAB Sentraal. Een rekening Jou MATLAB Sentraal rekening is gekoppel aan jou MathWorks Rekening vir 'n maklike toegang. Gebruik die e-posadres van jou keuse Die MATLAB Sentrale News Reader kan jy 'n alternatiewe e-pos adres as jou boodskap adres definieer, te vermy warboel in jou primêre posbus en die vermindering van spam. Spam beheer Meeste nuusgroep spam gefiltreer deur die MATLAB Sentrale News Reader. Tagging Boodskappe kan gemerk met 'n toepaslike etiket deur 'n aangemelde gebruiker. Tags kan gebruik word as sleutel word om spesifieke lêers van belang vind, of as 'n manier om jou geboekmerk plasings kategoriseer. Jy kan kies om ander toelaat om jou Tags te sien, en jy kan othersrsquo tags sowel as dié van die gemeenskap in sy geheel sien of te soek. Tagging bied 'n manier om beide die groot tendense en die kleiner, meer onduidelik idees en programme te sien. Watch lyste opstel van horlosie lyste kan jy in kennis gestel word van updates gemaak om plasings gekies deur die skrywer, draad, of enige search veranderlike. Jou horlosie lys kennisgewings kan gestuur word per e-pos (daagliks verteer of onmiddellike), vertoon in My nuusleser, of gestuur via RSS feed. Ander maniere om toegang te verkry tot die nuusgroepe Gebruik 'n nuusleser deur jou skool, werkgewer, of die internet diensverskaffer Pay vir nuusgroep toegang van 'n kommersiële verskaffer Gebruik Google Groepe Mathforum. org bied 'n nuusleser met toegang tot die comp. soft sys. matlab nuusgroep Doen jou eie bediener. Vir tipiese instruksies, sien: www. slyck / ngpage2 Kies Jou CountryWhat beweeg Gemiddeldes Deel 2 In die laaste artikel, het ons gepraat oor eenvoudige bewegende gemiddeldes. Wat dit is, hoe om dit te bereken, waarom jy dalk eintlik wil om dit te doen, en dit alles goeie dinge. Soos jy dalk vermoed van die teenwoordigheid van die woord ldquosimplerdquo in die frase ldquosimple bewegende gemiddelde, rdquo die tipe bewegende gemiddelde ons laaste keer bespreek is eintlik net die punt van die ysberg. Wat jy kan lei om te wonder: Wat is 'n paar van die ander vorme van bewegende gemiddeldes Is hulle beter of slegter as eenvoudige bewegende gemiddeldes En, bowenal, wanneer en hoekom sou jy ooit wil een van hulle gebruik Bly ingeskakel, want dit is presies die vrae wersquoll vandag beantwoord. Review: Wat is eenvoudig bewegende gemiddeldes Voordat ons begin praat oor al die verskillende tipes van bewegende gemiddeldes, letrsquos vinnig kyk na die eenvoudige bewegende gemiddelde wat ons gepraat oor voor. In die geval yoursquove vergeet, wersquove al met behulp van die ldquofactrdquo dat opleiding yoursquore om mee te ding in die 1500 meter-wedloop by die 2016 Olimpiese Spele in om ons te help verstaan ​​hoe bewegende gemiddeldes werk. In die laaste artikel. yoursquod is die dop van die tye van jou daaglikse praktyk lopies, en jy wou om te kom met 'n manier om jou dag-tot-dag vordering te monitor. Die probleem is dat jou dag-tot-dag tye wissel baie, wat maak dit moeilik om die lang termyn tendens wat vir jou vertel of yoursquore verbetering sien. Soos ons uitgevind, een manier om dit te raaisel op te los, is om 'n bewegende gemiddelde gebruik. Om die gemiddelde tyd vir 'n dag met 'n 3-dag eenvoudig bewegende gemiddelde vind, voeg net dat dayrsquos tyd om die tye van die vorige 2 dae en deel dit deur 3 tot 4 dae eenvoudige bewegende gemiddelde plaas gebruik, voeg net die dayrsquos tyd om die tye van die vorige 3 dae en deel dit deur 4 en so aan vir egter baie dae wat jy wil gemiddeld oor. Itrsquos maklik om te doen, en die beste deel is dat al daardie steurende dag-tot-dag skommelinge is glad uit sodat jy die algehele tendens kan sien. Hoe groot moet die venster een vraag wat onmiddellik opkom is: Hoe verskil die grootte van die bewegende gemiddelde ldquowindowrdquo invloed op die resultaat Met ander woorde, wat beteken dit om 'n 3-dag venster gebruik teenoor 'n 4-dag venster teenoor iets soos 'n 2-week venster die eenvoudige antwoord is dat die grootte van die venster bepaal hoeveel ldquomemoryrdquo die bewegende gemiddelde bevat. Met ander woorde, 'n groter venster (wat beteken dat meer dae in ons voorbeeld) sluit data van verder terug in die tyd. Wat beteken dat die waarde van die bewegende gemiddelde wat jy kan bereken stadiger sal verander, aangesien dit meer word beïnvloed deur verlede waardes. Hoe weet jy hoe groot die venster moet wees Dit hang af of jy wil om te kyk na die kort, medium, of langtermyn prentjie. Byvoorbeeld, as jy jou ras keer oor maande of jare is die dop, yoursquod waarskynlik wil hê na iets soos 'n 2-week bewegende gemiddelde gebruik om jou vordering te monitor sedert yoursquod eintlik net belangstel in 'n baie lang tendense termyn. Hoe groter die venster, hoe minder invloed diegene kort termyn dag-tot-dag skommelinge hoe meer duidelik havehellipand yoursquoll die groter prentjie te sien. Die grootte van die venster bepaal hoeveel ldquomemoryrdquo die bewegende gemiddelde bevat. Wat is 'n sentrale bewegende gemiddelde Maar as dit blyk, eenvoudige bewegende gemiddeldes arenrsquot volmaak. Die grootste probleem is dat die huidige waardes soms ook afhanklik is van die verlede waardes kan wees. Na alles, behalwe vir die nuutste data punt, al die data in 'n eenvoudige bewegende gemiddelde berekening kom uit die verlede wat is die rede waarom itrsquos soms beter om te gebruik whatrsquos n ldquocentral beweeg average. rdquo Die idee is byna identies, behalwe dat hierdie tyd ons gebruik 'n gelyke aantal datapunte aan weerskante van 'n sentrale punt om die bewegende gemiddelde te bereken. Byvoorbeeld, terwyl 'n 5-dag eenvoudig bewegende gemiddelde van Wednesdayrsquos ras tyd Saterdag, Sondag, Maandag, Dinsdag en Wednesdayrsquos keer sou gebruik om 'n 5-dag sentrale bewegende gemiddelde sou Maandag, Dinsdag, Woensdag, Donderdag en Fridayrsquos keer gebruik. Hierdie tipe van sentrale bewegende gemiddelde gebruik al die tyd in wetenskap en ingenieurswese sedert therersquos minder tyd lagmdashwhich beteken dit gewoonlik beter verteenwoordig die ldquoactualrdquo bewegende gemiddelde. Natuurlik, itrsquos nie naastenby so gerieflik om te gebruik wanneer die dop van ras keer of jou gewig omdat jy sal moet 'n paar aantal daysmdashdepending wag op die grootte van die windowmdashto jou berekening te maak. Wat beteken dat 'n eenvoudige bewegende gemiddelde is 'n beter keuse vir die meeste van jou dag-tot-dag-programme. Wat word geweeg Bewegende Gemiddeldes Therersquos een ander tipe bewegende gemiddelde wat ek wil om te praat oor vandag: geweeg bewegende gemiddeldes. Hierdie tipe van bewegende gemiddelde is 'n bietjie meer ingewikkeld, sodat ons in te veel detail wonrsquot gaan. Maar itrsquos 'n baie belangrike instrument in baie gebiede van wiskunde, die wetenskap, ingenieurswese, en in die sake-en finansiële wêreld, sodat itrsquos goed om die basiese idee verstaan. Die eenvoudige bewegende gemiddelde wat ons weet en liefde is eintlik 'n geweegde bewegende gemiddelde waarin die data is almal ewe geweeg. Wat beteken dit Wel, om te bereken Wednesdayrsquos ras tyd met behulp van 'n 3-dag eenvoudig bewegende gemiddelde, ons voeg tot Maandag, Dinsdag en Wednesdayrsquos keer en dan verdeel 3. Wat is die dieselfde as die toevoeging van: (1 x Mondayrsquos tyd) (1 x Tuesdayrsquos tyd) (1 x Wednesdayrsquos tyd), en dan die resultaat te deel deur 3. Ek weet dit lyk waarskynlik soos 'n vreemde ding om te doen, butmdashbelieve dit of notmdashwersquove eintlik net gesien hoe 'n geweegde bewegende gemiddelde werke. Howrsquos dat Wel, in hierdie geval, elke dag is 'n gewig van 1mdashbut hulle donrsquot moet dieselfde wees gegee. Byvoorbeeld, as ons 'n gewig van 1 toeken vir Maandag 2 vir Dinsdag en 3 vir Woensdag die geweegde bewegende gemiddelde is gevind deur die berekening van (1 x Mondayrsquos tyd) (2 x Tuesdayrsquos tyd) (3 x Wednesdayrsquos tyd), en dan deur hierdie resultaat te deel deur 1 2 3 6 (wat is die som van die gewigte). Hoekom sal ons wil die wat goed doen, as jy daaroor dink, yoursquoll sien dat hierdie bewegende gemiddelde gee meer gewig aan Wednesdayrsquos tyd as Tuesdayrsquos, en nog baie meer gewig te Tuesdayrsquos tyd as Mondayrsquos. Wat beteken dat ouer keer minder belangrik in die berekening van die bewegende gemiddelde as die tyd vorder. Draai Goed, thatrsquos al die wiskunde wat ons het nie tyd vir vandag. Onthou om 'n fan van die wiskunde Dude op Facebook waar yoursquoll baie groot wiskunde gepos regdeur die week vind geword. As yoursquore op Twitter. volg my daar ook. Ten slotte, stuur jou wiskunde vrae my pad via Facebook. Twitter. of e-pos by mathdudequickanddirtytips. Tot volgende keer, dit is Jason Marshall met die wiskunde Dudersquos vinnige en vuil Wenke om Wiskunde te vergemaklik. Dankie vir die lees, wiskunde aanhangers