样本方差的计算

RT,在复习数理统计时,需要对样本方差进行计算即

        

    但是这个东西用手算起来麻烦的一笔,所以就敲敲键盘写了段代码,由于本人水平有限,所以在输入数组时还要在代码中修改(用C会简单些)。有需要的就看看吧。

 1 public class Fangcha {
 2
 3     public static void main(String[] args) {
 4         double avr = 0;
 5         double sum1 = 0;
 6         double sum2 = 0;
 7         double sum3 = 0;
 8         double[] a = new double[]{0.19 , 0.18 , 0.21 , 0.66 , 0.42 , 0.08 , 0.12 , 0.30 , 0.27 , 0.30};//输入数组
 9
10         for(int i = 0 ; i<=(a.length-1) ; i++)
11         {
12             sum1 = a[i];
13             sum2 = sum1 + sum2;
14         }
15         avr = sum2/(a.length);
16         System.out.println(avr);
17
18         sum1 = 0;
19         sum2 = 0;
20         for(int i = 0 ; i <= (a.length-1) ; i++)
21         {
22             sum1 = avr - a[i];
23             sum2 = Math.pow(sum1, 2);
24             sum3 = sum2 + sum3;
25         }
26         avr =sum3/(a.length-1);
27         System.out.println(avr);
28
29
30     }    
时间: 2024-10-27 01:27:59

样本方差的计算的相关文章

Perl科学计算(1.1)

目前最流行的做机器学习的语言当属python了,两大库numpy和scipy十分强大.但本人学习perl的初衷是做爬虫,但做数据挖掘又不得不碰到科学计算,而perl中没有一个像numpy和scipy这么强大的module,更多的是零散的分布在许多module中,所以只能自己写点函数,以备自用.学习perl大约5个月的时间,所以以下代码存在许多不足之处,请大家多多见谅,能提意见更佳. 本节主要介绍以下几个功能: 1 #ex1:向量求和函数 2 my @ex1=1..5; 3 print &sum(

关于样本方差以及样本协方差的一点思考

本篇文章主要讨论样本方差和样本协方差除以n-1问题,其他暂且不做过多赘述. 方差的维基百科定义:一个随机变量的方差描述的是它的离散程度,也就是该变量到其期望值的距离. 计算公式: 样本方差:样本方差是依据所给样本对方差做出的一个无偏估计.用样本去推测整体情况. 计算公式: 其中n为样本数. 等等,为什么样本方差的计算公式不是n而是n-1呢,不应该是求平均值吗,你看,假设一对数据的总体样本为:,然后每个样本不就是,也就是,这样似乎才是符合数学推理的吧?但是为什么那么多统计学家给出的却要除以n-1呢

为什么样本方差(sample variance)的分母是 n-1?

为什么样本方差(sample variance)的分母是 n-1? (補充一句哦,題主問的方差 estimator 通常用 moments 方法估計.如果用的是 ML 方法,請不要多想不是你們想的那樣, 方差的 estimator 的期望一樣是有 bias 的,有興趣的同學可以自己用正態分佈算算看.) 本來,按照定義,方差的 estimator 應該是這個:但,這個 estimator 有 bias,因為:而 (n-1)/n * σ² != σ² ,所以,為了避免使用有 bias 的 estim

皮尔森相似度计算举例(R语言)

整理了一下最近对协同过滤推荐算法中的皮尔森相似度计算,顺带学习了下R语言的简单使用,也复习了概率统计知识. 一.概率论和统计学概念复习 1)期望值(Expected Value) 因为这里每个数都是等概率的,所以就当做是数组或向量中所有元素的平均数吧.可以使用R语言中函数mean(). 2)方差(Variance) 方差分为population variance总体方差和sample variance样本方差,区别是总体方差除以N,样本方差除以N-1. 数理统计中常用样本方差,R语言的var()

为什么样本方差自由度(分母)为n-1

一.概念.条件及目的 1.概念 要理解样本方差的自由度为什么是n-1,得先理解自由度的概念: 自由度,是指附加给独立的观测值的约束或限制的个数,即一组数据中可以自由取值的个数. 2.成立条件 所谓自由取值,是指抽样时选取样本,也就是说:只有当以样本的统计量来估计总体的参数时才有自由度的概念,直接统计总体参数时是没有自由度概念的. 3.目的 自由度概念,是为了在通过样本进行参数估计时,剔除系统误差,实现无偏估计. 设A'=g(X1,X2,...,Xn)是未知参数A的一个点估计量,若A'满足E(A'

基本概念: 均值,期望,中位数,众数,极差,总体方差,样本方差,协方差

# --*-- coding:utf-8 --*-- import math import itertools def Mean(t): """均值""" return float(sum(t)) / len(t) def E(x, p): """ 离散性随即变量的数学期望(也称为均值): 随机变量X与其概率P乘积的和 """ return sum([x[i] * p[i] for i

偏度和峰度的计算

偏度(skewness)和峰度(kurtosis): 偏度能够反应分布的对称情况,右偏(也叫正偏),在图像上表现为数据右边脱了一个长长的尾巴,这时大多数值分布在左侧,有一小部分值分布在右侧. 峰度反应的是图像的尖锐程度:峰度越大,表现在图像上面是中心点越尖锐.在相同方差的情况下,中间一大部分的值方差都很小,为了达到和正太分布方差相同的目的,必须有一些值离中心点越远,所以这就是所说的“厚尾”,反应的是异常点增多这一现象. 偏度的定义: 样本X的偏度为样本的三阶标准矩 其中$\mu$是均值,$\de

为什么样本方差除以(n-1)而不是n ?

不记得第几次看见样本方差的公式,突然好奇为什么要除以(n-1)而不是n呢?看见一篇文章从定义上和无偏估计推导上讲的很清楚https://blog.csdn.net/fuming2021118535/article/details/51290320,书上看见从自由度上作的解释,在此记录一下. 自由度 自由度是统计学中一个经常见到的重要概念.指计算某一统计量时,取值不受限制的变量个数. 对于样本方差来说,自由度为n-1.S2的表达式中为n个量的平方和,为何自由度只有n-1?因为x1-, ... ,

参数|统计量|抽样分布|估计标准误差|标准误差|标准误|标准差|二项分布|泊松分布|中心极限定理|样本方差|

4 二项分布近似正态分布的条件? 参数和统计量的区别? 总体参数通常用希腊字母表示,样本统计量通常用小写英文字母来表示 抽样分布是一种理论分布吗? 抽样分布不是样本结果的分布,而是一种无法穷尽情况的分布,但是我们可以使用数学方法来求得进行这样抽取方法后的特统计量的分布.我们收取的样本点的统计量被认为包含在这样的函数曲线中.对于抽样分布来说,它的随机变量是样本统计量.我们能够借此还原样本统计量的分布,不是还原总体分布. 估计标准误差.标准误差.标准误.标准差是什么? 1.估计标准误差就简称为估计标