standard-deviation

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我是Java编程的新手，现在我正在制作一个计算应用程序，您可以将数字输入到一个文本字段并获取平均值，中值，模式的结果和标准差。我现在面临的问题是标准偏差部分。我创建计算基于使用下面的代码在应用上的一个文本框输入的数字标准偏差的方法： static double Q2(ArrayList<Integer> input) { Collections.sort(input);

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主成分

的标准偏差是否有可能是，一个或一些特征从所获得的主成分的标准偏差比任何的特征更多。例如，如果我的特点的标准偏差为FEAT1，FEAT2，feat3，feat4，feat5，feat6是0.019，0.027，0.026，0.025,0.026,0.030,0.019。我掌握的标准差主成分为： PC1，PC2，PC3，PC4，PC5，PC6作为0.05，0.020,0.018，0.016,0.0

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使用滚动标准偏差检测Pandas数据框中的离群值

我有一个用于快速傅立叶变换信号的DataFrame。有一列频率为Hz，另一列为相应的幅度。我读过几年前发布的一篇文章，您可以使用简单的布尔函数来排除或仅包含最终数据框中高于或低于几个标准偏差的异常值。 df = pd.DataFrame({'Data':np.random.normal(size=200)}) # example dataset of normally distributed

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我试着计算csv文件各行的标准偏差时得到了不正确的尺寸数量错误

我有一个.csv文件，其标准偏差需要计算，其中包含4个控件和4个测试样本的信息。该文件包含超过5000行，这些行是不同时间的数据点。由于所有数据的长度都不相同，因此我将文件截断到第1,500行，因此没有N/A值。代码如下： #row means library(genefilter) delta = read.csv("/filename.csv", nrows = 2500) mn1 =

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的Python：如何让一个数据帧

我有一个相当大的数据帧（DF）包含阵列和楠每个网孔多阵列的元素方面的标准偏差，第3行是这样的： df: A B C X [4, 8, 1, 1, 9] NaN [8, 2, 8, 4, 9] Y [4, 3, 4, 1, 5] [1, 2, 6, 2, 7] [7, 1, 1, 7, 8] Z NaN [9, 3, 8, 7, 7] [2, 6, 3,

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没有意思的标准偏差C++

我有一个功能强大的程序来查找许多整数的标准偏差。但是，我想找到一种方法来获得没有平均值的标准偏差。我理解的公式为：标准偏差= SQRT [（B - A^2/N）/ N] 其中 A是数据值的总和; B是平方数据值的总和; N是数据值的数量。但我怎么会写在代码？这是我对偏差的功能，但它使用的意思是： float calculateSD(int arr[]) { float sum = 0.

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在TI-Nspire的统计计算中，sx和σx有什么区别？

我知道sx是样本的标准偏差，σx是总体的标准偏差。我的问题是，TI-Nspire是否认为我输入的数据是样本还是人口？如果它认为（A）我的数据是一个样本，σx是如何计算的？如果它认为（B）我的数据是人口，那么它是如何进行“样本”的？我认为（A）有意义，计算器通过某种正态分布近似以某种方式估计总体标准偏差（σx）。可能... https://en.wikipedia.org/wiki/Unbias

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滚动标准偏差大熊猫回到零点的

一列有没有人曾与滚动标准偏差的问题不是在一个数据帧大熊猫工作只有一个列？我有一个日期时间指数和相关的财务数据的数据帧。当我运行df.rolling（）。std（）（伪代码，请参见下面的实际）时，我得到除一个之外的所有列的正确数据。该列返回0，其中应该有标准偏差值。我在使用.rolling_std（）时也遇到同样的错误，并且在尝试运行df.rolling（）。skew（）时出现错误，所有其他列都工

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使用tidyverse，在每个子集内的分布上有条件地求和值

我有一个示例数据框，其中记录了month和precip的每一天。 set.seed(560) df<-data.frame(month= rep(1:4, each=30), precip= rep(c(rnorm(30, 20, 10), rnorm(30, 10, 2), rnorm(30, 50, 1), rnorm(30, 15, 3)))) 对于每个子集

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使用StandartScaler处理数据帧是否包含大于1或小于-1的值？

我比例我的特征数据帧如下： flattened_num_f.head() num_features_test = flattened_num_f.fillna(flattened_num_f.mean()) from sklearn.preprocessing import StandardScaler std_scaler = StandardScaler() num_train_s