从数据子集计算平均值和方差的在线算法答案

【问题标题】：Online algorithm for computing average and variance from a subset of data从数据子集计算平均值和方差的在线算法
【发布时间】：2014-09-20 02:43:13
【问题描述】：

我将此作为在线计算可变长度数据数组的方差和均值的参考：http://www.johndcook.com/standard_deviation.html。

数据是一组 16 位无符号值，可以有任意数量的样本（实际上，最小值约为 20 个样本，最大约为 2e32 个样本。

由于数据集可能太大而无法存储，我已经使用上面提到的 C 在线算法实现了这一点，并验证了它的计算是否正确。

问题始于对应用程序的以下要求：除了计算整个集合的方差和均值外，我还需要为中间 50% 的总体计算一个分离的结果（均值和方差）值，即忽略样本的前 25% 和后 25%。事先不知道样本的数量，所以我必须在线计算附加集。

我知道我可以通过单独计算一个子集来添加和减去一个子集，它们使用类似于此处描述的 operator+ 实现：http://www.johndcook.com/skewness_kurtosis.html（减去偏度和峰度细节，我对此没有用处）。减法可以由此推导出来。

问题是：如何维护这些子集？还是我应该尝试另一种技术？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

如果空间是一个问题，并且您很乐意接受一个近似值，我将从以下论文中的算法开始：

您可以使用该算法计算到目前为止所见观察值的第 25 和第 75 个百分位数的运行估计值。然后，您可以将落在两个百分位数之间的观察结果输入 John D Cook 的文章中介绍的 Welford 算法，以计算运行均值和方差。

【讨论】：

一个近似值就足够了，但我不知道如何喂食（你解释的最后部分）。
@AlexandrePereiraNunes：你删除小于 25% 和大于 75% 的所有内容，然后计算其他所有内容的运行均值和标准差。
我需要计算所有采集样本的第二和第三季度，即如果我捕获了 1000 个样本，我需要计算 250 到 750 之间所有样本的平均值和标准差。我可以'没有存储足够的样本（假设 1000 最终可能是 1e32）以在第二遍中计算它。我对您的建议的理解是，我最终会计算大多数样本的中间 50%，甚至是整个集合开始和结束的样本，而这些是我想忽略的。不确定我是否说清楚了，也不确定我是否理解您所说的。
@AlexandrePereiraNunes：正如我所说，这是一个近似值。如果您需要确切的答案，则需要存储整个集合。为此，您可以利用您的数据只能包含 65,536 个不同值的事实，并计算您看到的每个值有多少，这是一种计数排序 (en.wikipedia.org/wiki/Counting_sort)。
我认为一个近似值就足够了，但我只是不明白你的意思：你是否建议我在我的兴趣领域中取相同数量的百分位数并计算（估计的）平均值和标准偏差他们？如果是这样，他们感谢，因为我想这已经足够了，至少只要我能控制错误，正如你指出的论文所建议的那样。