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如何用mathematica求平均值 0 m- ] m8 g0 K
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! d- g9 J" d" M) z7 m! h+ t+ o. N Z0 D+ x Mean[data] |
) ]4 U; h7 W* }5 D! G7 t1 U1 q9 P9 [' }4 P
求数据data的算术平均数。数据data的格式为：{a1,a2,…} |
2 x. D. U7 K7 U' E$ n% D/ `+ }- A$ U' D
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1 ] C, g( C. T* o3 ` HarmonicMean[data] | / X* C1 o! R; F/ X- S) q* p0 G
- a. L6 r; z1 e 求数据data的调和平均数。数据data的格式为：{a1,a2,…} | 2 T4 @6 v* F; c. T: F( n/ k
* y& a+ R+ i: l3 |, o
|
; p+ E8 ~6 J( A GeometricMean[data] |
0 b3 N$ ?- H* ^3 T0 F$ f: ?% a0 d+ Y0 j- R& k% i
求数据data的几何平均数。数据data的格式为：{a1,a2,…} |
- D# P- I) W% s' _7 E, u2 R b& R; O8 N$ U/ g6 v0 N" b s2 [
如何用mathematica求中位数
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3 _( d" F8 e8 w0 I# y: d9 x/ ] Median[data] | 5 w- j+ V' } S$ Z- t$ l
8 E2 l( W( r+ c# i
求数据data的中位数。数据data的格式为：{ a1,a2,…} |
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<< Statistics`DescriptiveStatistics`
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: z' w9 S$ A$ l4 \" ^# y6 R
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- q n0 F* @, w6 S
: e8 i7 k4 j3 I9 n- h* P$ \% Q|
$ W7 J4 l- G9 \5 Z Mode[data] | ; y6 Z( d4 [: s+ I- G1 u
7 @, W7 c6 S- S: m c
求数据data的众数。数据data的格式为：{ a1,a2,…} |
$ i2 M0 ]) E2 t4 L0 k D% N# G- p8 \5 h# V; y* K5 ~2 ?5 s, @
如何用mathematica求方差和标准差
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<< Statistics`DescriptiveStatistics`
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: u* x8 N ]4 K( w2 l v" S. e# [
6 a; E( P1 d2 X# J
6 y0 b) P$ N, b# \' e3 L. U( x| 3 e1 L$ T0 o+ j
Variance[data] | 3 V0 D5 a. i. F" {) ~0 s2 w$ I
) A J) z" b: o; ?9 U7 g
求数据data的样本方差。数据data的格式为：{ a1,a2,…} | . X5 ~/ P9 @) b
+ M" H7 ?1 ?. o$ a| 1 |# H% B) f5 ~+ K, l8 C& ^* L
VarianceMLE[data] | ( R7 e# [6 e ~/ O, W0 N. n0 C
8 o: t. S2 Z, F2 V$ B1 F6 f 求数据data的母体方差。数据data的格式为：{ a1,a2,…} | , g3 ~* S A" t' ^7 V
/ |1 k b. N9 }2 A, e0 h
| & Y3 k4 V! x4 d. k$ a q
StandardDeviation[data] |
! q0 r' S& v* L9 |6 Y. q
o& B0 z' c/ ? ~, K+ r9 k 求数据data的样本标准差。数据data的格式为：{a1,a2,…} | 7 ?2 b G4 V& ]( I
% U6 t s3 |& o7 A- K( A|
1 Q H9 r4 B* i! Q StandardDeviationMLE[data] |
3 q8 f8 R/ P) s) k& h; o5 |) p
' `5 k8 N1 f# D5 O$ {, t) I 求数据data的母体标准差。数据data的格式为：{ a1,a2,…} | 6 ~8 x4 M6 J$ o6 v5 f
如何用mathematica求协方差和相关系数
5 E+ z9 U' O U9 m$ P1 ~首先要加载Statistics`MultiDescriptiveStatistics`函数库，加载方法为： $ B5 i0 O+ P' s N6 M1 J
<< Statistics`MultiDescriptiveStatistics`
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<<Statistics` 1 e5 t: G8 ]$ C( w+ G9 J) Q- \ M I+ b
7 h( _% Z- P. o, u. n8 u7 n
$ c+ J. A6 B# q' W9 g% F2 \/ o1 B' U+ E3 U
i5 W; H3 o% f7 Y/ o- y7 l
|
3 M( u9 l+ e; }; x; |4 w$ E7 E- @ Covariance[data1,data2] |
4 E$ T: x2 L( ]2 c3 A0 e
5 e; `# H0 L1 j 求数据data1和data2的样本协方差。数据的格式为：{a1,a2,…} | # o' Y! Q) k/ { n5 Z- {$ \
2 M' x, X) Z$ T1 ^. l* [
| 7 Y( ]9 X1 z" \1 W
CovarianceMLE[data1,data2] |
( N8 r% _9 D' B y+ T
7 V2 d- \3 r* ^ 求数据data1和data2的母体协方差。数据的格式为：{a1,a2,…} | " \# x# V) Q3 k$ ^0 I+ Q
2 ~* R+ S( D% [" n% P( M* k
|
: p, A# `: b; | T, N C/ ] Correlation[data1,data2] |
5 E, Z5 T% g% d8 f( @# o4 h
1 g. X' {# [! Q, ?- e1 g3 h$ u 求数据data1和data2的线性相关系数。数据的格式为：{a1,a2,…} | " }! V3 D9 R7 q0 r% s7 ^* c+ W
4 H/ ~) l' K' f2 Y# j/ ?" [) V& O, j
如何用mathematica进行曲线拟合 8 `% U6 R' M$ b/ O1 L
. |9 Y7 g7 _1 ?/ N% \( ]% X, c
! f. y+ h; \+ R d p
4 V8 m. \" E1 n3 I% r. B
9 A* Q# @+ g) }3 ]) \3 k6 u7 A
| " X! A7 U& g+ _* j8 f4 r/ ?0 h9 ~( Q
Fit[data,funs,vars] |
' W- g* \9 A) r7 A7 J% {. K/ @: [. E, P0 f9 [9 A& @, Y: b/ B
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：
# o: V0 S" x3 i- i: p: wdata={{x1,y1},{x2,y2},…} （也可以是三维或三维以上空间的数据点） * x7 E. o- H0 }9 D: ]8 Y) g
data也可写成{y1,y2,…}的形式，此时，数据点是{{1,y1},{2,y2},…} - O/ ^! J2 U- u
funs={f1,f2,f3,…} 6 I. w# m+ C' s* d! z& X5 i6 V
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
