小红班上有两组同学的数学考试分数为:

第一组:小红:100分,小明:60分,小宇:20分

第二组:小蓝:70分,小华:60分,小杰:50分

那么很容易算出,第一组的平均分是60分,第二组的平均分也是60分。

这下可好,小红的100分被小宇拉了后腿。这时候,该引入一种方法,来表现这个问题。好让老师知道哪些小组的成绩差距比较大。

方差能比较好的表达一组数据离散的程度,方差大,这组数据分散的就比较大;方差小,这组数据分散的就比较小。

方差(variance)的表达公式为:

照这个公式计算,第一组的方差为:

第二组的方差为:

可以看出,第一组的方差远大于第二组。

下面用C语言实现

#include <stdio.h>

float calc_variance(float samples[], int count)
{
float sum_of_samples = 0;
float average = 0;
float variance = 0; for(int i = 0; i < count; i++)
{
sum_of_samples += samples[i];
} average = sum_of_samples / count; for(int i = 0; i < count; i++)
{
float temp = samples[i] - average;
variance += (temp * temp);
} variance /= count; return variance;
} int main()
{
float team1[] = {100, 60, 20};
float team2[] = {70, 60, 50}; printf("variance of team 1 is %f\n", calc_variance(team1, 3));
printf("variance of team 2 is %f\n", calc_variance(team2, 3)); return 0;
}

运行结果为:

variance of team 1 is 1066.666626
variance of team 2 is 66.666664

SLAM的数学基础(1):什么是方差,有什么意义?的更多相关文章

  1. 视觉SLAM的数学基础 第一篇 3D空间的位置表示

    视觉SLAM中的数学基础 第一篇 3D空间的位置表示 前言 转眼间一个学期又将过去,距离我上次写<一起做RGBD SLAM>已经半年之久.<一起做>系列反响很不错,主要由于它为 ...

  2. SLAM的数学基础(2):协方差和协方差矩阵

    之前我们知道,方差是一组数据的离散程度,它的公式为: 那么如果我们有几组数据,需要知道这几组数据的协同性呢? 举个例子,还是在小红,几次考试成绩如下: 入学考试:数学:80,语文:80 期中考试:数学 ...

  3. SLAM的数学基础(4):先验概率、后验概率、贝叶斯准则

    假设有事件A和事件B,可以同时发生但不是完全同时发生,如以下韦恩图所示: 其中,A∩B表示A和B的并集,即A和B同时发生的概率. 如此,我们很容易得出,在事件B发生的情况下,事件A发生的概率为: 这个 ...

  4. SLAM的数学基础(3):几种常见的概率分布的实现及验证。

    分布,在计算机学科里一般是指概率分布,是概率论的基本概念之一.分布反映的是随机或某个系统中的某个变量,它的取值的范围和规律. 常见的分布有:二项分布.泊松分布.正态分布.指数分布等,下面对它们进行一一 ...

  5. 网易blog服务器关闭了,我曾经的大部分博文迁移至此,留作纪念。欢迎大家去我的简书blog~

    ARM时代过去了,另一个AI时代正在上演~ 这一次我看上了计算机视觉,一个依旧在发展,论文数量不断上升的技术领域,还有很多待研究的技术突破点,我可以玩的时间长一点了. 活到老,学到了.学以致用乐趣无穷 ...

  6. 清明 DAY 1

    数学基础   Part 1.  高精度计算     Part 2.  模意义下的运算                     mod  对一个数取模,其实就是取余数   注意: •   无除法运算 • ...

  7. 吴恩达《深度学习》第二门课(3)超参数调试、Batch正则化和程序框架

    3.1调试处理 (1)不同超参数调试的优先级是不一样的,如下图中的一些超参数,首先最重要的应该是学习率α(红色圈出),然后是Momentum算法的β.隐藏层单元数.mini-batch size(黄色 ...

  8. #np.random.normal,产生制定分布的数集(默认是标准正态分布)

    http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.normal.html #np.random.normal,产生制定分 ...

  9. Coursera Deep Learning笔记 改善深层神经网络:超参数调试 Batch归一化 Softmax

    摘抄:https://xienaoban.github.io/posts/2106.html 1. 调试(Tuning) 超参数 取值 #学习速率:\(\alpha\) Momentum:\(\bet ...

随机推荐

  1. 快速人体姿态估计:CVPR2019论文阅读

    快速人体姿态估计:CVPR2019论文阅读 Fast Human Pose Estimation 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_201 ...

  2. Anchor Boxes示例实战

    Anchor Boxes示例实战 目标检测算法通常对输入图像中的大量区域进行采样,判断这些区域是否包含感兴趣的目标,并调整这些区域的边缘,以便更准确地预测目标的真实边界框.不同的模型可能使用不同的区域 ...

  3. oracle单机开机自启动

    ====================== 单机数据库开机自启动  ============================= 环境: oracle数据库单机 版本:11.2.0.4 1.修改配置文 ...

  4. js正则中文

    hi,大家好 今天跟小伙伴们浅谈以下如何用正则表示中文以及如何去运用.众所周知中文在计算机中是不能进行存储的.那我们是以什么办法让我们和计算机进行更好的沟通呢?常用的几种中文编码格式utf-8编码ut ...

  5. 【NX二次开发】批量数字签名的方法,解决自己电脑编译的dll在用户正版NX无法使用的问题

    在UG5.0开始,所有开发的DLL都要"签名"后才能被客户端上正版的NX调用. 1. 如果是基于c++开发的dll,使用如下方法可以顺利签名成功(这里借用网上现有的文字和图片) 1 ...

  6. 在VScode 中使用RT-Thread Studio初体验

    前言 工欲善其事,必先利其器,VScode是什么东东,想必大家都非常熟悉了,丰富的插件,有好的开发界面,是很多程序开发者的不二之选,RT-Thread竟然也开发了Vscode插件,真的是非常的nice ...

  7. 【模拟7.25】回家(tarjan V-DCC点双连通分量的求法及缩点 求割点)模板题

    作为一道板子题放在第二题令人身心愉悦,不到一个小时码完连对拍都没打. 关于tarjan割点的注意事项: 1.在该板子中我们求的是V-DCC,而不是缩点,V-DCC最少有两个点组成,表示出掉一个块里的任 ...

  8. NOIP模拟测试11「string&#183;matrix&#183;big」

    打的big出了点小问题,maxx初值我设的0然后少了10分 第二题暴力打炸 第一题剪了一些没用的枝依然40分 总分70 这是一次失败的考试 string 想到和序列那个题很像,但我没做序列,考场回忆学 ...

  9. docker创建和使用mysql

    container和image是两种不同的概念,image即指存在的镜像,container指docker运行起来后image的实例. 当使用docker kill 把某个正在运行的实例kill掉之后 ...

  10. 精通Proteus仿真器件制作(3)DLL仿真模型创建

    有些人可能会想:什么叫做"DLL仿真模型之原理图符号"?我想学高级的C++创建DLL(动态链接库)仿真模型的方式,你别拦着我,不然,我可就人挡Kill人,佛挡Kill佛啦!原理图符 ...