1、总体标准差公式:σ = √(Σ(xi - μ)² / N)其中,σ表示总体标准差,Σ表示求和符号,xi表示每个数据点,μ表示数据集的平均值,N表示数据点的总数。2、样本标准差公式:s = √(Σ(xi - x̄)² / (n - 1))其中,s表示样本标准差,Σ表示求和符号,xi表示每个数据...
标准差 = (∑(Xi - X)^2/(n-1))^1/2 其中,Xi是第i个数据,X是所有数据的平均值。我们以一个实际的例子来说明标准差的计算方法。假设我们有如下一组数据:45, 72, 68, 95, 42, 81, 67, 80, 79, 61 首先,计算这组数据的平均值X。X = (45 + 72 + 68 + 95 + 42 + 81 ...
标准差Sfcu, 该公式若用中文语言表达意为:标准差(Sfcu)等于:各数平方之和,减去组数(n)乘以平均值的平方(n×[﹙XX.XX+XX.XX+XX.XX+XX.XX+XX.XX+XX.XX+……)÷n]²),被组数减1除(n﹣1)之后再开方。【例】强度代表值分别为23.5,20.6,25.4,26.5,23.8,25...
标准差的算法:标准差=√[Σ(xi-x)^2/(N-1)]例子如下:其中xi是每个数据点,x是整个数据集的平均值,N是数据点的个数。举个例子,假设有以下数据集:3,5,7,9,11。首先,计算平均值:x=(3+5+7+9+11)/5=7。计算每个数据点与平均值的差的平方:(3-7)^2=16,(5-7)^2...
方差(variance)、平方差(mean squared error)和标准差(standard deviation)的计算公式如下:1. 方差(variance):S^2 = ∑(Xi - μ)^2 / (n - 1)其中:S^2 - 方差 Xi - 第i个数据点 μ - 平均数(mean)n - 数据总数 2. 平方差(MSE):MSE = ∑(Yi - Ŷi)^2 / n 其中:Yi ...