standard-deviation

    1热度

    1回答

    我必须使用列表的循环计算标准偏差。 这是我有: elif user_option == 2: stdev= 0 average = 0 for val in scores_list: diffsquared= (val - average)**2 sum_diffsquared= diffsquared + val stdev= ((su

    0热度

    1回答

    如何使用R来计算N = 1000 MLR模型拟合中各个系数的均值和标准差? 这里是我的功能: simfun <- function(a=56.25102409,b=1.78977412,c=0.08664925,n=18,x1.sd=18.87671,x2.sd=18.87671,e.sd=18.87671) { X1 <- rnorm(n, mean=0, sd=x1.sd)

    0热度

    2回答

    我有一张描述“每用户产品”分布的表格。 它有2列n产品和n用户: 第一行的值为nProducts = 1,nUsers = 60000,即60000个用户购买了1个产品。 第二行有值nProducts = 2,nUsers = 20000,这意味着20000个用户购买了2个款产品,等等... 我要计算其STDEV。我如何在Excel中做到这一点? 另外,你能告诉我如何在Excel计算有多少用户购买

    0热度

    1回答

    我在哪里我试图计算标准偏差的问题,但我只是结束了0 值的代码如下,但问题发生在这些线路上: int sizeofthis = intervalsForMath.size(); Log.d("sizeofThis", "" + sizeofthis); double averageDistFromMean = sum/sizeofthis; 我使用整数或浮点数,而不是尝试,但

    0热度

    2回答

    我写了一个程序,它在单独的txt文件中查找数据,然后给出平均值和标准偏差。它找到我的平均值,但是我得到一个标准偏差的错误。想知道任何人都可以帮我修复我的代码。这是它: data = File.open("avg_temp.txt", "r+") contents = data.read contents = contents.split("\r\n") #split up array

    2热度

    1回答

    我写了一个程序,您可以在其中找到存储在另一个txt文件中的数据的平均值和标准偏差。然而,曾经一次我运行它,我得到一个错误说,它不能浮转换为数组: avg_temp.rb:27:in `-': can't convert Float into Array (TypeError) from avg_temp.rb:27:in `block in <main>' from avg_t

    0热度

    1回答

    我写了一个程序,它可以找到一个单独的txt文件中的大数据集的平均值和标准偏差。我希望这个程序能够与任何数据集一起工作。我通过把两个简单的数据点(年和月相关的温度)测试我的程序: 2009-11,20 2009-12,10 当运行这个它说,我的平均值为20,标准差为0(显然是错误的)。 这里是我的程序: data = File.open("test.txt", "r+") content

    2热度

    1回答

    有没有办法在gnuplot中绘制一个移动的标准偏差? 我有一个大文件,我正在绘制我的常规信号。现在我需要根据x的帧计算/绘制y的标准偏差。 任何想法? 感谢 添加描述: 这是我的数据是如何设置:使用此命令 我的情节: plot "Data.csv" using 1:3 title 'Sample' ls 1 数据文件看起来像这样 #Value1;Value2;Time 0.1;0.2;1 0.

    0热度

    1回答

    删除在一个简单的立方体布局我有一个产品和时间维度 我交易的立方产品的单一价格和总价值(量x单一价格) 有时当我得到产品促销(如:买2送3)时,我们的单一价格等于0,01美元的1条记录。 我想从我的平均值,最大值和minimun [措施]删除结果所有这些记录($ 0.01) 我想一个标准偏差的实现,但我已经设置措施这只是工作 我试图添加单一的价格与上期没有聚集的措施(这会适合我),但我使用标准版 (

    1热度

    1回答

    我对Python很陌生,我想找到包含线性拟合函数的错误的根。 我装的功能与 import numpy as np import scipy.optimize as op def lin_fit(x, a, b): return a * x + b ... popt, pconv = op.curve_fit(lin_fit, U, sqrt_I) x = np.linsp