问题标签 [standard-deviation]
For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
c# - 查找数据值的标准偏差/方差
所以这是一个相当复杂的问题,我用谷歌搜索了很多,但还没有真正想出任何东西。所以问题是,我需要在文件中找到一些变量的标准偏差。所以让我说明我需要做什么:我有代码可以找到从文件中提取的一些数字的平均值。我需要用该平均值做的是从文件中的值中减去它,然后取该新值并将其平方。
求平均值的代码:
c# - 确定从文件中提取的值是否在某个范围内
所以我必须编写一个代码来确定从文件中提取的值是否在特定范围内。
ruby - 如何在 Ruby 中做标准差?
我有几条具有给定属性的记录,我想找到标准偏差。
我怎么做?
matlab - 计算平均值和标准差
问候溢出者,
我在 MatLab 中有一个灰色图像矩阵,并且该图像的特定像素坐标很少。我想计算该矩阵中矩形区域内值的平均值和标准差,以便:
- 它以一个角度定位(例如 0、45、90、135)
- 它包含所有几个像素
- 它的面积对于每个角度都是最小的,它的高度 >= 它的宽度
现在,如果我能在垂直、水平和双对角线的情况下这样做,我会很高兴,但如果我能在手头的任何角度做到这一点,我将非常感激。
有任何想法吗 ?
python - 在 Python 中计算两个分布的协方差矩阵
我想计算两个分布的协方差矩阵,在 python 中计算它们的可能方法是什么?
r - 现有函数来组合 R 中的标准差?
我有 4 个具有已知平均值和标准偏差的总体。我想知道大均值和大标准差。总均值显然很容易计算,但 R 有一个方便的实用函数 weighted.mean()。是否存在用于组合标准偏差的类似函数?
计算并不复杂,但是现有的函数会使我的代码更清晰,更容易理解。
额外的问题,你用什么工具来搜索这样的功能?我知道它一定在那里,但我已经做了很多搜索,但找不到它。谢谢!
r - R:使用均值和标准差函数进行标准化
我正在尝试做一个简单的转换。我使用了以下代码,它运行良好:
但是,我无法让以下代码工作:
我也试图让 mean 函数起作用:
但是,我不断收到以下错误:
所以我猜这与我如何使用 mean 和 sd 函数有关,但我无法弄清楚。
数据示例:
ios - iOS - 核心数据:标准差
我使用了 NSExpression 方法 expressionForFunction:arguments: 平均、求和、最小值、最大值、计数成功,代码与下面相同(在 Apple 的文档中给出)。
但是当涉及到标准差(stddev:) 或中位数(median:) 时。我在编译时没有错误,但我只是在 executeFetchRequest 行上得到“SIGABRT”信号。
在我的代码中,我无法找出平均值、总和、最小值、最大值、计数和标准差或中位数之间的区别。NSExpression 类在参数和返回对象之间没有区别,唯一的区别是可用性(Mac OS 10.4 用于那些正在工作的,10.5 用于其他。
我正在使用 Xcode 4.2,我的应用程序的目标是带有 ARC 的 iOS 5。
谢谢你的帮助。
r - 去除 R 中的异常值
我查看了一组数据并决定删除异常值会很好,异常值的定义是与平均值相差 2SD。
如果我有一组数据,比如 500 行具有 15 个不同的属性,我如何删除所有具有 1 个或多个属性的行,这些属性与平均值相差 2 个标准差?
有没有一种简单的方法可以使用 R 来做到这一点?谢谢,
c++ - GSL统计,什么是stride?
我想使用 GSL (Gnu Scientific Lib) 来计算数组的标准偏差。 http://www.gnu.org/software/gsl/manual/html_node/Mean-and-standard-deviation-and-variance.html
手册中,函数原型为gsl_stats_sd(const double data[], size_t stride, size_t n)
但是,我不太明白这里的“步幅”是什么。有人会知道它是什么吗?
非常感谢您的任何建议!
-阿尔弗雷德