3.编写一个函数double sigma(double a[], int n，*aver)；返回数组a[]中n个实数的方差 求答案 急急急

Posted 2023-04-27

3. 编写一个函数double sigma(double a[], int n，*aver)；返回数组a[]中n个实数的方差，同时利用形参aver传回这n个实数的平均值。
方差的定义为，其中为平均值，即=(a0+a1+…+an-1)/n。
C语言程序编写

参考技术A #include "stdio.h"
double sum(double *d,int n)

if(n>=1)
return sum(d,n-1)+d[n-1];
else
return 0;

int main()

double a[1024];
int N,i;
printf("输入个数N:");
scanf("%d",&N);
printf("输入%d个实数：",N);
for(i=0;i<N;i++)
scanf("%lf",&a[i]);
printf("%lf",sum(a,N)/double(N));
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什么是 sigma 削波？你怎么知道什么时候应用它？

【中文标题】什么是 sigma 削波？你怎么知道什么时候应用它？

【英文标题】：What is sigma clipping? How do you know when to apply it?

【发布时间】：2018-01-21 20:19:15

【问题描述】：

我正在阅读一本关于 Python 数据科学的书，作者应用“sigma-clipping operation”来删除由于拼写错误而导致的异常值。但是根本没有解释这个过程。

什么是 sigma 裁剪？它是否仅适用于某些数据（例如，在书中用于计算美国的出生率）？

根据正文：

quartiles = np.percentile(births['births'], [25, 50, 75]) #so we find the 25th, 50th, and 75th percentiles
mu = quartiles[1] #we set mu = 50th percentile
sig = 0.74 * (quartiles[2] - quartiles[0]) #???

This final line is a robust estimate of the sample mean, where the 0.74 comes 
from the interquartile range of a Gaussian distribution.

为什么是 0.74？有证据吗？

【问题讨论】：

docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/…

您的回复无济于事。你读过上面的问题了吗？

你混合了截然不同的问题。 什么是 sigma 裁剪？ 在上面的链接中得到了完美的回答。 为什么是 0.74？ 和引用的书本与 sigma 裁剪无关，在下面回答。

为什么是 0.74？ normal/Gaussian distribution 的一个基本属性是 50% 的值与平均值的最大距离为 0.67 σ（IQR，参见 this image 和 this article）。 0.74 = 1 / (2x0.67)。 “稳健”意味着不受异常极值的影响（异常值在 IQR 之外，因此不用于估计 σ）。

【参考方案1】：

最后一行是对样本均值的稳健估计，其中 0.74 来自 来自高斯分布的四分位数范围。

原来如此……

代码尝试使用四分位距来估计 sigma，以使其对异常值具有鲁棒性。 0.74 是一个校正因子。计算方法如下：

p1 = sp.stats.norm.ppf(0.25)  # first quartile of standard normal distribution
p2 = sp.stats.norm.ppf(0.75)  # third quartile
print(p2 - p1)  # 1.3489795003921634

sig = 1  # standard deviation of the standard normal distribution  
factor = sig / (p2 - p1)
print(factor)  # 0.74130110925280102

在标准正态分布sig==1 中，四分位距为1.35。所以0.74是把四分位距变成sigma的校正因子。当然，这只适用于正态分布。

【参考方案2】：

假设您有一组数据。计算它的中位数m 和它的标准差sigma。对于 a 的某个值，仅保留范围 (m-a*sigma,m+a*sigma) 中的数据，并丢弃其他所有数据。这是 sigma 裁剪的一次迭代。继续迭代预定次数，和/或在 sigma 值的相对减少较小时停止。

Sigma 裁剪旨在去除异常值，以实现更稳健（即抵抗异常值）的估计，例如，分布的平均值。因此它适用于您希望找到异常值的数据。

至于 0.74，它来自高斯分布的四分位数范围，如文所述。

【参考方案3】：

我认为“这最后一行是对样本平均值的强估计”这句话有一个小错字。从之前的证明来看，如果遵循正态分布，我认为最后一行是对出生 1 Sigma 的可靠估计。