Kommentare
- Kennen Sie die Formel für die Standardabweichung? Können Sie ' Schritt für Schritt ' näher erläutern?
- Hi! Ja, ich glaube schon! Ich ' versuche, sd für einen bestimmten Datensatz zu berechnen. Mir ist bewusst, dass ich einfach die SD-Funktion verwenden kann, aber ich muss die Standardabweichung eines Datensatzes " von Hand berechnen, " using R. Dies sind die Werte: [1] 179 160 136 227 217 168 108 124 143 140 309 229 181 141 260 203 148 169 213 257 244 [22] 271 243 230 248 327 329 250 193 271 316 267 199 171 158 248 423 340 392 339 341 226 [43] 320 295 334 322 297 318 325 257 303 315 380 153 263 242 206 344 258 368 390 379 260 [64] 404 318 352 359 216 222 283 332 Vielen Dank!
- $ Varianz = \ frac {Summe ((x-Mittelwert (x)) ^ 2)} {(Länge (x) -1)} $
Antwort
> a <- c(179,160,136,227) > sd(a) [1] 38.57892 > sqrt(sum((a-mean(a))^2/(length(a)-1))) [1] 38.57892 „ `
Antwort
Sie möchten also die Standardabweichung Schritt für Schritt berechnen. Daher sollten Sie zunächst die Summe der Differenzen aller Datenpunkte mit dem Mittelwert berechnen.
Haben Sie eine Variable namens count und setzen Sie sie auf den Wert 0
Dazu durchlaufen Sie den Datensatz mit einer Variablen, z. B. i, und subtrahieren jedes Mal i mit dem Mittelwert. Der Mittelwert kann berechnet werden als mean(dataset).
Addiere das Ergebnis jeder zu zählenden Schleifeniteration mit count = count + (i-mean)^2
Teilen Sie nun die Zählvariable durch len(dataset) - 1
Das Ergebnis ist die Varianz. Um die Standardabweichung zu berechnen, müssen Sie den obigen Wert quadrieren.
In R gehen Sie folgendermaßen vor: sqrt(variance)
Das Ergebnis, das Sie nach dem Anwenden der Quadratwurzel erhalten, ist die Standardabweichung.
Kommentare
- " + = " ist kein Operator in R
- Glen_b Vielen Dank. Bearbeiten erledigt. Ging mit dem Pseudo-Algo-Format.