AM-GM不等式：也叫均值不等式，·即调和平均数不超过几何平均数，几何平均数不超过算术平均数，算术平均数不超过平方平均数，简记为“调几算方”。 1、下式被称为调和平均数。 2、下式被称为几何平均数。 3、下式被称为算术平均数。 4、下式被称为平方平均数。
期望 在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。它反映随机变量平均取值的大小。 大数定律规定，随着重复次数接近无穷大，数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。 方差（variance） 方差用来衡量随机变量或一组数据的离散程度。
数据类型 按照计量尺度不同，统计数据分为：分类数据、顺序数据、数值型数据。 分类数据只能归于某一类别的非数值型数据 异众比率 异众比率主要适合测度分类数据的离散程度，当然，对于顺序的数据以及数值型数据也可以计算异众比率。它虽然也是一个反映离散程度的相对指标，但是与标准差
算法的考察：求数值型元素中的最大值，最小值，平均数，总和等 package com.atguigu.exer; import sun.jvm.hotspot.tools.SysPropsDumper; /* * 算法的考察：求数值型元素中的最大值，最小值，平均数，总和等 * * 定义一个int型的一维数组，包含10个元素，分别赋一些随机整数， * 然后求
Scanner进阶 例1 Scanner scanner = new Scanner(System.in); //从键盘接收数据 int i = 0; float f = 0.0f; System.out.println("请输入整数："); //整数 if (scanner.hasNextInt()) { i = scanner.nextInt();
技巧：采用滑动窗口方法，首数值更新尾数值 实现： def max_continue_avg(li, k): first_sum = 0 for i in range(k): first_sum += li[i] res = first_sum for j in range(k, len(li)): first_sum = first_sum + li[j] - li[j-k] res = max(f
61-A 题目叙述 求一堆数的平均值-中位数最大是多少。 题解 考虑枚举中位数是多少，那么只要比中位数大的选若干个，小的选若干个就行了。 现在有这样一个事实：答案一定不是选择长度为偶数的序列。这是一件非常有意思的事情。只要证明，如果现在有一个集合大小为偶数，就能找到比他权值更大
SPSS常见数据分析方法比较汇总 数据哥 大数据科学 导读：SPSS常见数据分析方法比较汇总，供大家参考学习。提示：这是一篇长文，全文共360字，阅读时间3分钟 SPSS作为一款成熟的数据分析工具，其主要特点就是将各种各样的统计分析方法流程化模块化。一、SPSS常用多变量分析技术比较汇总表注：
难度：简单。 正确解法： class Solution { public: double findMaxAverage(vector<int>& nums, int k) { int n = nums.size(); if(n == 1)return nums[0]; double average = 0, ans = 0; for(int i = 0; i < k; i++){ av
经典滑动窗口 左指针和右指针不断向右移动，达到求出所有子数组的目的 再进行/k就得到了平均数 因为double的计算比int慢 所以只在最终求结果时将sum转成double类型 sum就是需要维护的总数 每次减去出队的第一个再加上进队的最后一个即可 class Solution { public double f
643. 子数组最大平均数 I 给定 n 个整数，找出平均数最大且长度为 k 的连续子数组，并输出该最大平均数。 示例： 输入：[1,12,-5,-6,50,3], k = 4 输出：12.75 解释：最大平均数 (12-5-6+50)/4 = 51/4 = 12.75 提示： 1 <= k <= n <= 30,000。 所给数据范围 [-10,000，10,000]。 解题 一、
数据分布的特征 １、集中趋势：各数据向中心值靠拢或聚集的程度；【平均数、中位数、四分位数、众数】 2、离散程度：各数据远离其中心值的趋势；【极差、四分位差、方差、标准差、离散系数】 ３、分布形状：数据分布偏斜程度和峰度【偏态系数、峰态系数】 Excel表示： 平均数：AVERAGE()
文章目录 基本不等式创造了一种思路 以前求多个变量的表达式一般都是消元基本不等式告诉我们：有些情况，不要急着消元，用用不等式啊！ 基本不等式体现一种对称美！ a >
题目描述 给出三个整数，请你设计一个程序，求出这三个数的和、乘积和平均数。 输入 包括多组测试数据以EOF结束，每组输入只有三个整数a、b、c。数据确保在int范围内。 输出 输出一行，包括三个整数的和、乘积、平均数。 数据之间用一个空格隔开，其中平均数保留小数后两位。 样例输入
Task08学习思维导图 注：为了节约行数，默认import numpy as np已经写在每段代码前，不再重复写入，如果有新的包引入，会在这里说明： from scipy import stats 前言 在第十一章的学习：数学函数 中，我们已经大体介绍了一些统计函数的基本使用方法： 在本次学习中让我们来系统性地学习一下
Task08学习思维导图 注：为了节约行数，默认import numpy as np已经写在每段代码前，不再重复写入，如果有新的包引入，会在这里说明： from scipy import stats 前言 在第十一章的学习：数学函数 中，我们已经大体介绍了一些统计函数的基本使用方法： 在本次学习中让我们来系统性地学习一下
1.基本度量值 平均值：所有数据相加 / 数据个数 中位数：将数据升序排列，数据项个数为奇数时取中间数，为偶数时取中间两数平均值 众数：出现次数最多的数 四分位数：数据升序，位于第25%位置的叫做第一四分位数Q1，位于第50%位置的叫做第二四分位数Q2，位于第75%的叫做第三分位数Q3 方差：各个数
一·算法描述 随机从一组数据中取出一个，每个数据都有被随机选中的相应概率 二.实现方式 实现算法有两种方式 方式一：先计算出每个数据项的权重，然后依据权重依次将每个数据项放入一个数组中，数据项在数组中的个数与数据项的权重呈正相关，为了简便，也可以将数据项的索引放到数组中，比如一
原题： 思路： 左右两方向的处理 事实上这类题全部都是可以转换为“从左向右”的处理的 再回来考虑这道题 我们发现它要求我们让每堆纸牌都变成平均数 那我们可以先把它算出来，因为肯定要用 其次，由于牌堆数目参差不齐，所以我们为了将它们捋平，要对每一个数i做一个差分diffi 然后根
double findMaxAverage(int* nums, int numsSize, int k){ double max=0,sum; int i; for (i=0; i<k; i++) max += nums[i]; sum = max; for (i=k; i<numsSize; i++) { sum += nums[i] - nums[i-k]; if (sum > m
https://www.jianshu.com/p/a423903ce1fa title: 标准差为什么除以n-1 date: 2019-10-16 12:10:54 type: "tags" tags: 统计学 categories: 生物统计 前言 在学习统计学的时候，我遇到过这么一个问题，也就是说，样本的标准差公式，如下所示： 很多统计学书上都提到，在样本标准差的计算
用户留存率R的由来 以及 留存率的计算 R的由来 开门见山 假设我们某产品新增一批用户，新增用户总数为Num 我们设第n天时，这部分用户中留存下来的用户数为Num(n)，即，第n天依旧登录/活跃的用户 那么， 这批用户的总生命周期为LT(all) LT(all) = Num*1 + Num(1)*1 + Num(2)*1 +Num(3)
变异程度变量：即离散程度的度量 1 : 极差：最简单的变异程度度量 极差=最大值-最小值 2 : 四分位数 间距 第三四分位数Q3与第一四分位数Q的差值，也就是说，四分位数间距是中 间50%数据的极差。 IQR=Q3-Q1 3 ：方差 方差=∑(观测值-平均值)2/N 4:
1 import pandas 2 excel=pandas.read_excel(r'F:\pandas练习\成绩.xlsx',index_col='id',sheet_name='Sheet1') 3 temp=excel[['score1','score2']] 4 5 row_sum=temp.sum(axis=1) #默认axis=0，对每一列进行求和 6 row_mean=
/*输入三门课程成绩,并计算平均数; 用函数判断:如果平均数>=60,返回合格,否则返回不合格; */ import java.util.Scanner; public class ReturnString { public static void main(String[] args) { Scanner userInput = new Scanner(System.in); doubl
