精华内容
下载资源
问答
  • MATLAB求解样本均值标准差

    千次阅读 2018-08-06 14:37:00
    样本均值:mean  M = mean(A) : A可以是向量,返回向量元素的样本均值;... M = mean(A, dim) : 如果A是一个矩阵,则mean(A,2)返回是一个列向量,列向量中元素值代表每个行向量的样本均值; 标...

    样本均值:mean

      M = mean(A) : A可以是向量,返回向量元素的样本均值;

              A可以是矩阵,返回一个行向量,其中每一个元素值代表的是列向量元素的样本均值;

              A可以是空值,返回NaN;

      M = mean(A, dim) : 如果A是一个矩阵,则mean(A,2)返回的是一个列向量,列向量中的元素值代表每个行向量的样本均值;

     

    标准差:std

      

      

     

     

      S = std(X) : X可以是向量,返回向量的样本标准差;

            X可以是矩阵,返回关于每列的样本标准差行向量;

      S = std(X, flag) : flag取值为 [ 0, 1 ],指定使用公式1还是使用公式2,取值为0时与上式相同;

    转载于:https://www.cnblogs.com/yanmingjiang/p/9430093.html

    展开全文
  • MKL统计学包关于样本标准差计算源程序
  • 后面部分很好推导,将括号展开后,由三部分组成,中间的部分为2倍的样本和样本均值的乘积,将样本的和变成n倍的样本均值即可。 那么分四种情况进行讨论。分别是: 样本均值服从什么样的分布?特殊的卡方1分布。 ...

    首先需要清楚一件事情,样本均值为X拔(上面有个棍)在这里插入图片描述
    样本的均值是讲从总体中抽样,这些样本的均值,而均值是指所有样本的真实均值。
    在这里插入图片描述
    后面部分很好推导,将括号展开后,由三部分组成,中间的部分为2倍的样本和样本均值的乘积,将样本的和变成n倍的样本均值即可。
    那么分四种情况进行讨论。分别是:

    • 样本均值服从什么样的分布?特殊的卡方1分布。
    • 样本均值的经过变换后服从t分布,此时还可以写成什么样的F分布?
    • 卡方n-1的分布,抽样-均值,他们的方差和期望如何推导?
    • 卡方n的分布,抽样-样本均值,他们的方差和期望如何推导?这里有个条件,样本均值和样本方差相互独立。,这里有(n-1)s2服从卡方推导的过程,这个是记住的第一个公式
    • 第五点的话需要记住第二个公式,以它为基础推出其他四种情况。

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 在只有均值标准差样本情况下,spss是不能实现方差分析。因此,这个小小软件能够帮助你问题。
  • 假设总体数量为(m+n),其包含两个亚组(,),第一组平均值和标准差分别为和,第二组平均值和标准差分别为和,则总体平均值和标准差是多少呢? 先给答案: , 平均值推导过程: 标准差推导过程: ...

    假设总体z_{1}...z_{m+n}数量为(m+n),其只包含两个亚组(x_{1}...x_{n}y_{1}...y_{m}),第一组x_{1}...x_{n}的平均值和标准差分别为\bar{x}\sigma_{x},第二组y_{1}...y_{m}的平均值和标准差分别为\bar{y}\sigma_{y},则总体的平均值\bar{z}和标准差\sigma_{z}是多少呢?

    先给答案:

    \bar{z}=\frac{n\bar{x}+m\bar{y}}{m+n}\sigma_{z}=\sqrt{\frac{n\sigma_{x}^{2}+m\sigma_{y}^{2}+\frac{mn(\bar{x}-\bar{y})^{2}}{m+n}}{m+n}}

    平均值推导过程:

    \bar{z}=\frac{\sum_{i=1}^{n}x_{i}+\sum_{i=1}^{m}y_{i}}{m+n}=\frac{n\bar{x}+m\bar{y}}{m+n}

    标准差推导过程:

    (m+n)\sigma_{z}^{2}=(x_{1}-\bar{z})^{2}+...+(x_{n}-\bar{z})^{2}+(y_{1}-\bar{z})^{2}+...+(y_{m}-\bar{z})^{2}

    (n)\sigma_{x}^{2}=(x_{1}-\bar{x})^{2}+...+(x_{n}-\bar{x})^{2}

    (m)\sigma_{y}^{2}=(y_{1}-\bar{y})^{2}+...+(y_{m}-\bar{y})^{2}

    (m+n)\sigma_{z}^{2}-n\sigma_{x}^{2}-m\sigma_{y}^{2}=\{(x_{1}-\bar{z})^{2}-(x_{1}-\bar{x})^{2}\}+...+\{(x_{n}-\bar{z})^{2}-(x_{n}-\bar{x})^{2}\}+\{(y_{1}-\bar{z})^{2}-(y_{1}-\bar{y})^{2}\}+...+\{(y_{m}-\bar{z})^{2}-(y_{m}-\bar{y})^{2}\}

    (m+n)\sigma_{z}^{2}-n\sigma_{x}^{2}-m\sigma_{y}^{2}=\{(x_{1}-\bar{z}+x_{1}-\bar{x})(x_{1}-\bar{z}-x_{1}+\bar{x})\}+...+\{(x_{n}-\bar{z}+x_{n}-\bar{x})(x_{n}-\bar{z}-x_{n}+\bar{x})\}+\{(y_{1}-\bar{z}+y_{1}-\bar{y})(y_{1}-\bar{z}-y_{1}+\bar{y})\}+...+\{(y_{m}-\bar{z}+y_{m}-\bar{y})(y_{m}-\bar{z}-y_{m}+\bar{y})\}

    (m+n)\sigma_{z}^{2}-n\sigma_{x}^{2}-m\sigma_{y}^{2}=\{(2x_{1}-\bar{z}-\bar{x})(\bar{x}-\bar{z})\}+...+\{(2x_{n}-\bar{z}-\bar{x})(\bar{x}-\bar{z})\}+\{(2y_{1}-\bar{z}-\bar{y})(\bar{y}-\bar{z})\}+...+\{(2y_{m}-\bar{z}-\bar{y})(\bar{y}-\bar{z})\}

    (m+n)\sigma_{z}^{2}-n\sigma_{x}^{2}-m\sigma_{y}^{2}=\sum_{i=1}^{n}\{(2x_{i}-\bar{z}-\bar{x})(\bar{x}-\bar{z})\}+\sum_{i=1}^{m}\{(2y_{i}-\bar{z}-\bar{y})(\bar{y}-\bar{z})\}

    (m+n)\sigma_{z}^{2}-n\sigma_{x}^{2}-m\sigma_{y}^{2}=(2n\bar{x}-n\bar{z}-n\bar{x})(\bar{x}-\bar{z})+(2m\bar{y}-m\bar{z}-m\bar{y})(\bar{y}-\bar{z})

    (m+n)\sigma_{z}^{2}-n\sigma_{x}^{2}-m\sigma_{y}^{2}=(n\bar{x}-n\bar{z})(\bar{x}-\bar{z})+(m\bar{y}-m\bar{z})(\bar{y}-\bar{z})

    (m+n)\sigma_{z}^{2}-n\sigma_{x}^{2}-m\sigma_{y}^{2}=n(\bar{x}-\bar{z})^{^{2}}+m(\bar{y}-\bar{z})^{^{2}}

    (m+n)\sigma_{z}^{2}-n\sigma_{x}^{2}-m\sigma_{y}^{2}=n(\frac{m\bar{x}+n\bar{x}-n\bar{x}-m\bar{y}}{m+n} )^{^{2}}+m(\frac{m\bar{y}+n\bar{y}-n\bar{x}-m\bar{y}}{m+n})^{^{2}}

    (m+n)\sigma_{z}^{2}-n\sigma_{x}^{2}-m\sigma_{y}^{2}=n(\frac{m\bar{x}-m\bar{y}}{m+n} )^{^{2}}+m(\frac{n\bar{y}-n\bar{x}}{m+n})^{^{2}}

    (m+n)\sigma_{z}^{2}-n\sigma_{x}^{2}-m\sigma_{y}^{2}=\frac{m^{^{2}}n\bar{x}^{^{2}}-2m^{^{2}}n\bar{x}\bar{y}+m^{^{2}}n\bar{y}^{^{2}}+mn^{^{2}}\bar{y}^{^{2}}-2mn^{^{2}}\bar{x}\bar{y}+mn^{^{2}}\bar{x}^{^{2}}}{(m+n)^{^{2}} }

    (m+n)\sigma_{z}^{2}-n\sigma_{x}^{2}-m\sigma_{y}^{2}=\frac{(m+n)mn\bar{x}^{^{2}}-(m+n)*2mn\bar{x}\bar{y}+(m+n)mn\bar{y}^{^{2}}}{(m+n)^{^{2}} }

    (m+n)\sigma_{z}^{2}-n\sigma_{x}^{2}-m\sigma_{y}^{2}=\frac{mn\bar{x}^{^{2}}-2mn\bar{x}\bar{y}+mn\bar{y}^{^{2}}}{m+n}

    \sigma_{z}=\sqrt{\frac{n\sigma_{x}^{2}+m\sigma_{y}^{2}+\frac{mn(\bar{x}-\bar{y})^{2}}{m+n}}{m+n}}

    以上为推导过程,如果问题,欢迎反馈。

     

    展开全文
  • 样本均值的抽样分布/置信区间

    千次阅读 2019-08-23 11:24:51
    样本均值的抽样分布: 最高的是正峰态分布,中间的是正态分布,最低的是负峰态分布 正偏态分布,右尾长,负偏态分布,左尾长 样本容量越大,样本均值越趋近于总体均值 随着样本容量n趋近于无穷,样本均值的抽样...

    样本均值的抽样分布:

    最高的是正峰态分布,中间的是正态分布,最低的是负峰态分布

    正偏态分布,右尾长,负偏态分布,左尾长

    样本容量越大,样本均值越趋近于总体均值

    随着样本容量n趋近于无穷,样本均值的抽样分布趋于正态分布(标准差越小,图形越瘦,越凑近均值)(此时近似于正态分布的抽样分布,它的均值等于总体均值)(频率分布)

     样本均值抽样分布的标准差通常称为均值标准差

    σ是原分布的标准差,是原分布的样本均值的抽样分布的标准差)(原分布可以是任何怪异的分布,没任何规律的无规则分布)

    例题:每个男性平均在户外每天喝2L水,标准差是0.7L,你准备组织一个50人参加的户外活动,准备了110L水,水不够的概率是多少?

    p(水不够的概率)=p(用水大于110L的概率)=p(平均每个用水大于2.2L的概率)

    原分布:均值=2,σ=0.7

    抽样分布:样本容量=50(近似于正态分布),样本均值=原分布均值=2,样本标准差=0.7/50^-1/2

    p(平均每个用水大于2.2L的概率),看2.2离均值有几个标准差,(2.2-2)/样本标准差=2.02(z分数)

    即求p(该样本均值大于均值右侧2.02个标准差处的概率)

    查z分数表(显示的是低于某值的概率)得知,低于2.02的概率是0.9783,因此,p(该样本均值大于均值右侧2.02个标准差处的概率)=1-0.9783(z值表有正有负,网上很容易查到)

     

     

                                         

     

     

    展开全文
  • 考虑3个正态总体均值和方差都是未知参数及所取3个正态总体样本数不等时,均值标准差的比在树序约束下极大似然估计。根据PAVA算法思想,给出了均值标准差的比在树序约束下极大似然估计计算方法。
  • 图片数据集的均值标准差计算

    千次阅读 2020-04-24 15:27:31
    模型训练需要对图片数据集对样本进行归一化,因此要求均值标准差 但因为笔记本内存不够,用数组寄存没办法实现,所以写了一个低配版python脚本 1. 获取图片名称列表 def get_image_list(img_dir, isclasses=...
  • 如何计算均值标准差和标准误差

    千次阅读 2019-12-12 11:51:32
    这通常都免不了要计算均值标准差和标准误差。本文将向你展示如何计算。 方法1 数据 1 获得一组你想要分析数据。这些信息也称为样本。 例如,一个由5个学生组成班级接受了一次测试,测试结果...
  • 预测时批量归⼀化 《动手学习深度学习》李沐 使⽤批量归⼀化训练时,我们可以将批量⼤...一种常⽤⽅法是通过移动平均估算整个训练数据集的样本均值和⽅,并在预测时使⽤它们得到确定输出。可⻅,和丢弃层⼀...
  • python 计算均值 方差 标准差

    千次阅读 2020-12-02 10:51:14
    1.计算均值 import numpy as np a = [5, 6, 16, 9] print(np.mean(a)) 最后结果 9.0 np.mean方法即可求均值 2.计算方差 ...如果我们模拟一下计算方差过程 ...np.var计算是整体方差,如果想要计算样本方差,
  • 目的:分析样本均值与总体均值的不同 比较分布: t分布 标准差: σ=SN−1\sigma = \frac{S}{\sqrt{N-1}}σ=N−1​S​ 样本t值: t = x‾−μσ\frac{\overline{x}-\mu}{\sigma }σx−μ​ 自由度: N-1; α\alphaα (小...
  • 用SPSS求均值 方差 标准差小例题

    万次阅读 2018-11-02 18:52:44
    假设轮胎寿命服从正态分布。估计某种轮胎平均寿命,随机抽取12只轮胎组成一个样本,测得...(1)样本均值,样本方差,样本标准差 (2)求平均寿命0.95置信区间。 1.输入数据 2.点击分析-比较平均值-单样本...
  • 当您使用更多样本来计算平均值和标准偏差时,查看平均值和标准偏差如何变化很有用。
  • Python 生成均值为2 ,标准差为3 一维正态分布样本500 import numpy as np import scipy.stats as st import matplotlib.pyplot as plt s=np.random.normal(2, 3, 500) s_fit = np.linspace(s.min(), s.m...
  • 来度量各个维度偏离其均值的程度,标准差可以这么来定义: 从定义上看,协方差仅能处理二维数据,但是对于多维的情况,就需要协方差矩阵了。 从协方差的定义上我们也可以看出一些显而易见的性质,如: 协方差矩阵 ...
  • 组内方差(Se) 实现每次只读取单张图片来计算整个图像数据集各通道均值标准差,从而避免需要读取所有图片使得内存占用太多(最后可能忘了除样本数量,待下次用到再更新) PathRoot='.\RCS\RGB'; %data file ...
  • 标准差、方差越大,离散程度越大。反之,离散程度越小。统计中方差(样本方差)是各个数据分别与其平均数之差平方平均数。3.4 历史“方差”(variance)这一词语率先由罗纳德·费雪(Ronald Fisher)在其...
  • 1、均值和方差 (1)统计学里最基本的概念就是样本的...(3)标准差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均。 (4)示例 以两个集合为例,[0, 8, 12, 20] 和 [8, 9, 11, 12] 两个集合的均值都...
  • 当您使用更多样本来计算平均值和标准偏差时,查看平均值和标准偏差如何变化很有用。 数组可以包含 NaN,但它比 cumstat(文件 ID:#26899)慢,因为它包含一个 for 循环
  • 浅谈均值、方差、标准差、协方差的概念及...均值描述的是样本集合的中间点,它告诉我们的信息是有限的,而标准差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均。 以这两个集合为例,[0, 8, 12, 20]和[8, ...
  • 一、统计学的基本概念 统计学里最基本的概念就是...均值描述的是样本集合的中间点,它告诉我们的信息是有限的,而标准差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均。 以这两个集合为例,[0, 8, ...
  • 最近做实验需要统计实验结果的均值标准差,mark一下,方便查阅! 总体标准差 样本标准差也叫无偏样本标准差,就是自由度为 n-1 代码 imimport numpy as np each_acc1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] ...
  • 协方差的意义和计算公式 学过概率统计的孩子都知道,统计里最基本的概念就是样本的均值,方差,或者再加个标准差。首先我们给你一个含有n个样本...而标准差给我们描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均...
  • 统计学里最基本概念就是样本的均值、方差、标准差。首先,我们给定一个含有n个样本的集合,下面给出这些概念公式描述: 均值: 方差: 标准差均值描述样本集合中间点,它告诉我们信息是有限。 ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 1,120
精华内容 448
关键字:

样本均值的标准差