均差演算法

❶ 銀行存款的時點日均差怎樣計算

銀行存款的時點日均差的計算方法就是按照準時整點計算。

日均存款余額的計算

日均存款余額＝賬戶季度統計期內每天存款余額之和／存款天數

假設計算你的賬戶1月1日到1月2日期間的日均存款余額：

如果你的賬戶在1月1日存款500元，1月2日存款200元，則1月1日到1月2日的日均存款余額就是（500＋700）／2＝600（元）。

(1)均差演算法擴展閱讀

例如，將每月每天存款余額的總和除以30天或31天，就得到每月平均存款余額。把一年內每天的存款余額加起來除以365就得到每年的平均存款余額。

2005年12月，各大商業銀行宣布，對日平均存款余額低於一定數額的小額人民幣活期存款賬戶，按季度收取每月1元的管理費。

活期存款的利率為0．01％。

❷ 論文中的平均年齡怎麼算，例如66.2±15.3，這個怎麼算的那位大師解答一下，詳細點，謝謝。

是通過標准差進行計算，樣本均值為66.2，標准差為15.3。

解：

設：樣本值為xi，樣本個數為N，樣本均值為μ，由已知，顯然：N=10 ,

將已知樣本值xi及相關計算列入。

i：1、2、3、4、5、6、7、8、9、10

xi：26、28、33、45、48、51、50、55、56、58

μ：45

xi-μ：－19、－17、－12、0、3、6、5、10、11、13

（xi-μ）＾2：361、289、144、0、9、36、25、100、121、169

標准差為√（361+289+144+0+9+36+25+100+121+169）／10=√（1254/10）≈11

可得平均年齡為45±11。

性質：

標准差是離均差平方的算術平均數（即：方差）的算術平方根，用σ表示。標准差也被稱為標准偏差，或者實驗標准差，在概率統計中最常使用作為統計分布程度上的測量依據。

標准差是方差的算術平方根。標准差能反映一個數據集的離散程度。平均數相同的兩組數據，標准差未必相同。

❸ 求助Matlab最小均方差演算法

將兩個橫坐標向量賦予x值、y值，再在command窗口輸入公式，即可，命令如下：
x=[橫坐標向量1]；
y=[橫坐標向量2]；
z=f(x,y); %無論f有多復雜都可以
surf(x,y,z);

❹ 什麼叫均方差怎麼計算均方差

設X是一個隨機變數，若E{[X-E(X)]^2}存在，則稱E{[X-E(X)]^2}為X的方差，記為D(X)或DX。即D(X)=E{[X-E(X)]^2}，而σ(X)=D(X)^0.5（與X有相同的量綱）稱為標准差或均方差。
由方差的定義可以得到以下常用計算公式：D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2
方差的幾個重要性質（設一下各個方差均存在）。
（1）設c是常數，則D(c)=0。
（2）設X是隨機變數，c是常數，則有D(cX)=(c^2)D(X)。
（3）設X，Y是兩個相互獨立的隨機變數，則D(X+Y)=D(X)+D(Y)。
（4）D(X)=0的充分必要條件是X以概率為1取常數值c，即P{X=c}=1，其中E(X)=c。
(4)均差演算法擴展閱讀：
方差（Variance），應用數學里的專有名詞。在概率論和統計學中，一個隨機變數的方差描述的是它的離散程度，也就是該變數離其期望值的距離。一個實隨機變數的方差也稱為它的二階矩或二階中心動差，恰巧也是它的二階累積量。方差的算術平方根稱為該隨機變數的標准差。
方差是各個數據與其算術平均數的離差平方和的平均數，通常以σ2表示。方差的計量單位和量綱不便於從經濟意義上進行解釋，所以實際統計工作中多用方差的算術平方根——標准差來測度統計數據的差異程度。方差和標准差是測度數據變異程度的最重要、最常用的指標。
標准差又稱均方差，一般用σ表示。方差和標准差的計算也分為簡單平均法和加權平均法，另外，對於總體數據和樣本數據，公式略有不同。

❺ 平均差怎麼算

平均差等於：總體所有單位與其算術平均數的離差絕對值的算術平均數

平均差，是一種平均離差，是總體所有單位與其算術平均數的離差絕對值的算術平均數。離差是總體各單位的標志值與算術平均數之差。

因離差和為零，離差的平均數不能將離差和除以離差的個數求得，而必須將離差取絕對數來消除正負號。

計算公式：平均差 = (∑|x-x'|)÷n，其中Σ為總計的符號，x為變數，x'為算術平均數，n為變數值的個數

舉例：

1、求1，2，3三個數的平均差

1，2，3三個數的算術平均數x'＝（1+2+3）÷3＝2，平均差 = (∑|x-x'|)÷n＝（|1-2|+|2-2|+|3-2|）÷3＝2/3

2、求3、6、6、7、8、11、15、16 的平均差

平均 = 3 + 6 + 6 + 7 + 8 + 11 + 15 + 16 = 72= 9

均差 = (∑|x-x'|)÷n＝（|3-|+|6-8|+|6-8|+|7-8|+|8-8|+|11-8|+|15-8|+|16-8|）÷8＝3.75

以上內容參考：網路-平均差

❻ 求平均偏差公式

1、簡單平均偏差

算術平均偏差是指單次測定值與平均值的偏差（取絕對值）之和，除以測定次數。

如果原數據未分組，則計算平均偏差的公式為：

(6)均差演算法擴展閱讀

在一次實驗中得到的測定值： 0.0105 mol/l、 0.0103 mol/l 和 0.0105 mol/l。則相對平均偏差的求算：三個數總和為0.0313，平均值為0.0104，分別用平均值減去原值後取其絕對值。

然後相加，得到值為0.0003，再用0.0003除以取樣次數3，得到平均偏差0.0001，再用0.0001除以平均值0.0104，得到相對平均偏差為0.96154%。

❼ spss均數±標准差計算方法是什麼

方法如下：

1、打開spss統計軟體，選擇「分析」菜單，選中「比較平均值」一項的「平均值」選項。

產品特點

1、操作簡便

界面非常友好，除了數據錄入及部分命令程序等少數輸入工作需要鍵盤鍵入外，大多數操作可通過滑鼠拖曳、點擊「菜單」、「按鈕」和「對話框」來完成。

2、編程方便

具有第四代語言的特點，告訴系統要做什麼，無需告訴怎樣做。只要了解統計分析的原理，無需通曉統計方法的各種演算法，即可得到需要的統計分析結果。

對於常見的統計方法，SPSS的命令語句、子命令及選擇項的選擇絕大部分由「對話框」的操作完成。因此，用戶無需花大量時間記憶大量的命令、過程、選擇項。

3、功能強大

具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形製作等功能。自帶11種類型136個函數。

SPSS提供了從簡單的統計描述到復雜的多因素統計分析方法，比如數據的探索性分析、統計描述、列聯表分析、二維相關、秩相關、偏相關、方差分析、非參數檢驗、多元回歸、生存分析、協方差分析、判別分析、因子分析、聚類分析、非線性回歸、Logistic回歸等。

❽ 人工神經網路，人工神經網路是什麼意思

一、 人工神經網路的概念
人工神經網路（Artificial Neural Network，ANN）簡稱神經網路(NN)，是基於生物學中神經網路的基本原理，在理解和抽象了人腦結構和外界刺激響應機制後，以網路拓撲知識為理論基礎，模擬人腦的神經系統對復雜信息的處理機制的一種數學模型。該模型以並行分布的處理能力、高容錯性、智能化和自學習等能力為特徵，將信息的加工和存儲結合在一起，以其獨特的知識表示方式和智能化的自適應學習能力，引起各學科領域的關注。它實際上是一個有大量簡單元件相互連接而成的復雜網路，具有高度的非線性，能夠進行復雜的邏輯操作和非線性關系實現的系統。
神經網路是一種運算模型，由大量的節點（或稱神經元）之間相互聯接構成。每個節點代表一種特定的輸出函數，稱為激活函數（activation function）。每兩個節點間的連接都代表一個對於通過該連接信號的加權值，稱之為權重（weight），神經網路就是通過這種方式來模擬人類的記憶。網路的輸出則取決於網路的結構、網路的連接方式、權重和激活函數。而網路自身通常都是對自然界某種演算法或者函數的逼近，也可能是對一種邏輯策略的表達。神經網路的構築理念是受到生物的神經網路運作啟發而產生的。人工神經網路則是把對生物神經網路的認識與數學統計模型相結合，藉助數學統計工具來實現。另一方面在人工智慧學的人工感知領域，我們通過數學統計學的方法，使神經網路能夠具備類似於人的決定能力和簡單的判斷能力，這種方法是對傳統邏輯學演算的進一步延伸。
人工神經網路中，神經元處理單元可表示不同的對象，例如特徵、字母、概念，或者一些有意義的抽象模式。網路中處理單元的類型分為三類：輸入單元、輸出單元和隱單元。輸入單元接受外部世界的信號與數據；輸出單元實現系統處理結果的輸出；隱單元是處在輸入和輸出單元之間，不能由系統外部觀察的單元。神經元間的連接權值反映了單元間的連接強度，信息的表示和處理體現在網路處理單元的連接關系中。人工神經網路是一種非程序化、適應性、大腦風格的信息處理，其本質是通過網路的變換和動力學行為得到一種並行分布式的信息處理功能，並在不同程度和層次上模仿人腦神經系統的信息處理功能。
神經網路，是一種應用類似於大腦神經突觸連接結構進行信息處理的數學模型，它是在人類對自身大腦組織結合和思維機制的認識理解基礎之上模擬出來的，它是根植於神經科學、數學、思維科學、人工智慧、統計學、物理學、計算機科學以及工程科學的一門技術。
二、 人工神經網路的發展
神經網路的發展有悠久的歷史。其發展過程大致可以概括為如下4個階段。
1. 第一階段----啟蒙時期
(1)、M-P神經網路模型：20世紀40年代，人們就開始了對神經網路的研究。1943 年，美國心理學家麥克洛奇（Mcculloch）和數學家皮茲（Pitts）提出了M-P模型，此模型比較簡單，但是意義重大。在模型中，通過把神經元看作個功能邏輯器件來實現演算法，從此開創了神經網路模型的理論研究。
(2)、Hebb規則：1949 年，心理學家赫布（Hebb）出版了《The Organization of Behavior》（行為組織學），他在書中提出了突觸連接強度可變的假設。這個假設認為學習過程最終發生在神經元之間的突觸部位，突觸的連接強度隨之突觸前後神經元的活動而變化。這一假設發展成為後來神經網路中非常著名的Hebb規則。這一法則告訴人們，神經元之間突觸的聯系強度是可變的，這種可變性是學習和記憶的基礎。Hebb法則為構造有學習功能的神經網路模型奠定了基礎。
(3)、感知器模型：1957 年，羅森勃拉特（Rosenblatt）以M-P 模型為基礎，提出了感知器（Perceptron）模型。感知器模型具有現代神經網路的基本原則，並且它的結構非常符合神經生理學。這是一個具有連續可調權值矢量的MP神經網路模型，經過訓練可以達到對一定的輸入矢量模式進行分類和識別的目的，它雖然比較簡單，卻是第一個真正意義上的神經網路。Rosenblatt 證明了兩層感知器能夠對輸入進行分類，他還提出了帶隱層處理元件的三層感知器這一重要的研究方向。Rosenblatt 的神經網路模型包含了一些現代神經計算機的基本原理，從而形成神經網路方法和技術的重大突破。
(4)、ADALINE網路模型： 1959年，美國著名工程師威德羅（B.Widrow）和霍夫（M.Hoff）等人提出了自適應線性元件(Adaptive linear element，簡稱Adaline)和Widrow-Hoff學習規則（又稱最小均方差演算法或稱δ規則）的神經網路訓練方法，並將其應用於實際工程，成為第一個用於解決實際問題的人工神經網路，促進了神經網路的研究應用和發展。ADALINE網路模型是一種連續取值的自適應線性神經元網路模型，可以用於自適應系統。
2. 第二階段----低潮時期
人工智慧的創始人之一Minsky和Papert對以感知器為代表的網路系統的功能及局限性從數學上做了深入研究，於1969年發表了轟動一時《Perceptrons》一書，指出簡單的線性感知器的功能是有限的，它無法解決線性不可分的兩類樣本的分類問題，如簡單的線性感知器不可能實現「異或」的邏輯關系等。這一論斷給當時人工神經元網路的研究帶來沉重的打擊。開始了神經網路發展史上長達10年的低潮期。
(1)、自組織神經網路SOM模型：1972年，芬蘭的KohonenT.教授，提出了自組織神經網路SOM(Self-Organizing feature map)。後來的神經網路主要是根據KohonenT.的工作來實現的。SOM網路是一類無導師學習網路，主要用於模式識別﹑語音識別及分類問題。它採用一種「勝者為王」的競爭學習演算法，與先前提出的感知器有很大的不同，同時它的學習訓練方式是無指導訓練，是一種自組織網路。這種學習訓練方式往往是在不知道有哪些分類類型存在時，用作提取分類信息的一種訓練。
(2)、自適應共振理論ART：1976年，美國Grossberg教授提出了著名的自適應共振理論ART(Adaptive Resonance Theory)，其學習過程具有自組織和自穩定的特徵。
3. 第三階段----復興時期
(1)、Hopfield模型：1982年，美國物理學家霍普菲爾德（Hopfield）提出了一種離散神經網路，即離散Hopfield網路，從而有力地推動了神經網路的研究。在網路中，它首次將李雅普諾夫（Lyapunov）函數引入其中，後來的研究學者也將Lyapunov函數稱為能量函數。證明了網路的穩定性。1984年，Hopfield 又提出了一種連續神經網路，將網路中神經元的激活函數由離散型改為連續型。1985 年，Hopfield和Tank利用Hopfield神經網路解決了著名的旅行推銷商問題（Travelling Salesman Problem）。Hopfield神經網路是一組非線性微分方程。Hopfield的模型不僅對人工神經網路信息存儲和提取功能進行了非線性數學概括，提出了動力方程和學習方程，還對網路演算法提供了重要公式和參數，使人工神經網路的構造和學習有了理論指導，在Hopfield模型的影響下，大量學者又激發起研究神經網路的熱情，積極投身於這一學術領域中。因為Hopfield 神經網路在眾多方面具有巨大潛力，所以人們對神經網路的研究十分地重視，更多的人開始了研究神經網路，極大地推動了神經網路的發展。
(2)、Boltzmann機模型：1983年，Kirkpatrick等人認識到模擬退火演算法可用於NP完全組合優化問題的求解，這種模擬高溫物體退火過程來找尋全局最優解的方法最早由Metropli等人1953年提出的。1984年，Hinton與年輕學者Sejnowski等合作提出了大規模並行網路學習機，並明確提出隱單元的概念，這種學習機後來被稱為Boltzmann機。
Hinton和Sejnowsky利用統計物理學的感念和方法，首次提出的多層網路的學習演算法，稱為Boltzmann 機模型。
(3)、BP神經網路模型：1986年，儒默哈特（D.E.Ru melhart）等人在多層神經網路模型的基礎上，提出了多層神經網路權值修正的反向傳播學習演算法----BP演算法（Error Back-Propagation），解決了多層前向神經網路的學習問題，證明了多層神經網路具有很強的學習能力，它可以完成許多學習任務，解決許多實際問題。
(4)、並行分布處理理論：1986年，由Rumelhart和McCkekkand主編的《Parallel Distributed Processing：Exploration in the Microstructures of Cognition》，該書中，他們建立了並行分布處理理論，主要致力於認知的微觀研究，同時對具有非線性連續轉移函數的多層前饋網路的誤差反向傳播演算法即BP演算法進行了詳盡的分析，解決了長期以來沒有權值調整有效演算法的難題。可以求解感知機所不能解決的問題，回答了《Perceptrons》一書中關於神經網路局限性的問題，從實踐上證實了人工神經網路有很強的運算能力。
(5)、細胞神經網路模型：1988年，Chua和Yang提出了細胞神經網路（CNN）模型，它是一個細胞自動機特性的大規模非線性計算機模擬系統。Kosko建立了雙向聯想存儲模型（BAM），它具有非監督學習能力。
(6)、Darwinism模型：Edelman提出的Darwinism模型在90年代初產生了很大的影響，他建立了一種神經網路系統理論。
(7)、1988年，Linsker對感知機網路提出了新的自組織理論，並在Shanon資訊理論的基礎上形成了最大互信息理論，從而點燃了基於NN的信息應用理論的光芒。
(8)、1988年，Broomhead和Lowe用徑向基函數(Radialbasis function, RBF)提出分層網路的設計方法，從而將NN的設計與數值分析和線性適應濾波相掛鉤。
(9)、1991年，Haken把協同引入神經網路，在他的理論框架中，他認為，認知過程是自發的，並斷言模式識別過程即是模式形成過程。
(10)、1994年，廖曉昕關於細胞神經網路的數學理論與基礎的提出，帶來了這個領域新的進展。通過拓廣神經網路的激活函數類，給出了更一般的時滯細胞神經網路(DCNN)、Hopfield神經網路（HNN）、雙向聯想記憶網路（BAM）模型。
(11)、90年代初，Vapnik等提出了支持向量機(Supportvector machines, SVM)和VC(Vapnik-Chervonenkis)維數的概念。
經過多年的發展，已有上百種的神經網路模型被提出。

❾ 平均值的標准偏差怎樣計算

樣本標准偏差

(9)均差演算法擴展閱讀：

標准差也被稱為標准偏差，標准差(Standard Deviation)描述各數據偏離平均數的距離（離均差）的平均數，它是離差平方和平均後的方根，用σ表示。

標准差是方差的算術平方根。標准差能反映一個數據集的離散程度，標准偏差越小，這些值偏離平均值就越少，反之亦然。

標准偏差的大小可通過標准偏差與平均值的倍率關系來衡量。平均數相同的兩個數據集，標准差未必相同。

例如，A、B兩組各有6位學生參加同一次語文測驗，A組的分數為95、85、75、65、55、45，B組的分數為73、72、71、69、68、67。

這兩組的平均數都是70，但A組的標准差應該是18.708分,B組的標准差應該是2.366分，說明A組學生之間的差距要比B組學生之間的差距大得多。

❿ 平均差的簡單計算公式

標准差＝方差的算數平方根,標准差系數＝標准差÷平均值 ,平均差＝各數據與平均值之差的絕對值之和,平均差系數＝平均差÷平均值