计算标准偏差

本文介绍了一个使用C语言实现的标准偏差计算程序。该程序通过用户输入的10个浮点数,计算并输出这些数值的标准偏差。标准偏差是衡量一组数值分散程度的重要统计指标。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#include <stdio.h>
#include <math.h>

float calculateSD(float data[]);

int main()
{
int i;
float data[10];

printf("输入10个元素: ");
for(i=0; i < 10; ++i)
	scanf("%f", &data[i]);

printf("\n标准偏差 = %.6f", calculateSD(data));

return 0;

}

float calculateSD(float data[])
{
float sum = 0.0, mean, standardDeviation = 0.0;

int i;

for(i=0; i<10; ++i)
{
	sum += data[i];
}

mean = sum/10;

for(i=0; i<10; ++i)
	standardDeviation += pow(data[i] - mean, 2);

return sqrt(standardDeviation/10);

}

在这里插入图片描述

Hutool 本身并未直接提供用于计算标准差的工具方法,但可以通过结合 Java 的基础数学计算以及 Hutool 提供的 `CollectionUtil` 等工具类来实现标准差计算标准差用于衡量一组数据与其平均值之间的偏离程度,其计算公式为: $$ \sigma = \sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (x_i - \mu)^2} $$ 其中: - $ \sigma $ 为标准差 - $ N $ 为数据个数 - $ x_i $ 为每个数据点 - $ \mu $ 为数据的平均值 以下是一个基于 Hutool 和 Java 实现标准差计算的示例代码: ```java import cn.hutool.core.collection.CollUtil; import java.util.List; public class StandardDeviationExample { // 计算平均值 public static double mean(List<Double> data) { return data.stream().mapToDouble(Double::doubleValue).sum() / data.size(); } // 计算标准差 public static double standardDeviation(List<Double> data) { double mean = mean(data); double variance = data.stream() .mapToDouble(d -> Math.pow(d - mean, 2)) .average() .orElse(0.0); return Math.sqrt(variance); } public static void main(String[] args) { List<Double> dataList = CollUtil.newArrayList(10.0, 12.0, 23.0, 23.0, 16.0, 23.0, 21.0, 16.0); double stdDev = standardDeviation(dataList); System.out.println("标准差: " + stdDev); } } ``` 在上述代码中: - 使用 `CollUtil.newArrayList` 快速创建一个 `List<Double>` 数据集合。 - `mean` 方法用于计算数据的平均值。 - `standardDeviation` 方法计算标准差,首先计算每个数据点与平均值的差的平方,然后求这些平方值的平均数(即方差),最后取平方根得到标准差。 通过这种方式,可以在 Hutool 的基础上结合 Java 的流式 API 实现标准差计算逻辑。
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