크기가 b와 각각 다른 두 개의 시리즈 A1과 A2가 있다고 가정합니다. 결합된 급수의 평균과 분산을 찾아야 합니다.
따라서 입력이 A1 =[24, 46, 35, 79, 13, 77, 35] 및 A2 =[66, 68, 35, 24, 46]인 경우 출력은 평균 =[44.1429, 47.8입니다. ], sd =[548.694, 294.56], 결합 평균 =45.6667, d1_square =2.322, d2_square =4.5511, Combined_var =446.056
이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다. −
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함수 mean() 을 정의합니다. 시간이 걸립니다
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arr 요소의 평균 반환
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sd() 함수를 정의합니다. arr, n
이 걸립니다. -
합계 :=0;
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0에서 n 사이의 i에 대해 수행
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합계 :=합계 +((arr[i] - 평균(arr)) * (arr[i] - 평균(arr)))
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sdd :=합계 / n
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sdd를 반환
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기본 방법에서 다음을 수행하십시오 -
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n :=A1의 크기, m :=A2의 크기
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평균1 :=평균(A1), 평균2 :=평균(A2)
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평균1 및 평균2 표시
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sd1 :=sd(A1, n), sd2 :=sd(A2, m)
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sd1 및 sd2 표시
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CombinedMean :=(n * 평균1 + m * 평균2) /(n + m)
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표시 결합 평균
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d1_square :=(mean1 - CombinedMean) *(mean1 - CombinedMean)
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d2_square :=(mean2 - CombinedMean) *(mean2 - CombinedMean)
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디스플레이 d1_square, d2_square
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빗_var :=(n *(sd1 + d1_square) + m *(sd2 + d2_square)) /(n + m)
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com_var 표시
예
이해를 돕기 위해 다음 구현을 살펴보겠습니다. −
def mean(arr):return sum(arr)/len(arr)def sd(arr, n):sum =0; for i in range(n):sum =sum + ((arr[i] - mean(arr)) * (arr[i] - mean(arr))) sdd =sum / n return sdddef CombineVariance(A1, A2) :n =len(A1) m =len(A2) 평균1 =평균(A1) 평균2 =평균(A2) print("mean_1:", round(mean1, 2), " mean_2:", round(mean2, 2) ) sd1 =sd(A1, n) sd2 =sd(A2, m) print("sd_1:", round(sd1, 2)," sd_2:", round(sd2, 2)) CombinedMean =(n * mean1 + m * 평균2) / (n + m) print("결합 평균:", round(combinedMean, 2)) d1_square =((mean1 - CombinedMean) * (mean1 - CombinedMean)) d2_square =((mean2 - CombinedMean) * ( mean2 - CombinedMean)) print("d1_square:", round(d1_square, 2), " d2_square:", round(d2_square, 2)) comb_var =(n * (sd1 + d1_square) + m * (sd2 + d2_square)) / (n + m) print("결합 분산:", round(comb_var, 2))A1 =[24, 46, 35, 79, 13, 77, 35 ]A2 =[66, 68, 35, 24, 46 ]n =len(A1)m =len(A2)combinedVariance(A1, A2) 입력
[24, 46, 35, 79, 13, 77, 35],[66, 68, 35, 24, 46]
출력
mean_1:44.14 mean_2:47.8sd_1:548.69 sd_2:294.56결합 평균:45.67d1_square:2.32 d2_square:4.565결합 분산:446.0