假设我想计算两个数据点（A 和 A'）的速度，每个数据点都有一个分数和发布时间（A' 是 A 的未来版本，并且具有更高的分数）。这将是
[A'(score) - A(score)] / [A'(time published) - A (time published)]
我想要捕捉的是高速发展的趋势。这意味着我想要一个从 20 到 200 的分数，其权重高于 8500 到 9000。所以我想我可以通过将分数除以基线来标准化这些数据。
例如。如果 A(score) 为 2，A'(score) 为 3，则基线为 2，因此在上面的公式中，
A'(score) - A(score) would be (3/2 - 2/2)
然而，这意味着当数字这么低时，速度会非常高（因为另一方面
9000/8500 - 8500/8500
产生非常低的速度，因为时间差仅在本例中是恒定的，但通常情况下，时间差是可变的）。
有没有什么方法可以减少低起始分数的影响，同时允许从 20 到 200 的显着跳跃？谢谢你。
有两种看待这个问题的方法。两者都可以给你你想要的。
我的第一个想法是你的问题非常接近提供你的答案。您通过将您的第一个计算称为速度（分数随时间的变化率）给了自己一个重要提示。然后您可以查看它的加速度 - 速度随时间的变化率。那是：
(A''(score) - A'(score)) - (A'(score) - A(score))注意，我没有除以时间，因为你说每次测量的时间差是恒定的。然后，您将每个值除以一个常数，这是低效的，并且可能不会给您带来任何进一步的清晰度。
不过，更有可能的是，您似乎想知道从一个分数到下一个分数的变化有多大。我怀疑你想要的是：
(A'(score) - A(score)) / A(score)这是 (a - b) / b，可减少为 (a/b) - 1。如果您不关心 -1，那么查看分数相关变化的最简单方法是：
A'(score)/A(score)这显示了分数从一步到下一步的增长率。
根据您的评论，可变的时间率使逻辑更加复杂，但仍然可行。
在这种情况下，您确实想要计算速度，就像您所做的那样：
V = A'(score) - A(score) / A'(time) - A(time)
但是你想根据之前的速度对其进行标准化：
result = V'/V
这就变得类似于“加速度”的例子——它需要 3 个样本才能很好地了解变化率的变化率。如果你把它全部拼写出来，你会得到类似的东西：
result = (A''(score) - A'(score))/(A''(time) - A'(time)) / (A'(score) - A(score))/(A'(time) - A(time))
你可以做一些数学运算来推算这些数字，但确实没有比这更漂亮的结果了。