<div dir="ltr"><div class="gmail_extra"><span style="font-size:12.8000001907349px">On 30 July 2015 at 16:12, Jorge Timón </span><span dir="ltr" style="font-size:12.8000001907349px">&lt;<a href="mailto:bitcoin-dev@lists.linuxfoundation.org" target="_blank">bitcoin-dev@lists.linuxfoundation.org</a>&gt;</span><span style="font-size:12.8000001907349px"> wrote:</span><br style="font-size:12.8000001907349px"><blockquote class="gmail_quote" style="font-size:12.8000001907349px;margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px;border-left-color:rgb(204,204,204);border-left-style:solid;padding-left:1ex">1) Unlike previous blocksize hardfork proposals, this uses median time<br>instead of block.nTime for activation. I like that more but my<br>preference is still using height for everything. But that discussion<br>is not specific to this proposal, so it&#39;s better if we discuss that<br>for all of them here:<br><a href="http://lists.linuxfoundation.org/pipermail/bitcoin-dev/2015-July/009731.html" rel="noreferrer" target="_blank">http://lists.linuxfoundation.org/pipermail/bitcoin-dev/2015-July/009731.html</a></blockquote><div style="font-size:12.8000001907349px"><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px">Note that a &quot;median&quot; is a special case of a 50% percentile. If you desire to apply a more stringent criteria you can use the 75th or even 90th percentile.</div><div style="font-size:12.8000001907349px"><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Percentile" target="_blank">https://en.wikipedia.org/wiki/Percentile</a><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px">Perhaps if a statistician (i.e. not me) could be found to offer her services, she could become a resource for helping selecting the most appropriate statistical algorithms on request (and implemented Integer math as per Gavin, from memory), considering the consequences of learning post-fork that a &quot;bad statistical model&quot; was chosen.</div><div style="font-size:12.8000001907349px"><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px">e.g. an exponentially weighted moving average is usually much less volatile and harder to manipulate than a simple moving average, but still can &quot;respond&quot; to short term drivers. </div><div style="font-size:12.8000001907349px"><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px">Regards,</div><div style="font-size:12.8000001907349px">Gary</div></div></div>