2-05. 求集合数据的均方差(15)

本文介绍了如何设计函数来计算给定整数数组的均方差,并提供了输入输出格式及样例说明。均方差是一种衡量数值分布离散程度的统计指标。

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设计函数求N个给定整数的均方差。若将N个数A[]的平均值记为Avg,则均方差计算公式为:

输入格式说明:

第1行输入正整数N(<=10000),第2行输入N个整数。

输出格式说明:

输出这N个数的均方差,要求固定精度输出小数点后5位。

样例输入与输出:

序号

输入

输出

1

10

6 3 7 1 4 8 2 9 11 5

3.03974

2

1

2

0.00000

 

AC参考代码:狂戳这里

### 计算集合数据均方差 为了计算集合数据均方差,在 PTA 平台上的具体实现可以遵循以下方法。首先,定义平均值 `Avg` 和均方差 `Standard Deviation` 的概念。 对于 N 个给定整数 \( A[] \),如果这些数值的平均值记作 Avg,则均方差可以通过下述公式来表示: \[ \text{Standard Deviation} = \sqrt{\frac{(A_1-\text{Avg})^2 + (A_2-\text{Avg})^2 + ... + (A_N-\text{Avg})^2}{N}} \] 下面是一个完整的 C 语言程序用于读取输入并输出所得的结果[^1]。 ```c #include <stdio.h> #include <math.h> double calculateAverage(int array[], int size) { double sum = 0; for (int i = 0; i < size; ++i) { sum += array[i]; } return sum / size; } double standardDeviation(int array[], int n) { double averageValue = calculateAverage(array, n); double varianceSum = 0; for (int i = 0; i < n; ++i) { varianceSum += pow((array[i] - averageValue), 2); } return sqrt(varianceSum / n); } int main() { int count; scanf("%d", &count); int dataPoints[count]; for (int index = 0; index < count; ++index) { scanf("%d", &dataPoints[index]); } double stdDevResult = standardDeviation(dataPoints, count); printf("Average = %.4f\n", calculateAverage(dataPoints, count)); printf("Standard Deviation = %.4f\n", stdDevResult); return 0; } ``` 此代码片段实现了两个功能函数:一个是用来计算数组元素的平均值;另一个则是基于上述提到的方法来计算标准偏差即均方差。最后,在主函数中调用了这两个辅助函数完成整个过程,并按照指定格式打印结果[^4]。
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