Moving average filter standard deviation

Di bawah ini Anda dapat melihat metode C saya untuk menghitung Bollinger Bands untuk setiap titik (moving average, up band, down band). Seperti yang Anda lihat, metode ini menggunakan 2 untuk loop untuk menghitung deviasi standar bergerak dengan menggunakan rata-rata bergerak. Dulu mengandung loop tambahan untuk menghitung rata-rata bergerak selama periode n terakhir. Yang ini bisa saya hapus dengan menambahkan nilai titik baru ke totalaverage pada awal loop dan menghapus nilai titik i - n pada akhir loop. Pertanyaan saya sekarang adalah pada dasarnya: Dapatkah saya menghapus loop batin yang tersisa dengan cara yang sama seperti yang saya lakukan dengan rata-rata bergerak bertanya pada 31 Januari 13 di 21:45 Jawabannya adalah ya, Anda bisa. Pada pertengahan tahun 80an, saya mengembangkan algoritma semacam itu (mungkin tidak asli) di FORTRAN untuk aplikasi pemantauan dan kontrol proses. Sayangnya, itu lebih dari 25 tahun yang lalu dan saya tidak ingat rumus yang tepat, namun teknik ini merupakan perpanjangan dari satu untuk moving averages, dengan perhitungan orde kedua, bukan hanya linier. Setelah melihat kode Anda beberapa, saya berpikir bahwa saya dapat menjelaskan bagaimana saya melakukannya saat itu. Perhatikan bagaimana lingkaran batin Anda menghasilkan Sum of Squares: dengan cara yang sama seperti rata-rata Anda pada awalnya memiliki Nilai Nilai Satu-satunya dua perbedaan adalah urutannya (kekuatannya 2 bukan 1) dan bahwa Anda mengurangi rata-rata Setiap nilai sebelum Anda persegi itu. Nah, itu mungkin terlihat tidak terpisahkan, tapi sebenarnya bisa dipisahkan: Sekarang istilah pertama hanyalah Sum of Squares, Anda menangani hal itu dengan cara yang sama seperti Anda menghitung jumlah Nilai rata-rata. Istilah terakhir (k2n) hanya rata-rata kuadrat periode. Karena Anda membagi hasil pada periode itu pula, Anda bisa menambahkan kuadrat rata-rata baru tanpa tambahan lingkaran. Akhirnya, dalam istilah kedua (SUM (-2vi) k), karena SUM (vi) total kn maka Anda bisa mengubahnya menjadi ini: atau hanya -2k2n. Yaitu -2 kali rata-rata kuadrat, sekali periode (n) terbagi lagi. Jadi rumus gabungan terakhirnya adalah: (pastikan untuk memeriksa keabsahan ini, karena saya menurunkannya dari atas kepalaku) Dan memasukkan ke dalam kode Anda seharusnya terlihat seperti ini: Terima kasih untuk ini. Saya menggunakannya sebagai dasar implementasi di C untuk CLR. Saya menemukan bahwa, dalam praktiknya, Anda dapat memperbarui seperti newVar yang merupakan angka negatif yang sangat kecil, dan sqrt gagal. Saya memperkenalkan sebuah jika untuk membatasi nilai nol untuk kasus ini. Tidak tahu, tapi stabil. Hal ini terjadi ketika setiap nilai di jendela saya memiliki nilai yang sama (saya menggunakan ukuran jendela 20 dan nilainya adalah 0,5, jika seseorang ingin mencoba dan memperbanyaknya.) Ndash Drew Noakes 26 Jul 13 at 15:25 Ive Menggunakan commons-math (dan berkontribusi pada perpustakaan itu) untuk sesuatu yang sangat mirip dengan ini. Sumbernya yang terbuka, porting ke C harus mudah seperti kue yang dibeli di toko (sudahkah Anda mencoba membuat kue dari awal). Check it out: commons. apache. orgmathapi-3.1.1index. html. Mereka memiliki kelas StandardDeviation. Pergi ke kota menjawab 31 Jan 13 at 21:48 Anda selamat datang maaf saya tidak memiliki jawaban yang Anda cari. Saya jelas tidak bermaksud menyarankan untuk memasarkan seluruh perpustakaan Hanya kode minimum yang diperlukan, yang seharusnya beberapa ratus baris atau lebih. Perhatikan bahwa saya tidak tahu apa batasan hak cipta hukum yang dimiliki apache pada kode itu, jadi Anda harus memeriksanya. Jika Anda mengejarnya, inilah linknya. Jadi Variance FastMath ndash Jason Jan 31 13 at 22:36 Informasi yang paling penting sudah diberikan di atas --- tapi mungkin ini masih diminati. Sebuah perpustakaan Java kecil untuk menghitung moving average dan standar deviasi tersedia di sini: githubtools4jmeanvar Implementasinya didasarkan pada varian metode Welfords yang disebutkan di atas. Metode untuk menghilangkan dan mengganti nilai telah diturunkan yang bisa digunakan untuk memindahkan nilai windows. Apa yang akan menjadi cara ideal untuk menemukan mean dan standar deviasi sebuah sinyal untuk aplikasi real time. Id ingin bisa memicu pengendali bila sinyal lebih dari 3 standar deviasi off mean untuk jangka waktu tertentu. Im dengan asumsi DSP yang berdedikasi akan melakukan ini dengan mudah, tapi adakah jalan pintas yang mungkin tidak memerlukan sesuatu yang sangat rumit pada 3-11 Desember pukul 5:11. Ada kesalahan dalam jawaban Jason Rs, yang dibahas dalam Knuths Art of Computer Programming vol. 2. Masalahnya muncul jika Anda memiliki standar deviasi yang merupakan sebagian kecil dari mean: perhitungan E (x2) - (E (x) 2) mengalami sensitivitas yang parah terhadap kesalahan pembulatan floating point. Anda bahkan dapat mencoba ini sendiri dengan skrip Python: Saya mendapatkan -128.0 sebagai jawaban, yang jelas tidak sesuai secara komputasi, karena matematika memprediksi bahwa hasilnya seharusnya tidak negatif. Knuth mengutip sebuah pendekatan (saya tidak ingat nama penemu) untuk menghitung mean dan deviasi standar berjalan yang berjalan seperti ini: dan kemudian setelah setiap langkah, nilai m adalah meannya, dan standar deviasi dapat dihitung sebagai sqrt (Sn) atau sqrt (Sn-1) tergantung pada definisi favorit Anda tentang standar deviasi. Persamaan yang saya tulis di atas sedikit berbeda dari yang ada di Knuth, namun komputasinya setara. Ketika saya memiliki beberapa menit lagi, kode III rumus di atas dengan Python dan menunjukkan bahwa Anda akan mendapatkan jawaban yang tidak negatif (yang mudah-mudahan mendekati nilai yang benar). Update: ini dia Anda akan tahu bahwa masih ada beberapa kesalahan pembulatan, tapi tidak buruk, sedangkan naif hanya pukes. Edit: Hanya perhatikan komentar Belisariuss yang mengutip Wikipedia yang memang menyebutkan algoritma Knuth. Apa cara ideal untuk menemukan mean dan standar deviasi sebuah sinyal untuk aplikasi real time. Id ingin bisa memicu pengendali bila sinyal lebih dari 3 standar deviasi off mean untuk jangka waktu tertentu. Pendekatan yang tepat dalam situasi seperti ini biasanya untuk menghitung rata-rata berjalan tertimbang secara eksponensial dan standar deviasi. Dalam rata-rata tertimbang secara eksponensial, perkiraan mean dan varians bias terhadap sampel terbaru yang memberi Anda perkiraan mean dan varians selama detik terakhir. Yang mungkin yang Anda inginkan, daripada rata-rata aritmatika biasa di atas semua sampel yang pernah ada. Dalam domain frekuensi, rata-rata berjalan tertimbang secara eksponensial hanyalah sebuah tiang nyata. Hal ini mudah diterapkan dalam domain waktu. Implementasi domain waktu Misalkan mean dan meanq adalah perkiraan rata-rata dan mean kuadrat sinyal saat ini. Pada setiap siklus, perbarui perkiraan ini dengan sampel baru x: Here 0 lt a lt 1 adalah konstanta yang menentukan panjang efektif dari rata-rata yang berjalan. Cara memilihnya dijelaskan di bawah ini dalam analisis. Apa yang dinyatakan di atas sebagai program imperatif juga dapat digambarkan sebagai diagram alir sinyal: Algoritma di atas menghitung yi a xi (1-a) y dimana xi adalah input pada sampel i, dan yi adalah output (yaitu perkiraan Artinya). Ini adalah filter single-pole IIR yang sederhana. Mengambil z transform, kita menemukan fungsi transfer H (z) frac. Mengembunkan filter IIR ke dalam blok mereka sendiri, diagramnya sekarang terlihat seperti ini: Untuk menuju ke domain kontinyu, kita membuat substitusi z e dimana T adalah waktu sampel dan fs 1T adalah sample rate. Memecahkan 1- (1-a) e 0, kita menemukan bahwa sistem kontinyu memiliki sebuah tiang pada log frac (1-a). Metode yang telah saya gunakan sebelumnya dalam aplikasi pemrosesan tertanam adalah untuk menjaga akumulator jumlah dan jumlah kuadrat sinyal kepentingan: Juga, catat saat ini instan i dalam persamaan di atas (yaitu, perhatikan nomornya Dari sampel yang telah Anda tambahkan ke akumulator). Kemudian, mean sampel dan standar deviasi pada waktu saya adalah: sigma2 operatorname (X2) - (nama operator (X)) 2 Saya telah menggunakan ini dengan sukses di masa lalu (walaupun saya hanya memperhatikan estimasi varians, bukan standar deviasi), walaupun Anda Harus berhati-hati dengan tipe numerik yang Anda gunakan untuk menampung akumulator jika Anda akan menjumlahkan dalam jangka waktu lama yang Anda inginkan tidak meluap. Edit: Selain komentar di atas mengenai overflow, perlu dicatat bahwa algoritma ini bukanlah algoritma numerik yang kuat bila diimplementasikan pada floating point aritmatika, yang berpotensi menyebabkan kesalahan besar pada statistik yang diperkirakan. Lihatlah jawaban Jason Ss untuk pendekatan yang lebih baik dalam kasus itu. Jawab 6 Desember pukul 13:34 Tampaknya ada beberapa kesalahan ketik di sini. Mengapa mean dikurangi di bawah tanda akar kuadrat untuk sigma maka harus sesuai dengan persamaan yang ditampilkan sigma2 E (X2) - (E (X)) 2, tidak Juga, meskipun saya tidak akan memberikan suara atas jawaban ini, saya setuju dengan persamaan Jason S bahwa ada masalah numerik dalam pendekatan ini. Ndash Dilip Sarwate Jan 20 12 at 1:33 Mirip dengan jawaban pilihan di atas (Jason S.), dan juga diturunkan dari rumus yang diambil dari Knut (Vol.2, p 232), seseorang juga dapat menurunkan formula untuk mengganti nilai , Yaitu menghapus dan menambahkan nilai dalam satu langkah. Menurut tes saya, ganti memberikan presisi lebih baik daripada versi removeadd dua langkah. Kode di bawah ini di Jawa, mean dan s mendapatkan update (variabel anggota global), sama seperti m dan s di atas dalam posting Jasons. Perhitungan nilai mengacu pada ukuran jendela n. DAX mencakup beberapa fungsi agregasi statistik, seperti rata-rata, varians, dan standar deviasi. Perhitungan statistik khas lainnya mengharuskan Anda untuk menulis ungkapan DAX yang lebih panjang. Excel, dari sudut pandang ini, memiliki bahasa yang jauh lebih kaya. Pola Statistik adalah kumpulan kalkulasi statistik yang umum: median, mode, moving average, persentil, dan kuartil. Kami ingin mengucapkan terima kasih kepada Colin Banfield, Gerard Brueckl, dan Javier Guilln, yang blognya mengilhami beberapa pola berikut. Contoh Pola Dasar Rumus dalam pola ini adalah solusi untuk perhitungan statistik tertentu. Anda dapat menggunakan fungsi DAX standar untuk menghitung mean (rata-rata aritmatika) dari sekumpulan nilai. RATA-RATA. Mengembalikan rata-rata semua angka dalam kolom angka. AVERAGEA. Mengembalikan rata-rata semua angka dalam kolom, menangani nilai teks dan non-numerik (nilai teks non-numerik dan kosong dihitung sebagai 0). AVERAGEX. Hitung rata-rata ekspresi yang dievaluasi di atas meja. Moving Average Rata-rata bergerak adalah perhitungan untuk menganalisis titik data dengan membuat serangkaian rata-rata himpunan bagian yang berbeda dari kumpulan data lengkap. Anda bisa menggunakan banyak teknik DAX untuk menerapkan perhitungan ini. Teknik yang paling sederhana adalah dengan menggunakan AVERAGEX, iterasi tabel granularity yang diinginkan dan menghitung untuk setiap iterasi ekspresi yang menghasilkan titik data tunggal yang digunakan rata-rata. Sebagai contoh, rumus berikut menghitung rata-rata bergerak dalam 7 hari terakhir, dengan asumsi Anda menggunakan tabel Date dalam model data Anda. Dengan menggunakan AVERAGEX, Anda secara otomatis menghitung ukuran pada setiap tingkat granularitas. Bila menggunakan ukuran yang bisa digabungkan (seperti SUM), maka pendekatan lain berdasarkan pada CALCULATEmay menjadi lebih cepat. Anda dapat menemukan pendekatan alternatif ini dalam pola Moving Average yang lengkap. Anda dapat menggunakan fungsi DAX standar untuk menghitung varians dari sekumpulan nilai. VAR. S. Mengembalikan varians nilai dalam kolom yang mewakili populasi sampel. VAR. P. Mengembalikan varians nilai dalam kolom yang mewakili keseluruhan populasi. VARX. S. Mengembalikan varians ekspresi yang dievaluasi di atas tabel yang mewakili populasi sampel. VARX. P. Mengembalikan varians ekspresi yang dievaluasi di atas tabel yang mewakili keseluruhan populasi. Deviasi Standar Anda dapat menggunakan fungsi DAX standar untuk menghitung standar deviasi dari serangkaian nilai. STDEV. S. Mengembalikan standar deviasi nilai dalam kolom yang mewakili populasi sampel. STDEV. P. Mengembalikan standar deviasi nilai dalam kolom yang mewakili keseluruhan populasi. STDEVX. S. Mengembalikan standar deviasi ekspresi yang dievaluasi di atas tabel yang mewakili populasi sampel. STDEVX. P. Mengembalikan standar deviasi ekspresi yang dievaluasi di atas tabel yang mewakili seluruh populasi. Median adalah nilai numerik yang memisahkan separuh populasi yang lebih tinggi dari bagian bawah. Jika ada sejumlah ganjil baris, median adalah nilai tengah (sortir baris dari nilai terendah ke nilai tertinggi). Jika ada sejumlah baris, itu adalah rata-rata dari dua nilai tengahnya. Rumusnya mengabaikan nilai kosong, yang tidak dianggap sebagai bagian dari populasi. Hasilnya identik dengan fungsi MEDIAN di Excel. Gambar 1 menunjukkan perbandingan antara hasil yang dikembalikan oleh Excel dan formula DAX yang sesuai untuk perhitungan median. Gambar 1 Contoh kalkulasi median di Excel dan DAX. Modusnya adalah nilai yang paling sering muncul dalam kumpulan data. Rumusnya mengabaikan nilai kosong, yang tidak dianggap sebagai bagian dari populasi. Hasilnya identik dengan fungsi MODE dan MODE. SNGL di Excel, yang hanya mengembalikan nilai minimum bila ada beberapa mode dalam rangkaian nilai yang dipertimbangkan. Fungsi Excel MODE. MULT akan mengembalikan semua mode, namun Anda tidak dapat menerapkannya sebagai ukuran di DAX. Gambar 2 membandingkan hasil yang dikembalikan oleh Excel dengan rumus DAX yang sesuai untuk perhitungan mode. Gambar 2 Contoh perhitungan mode di Excel dan DAX. Persentil Persentil adalah nilai di bawah dimana persentase nilai tertentu dalam kelompok jatuh. Rumusnya mengabaikan nilai kosong, yang tidak dianggap sebagai bagian dari populasi. Perhitungan di DAX memerlukan beberapa langkah, yang dijelaskan di bagian Pola Lengkap, yang menunjukkan bagaimana mendapatkan hasil yang sama dari fungsi Excel PERCENTILE, PERCENTILE. INC, dan PERCENTILE. EXC. Kuartil adalah tiga poin yang membagi seperangkat nilai menjadi empat kelompok yang sama, masing-masing kelompok terdiri dari seperempat data. Anda dapat menghitung kuartil menggunakan pola Persentil, berikut korespondensi ini: Kuartil pertama kuartil rendah 25 persentil Persen kedua kuartil median 50 persentil Kuartil atas kuartil atas 75 th persentil Pola Lengkap Beberapa perhitungan statistik memiliki deskripsi yang lebih panjang tentang pola yang lengkap, karena Anda mungkin memiliki implementasi yang berbeda tergantung pada model data dan persyaratan lainnya. Moving Average Biasanya Anda mengevaluasi moving average dengan mereferensikan tingkat granularitas hari. Template umum dari rumus berikut memiliki tanda ini: Jumlah hari ini adalah jumlah hari untuk rata-rata bergerak. Ltdatecolumngt adalah kolom tanggal dari tabel tanggal jika Anda memilikinya, atau kolom tanggal tabel yang berisi nilai jika tidak ada tabel tanggal yang terpisah. Ukuran adalah ukuran untuk dihitung sebagai moving average. Pola paling sederhana menggunakan fungsi AVERAGEX di DAX, yang secara otomatis mempertimbangkan hanya hari-hari dimana ada nilai. Sebagai alternatif, Anda dapat menggunakan template berikut dalam model data tanpa tabel tanggal dan dengan ukuran yang dapat digabungkan (seperti SUM) selama periode keseluruhan dipertimbangkan. Rumus sebelumnya menganggap hari tanpa data yang sesuai sebagai ukuran yang memiliki 0 nilai. Hal ini dapat terjadi hanya jika Anda memiliki tabel tanggal terpisah, yang mungkin berisi hari dimana tidak ada transaksi yang sesuai. Anda dapat memperbaiki penyebut rata-rata dengan hanya menggunakan jumlah hari dimana ada transaksi dengan menggunakan pola berikut, di mana: ltfacttablegt adalah tabel yang terkait dengan tabel tanggal dan nilai yang dihitung berdasarkan ukuran. Anda mungkin menggunakan fungsi DATESBETWEEN atau DATESINPERIOD daripada FILTER, namun hanya bekerja di tabel tanggal reguler, sedangkan Anda dapat menerapkan pola yang dijelaskan di atas juga ke tabel tanggal tidak reguler dan pada model yang tidak memiliki tabel tanggal. Misalnya, perhatikan perbedaan hasil yang dihasilkan oleh dua langkah berikut ini. Pada Gambar 3, Anda dapat melihat bahwa tidak ada penjualan pada tanggal 11 September 2005. Namun, tanggal ini termasuk dalam tabel Tanggal sehingga, ada 7 hari (dari 11 September sampai 17 September) yang hanya memiliki 6 hari dengan data. Gambar 3 Contoh perhitungan Moving Average mempertimbangkan dan mengabaikan tanggal tanpa penjualan. Ukuran Moving Average 7 Days memiliki angka yang lebih rendah antara 11 September dan 17 September, karena mempertimbangkan 11 September sebagai hari dengan 0 penjualan. Jika Anda ingin mengabaikan hari tanpa penjualan, maka gunakanlah ukuran Moving Average 7 Days No Zero. Ini bisa menjadi pendekatan yang tepat saat Anda memiliki tabel tanggal yang lengkap namun Anda ingin mengabaikan hari tanpa transaksi. Dengan menggunakan rumus Moving Average 7 Days, hasilnya benar karena AVERAGEX secara otomatis hanya mempertimbangkan nilai yang tidak kosong. Ingatlah bahwa Anda dapat meningkatkan kinerja rata-rata bergerak dengan mempertahankan nilai dalam kolom tabel yang dihitung dengan granularity yang diinginkan, seperti tanggal, tanggal, atau produk. Namun, pendekatan perhitungan dinamis dengan ukuran menawarkan kemampuan untuk menggunakan parameter untuk jumlah hari rata-rata bergerak (misalnya mengganti jumlah hari kerja dengan ukuran yang menerapkan pola Tabel Parameter). Median sesuai dengan persentil ke-50, yang dapat Anda hitung dengan menggunakan pola Persentil. Namun, pola Median memungkinkan Anda mengoptimalkan dan menyederhanakan perhitungan median dengan menggunakan ukuran tunggal, bukan beberapa langkah yang diperlukan oleh pola Persentil. Anda dapat menggunakan pendekatan ini saat menghitung median untuk nilai yang termasuk dalam ltvaluecolumngt, seperti yang ditunjukkan di bawah ini: Untuk meningkatkan kinerja, Anda mungkin ingin mempertahankan nilai sebuah ukuran di kolom yang dihitung, jika Anda ingin mendapatkan median untuk hasil Sebuah ukuran dalam model data. Namun, sebelum melakukan optimasi ini, Anda harus menerapkan perhitungan MedianX berdasarkan template berikut, dengan menggunakan spidol ini: ltgranularitytablegt adalah tabel yang mendefinisikan granularity perhitungan. Misalnya, ini adalah tabel Tanggal jika Anda ingin menghitung median ukuran yang dihitung pada tingkat hari, atau mungkin NILAI (8216DateYearMonth) jika Anda ingin menghitung median ukuran yang dihitung pada tingkat bulan. Ukuran adalah ukuran untuk menghitung setiap baris perhitungan ltgranularitas untuk perhitungan median. Ltmeasuretablegt adalah tabel yang berisi data yang digunakan oleh ltmeasuregt. Misalnya, jika ukuran ltgranularityt adalah dimensi seperti 8216Date8217, maka nilai yang diinginkan adalah 8216Internet Sales8217 yang berisi kolom Jumlah Penjualan Internet yang dijumlahkan dengan ukuran Total Penjualan Internet. Misalnya, Anda dapat menulis median Total Penjualan Internet untuk semua Pelanggan di Adventure Works sebagai berikut: Tip Pola berikut: digunakan untuk menghapus baris dari ltgranularitytablegt yang tidak memiliki data yang sesuai dalam pilihan saat ini. Ini adalah cara yang lebih cepat daripada menggunakan ungkapan berikut: Namun, Anda mungkin mengganti keseluruhan ekspresi KEMUNGKINAN dengan hanya ltgranularitytablegt jika Anda ingin mempertimbangkan nilai kosong dari tingkat kemampuan sebagai 0. Kinerja formula MedianX bergantung pada jumlah baris di Meja iterasi dan pada kompleksitas ukuran. Jika kinerjanya buruk, Anda mungkin akan bertahan dalam hasil pengukuran di kolom perhitungan lttablegt, namun ini akan menghilangkan kemampuan menerapkan filter ke perhitungan median pada waktu kueri. Percentile Excel memiliki dua implementasi perhitungan persentil yang berbeda dengan tiga fungsi: PERCENTILE, PERCENTILE. INC, dan PERCENTILE. EXC. Mereka semua mengembalikan persentil K-th dari nilai, di mana K berada pada kisaran 0 sampai 1. Perbedaannya adalah PERCENTILE dan PERCENTILE. INC menganggap K sebagai rentang inklusif, sementara PERCENTILE. EXC menganggap kisaran K 0 sampai 1 sebagai eksklusif. . Semua fungsi ini dan penerapan DAX mereka menerima nilai persentil sebagai parameter, yang kita sebut nilai persentil K. ltKgt berada pada kisaran 0 sampai 1. Kedua implementasi DAX dari persentil memerlukan beberapa tindakan yang serupa, namun cukup berbeda untuk meminta Dua formula yang berbeda. Langkah-langkah yang didefinisikan dalam masing-masing pola adalah: KPerc. Nilai persentil itu sesuai dengan ltKgt. PercPos. Posisi persentil dalam kumpulan nilai yang diurutkan. ValueLow. Nilai di bawah posisi persentil. Nilai tinggi Nilai diatas posisi persentil. Persentil Perhitungan akhir persentil. Anda memerlukan ValueLow dan ValueHigh langkah dalam kasus PercPos berisi bagian desimal, karena Anda harus interpolasi antara ValueLow dan ValueHigh untuk mengembalikan nilai persentil yang benar. Gambar 4 menunjukkan contoh perhitungan yang dibuat dengan formula Excel dan DAX, menggunakan kedua algoritma persentil (inklusif dan eksklusif). Gambar 4 Persentase perhitungan dengan menggunakan rumus Excel dan perhitungan DAX yang setara. Pada bagian berikut, rumus Persentil mengeksekusi perhitungan pada nilai yang tersimpan dalam kolom tabel, DataValue, sedangkan rumus PercentileX mengeksekusi perhitungan pada nilai yang dikembalikan dengan ukuran yang dihitung pada granularitas tertentu. Percentile Inclusive Implementasi Inklusif Persentase adalah sebagai berikut. Percentile Exclusive Penerapan Eksklusif Persentil adalah sebagai berikut. PercentileX Inclusive Implementasi Inklusif PercentileX didasarkan pada template berikut, dengan menggunakan penanda ini: ltgranularitytablegt adalah tabel yang mendefinisikan granularity perhitungan. Misalnya, bisa jadi tabel Tanggal jika Anda ingin menghitung persentase dari ukuran di tingkat hari, atau bisa jadi NILAI (8216DateYearMonth) jika Anda ingin menghitung persentase dari ukuran di tingkat bulan. Ukuran adalah ukuran untuk menghitung setiap baris perhitungan ltgranularitas untuk perhitungan persentil. Ltmeasuretablegt adalah tabel yang berisi data yang digunakan oleh ltmeasuregt. Misalnya, jika ukuran ltgranularitasnya adalah dimensi seperti 8216Date, 8217 maka nilai yang diinginkan adalah 8216Sales8217 yang berisi kolom Jumlah yang dijumlahkan dengan jumlah Total Amount. Misalnya, Anda dapat menulis PercentileXInc of Total Jumlah Penjualan untuk semua tanggal dalam tabel Tanggal sebagai berikut: PercentileX Eksklusif Penerapan Eksklusif PercentileX didasarkan pada template berikut, dengan menggunakan spidol yang sama yang digunakan dalam Inklusif Persentase PercentileX: Misalnya, Anda Dapat menulis PercentileXExc dari Total Jumlah Penjualan untuk semua tanggal dalam tabel Tanggal sebagai berikut: Beri tahu saya tentang pola yang akan datang (buletin). Hapus centang untuk mendownload file dengan bebas. Diterbitkan pada 17 Maret 2014 oleh