• 几种平均数(Mean function)


    前言:平均数是用来表示数据整体趋势的一个统计指标,本文参考wiki,采用一些简明的例子,主要是总结。

    • 算术平均数(Arithmetic Mean)
    1. 计算公式
    2. 优点:相比于中位数、众数,更少收到随机因素的影响
    3. 缺点:更容易收到极端值(biased value)的影响
    4. 例子:
      • data = [1, 2, 3, 4, 5, 6,  7, 8, 9, 10]. result = 5.5.
    • 几何平均数(Geometric Mean)
    1. 计算公式
    2. 优点:适用于对比率数据的平均,主要用于计算数据平均增长率
    3. 例子:
      • data = [1, 2, 3, 4, 5, 6,  7, 8, 9, 10]. result = 4.5287.
    • 调和平均数(Harmonic Mean)
    1. 计算公式
    2. 优点:计算平均速率,感觉很多paper都在用,用于计算平均速率
    3. 例子:
      • data = [1, 2, 3, 4, 5, 6,  7, 8, 9, 10]. result = 3.414.
    • 平方平均数(Quadratic Mean)
    1. 计算公式:
    2. 优点:是2次方的广义平均数的表达式。可以定义在连续区间。常用来计算一组数据与某个数据之间的平均差。
    3. 例子:
      • data = [1, 2, 3, 4, 5, 6,  7, 8, 9, 10]. result = 6.204.

    注意到各种算法得到的平均值有所差别,比如在这个例子之中,调和平均数偏小,平方平均数偏大,当然我没有严格formulate,不能说是一个通用的结论。在看一篇Sigcomm的文章时,prediction的结果一般较为乐观(偏大)时,error比较大,作者采用了Harmonic mean。

    附python实现代码(CalculateMeans.py)

     1 #!/usr/bin/env python
     2 # -*- coding:utf-8 -*-
     3 
     4 from math import *
     5 
     6 def ArithmeticMean(data):
     7     len_d = float(len(data))
     8     result = sum(data) / len_d
     9     return result
    10 
    11 def GeometricMean(data):
    12     len_d = len(data)
    13     product = 1.0
    14     for i in range(len_d):
    15         product = product * data[i]
    16     # the next line is equal to calculate the n-root
    17     result = product ** (1.0/len_d)
    18     return result
    19 
    20 def HarmonicMean(data):
    21     len_d = len(data)
    22     x = [1.0/data[i] for i in range(len_d)]
    23     result = float(len_d) / sum(x)
    24     return result
    25 
    26 def QuadraticMean(data):
    27     len_d = len(data)
    28     x = [data[i] * data[i] for i in range(len_d)]
    29     result = sqrt(sum(x) / float(len_d))
    30     return result
    31 
    32 
    33 if __name__ == "__main__":
    34     data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
    35     print "Scenario used in the test:", data
    36     print "The arithmetic mean:", ArithmeticMean(data)
    37     print "The geometric mean:", GeometricMean(data)
    38     print "The Harmonic mean:", HarmonicMean(data)
    39     print "The Quadratic mean:", QuadraticMean(data)

    实验结果:

    参考:

    https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%B0%83%E5%92%8C%E5%B9%B3%E5%9D%87%E6%95%B0

    https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%87%A0%E4%BD%95%E5%B9%B3%E5%9D%87%E6%95%B0

    https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%B9%B3%E6%96%B9%E5%B9%B3%E5%9D%87%E6%95%B0

    https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%AE%97%E6%9C%AF%E5%B9%B3%E5%9D%87%E6%95%B0

  • 相关阅读:
    [Swift]UIAlertController 以及 Swift 中的闭包和枚举
    递归算法
    [Javascript] Querying an Immutable.js Map()
    [Javascript] Modifying an Immutable.js Map()
    [Javascript] Creating an Immutable Object Graph with Immutable.js Map()
    [Javascript] Manage Application State with Immutable.js
    [Javascript] Using JSHint for Linting with Gulp
    [Angular + Unit] AngularJS Unit testing using Karma
    [AngularJS] Sane, scalable Angular apps are tricky, but not impossible.
    [Javascript] Array
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/loadofleaf/p/6665824.html
Copyright © 2020-2023  润新知