calculate standard deviation single pass

最新推荐文章于 2025-01-23 23:46:20 发布
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分类专栏： Math
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var=sum((X(i)-mean)^2)/(N-1)

sum((X(i)-mean)^2)
=sum(X(i)^2 - 2*X(i)*mean + mean^2)
=sum(X(i)^2) - 2*sum(X(i))*mean + N*mean^2

because sum(X(i)) = N*mean, so we get

=sum(X(i)^2) - 2*N*mean*mean + N*mean^2
=sum(X(i)^2) - N*mean^2

then std = sqrt((sum(X(i)^2) - N*mean^2)/(N-1))

GEE 训练教程——计算 2017 年橡树大火的燃烧严重程度指标
此星光明博客
11-11 186
GEE 训练教程——计算 2017 年橡树大火的燃烧严重程度指标。
GEE 案例：HTV（Hydro Temporal Varriation）算法的分析和代码
此星光明博客
09-28 202
Hydro Temporal Variation (HTV) 算法是一种用于水文时间序列数据分析的方法。它主要用于识别和量化水文时间序列中的季节性和年际变化。HTV 算法基于以下的两个主要步骤：1. 季节性分解：HTV 首先对水文时间序列进行季节性分解，将其拆分为长期趋势、季节性和残差三个部分。这可以通过使用经典的季节性分解方法，如X-11或X-12-ARIMA模型，或使用基于小波分析的方法来实现。2. 年际变化分析：在进行季节性分解之后，HTV 算法使用一个指标来量化水文时间序列的年际变化。
Standard deviation
weixin_34273481的博客
12-16 1489
From Wikipedia, the free encyclopedia   Jump to: navigation, search In probability and statistics, the standard deviation of a probability distribution, random variable, or population or multis...
rsem-calculate-expression
qq_39306047的博客
08-17 1937
rsem-calculate-expression http://deweylab.biostat.wisc.edu/rsem/rsem-calculate-expression.html NAME SYNOPSIS ARGUMENTS BASIC OPTIONS ADVANCED OPTIONS DESCRIPTION OUTPUT EXAMPLES NAME rsem-calculate-expression SYNOPSIS rsem-calculate-expression [options] up
高斯模糊-Gaussian blur
国宝大人的专栏
10-31 8842
高斯模糊 从维基百科，自由的百科全书 一个小的和大的高斯模糊效果 A高斯模糊（也被称为高斯平滑）是模糊图像的结果高斯函数。它是一种广泛使用的图形软件的影响，通常会减少图像噪声和减少细节。这个模糊技术的视觉效果是一个平滑的模糊相似，查看图片通过一个半透明的屏幕，从明显不同散景在通常的照明的聚焦透镜或物体的阴影产生的影响。高斯平滑也被用来作为一个预
LLMs之MoE之DeepSeek-V3：《DeepSeek-V3 Technical Report》翻译与解读(DeepSeek-V3的最详细解读)
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
01-23 8544
​ LLMs之MoE之DeepSeek-V3：《DeepSeek-V3 Technical Report》翻译与解读(DeepSeek-V3的最详细解读) 目录 相关文章 《DeepSeek-V3 Technical Report》翻译与解读 Abstract 1、Introduction 2、Architecture 3、Infrastructures
【ChatGPT核心原理实战】手动求解 Transformer：分步数学示例 | Solving Transformer by Hand: A Step-by-Step Math Example
AI天才研究院
12-22 3443
手动求解 Transformer：分步数学示例Understanding Transformers: A Step-by-Step Math Example — Part 1了解 Transformer：分步数学示例 — 第 1 部分I understand that the transformer architecture may seem scary, and you might have encountered various explanations on…我知道变压器架构可能看起来很可怕，并且
Visualizing Transformer Layers for Deep Learning
AI天才研究院
10-09 714
Transformer是一种用于序列到序列(sequence to sequence, seq2seq)学习任务的最新网络结构。它借鉴了自注意力机制(self attention mechanism)，并在编码器-解码器结构上进行修改。Transformer的优点是通过关注每个位置的上下文来捕获长期依赖关系，因此能够处理序列中出现的复杂模式，同时保持计算效率。此外，Transformer也被证明可以有效地学习序列特征并生成新序列。
CNN-LSTM模型中应用贝叶斯推断进行时间序列预测
09-07 2183
在本文中，作者提出了一种新的方法，即使用贝叶斯推断在混合CNN-LSTM模型中，称为CNN-Bayes LSTM，用于时间序列预测。参考文献部分列出了与时间序列预测相关的研究文献，包括统计方法、深度学习方法、贝叶斯推断在时间序列预测中的应用，以及不确定性量化的相关研究。论文的结构包括相关工作的简要回顾、提出的模型介绍、两个关于太阳黑子和天气预测的实验结果描述，以及结论和未来工作的总结。结论和未来工作部分总结了论文的主要发现，并提出了未来的研究方向，包括在更高维度的数据集上测试模型，以及考虑更多因素。
GEE案例：Sentinel-1影像雷达图像时间序列评估孟加拉国的河岸侵蚀情况
此星光明博客
07-26 357
地球上的许多河流系统都存在河岸侵蚀现象，河岸侵蚀会破坏农田和住房，从而影响沿河居民。在这项研究中，我们利用谷歌地球引擎（GEE）中提供的时间序列哨兵-1 号卫星雷达图像、重访周期为 12 天的地面探测（GRD）数据，检测了孟加拉国贾木纳河沿岸过去发生的河岸侵蚀事件。通过进行土地覆被分类和检测土地覆被从季风前的植被区到季风后的沙地或水域的变化来检测侵蚀土地。此外，如果居民点位于侵蚀土地上，则将其作为持续散射体进行检测，并将其归类为侵蚀土地。
amqp-client-5.1.2.jar中文文档.zip
05-11
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fastjson-1.1.31.sec04.jar中文-英文对照文档.zip
05-11
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临沂市区县边界，矢量边界，shp格式
05-11
矢量边界，行政区域边界，精确到区县，可直接导入arcgis使用
ehcache-3.3.1.jar中文文档.zip
05-11
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基于Maxwell的16极18槽轴向磁通永磁电机模型设计与性能分析 (1500W, 190mm外径)
05-11
内容概要：本文详细介绍了基于Maxwell仿真的16极18槽轴向磁通永磁电机模型的设计与性能分析。该电机功率为1500W，外径190mm，输出转矩3.7Nm。文章从引言开始，逐步探讨了Maxwell模型的特点及其在电机设计中的应用。接着，通过对磁场分布、电流控制和效率分析等方面的深入讨论，展示了电机的高性能和稳定性。最后，通过波形图解析，验证了电机的稳定输出特性，证明其适用于多种应用场景。 适合人群：从事电机设计、电磁仿真领域的工程师和技术人员，以及相关专业的学生。 使用场景及目标：① 学习和掌握轴向磁通永磁电机的设计方法；② 理解Maxwell仿真工具在电机设计中的应用；③ 分析并优化电机的性能参数，如磁场分布、电流控制和效率。 其他说明：该电机模型不仅提供了理论支持，还为实际工程应用提供了宝贵的参考依据。
fastjson-1.1.24.jar中文-英文对照文档.zip
05-11
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基于Matlab GUI的多功能数字图像处理系统：图像增强、分割、变换、复原与编码
05-11
内容概要：本文介绍了基于Matlab GUI界面的数字图像处理系统，涵盖了图像增强、图像分割、图像变换、图像复原和图像编码五大功能模块。通过Matlab的强大数据处理能力和图形用户界面，用户能够便捷地执行多种图像处理任务。每个功能模块都提供了具体的算法选择，如直方图均衡化用于图像增强，阈值分割和边缘检测用于图像分割，仿射变换用于图像变换，去噪和锐化算法用于图像复原，以及JPEG和PNG编码用于图像压缩。文中还给出了部分功能的简单代码示例，帮助用户理解和应用。 适合人群：对数字图像处理感兴趣的初学者和有一定编程基础的研究人员。 使用场景及目标：适用于需要进行图像处理实验、研究或开发的应用场景，旨在提升图像质量和效率，满足不同领域的图像处理需求。 其他说明：该系统不仅提供直观的操作界面，还支持自定义算法集成，便于进一步扩展和优化。
带升压转换器和扰动观测算法的MPPT
最新发布
05-11
带升压转换器和扰动观测算法的MPPT MATLAB Simulink中采用摄动与观测（P&O）算法的升压转换器MPPT 带P&O的MPPT将通过调整升压转换器的占空比来跟踪最大功率点，以在不断变化的条件下最大化输出功率。
双向Buck-Boost变换器：基于电压外环电流内环控制的多模式应用与技术解析
05-11
内容概要：本文详细介绍了双向Buck-Boost变换器的技术特性及其在不同应用场景中的工作模式。首先对双向Buck-Boost变换器进行了概述，指出其作为高效电源转换器的重要地位。接着，文章重点探讨了三种主要工作模式——恒功率模式、恒电流模式和稳压模式的具体运作机制及其应用场景。恒功率模式适用于电池供电系统，能动态调整输出以保持稳定功率；恒电流模式则用于需要精确电流控制的场合，如电机驱动和LED照明；而稳压模式主要用于维持特定电压输出，保障电力系统的稳定性。此外，文中还分析了变换器的设计和技术细节，强调了其宽电压范围、高效率和电磁兼容性等特点。最后，文章探讨了双向Buck-Boost变换器在电源供应和电动汽车等领域的具体应用。 适用人群：从事电源管理、电力电子、电动汽车等领域工作的工程师和技术人员。 使用场景及目标：帮助读者深入了解双向Buck-Boost变换器的工作原理和技术细节，掌握其在不同应用场景中的配置方法，从而优化实际项目中的电源管理和能量转换效率。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还结合了实际案例，有助于读者更好地理解和应用这项技术。
Using R to generate a random sample of size 100 from a Normal population with mean=10 and variance =4, calculate the sample mean, standard deviation and 95% confidence interval.
06-08
Sure, I can help you with that! Here's the R code to generate the random sample and calculate the mean, standard deviation, and 95% confidence interval: ```R # Set seed for reproducibility set.seed(123) # Generate random sample of size 100 from Normal distribution sample <- rnorm(n = 100, mean = 10, sd = sqrt(4)) # Calculate sample mean and standard deviation sample_mean <- mean(sample) sample_sd <- sd(sample) # Calculate 95% confidence interval ci_upper <- sample_mean + (1.96 * (sample_sd / sqrt(100))) ci_lower <- sample_mean - (1.96 * (sample_sd / sqrt(100))) # Print results cat("Sample Mean:", sample_mean, "\n") cat("Sample Standard Deviation:", sample_sd, "\n") cat("95% Confidence Interval: [", ci_lower, ",", ci_upper, "]") ``` The output should be something like: ``` Sample Mean: 9.740622 Sample Standard Deviation: 2.023815 95% Confidence Interval: [ 9.292481 , 10.18876 ] ``` I hope this helps! Let me know if you have any other questions.
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