/* Formatted on 5/24/2012 4:15:58 PM (QP5 v5.149.1003.31008) */ SELECT deptno,       ename,                     --st_name || ' ' || last_name employee_name,       hiredate,      sal,        STDDEV (sal) OVER (PARTITION BY deptno ORDER BY hiredate) AS…

使用java计算数组方差和标准差 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 首先给出方差和标准差的计算公式 代码 public class Cal_sta { double Sum(double[] data) { double sum = 0; for (int i = 0; i < data.length; i++) sum = sum + data[i]; return sum; } double Mean(double[] data) { double mean = 0;…

我花了一点时间试图解决一个棘手的DAX表达式,那就是如何动态计算方差,下面我们认识一下这两个函数: PARALLELPERIOD  和 SAMEPERIODLASTYEAR  它能实现我们想要的结果,我们可以选择随机区域,并且根据切片器选择不同时间段,智能得到时间段的差异. 先看一下我的数据: 下面我们创建一个 Previous Period度量值: 首先创建了一个变量来获取Current period值 VAR CurrentPeriod = MAX(Table1[Period]) 然后我创建…

两个Date类型字段:START_DATE,END_DATE,计算这两个日期的时间差(分别以天,小时,分钟,秒,毫秒): 天: ROUND(TO_NUMBER(END_DATE - START_DATE)) 小时: ROUND(TO_NUMBER(END_DATE - START_DATE) * 24) 分钟: ROUND(TO_NUMBER(END_DATE - START_DATE) * 24 * 60) 秒: ROUND(TO_NUMBER(END_DATE - START_DATE) *…

http://search.cpan.org/~shlomif/Statistics-Descriptive-3.0612/lib/Statistics/Descriptive.pm use Statistics::Descriptive;my @a=(100,88,77,18,79,96,57,88,65,78,66,99); my $stat = Statistics::Descriptive::Full->new();$stat->add_data(@a); my $mean = $st…

一.值域(Range) Range = Max - Min 受异常值(Outliers)影响 二.四分位差(IQR) 四分位距(interquartile range, IQR),又称四分差.是描述统计学中的一种方法,以确定第三四分位数和第一四分位数的区别(即Q1~Q3 的差距). 三.异常值(Outlier) 异常值的常用定义:Outlier < Q1 - 1.5IQR OR > Q3 + 1.5IQR 可视化--Box Plots(箱线图) & Whisker(盒须图) IQR的不…

一.天数: 在Oracle中,两个日期直接相减,便可以得到天数: select to_date('08/06/2015','mm/dd/yyyy')-to_date('07/01/2015','mm/dd/yyyy') from dual; 二.月数: 计算月数,需要用到months_between函数: select months_between(to_date('01/31/2015','mm/dd/yyyy'),to_date('12/31/2014','mm/dd/yyyy')) "MO…

Oracle 数据库使用 sql语句 :    select lengthb('输入字符串') from dual  ,  来计算 字符串 所占的字节长度(比如,一个汉字3个字节),但是用这个lengthb函数时,输入字符串的长度不能超过4000,这样遇到一些超长字符串就不行了,因此,需要用下面的三个vb.net函数来配合获取: Private Function getStrLength_long(strInput As String) As Integer 'Try Dim list_strs…

import numpy as nparr = [1,2,3,4,5,6]#求均值arr_mean = np.mean(arr)#求方差arr_var = np.var(arr)#求标准差arr_std = np.std(arr,ddof=1)print("平均值为:%f" % arr_mean)print("方差为:%f" % arr_var)print("标准差为:%f" % arr_std)…

import numpy as np a = [1,2,3,4,5,6] #求均值 a_mean = np.mean(a) #求方差 a_var = np.var(a) #求标准差 a_std = np.std(a,ddof=1) print("平均值为:%f" % a_mean) print("方差为:%f" % a_var) print("标准差为:%f" % a_std) 其中,可以添加参数axis 如下: #参数0代表对每一列求值, #参…