我的问题涉及一个月的日期，但我可以看到相同的逻辑适用于月份数或小时数或任何以某个值结束然后再从0开始的其他变量。
定义如下：我试图计算付款时用于预测的月份日期。所以我举例说一个案例：
1 May 2016
2 June 2016
30 June 2016
29 July 2016
6 September 2016
简单的平均值会给我14分，中位数会给我6分。但我寻找的结果更像是第一名。
我看到我可以通过计算几何中位数或欧几里德距离将点放在圆圈等之后以某种方式做到，但我相信它可以用更简单的方式来处理。我还看到用标准均值和平均值来解决这个问题会导致出现一个以上的结果。
但是，如果我们假设它应该在30天/一个月内发生一次？这种假设不会使问题更容易吗？
如果您之前解决过类似问题或者您有任何想法，请告诉我
答案 0 :(得分：1)
如果您正在寻找的结果更像是第一个＆＃34;那么我会冒险猜测您是否真的在看一系列每月付款（可能在每个月的第一天到期）或者每个月的第一个工作日）你想要一些衡量到期日和实际付款日期之间的偏差。
如果是这种情况，那么只需计算每月付款的到期日和付款的实际日期之间的天数差异（遵循一致的约定，例如正值表示延迟付款，负值早期），然后应用您选择的一系列差异度量（中位数，平均值等）。