极差,方差,标准差

def Var(t, mu=None):
    """方差"""
    if mu is None:
        mu = Mean(t)

    # compute the squared deviations and return their mean.
    dev2 = [(x - mu)**2 for x in t]
    var = Mean(dev2)
    return var

def StdVar(t, mu=None):
    """标准差"""
    if mu is None:
        mu = Mean(t)
    import math
    return math.sqrt(Var(t, mu))

def Range(t):
    """极差"""
    if not t:
        return None
    return max(t) - min(t)

极差,方差,标准差

时间: 2024-10-13 18:32:26

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方差+标准差+四分位数+z-score公式

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描述统计学:极差、方差、标准差

变异程度的度量(离散程度的度量) 交货时间的变异性造成按时完成生产任务的不确定性 极差 极差=最大值-最小值 最简单的变异程度的度量 但很少单独用来度量变异程度.仅有两个观测值,异受极端值的影响 四分位数间距 能够克服极端值的影响,因为四分位数是中间的50%数据的极差. 方差 是用所有数据对变异程度所做的一种度量. 对于样本平均数的离差= 对于总体平均数的离差= 总体方差 样本方差 样本方差是总体方差的点估计,平均数的离差之和永远为0. 例子: 第一组的鸡的斤数分别是 2.5,3,3.5 第二组

基于R语言的数据分析和挖掘方法总结——描述性统计

1.1 方法简介 描述性统计包含多种基本描述统计量,让用户对于数据结构可以有一个初步的认识.在此所提供之统计量包含: 基本信息:样本数.总和 集中趋势:均值.中位数.众数 离散趋势:方差(标准差).变异系数.全距(最小值.最大值).内四分位距(25%分位数.75%分位数) 分布描述:峰度系数.偏度系数 用户可选择多个变量同时进行计算,亦可选择分组变量进行多组别的统计量计算. 1.2 详细介绍 1.2.1 样本数和总和 1. R语言涉及的方法:length(x) 1.2.2 均值(Mean) 1.

【读书笔记-数据挖掘概念与技术】认识数据

属性分类: 标称属性(定性) 二元属性(定性) 序数属性(定性) 数值属性(定量) 标称属性--"与名称相关",它的值是一些符号或事物的名称. eg.头发颜色(黑色.棕色.淡黄色.红色) 婚姻状况(单身.已婚.离异.丧偶) 二元属性--标称属性的一种,只有两个类别或状态:0或1(布尔属性). 有对称与非对称之分,对称--两种状态具有同等价值并且携带相同的权重eg.性别 非对称--其状态的结果不是同样重要eg.化验结果(阴性0.阳性1) 序数属性--它的值之间具有有意义的序或秩评定,但相

R语言数据挖掘实战系列(3)

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统计学方法与数据分析学习笔记1

用于质量改进和再造工程的统计工具.技术和方法: 直方图 数值描述量(均值.标准差.比例等) 散点图 线图(在散点图中用线连接各点) 控制图:(样本均值),r(样本极差),及s(样本标准差) 抽样方案 试验设计 收集数据要有意识的做好以下几步: 详细说明研究.调查或试验的目标 确定所关心的变量 为调查或科学研究选择适当的设计方案 收集数据 抽样的方法: 简单随机抽样 分层随机抽样 比估计 整体抽样 系统抽样 统计领域可以分为两个主要分支:描述统计与推断统计 适当的概括性度量可以为原始测量值的集合提

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