方差与标准差

方差与标准差

时间：2024-03-28 16:44:05浏览次数：27

标签：25 16 方差 18.8 标准差 4.33

标准差，反映了一组数与平均值的紧密关系。
举例，有一组数，4,5,9,11,16。
第一步：求出平均值。
（4+5+9+11+16）÷5=9
第二步：求出各数与平均数的差
分别为，-5,-4,0,2,7
第三步：把差平方一下（目的就是转成正数）
结果为，25，16，0，4，49
第四步：把平方后的数求一个平均。
（25+16+0+4+49）÷5=18.8
第五步：把18.8开根号，约4.33。这个4.33就是标准差。之前的18.8，叫方差。

标签：25,16,方差,18.8,标准差,4.33
From： https://www.cnblogs.com/ForExampleCH/p/18102054

R：计算均值和标准差并进行多重比较
rm(list=ls())#清除所有变量setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\新建文件夹\\FAPROTAX微生物功能预测")#设置工作目录#加载所需的包library(tidyverse)library(agricolae)library(dplyr)#读取数据abundance_file<-"vegan.txt"#功能丰度文件路径grou......
多因素方差分析
多因素方差分析SPSS统计分析：多因素方差分析-数学中国方差分析-F检验根据因变量的数目，分为：一元多因素方差分析；多元多因素方差分析；方差分析AnalysisOfVariance，ANOVA单因素方差分析说明$y_i=\sum_{j=1}^{n}y_{ij}$—第$i$个水平(处理)观测值总和；$\bar{y}{i.}=y......
高方差与过拟合，高偏差与欠拟合
个人学习使用，内容来源于网络，侵权删首先对于上图，$low\spacebias\spaceand\spacelow\spacevariance$是我们最希望得到的，它对应着图2中的交点，自然说明此时我们的模型非常好，因此可能会出现对于第二张图，此时则考虑出现过拟合的情况，即方差较大，偏差较小，可能出现对于第三张......
Accurately computing running variance —— 已知两个数列各自的均值和方差，如何快速
原内容来自：https://www.johndcook.com/blog/standard_deviation/计算公式：该种计算方式可以只保存历史数据的平方和，与历史数据的和。相关前文：已知两个数列各自的均值和方差，如何快速求出两个数列拼合后的均值和方差......
已知两个数列各自的均值和方差，如何快速求出两个数列拼合后的均值和方差
问题：数列A为[1,2,3,4,5,6,7,8,9]，已知数列A的均值和方差和个数为mean_x，var_x，size_x数列B为[20,21,22,23,24,25,26,27,28,29]，已知数列B的均值和方差和个数为mean_y，var_y，size_y现在将数列A与数列B拼合为数列Z，则数列Z为[1,2,3,4,5,6,7,8,9,20,......
平方差
引言题目链接：https://www.luogu.com.cn/problem/P9231思路由$x=y^2-z^2$可得$x=(y+z)(y-z)$由于(y+z)和(y-z)的奇偶性相同。当其为奇数时，可以令其中一个为1，另一个为x满足条件当其为偶数时，相乘结果一定是4的倍数所以只需要判断[l,r]......
随机变量，以及它们的期望和方差
前置知识期望$E[X]$即概率的加权平均。期望具有线性，$E[ax+b]=aE[x]+b$。方差$Var(x)=E[X^2]-E^2[x]$。类似的，$Var(ax+b)=a^2Var(x)$。二项随机变量定义进行$n$次独立事件，每次成功的概率为$p$，失败的概率为$1-p$，那么成功$i$次的变量叫做二项随机变......
【零基础数模系列】模糊分析法、层次分析法和方差分析法
前言作为数模小白，看了很多讲解新概念新模型的文章，这些文章往往要么讲的很浅不讲原理只讲应用，让人知其然不知其所以然。要么讲的很深小白看不懂，同时总是忽略关键部分，经常性引入陌生概念让初学者疑惑，因此有了本文，任何能熟练掌握线性代数知识且逻辑思维能力尚可的人都可以理解，而无需......
基于协方差矩阵自适应演化策略（CMA-ES）的高效特征选择
特征选择是指从原始特征集中选择一部分特征，以提高模型性能、减少计算开销或改善模型的解释性。特征选择的目标是找到对目标变量预测最具信息量的特征，同时减少不必要的特征。这有助于防止过拟合、提高模型的泛化能力，并且可以减少训练和推理的计算成本。如果特征N的数量很小，那么穷......
样本方差与稀疏表示: 如何提高模型效率
1.背景介绍随着数据规模的不断增加，计算机学习和人工智能技术面临着更加复杂的挑战。在这种情况下，如何有效地处理和分析大规模数据成为了一个关键的问题。稀疏表示和样本方差是解决这个问题的两个关键技术。稀疏表示是指在高维空间中，只有很少的几个维度具有非零值的表示方式。这种表......

相关文章

赞助商

阅读排行