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  • 数据减去平均数除以标准差是什么意思
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  • 六个西格玛是什么意思?六西格玛是哪六个?六个西格玛的DPMO究竟是3.4 还是0.002?长期与短期的差异长期动态平均变化摩托罗拉公司的实证研究 曾经有一些初学六西格玛的学生,在上我们课程[1]之前,完全搞不清楚什么...

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    曾经有一些初学六西格玛的学生,在上优思学院课程[1]之前,完全搞不清楚什么是六个西格玛

    首先,所谓的西格玛,是Sigma的音译,中文其实是标准差。

    标准差(Standard Deviation,缩写SD),数学符号是σ(sigma),在统计学中用作为测量一组数值的离散程度。–优思学院

    六西格玛是哪六个?

    六个西格玛的意思,就是说一组数值,其分布从下限值(Lower Limit)至平均值(Mean)之间存在六个标准差,而从平均值至上限值(Upper Limit)至平均值(Mean)之间也存在六个标准差,简而言之,就上限至下限共存在十二个标准差,就如下图所见的一样。

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    优思学院・六个西格玛水平

    又在图中所见,上下三个标准差,已经包含了99.7%的数据。如果是上下六个标准差的话,其实已经包含了99.9999998%的数据,如果超出上限代表是缺陷(Defect)的话,也就说只有0.0000002%属于缺陷的,这就是六个西格玛在统计学上的意义。

    这里,大家或者会感到很奇怪,如果六个西格玛在统计学上的意义是0.0000002%的缺陷,即是一百万次中,只有0.002个缺陷(DPMO=0.002)。

    六个西格玛的DPMO究竟是3.4 还是0.002?

    优思学院认为,六西格玛这个统计学术语实际上是指一个过程中,每一百万次的过程运行会有0.002个缺陷。然而,现代六西格玛从业者所接受的六西格玛的定义却是每百万次3.4个缺陷。虽然即使达到每百万次3.4个缺陷的效率,也使得流程实现了近乎零的缺陷,因此可以忽略不计,但六西格玛这个统计学上的名字是有误导性的。每百万次3.4个缺陷,实际上相当于4.5西格玛水平。这1.5个西格玛差異或者偏移,其实另有历史上的解释。

    长期与短期的差异

    1.5西格玛偏移(1.5 Sigma Shift)背后的逻辑植根于六西格玛的实证研究。实证研究表明,流程在短期内的表现往往比长期内的实际表现要好。这是因为在短期内,需要处理的只是正常的过程变化。然而在长期内,也会出现特殊的过程变异的情况。这就导致了过程在短期内表现为六西格玛水平,但在长期内表现为4.5西格玛水平。

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    长期动态平均变化

    优思学院认为,过程变异的长期变化是由以下两个原因之一造成的。

    在这里插入图片描述

    1. 过程平均值随时间的变化
    2. 随着时间的推移,该过程的标准差的增大

    由于上述任何一个原因,或两者的结合,导致流程无法达到真正的六西格玛目标。这种现象称为长期动态均值变化。

    摩托罗拉公司的实证研究

    现在,我们知道,由于长期的动态均值变化,不符合六西格玛标准。但是,我们怎么知道我们需要从正态曲线的两边去掉1.5个西格玛。优思学院认为,这并不是统计学上的现实,而只是一个行业惯例。

    摩托罗拉是全球六西格玛方法论的先驱。他们对所改进的流程进行了很多项目的实证研究,同样得出1.5西格玛的偏移的结论。虽然许多统计学家称这1.5西格玛的偏移的结论是颇为任意的,但业界想走摩托罗拉的路,每百万人中有3.4个缺陷,也已经成为业界公认的六西格玛的定义了。

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  • 均方差,均方差,从名字上看,这里面完全没有取平方根的意思,为什么就成了标准差了呢?到底以讹传讹,还是我们的某些课本就一知半解的胡乱定义呢均方差(mse):Mean squared error , 或者mean square ...

    在网络上搜索,搜到关于标准差或者均方差的解释,几乎99%都是说这两者是一个东西。

     

    均方差,均方差,从名字上看,这里面完全没有取平方根的意思,为什么就成了标准差了呢?

    到底是以讹传讹,还是我们的某些课本就一知半解的胡乱定义呢

     

    均方差(mse):Mean squared error , 或者 mean square deviation

    http://en.wikipedia.org/wiki/Mean_squared_error

    http://planetmath.org/encyclopedia/MeanSquareDeviation.html

    http://dictionary.reference.com/browse/mean+square+deviation

     

    方差(Variance)

    http://en.wikipedia.org/wiki/Variance

     

     

    标准差(均方根偏差)(rmsd)( standard deviation ,或者 root-mean-square deviation

    http://en.wikipedia.org/wiki/Root_mean_square_deviation

    http://en.wikipedia.org/wiki/Standard_deviation

     

     


    从上面连接中的详尽解释和公式可以看出,方差(variance)和均方差(mse)在某些通俗条件下,可以说是一种概念。但它们不是标准差。

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  • 什么python性能

    千次阅读 2017-08-30 21:16:08
    python为什么性能: 当我们提到一门编程语言的效率时:通常有两层意思,第一开发效率,这对程序员而言,完成编码所需要的时间;另一个运行效率,这对计算机而言,完成计算任务所需要的时间

    正文


    注意:本文除非特殊指明,”python“都是代表CPython,即C语言实现的标准python,且本文所讨论的是版本为2.7的CPython。


    python为什么性能差:


    当我们提到一门编程语言的效率时:通常有两层意思,第一是开发效率,这是对程序员而言,完成编码所需要的时间;另一个是运行效率,这是对计算机而言,完成计算任务所需要的时间。编码效率和运行效率往往是鱼与熊掌的关系,是很难同时兼顾的。不同的语言会有不同的侧重,python语言毫无疑问更在乎编码效率,life is short,we use python。


    虽然使用python的编程人员都应该接受其运行效率低的事实,但python在越多越来的领域都有广泛应用,比如科学计算 、web服务器等。程序员当然也希望python能够运算得更快,希望python可以更强大。


    首先,python相比其他语言具体有多慢,这个不同场景和测试用例,结果肯定是不一样的。这个网址给出了不同语言在各种case下的性能对比,这一页是python3和C++的对比,下面是两个case:




    python运算效率低,具体是什么原因呢,下列罗列一些


    第一:python是动态语言


    一个变量所指向对象的类型在运行时才确定,编译器做不了任何预测,也就无从优化。举一个简单的例子: r = a + b。 a和b相加,但a和b的类型在运行时才知道,对于加法操作,不同的类型有不同的处理,所以每次运行的时候都会去判断a和b的类型,然后执行对应的操作。而在静态语言如C++中,编译的时候就确定了运行时的代码。


    另外一个例子是属性查找,关于具体的查找顺序在《python属性查找》中有详细介绍。简而言之,访问对象的某个属性是一个非常复杂的过程,而且通过同一个变量访问到的python对象还都可能不一样(参见Lazy property的例子)。而在C语言中,访问属性用对象的地址加上属性的偏移就可以了。


    第二:python是解释执行,但是不支持JIT(just in time compiler)。虽然大名鼎鼎的google曾经尝试Unladen Swallow 这个项目,但最终也折了。


    第三:python中一切都是对象,每个对象都需要维护引用计数,增加了额外的工作。


    第四:python GIL


    GIL是Python最为诟病的一点,因为GIL,python中的多线程并不能真正的并发。如果是在IO bound的业务场景,这个问题并不大,但是在CPU BOUND的场景,这就很致命了。所以笔者在工作中使用python多线程的情况并不多,一般都是使用多进程(pre fork),或者在加上协程。即使在单线程,GIL也会带来很大的性能影响,因为python每执行100个opcode(默认,可以通过sys.setcheckinterval()设置)就会尝试线程的切换,具体的源代码在ceval.c::PyEval_EvalFrameEx。


    第五:垃圾回收,这个可能是所有具有垃圾回收的编程语言的通病。python采用标记和分代的垃圾回收策略,每次垃圾回收的时候都会中断正在执行的程序,造成所谓的顿卡。infoq上有一篇文章,提到禁用Python的GC机制后,Instagram性能提升了10%。感兴趣的读者可以去细读。


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