好听好记的网站域名,网站建设主持词,软文文章,深圳营销型网站建设哪家好在操作之前需要先下载Julia的Distributions包#xff0c;这个包用于进行相关概率分布的函数调用。
在输入 ] 进入Julia包管理模式后输入#xff1a;
add Distributions
这里我使用我们自己实验室的实测数据 #xff0c;平均值0.67#xff0c;方差0.11#xff0c;数据分… 在操作之前需要先下载Julia的Distributions包这个包用于进行相关概率分布的函数调用。
在输入 ] 进入Julia包管理模式后输入
add Distributions
这里我使用我们自己实验室的实测数据 平均值0.67方差0.11数据分布服从于正态分布使用 Normal() 函数
d Normal(0.67, 0.11)
测试次数为3次一组属于小样本量所以使用 n-1 作为分母来得到无偏估计
#平均值
average (data1 data2 data3) / 3
#标准差(无偏样本标准差分母为 n-1)
standard_deviation sqrt(((data1 - average)^2 (data2 - average)^2 (data3 - average)^2) / 2)
完整版Julia代码
using Distributions # 创建一个均值为 0.67标准差为 0.11 的正态分布对象
d Normal(0.67, 0.11) # 指定要生成的行数
num_rows 10 open(BBGoy.csv, w) do file write(file, 数据1,数据2,数据3,平均值,标准差\n) for i 1:num_rows # 从指定的正态分布中随机生成三个样本 data1 rand(d) data2 rand(d) data3 rand(d) # 平均值 average (data1 data2 data3) / 3 # 标准差无偏样本标准差分母为 n-1 standard_deviation sqrt(((data1 - average)^2 (data2 - average)^2 (data3 - average)^2) / 2) csv_row_data [data1, data2, data3, average, standard_deviation] formatted_csv_row join(map(x - $(round(x, digits4)), csv_row_data), ,) write(file, formatted_csv_row * \n) end
end
R语言代码
#设置随机数种子
set.seed(123) # 均值为 0.67标准差为 0.11 的正态分布
mu - 0.67
sigma - 0.11 num_rows - 10 results - data.frame(数据1 numeric(num_rows), 数据2 numeric(num_rows), 数据3 numeric(num_rows), 平均值 numeric(num_rows), 标准差 numeric(num_rows)) for (i in 1:num_rows) { data1 - rnorm(1, mean mu, sd sigma) data2 - rnorm(1, mean mu, sd sigma) data3 - rnorm(1, mean mu, sd sigma) average - (data1 data2 data3) / 3 # 小样本量通常使用 n-1 作为分母来得到无偏估计 n - 3 variance - ((data1 - average)^2 (data2 - average)^2 (data3 - average)^2) / (n - 1) standard_deviation - sqrt(variance) results[i, ] - c(data1, data2, data3, average, standard_deviation)
} # 保留四位小数
formatted_results - data.frame(lapply(results, function(x) format(x, digits 4, nsmall 4))) write.table(formatted_results, file BBGoy.csv, row.names FALSE, col.names TRUE, sep ,, quote FALSE)
生成数据
