Original (English) cdf(var x): var Cumulative distribution function; the probability that a Gaussian (normal) distributed variable takes a value less than or equal to x. Often used to compress the variable to the 0..1 range. Sometimes also referred to as pnorm(x). erf(var x): var Error function; the probability that a Gaussian (normal) distributed variable falls in the interval [-x, x]. qnorm(var x): var The inverse cdf function; returns the value whose cumulative distribution matches the probability x. dnorm(var x, var mu, var sigma): var Gaussian probability; returns the probability of the value x in a normal distribution with mean mu and variance sigma Parameters: x - any var. Example: x = cdf(1); // x is now 0.84 x = cdf(-1); // x is now 0.16 See also: sign, abs, randomize filter (var* Data, int Length, var Kernel[6]) : var* Applies a 5-element convolution filter with the given Kernel to the Data array. Each Data element is added to its local neighbors, weighted by the Kernel, using this formula: Data[i] = Kernel[0]*Data[i-2] + Kernel[1]*Data[i-1] + Kernel[2]*Data[i] + Kernel[3]*Data[i+1] + Kernel[4]*Data[i+2] + Kernel[5].  This function can be used for data smoothing, summing up, subtraction, sharpening, edge enhancement, or similar data array manipulation operations. Parameters: Data Array or series to be filtered. Length Number of elements to be filtered. Kernel Vector of 5 weights plus constant to be added. Returns Modified Data   renorm (var* Data, int Length, var Sum) : var* Modifies the Data array by multiplying all elements with a factor so that they sum up to Sum. This function can be used to normalize a list of weights to a certain total. Parameters: Data Array or series to be normalized. Length Number of elements to be normalized. Sum Resulting sum of elements. Returns Modified Data   Remarks: Use the renorm function on the kernel when the weight sum must be 1. For boundary handling, Data[0] and Data[Length-1] are extended. Some examples of filter kernels: Identity { 0, 0, 1, 0, 0, 0 }  Sharpen { -1, -1, 4, -1, -1, 0 }   Smooth { 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0 } Gaussian { 0.1, 0.2, 0.4, 0.2, 0.1, 0 } Shift to the right { 0, 1, 0, 0, 0, 0 } Mean subtraction { 0, 0, 1, 0, 0, -mean }  Fill with constant { 0, 0, 0, 0, 0, constant }  Example: var* Filter = { 1,2,3,2,1,0 }; filter(Data,Length,renorm(Filter,5,1)); See also: predict, advise, polyfit, distribute ► latest version online

Übersetzung (Deutsch) cdf(var x): var Kumulative Verteilungsfunktion; die Wahrscheinlichkeit, dass eine gaußverteilte (normale) Variable einen Wert annimmt, der kleiner oder gleich x ist. Wird oft verwendet, um die Variable auf den Bereich 0..1 zu komprimieren. Manchmal auch als pnorm(x) bezeichnet. erf(var x): var Fehlerfunktion; die Wahrscheinlichkeit, dass eine gaußverteilte (normale) Variable im Intervall [-x, x] liegt. qnorm(var x): var Die inverse cdf-Funktion; gibt den Wert zurück, dessen kumulative Verteilung der Wahrscheinlichkeit x entspricht. dnorm(var x, var mu, var sigma): var Gaußsche Wahrscheinlichkeit; gibt die Wahrscheinlichkeit des Wertes x in einer Normalverteilung mit Mittelwert mu und Varianz sigma zurück. Parameter: x - jede var. Beispiel: x = cdf(1); // x ist jetzt 0.84 x = cdf(-1); // x ist jetzt 0.16 Siehe auch: sign, abs, randomize filter (var* Data, int Length, var Kernel[6]) : var* Wendet einen 5-Elemente-Faltungsfilter mit dem gegebenen Kernel auf das Data-Array an. Jedes Data-Element wird zu seinen lokalen Nachbarn hinzugefügt, gewichtet durch den Kernel, unter Verwendung dieser Formel: Data[i] = Kernel[0]*Data[i-2] + Kernel[1]*Data[i-1] + Kernel[2]*Data[i] + Kernel[3]*Data[i+1] + Kernel[4]*Data[i+2] + Kernel[5].  Diese Funktion kann für Datenglättung, Summierung, Subtraktion, Schärfung, Kantenerkennung oder ähnliche Manipulationen von Datenarrays verwendet werden. Parameter: Data Array oder Serie, die gefiltert werden soll. Length Anzahl der Elemente, die gefiltert werden sollen. Kernel Vektor aus 5 Gewichten plus einer Konstanten, die hinzugefügt werden sollen. Returns Modifiziertes Data   renorm (var* Data, int Length, var Sum) : var* Modifiziert das Data-Array, indem alle Elemente mit einem Faktor multipliziert werden, sodass sie sich zu Sum aufsummieren. Diese Funktion kann verwendet werden, um eine Liste von Gewichten auf einen bestimmten Gesamtwert zu normalisieren. Parameter: Data Array oder Serie, die normalisiert werden soll. Length Anzahl der Elemente, die normalisiert werden sollen. Sum Ergebnis-Summe der Elemente. Returns Modifiziertes Data   Bemerkungen: Verwende die renorm Funktion auf dem Kernel wenn die Gewichtssumme 1 sein muss. Für die Behandlung von Randwerten werden Data[0] und Data[Length-1] erweitert. Einige Beispiele für Filterkerne: Identity { 0, 0, 1, 0, 0, 0 }  Sharpen { -1, -1, 4, -1, -1, 0 }   Smooth { 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0 } Gaussian { 0.1, 0.2, 0.4, 0.2, 0.1, 0 } Shift to the right { 0, 1, 0, 0, 0, 0 } Mean subtraction { 0, 0, 1, 0, 0, -mean }  Fill with constant { 0, 0, 0, 0, 0, constant }  Example: var* Filter = { 1,2,3,2,1,0 }; filter(Data,Length,renorm(Filter,5,1)); See also: predict, advise, polyfit, distribute ► latest version online