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如何用mathematica求平均值 3 `0 \( y+ B- I3 S) @( \
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<< Statistics`DescriptiveStatistics`
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# d2 z8 G! J4 u1 a& B4 E|
6 q; G7 @/ T/ p. s# o% \ Mean[data] | : o+ R: |3 q) H# j* g4 h
; ^: M( \- b) { D9 v4 Y 求数据data的算术平均数。数据data的格式为：{a1,a2,…} | , p1 C3 w8 ~, Z* B0 L; i% X. X
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HarmonicMean[data] | , i/ L- [. U% @. v0 Z c D" f- X
8 _+ G+ [1 q5 n/ q4 w4 n
求数据data的调和平均数。数据data的格式为：{a1,a2,…} | $ Y. E. O& E3 P y
7 I3 U( T% V6 ^/ @| ( d: V5 m9 T9 W0 b9 a. C" ~) {
GeometricMean[data] |
4 g' [4 ?8 E: |. x& X8 X }0 x$ V! H& M. Z! m
求数据data的几何平均数。数据data的格式为：{a1,a2,…} | - W6 v2 h4 y: S* l+ b! Y0 q
6 M9 Q$ Y9 j( B0 z如何用mathematica求中位数 # H1 L0 U: I- ?! a" l3 S, W, a
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<< Statistics`DescriptiveStatistics`
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Median[data] |
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7 W0 K; j9 i" \) G3 x1 ] 求数据data的中位数。数据data的格式为：{ a1,a2,…} | + X- c( t( {, G4 `; q* E$ j$ k
如何用mathematica求众数
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) P' ?3 y$ k6 B ?* G$ @| : D# \) f( E6 u; e9 D7 D! c- q
Mode[data] | 0 ]% m1 u2 P& X+ ?
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求数据data的众数。数据data的格式为：{ a1,a2,…} |
6 n/ K* N5 p$ i( Q) {' r [8 h5 y1 q$ q. K P
如何用mathematica求方差和标准差
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1 w/ p1 L# m5 \4 r: u
3 v# W; ?4 {% o/ S
8 ~) t% P% o t' b; I( L0 W$ T a$ g" S( |0 N, P
# ^9 F5 ?6 ~! U: p/ O; H
|
( V. H5 _9 Z3 i# C& d+ Z Variance[data] | 8 j C) a2 b1 w$ Z! f
. \+ k: I- P) Q) A4 M
求数据data的样本方差。数据data的格式为：{ a1,a2,…} |
1 s% h a0 t! }6 k3 a$ e
& K8 S' c' m" b3 V' M& D; @| / ^. \" l/ k8 F! z! G5 L
VarianceMLE[data] | + d, {( s/ s) S8 Y3 ~4 h
7 \0 O. L/ Z$ B" ^ 求数据data的母体方差。数据data的格式为：{ a1,a2,…} | 5 A6 z7 M6 t# L2 v& s8 x3 P
9 L0 _: W% f9 x, `|
% B& [9 g1 Y: B3 M StandardDeviation[data] | ' |9 ?4 W+ b# v; i, x% I2 a* W/ i
8 A3 H! a1 P A5 p 求数据data的样本标准差。数据data的格式为：{a1,a2,…} | # \! ~" |) N! P2 A3 A: q
& _! L6 Z L' ?4 _# L) }| . c$ J V+ t3 \" n J: }+ }8 w) o" t
StandardDeviationMLE[data] |
8 `: R" x& p( r E
( [, {3 a" L' A5 _ 求数据data的母体标准差。数据data的格式为：{ a1,a2,…} |
9 v4 I/ S! t- _2 E. y5 N! ^/ @' J2 y如何用mathematica求协方差和相关系数
* [; p. ~5 L/ s0 G首先要加载Statistics`MultiDescriptiveStatistics`函数库，加载方法为： 0 L3 _- E) f: h w: g
<< Statistics`MultiDescriptiveStatistics`
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5 ]7 e3 g. q4 V9 ^! M1 c
" q' f* x2 m% [1 m0 q' {
9 X( d: D6 B9 l# q4 C8 R6 q+ i3 Y" x+ z. {# [. T' p- t
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6 P2 K) |. R; l Covariance[data1,data2] | " X6 j( r9 b3 y7 R- ~3 O5 j+ b6 U
: `8 S8 t E& t6 E% `6 `8 v 求数据data1和data2的样本协方差。数据的格式为：{a1,a2,…} |
( `' L( s* J9 x; m5 A5 {- i/ h, Z) G# M% v# H- b" r& k
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6 n* b' y9 V' `0 c CovarianceMLE[data1,data2] |
, O% C4 e* U4 U; J9 D8 l+ ]& w2 g; d2 q! d" e. ^/ ]
求数据data1和data2的母体协方差。数据的格式为：{a1,a2,…} |
) {0 E* O$ o# `' z& i1 |
2 x) i$ m4 J# Q9 W| 4 Z' b) R [/ {
Correlation[data1,data2] |
+ G/ H5 o M, @) F7 Y; w! C7 P7 c2 n* n/ ^+ }. g
求数据data1和data2的线性相关系数。数据的格式为：{a1,a2,…} |
0 R$ Q1 s. }0 t6 \/ y) z! s8 V7 Y! [ J3 n7 P
如何用mathematica进行曲线拟合
. ?( o8 q0 C8 s, s: V( |. M, `& p9 K4 A7 I1 Y5 R
. ~" T4 d2 k/ v+ Z3 j' n8 T
4 K. F' S8 H( n2 ?3 i0 Y0 r+ ]- R) z+ n2 A
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& J" b$ X- @+ @1 @2 r Fit[data,funs,vars] | ) u2 s. W5 \& ]" x( f1 B
_% ~1 [) T h1 W# t) k
data表示待拟合的数据的集合，funs为变量vars的函数的集合，它们的格式如下：
) h1 [3 X- K* j" W9 V1 l% B1 @data={{x1,y1},{x2,y2},…} （也可以是三维或三维以上空间的数据点） * ^9 C; j* Q4 W
data也可写成{y1,y2,…}的形式，此时，数据点是{{1,y1},{2,y2},…} ! e; N3 ?: ~* O1 v+ X% f4 ^3 I
funs={f1,f2,f3,…}
9 T) ~; w4 B2 y0 O该函数返回funs的一个线性组合。 | |
IP卡
狗仔卡
发表于 2005-10-22 13:07
显身卡
发表于 2005-11-5 20:13
