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J'ai toujours aimé faire de bonnes trouvailles. Désormais, internet ouvre en la matière un très large choix. Pour partager ma passion, je vous livre mes produits préférés de la toile. Je suis certain que vous les apprécierez autant que moi
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Le web ne manque pas de magasins en ligne, choisir chaufferette électrique pour les pieds est assez complexe, par rapport au nombre d'opportunités, mais notre guide est là pour obtenir une aide efficace. Chaufferette électrique pour les pieds 4 des plus grosses ventes de la semaine
Les produits sont nombreux à exister. Mais comment savoir quels sont les plus efficaces et les meilleurs? Sans comparatif, sans conseils, sans tests… compliqué! Je remédie à tout cela, en vous proposant tout ça sur ce site. Et tout ça, pour vous!
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Calculatrice de la variance de la population La calculatrice de la variance de population est employée pour calculer la variance de population d'un ensemble de nombres. Calcul de la variance de la population La variance de population d'une population finie de taille N est calculée par la formule suivante:
Où: σ 2 = variance de population x 1,..., x N = l'ensemble de données sur la population μ = moyenne de l'ensemble de données de population N = taille de l'ensemble de données sur la population Apparenté, relié, connexe
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Je voudrais calculer la variance pour chaque ligne d'une matrice. Pour la matrice suivante A
[, 1] [, 2] [, 3]
[1, ] 1 5 9
[2, ] 5 6 10
[3, ] 50 7 11
[4, ] 4 8 12
Je voudrais obtenir
[1] 16. 0000 7. 0000 564. 3333 16. 0000
Je sais que je peux y arriver avec apply(A, 1, var), mais existe-t-il un moyen plus rapide ou meilleur? Depuis l'octave, je peux le faire avec var(A, 0, 2), mais je ne sais pas comment Y argument de la var() la fonction dans R doit être utilisée. Modifier: l'ensemble de données réel d'un bloc typique comprend environ 100 lignes et 500 colonnes. Cependant, la quantité totale de données est d'environ 50 Go. Réponses:
19 pour la réponse № 1 Vous pourriez potentiellement vectoriser var sur des lignes (ou des colonnes) à l'aide rowSums et rowMeans
RowVar <- function(x,... ) {
rowSums((x - rowMeans(x,... ))^2,... )/(dim(x)[2] - 1)}
RowVar(A)
#[1] 16. 0000
En utilisant les données @Richards, les rendements en
microbenchmark(apply(m, 1, var), RowVar(m))
## Unit: milliseconds
## expr min lq median uq max neval
## apply(m, 1, var) 343.
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Rechercher un outil (en entrant un mot clé):
Outils de statistique: moyenne simple (sans coeff. ) - moyenne de notes (avec coeff. ) - moyenne géométrique - moyenne harmonique - variance - covariance - écart type - médiane - régression linéaire - histogramme - moyenne BAC 2021
Calculer la variance d'une série statistique
La variance est la moyenne pondérée des carrés des écarts de chaque valeur à la moyenne arithmétique d'une série numérique, ce qui donne algébriquement la formule suivante:
On peut simplifier la formule de la variance pour obtenir:
La variance se calcule à partir des carrés des écarts, les unités sont donc différentes de celles de la série numérique. Par exemple, si l'unité de la série s'exprime en cm lorsqu'il s'agit de longueurs, la variance s'exprime en centimes carrés (cm²). La racine carrée de la variance, appelée écart-type, s'exprime dans les unités de la série numérique. A quoi sert la variance? La variance est utile pour calculer l' écart-type.
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Calculer la Covariance
La covariance mesure le lien linéaire qui peut exister entre deux séries statistiques. Lorsqu'elle est normalisée, la covariance est utilisée comme un coefficient de corrélation entre les deux séries. La formule de la covariance est égale à: `Co(X, Y) = \sum_{i=1}^{N}{(X_i - \overline{X})(Y_i - \overline{Y})}/N` où `N`est l'effectif de chaque série. La covariance est la moyenne des produits des écarts des valeurs à la moyenne de chaque série. Interpretation de la covariance
La covariance permet d'étudier les variations simultanées de deux variables par rapport à leur moyenne respective. La covariance permet de mesurer les variations de deux séries de valeurs entres elles (comme deux titres de bourses) et de savoir si elles varient de concert.
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Calculateur d'écart type (σ) avec valeur moyenne et variance en ligne. Calculateur de la population et de l'écart type échantillonné
Entrez les valeurs de données délimitées par des virgules (par exemple: 3, 2, 9, 4) ou des espaces (par exemple: 3 2 9 4) et appuyez sur le bouton Calculer. Calculateur d'écart-type à variable aléatoire discrète
Entrez la probabilité ou le poids et le numéro de données dans chaque ligne:
Calcul de l'écart type de la population entière
Population signifie:
Écart type de la population:
Calcul de l'écart type des données échantillonnées
Échantillon moyen:
Écart type d'échantillon:
Calcul de l'écart type à variable aléatoire discrète
Moyenne de la variable aléatoire:
Écart type de variable aléatoire discrète:
Voir également
Écart-type
Calculatrice moyenne pondérée
Calculateur de variance
Calculateur GPA
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L'écart type indique la quantité de variabilité et de dispersion par rapport à la moyenne des données. L'erreur standard indique la divergence entre la moyenne de l'échantillon et la moyenne réelle de la population. L'erreur type de la moyenne est toujours inférieure à l'écart type. Le calculateur d'erreur standard calcule l'équation d'écart type et trouve l'erreur standard (SE). Cliquez sur pour apprendre comment trouver la longueur d'arc et comment multiplier des vecteurs. Formule d'erreur standard
La formule d'erreur standard pour calculer l'erreur standard est
$$SE=\frac{σ}{\sqrt(n)}$$
L'erreur standard est utile pour vous de préciser la moyenne des données données de cette population spécifique qui serait probablement comparée à la moyenne réelle de la population. Ecart type entre deux ensembles de données
L'écart type trouve la différence dans les nombres et la diversité des valeurs de l'ensemble de données. Si les données sont 3, 7, 7, 19 vs 2, 5, 6, 7. Suivez les étapes ci-dessous pour calculer SD entre deux ensembles de données.
Les étapes sont
Étape 1: Collectez des données pour créer un ensemble de données afin de calculer l'écart type. Étape 2: Calculez la moyenne et la moyenne de l'ensemble de données en additionnant tous les nombres et en divisant le total par le nombre d'éléments dans l'ensemble de données. (3 + 7 + 7 + 19) / 4 = 9 contre (2 + 5 + 6 + 7) / 4 = 5
Ici la moyenne est de 5
Étape 3: Soustrayez la moyenne du premier nombre de votre ensemble de données et placez les différences au carré. 3 – 9 = -6² = 36, 7 – 9 = -2² = 4, 7 – 9 = -2² = 4, 19 – 9 = 10² = 100
Vs
2 – 5 = -3² = 9, 5 – 5 = 0² = 0, 6 – 5 = 1² = 1 7 – 5 = 2² = 4
Étape n° 4: Ajoutez des différences au carré et divisez le total par le nombre d'éléments dans l'ensemble de données. 36 + 4 + 4 +100 = 144
144 / 4 = 36
9 + 1 + 4 = 14
Étape n°5: Prenez la racine carrée de cette moyenne des différences pour trouver l'écart type. $$\sqrt36=6$$
$$\sqrt14=3. 74$$
C'est ainsi que nous calculons l'écart type entre deux ensembles de données. Qu'est-ce que le calculateur d'écart type?