統計方差
初中公式
平均值 m = (x1+x2+x3+...xn) / n
方差 ((x1-m)^2+(x2-m)^2+(x3-m)^2) +... / n = (x1^2+x2^2+x3^2+... +xn^2-2*m(x1+x2+x3+...+xn)+n*m^2) / n
現有2個已知的方差 怎麼合併
記錄 value1為第乙個方差的值，記錄sum1為方差1的和, 記錄count1為個數 記錄平均值m1
對於方差2 記錄 value2 sum2 count2 m2 相同
得到新的方差的 sum 為sum1+sum2 的count為count1+count2
新的平均值為 m = sum/count
新的方差為
(value1 * count1 + 2*m1*sum1-m1^2*count1 + value2 * count2 + 2*m2*sum2-m2^2*count2 - 2*m*sum+(count1+count2)*m^2) / sum
合併標準差 同上
只是還原的時候自己乘以自己 得到方差 然後一樣
最大連續次數
假設有2段
第一段 head1 維護第乙個節點的值 tail1維護最後乙個節點的值 value1維護最大連續次數 headcount1維護起點開始最大連續次數 tailcount1維護最後乙個點為終點的最大連續次數
第二段 相同 head2 tail2 value2 headcount2 tailcount2
然後新的
head就是第一段的head1
tail就是第二段的tail2
value 如果 tail1 小於 head1 得到 tailcount + headcount2 + 1 設為x， value是 x value1 value2中的最大值
headcount 如果第一段都是遞增的話就是 headcount1+headcount2+1 否則 保證原值
tailcount 同headcount
python 計算均值 方差 標準差
import numpy as np a 5,6,16,9 print np.mean a 最後結果 9.0np.mean方法即可求均值 var np.var a print var 輸出結果 18.5如果我們模擬一下計算方差的過程 var2 math.pow x np.mean a 2 for x...
均值，方差，標準差
對於一維資料的分析，最常見的就是計算平均值 mean 方差 variance 和標準差 standard deviation 在做 特徵工程 的時候，會出現缺失值，那麼經常會用到使用 平均值 或者 中位數等進行填充。平均值平均值的概念很簡單 所有資料之和除以資料點的個數，以此表示資料集的平均大小 其...
方差 標準差以及協方差
今天在看最優化基礎的時候，看到乙個協方差的使用，但是映像卻不是很清晰，特寫一篇博文記錄協方差。說到協方差，那我們還是從方差開始看起。方差 標準差以及協方差都是用來衡量樣本資料的變化情況的。不同的是方差和標準差只能衡量一組資料的變化情況，協方差可以衡量兩組資料之間的變化情況。那我們先來看方差 方差是樣...