Meu objetivo é obter uma média ponderada de uma tabela, com base em outra tabela de chave primária. Eu preciso obter uma média ponderada com base no comprimento de um segmento e preciso ignorar valores de -1. Eu sei como fazer isso em SQL, mas meu objetivo é fazer isso no LINQ. Parece algo assim no SQL: ainda sou muito novo para o LINQ, e tendo dificuldade em descobrir como eu traduziria isso. A média ponderada do resultado deve chegar a cerca de 55,3. Obrigado. Perguntei 26 de abril 10 às 15:23 Eu faço isso o suficiente para criar um método de extensão para o LINQ. Depois de obter o subconjunto de dados, a chamada parece assim. Isso se tornou extremamente útil porque eu posso obter uma média ponderada de qualquer grupo de dados com base em outro campo dentro do mesmo registro. Verifique agora a divisão por zero e lance uma exceção mais detalhada ao invés de retornar 0. Permite que o usuário capture a exceção e manipule conforme necessário. Se você está certo de que, para cada chave estrangeira na Tabela 2, há um registro correspondente na Tabela 1, então você pode evitar a junção apenas fazendo um grupo. Nesse caso, a consulta LINQ é assim: é assim que você pode obter a média de uma chave estrangeira específica. O método ToList chamado ao buscar os registros é evitar a execução da consulta duas vezes ao agregar os registros nas duas operações de Soma separadas. É possível implementar uma média móvel em C sem a necessidade de uma janela de amostras Achei que eu posso Otimize um pouco, escolhendo um tamanho de janela que seja um poder de dois para permitir o deslocamento de bits em vez de dividir, mas não precisar de um buffer seria bom. Existe uma maneira de expressar um novo resultado de média móvel apenas como função do resultado antigo e da nova amostra. Definir um exemplo de média móvel, em uma janela de 4 amostras para ser: Adicionar nova amostra e: Uma média móvel pode ser implementada de forma recursiva , Mas para uma computação exata da média móvel você deve lembrar a amostra de entrada mais antiga na soma (ou seja, a no seu exemplo). Para um comprimento N média móvel você calcula: onde yn é o sinal de saída e xn é o sinal de entrada. Eq. (1) pode ser escrito de forma recursiva, então você sempre precisa se lembrar da amostra xn-N para calcular (2). Conforme indicado por Conrad Turner, você pode usar uma janela exponencial (infinitamente longa) em vez disso, o que permite calcular a saída apenas da saída passada e da entrada atual: mas esta não é uma média móvel padrão (não ponderada), mas exponencialmente Média móvel ponderada, onde as amostras no passado obtêm um peso menor, mas (pelo menos em teoria) você nunca esquece nada (os pesos ficam menores e menores para amostras no passado). Eu implementei uma média móvel sem memória de item individual para um programa de rastreamento de GPS que escrevi. Comece com 1 amostra e divida em 1 para obter o valor médio atual. Em seguida, adicione uma amostra e divida em 2 para a média atual. Isso continua até chegar ao comprimento da média. Cada vez, adiciono na nova amostra, obtenho a média e retire essa média do total. Eu não sou um matemático, mas isso pareceu uma boa maneira de fazê-lo. Achei que isso tornaria o estômago de um verdadeiro matemático, mas, é uma das maneiras aceitas de fazê-lo. E funciona bem. Basta lembrar que, quanto mais alto for seu comprimento, mais lento seguirá o que deseja seguir. Isso pode não ser importante na maioria das vezes, mas ao seguir os satélites, se você estiver lento, a trilha pode estar longe da posição atual e parecerá ruim. Você poderia ter uma lacuna entre o Sáb e os pontos de fuga. Eu escolhi um comprimento de 15 atualizado 6 vezes por minuto para obter um alisamento adequado e não chegar muito longe da posição real de SAT com os pontos de trilhos alisados. Respondeu 16 de novembro 16 às 23:03 inicialize o total 0, count0 (cada vez que vê um novo valor) Então uma entrada (scanf), um add totalnewValue, um incremento (contagem), uma média de divisão (quantidade total) Esta seria uma média móvel em relação a Todas as entradas Para calcular a média apenas nas últimas 4 entradas, seria necessário 4 variáveis de entrada, talvez copiando cada entrada para uma variável de entrada mais antiga e, em seguida, calculando a nova média móvel. Como soma das 4 variáveis de entrada, divididas por 4 (o turno direito 2 seria Bom, se todas as entradas fossem positivas para que o cálculo médio fosse respondido em 3 de fevereiro de 15 às 4:06 Isso realmente calculará a média total e NÃO a média móvel. À medida que a contagem aumenta, o impacto de qualquer nova amostra de entrada se torna ndash extremamente lento Hilmar Feb 3 15 às 13:53 Sua resposta 2017 Stack Exchange, Inc
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