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如何用mathematica求平均值
& V6 E9 Y+ E7 B$ ` I+ {2 ^首先要加载Statistics`DescriptiveStatistics`函数库，加载方法为：
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# S) t/ v+ B2 K% A
. x: }3 P D( A% U( l, o7 D5 |3 s8 b: j% `' V
| ( H. M$ x7 x0 F% D
Mean[data] | + Y1 S/ @0 u) d' ~# H: i
) }: I) A4 V# q$ }+ p& d7 a
求数据data的算术平均数。数据data的格式为：{a1,a2,…} | + v. O) C( ?$ C+ K2 y# H
}' J7 O( j0 Y' o( Z# P
|
- c( Y0 z+ K) k X1 M HarmonicMean[data] |
) x9 Q9 x5 W% k7 j" s) [$ N2 x" c, x
求数据data的调和平均数。数据data的格式为：{a1,a2,…} |
" J. z- A- }7 c, L" E& }2 w) T- @" E
| 2 w. ^4 d9 f+ c1 r8 M- d# D
GeometricMean[data] | / Z& K% F) {& t% g, K9 y9 I
. o: D% K: t( s1 R* C* s$ P& M5 Q
求数据data的几何平均数。数据data的格式为：{a1,a2,…} | & _' h5 {$ K$ D+ ]4 @/ Y8 o
8 \# W0 n% R( |# D: u2 T( P/ n, u
如何用mathematica求中位数 6 g5 I; L8 Z. m- ?: y7 i% @
首先要加载Statistics`DescriptiveStatistics`函数库，加载方法为： 7 h* N( f2 Q! g" g/ p7 p0 C
<< Statistics`DescriptiveStatistics` " U4 E1 k) _( e3 w0 u; k0 p3 D
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<<Statistics`
. V& y6 @8 G- P G/ T: B% \) W9 h1 H( h0 D6 p/ T3 Z
# B$ k6 j* _3 J+ `! G/ |3 M
/ n/ {3 s/ D: W
; a, ~9 R: W; K) S| - H! ?+ F, B7 S |. r
Median[data] |
6 J' F( O* w0 M" g
- M* I& [9 X' y7 e7 s0 L# { 求数据data的中位数。数据data的格式为：{ a1,a2,…} | 6 f& _% D/ T) G- g+ q+ Y
如何用mathematica求众数
; ]' A5 J0 m. Q首先要加载Statistics`DescriptiveStatistics`函数库，加载方法为： " I" I [- X# j
<< Statistics`DescriptiveStatistics`
* l- G* S. Y# E1 Z8 n; `5 }或者加载整个统计函数库，加载方法为： % \3 X- ~& X# k1 R! s3 R z/ Z3 G( p
<<Statistics`
?% g! J' @. c2 s4 x+ f& p* A. D, D- k5 k' m5 q
1 H% ~1 M: `' {: Y
! k9 l: X' z* C4 h0 {
0 Z* A) A7 B* Z; s- H| 6 C& [# _" E2 X9 \
Mode[data] |
# a1 P' G( m3 N
9 N0 l9 q9 O+ v- w( Q 求数据data的众数。数据data的格式为：{ a1,a2,…} | 4 b( H/ }8 J9 \# o: M
+ [0 M2 C) L# d3 u* o" ~+ n
如何用mathematica求方差和标准差
3 C" h/ i$ o: h9 ^/ y首先要加载Statistics`DescriptiveStatistics`函数库，加载方法为：
9 j3 Y# h' h, g- Q0 C: I<< Statistics`DescriptiveStatistics`
3 O2 _* v2 L0 E& J或者加载整个统计函数库，加载方法为：
/ J* ?8 Y: z( K9 r/ U2 a6 h1 L<<Statistics`
. F5 ^+ m4 B% ^6 W# D- m1 z) R- \, |6 i! f
3 @' t1 M8 ~2 a6 ]
' U/ i p/ @/ a) j, j9 M9 y
7 H+ ?* C [! u$ G( K| - s, C$ O) b2 l7 [" l+ m
Variance[data] |
$ a i) L( Y, u
$ f* M2 ~1 W9 U" X; W 求数据data的样本方差。数据data的格式为：{ a1,a2,…} | 1 `8 Q0 i! x/ M
2 H; s% Z+ q/ ^, q3 R5 K9 [| l$ j3 Z- D& D" p7 O9 [
VarianceMLE[data] |
) h# l, U7 X) _/ f' s5 y' D* h0 _ E( h) \+ J. H
求数据data的母体方差。数据data的格式为：{ a1,a2,…} |
8 w1 g: A# n- W( f2 ~% X
$ Y+ Z# q- [! ^2 X m|
0 U* M. N- |* B1 q. h( P7 [ StandardDeviation[data] |
1 j, O5 G: _9 b; o' P7 s( w& M: |) _& O0 P
求数据data的样本标准差。数据data的格式为：{a1,a2,…} |
8 [) w: n2 @' h* k
- }) N* w3 e D0 _| ! y! M) y4 _ w2 H1 X
StandardDeviationMLE[data] | # F9 C5 a* [8 ?3 v; A
. ~+ A5 q, e: Y6 N 求数据data的母体标准差。数据data的格式为：{ a1,a2,…} | : r5 C. ?5 ]& x% \$ ]& Z" i
如何用mathematica求协方差和相关系数 ; E) x( f( {7 F7 y# X. S# F- O
首先要加载Statistics`MultiDescriptiveStatistics`函数库，加载方法为：
; Z- M$ j! T' C& e<< Statistics`MultiDescriptiveStatistics` # m* Z: h6 N+ J4 k0 h. T- f+ R# E1 G
或者加载整个统计函数库，加载方法为： $ L# Z% l/ p0 ]1 P- v# E/ c
<<Statistics` 0 q6 T$ f0 R6 @
! @5 @/ i b& g
. ]" n9 @* T7 |: a. W, `* _; X) J9 R, e! s' M( V- m. {
. k( _/ M1 x8 g# E" k
|
4 @8 w+ C, e- L; q9 f Covariance[data1,data2] | 3 `6 f8 n; ^, M, b" |
5 c5 t7 G$ L3 R" T# G 求数据data1和data2的样本协方差。数据的格式为：{a1,a2,…} |
" Z) A; W* |" o( q/ w# Q: C) N2 M9 c# J' t
| 7 f! Y5 `$ f( I
CovarianceMLE[data1,data2] |
- h1 |4 c! h3 a! e+ `; t& B* E) a8 \" l
求数据data1和data2的母体协方差。数据的格式为：{a1,a2,…} |
5 ~: E5 s6 \3 L
' s" m2 P4 l" n1 J|
8 N! c) B, E6 p2 ~" W+ T' `* r# X Correlation[data1,data2] | 7 T- j6 U% V- w; r* b4 U# f+ L$ T
! b8 o- E% n! l5 ]
求数据data1和data2的线性相关系数。数据的格式为：{a1,a2,…} | 5 h$ M1 o: i4 s$ V7 R( M. V' k
# w0 C' ?( c% B; X
如何用mathematica进行曲线拟合
! ^$ ^7 f+ D7 ~; N4 p1 Z% S1 I: R
8 I: Q) m9 k8 y' }2 f# e
& a& f+ h/ S! T6 B
( _6 ]) F. m3 |! V; Q0 c|
. V$ C; i" F x0 o2 S! L8 Q Fit[data,funs,vars] | / C' e- g5 z8 y4 V5 c. k9 I
! V: v0 v! o) |9 V2 m4 r- u5 ]
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：
; e4 b/ i9 D% s6 a) g- t& edata={{x1,y1},{x2,y2},…} （也可以是三维或三维以上空间的数据点）
& a+ R$ V# }+ R7 @1 Vdata也可写成{y1,y2,…}的形式，此时，数据点是{{1,y1},{2,y2},…} - T9 a0 W$ u7 x: n
funs={f1,f2,f3,…} 0 ?# }. K q. X5 {* S, ~
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
