極差演算法

『壹』 極差法的具體演算法是怎麼樣的

朋友看看這個,對你有沒有用,
以下是極差問題可用貪婪演算法的一點資料，請斟酌：
下面我們以求max為例來討論此題用貪心策略求解的合理性。
討論：假設經（N

『貳』 方差和極差的計算公式不要復制.可以舉個簡單的題目然後寫出計算方法,

3.4.5.6.7的方差和極差
先算出它們的平均數為5.然後分別用每個數減去5括起來再平方,再將這幾個數相加除以總個數5.得到方差2.
¤代替平方
【（3-5)¤+(4-5)¤+(5-5)¤+(6-5)¤+(7-5)¤]/5=2滿意請採納

『叄』 極差怎麼算公式是

最直接也是最簡單的方法，即最大值－最小值（也就是極差）來評價一組數據的離散度。

這一方法在日常生活中最為常見，比如比賽中去掉最高最低分就是極差的具體應用。極差=最大標志值—最小標志值。

R=xmax-xmin

（其中，xmax為最大值，xmin為最小值）

例如 ：12 12 13 14 16 21

這組數的極差就是 ：21－12=9

另附：方差計算公式：s2=1/n [(x1-x_)2+ (x2-x_)2+...+ (xn-x_)2]

（x_) 即為此組數據的加權平均數)。

(3)極差演算法擴展閱讀：

應用

在統計中常用極差來刻畫一組數據的離散程度，以及反映的是變數分布的變異范圍和離散幅度，在總體中任何兩個單位的標准值之差都不能超過極差。

同時，它能體現一組數據波動的范圍。極差越大，離散程度越大，反之，離散程度越小。

極差只指明了測定值的最大離散范圍，而未能利用全部測量值的信息，不能細致地反映測量值彼此相符合的程度。

極差是總體標准偏差的有偏估計值，當乘以校正系數之後，可以作為總體標准偏差的無偏估計值，它的優點是計算簡單，含義直觀，運用方便，故在數據統計處理中仍有著相當廣泛的應用。

但是，它僅僅取決於兩個極端值的水平，不能反映其間的變數分布情況，同時易受極端值的影響。

『肆』 極差演算法的優缺點是什麼 希望能舉例說明.

朋友看看這個,對你有沒有用,
以下是極差問題可用貪婪演算法的一點資料,請斟酌：
下面我們以求max為例來討論此題用貪心策略求解的合理性.
討論：假設經（N－3）次變換後得到3個數：a,b,max』（max』≥a≥b）,其中max』是（N－2）個數經（N－3）次f變換後所得的最大值,此時有兩種求值方式,設其所求值分別為,,則有：＝（a×b＋1）×max』＋1,＝（a×max』＋1）×b+1 所以 － ＝max』－b≥0若經（N－2）次變換後所得的3個數為：m,a,b（m≥a≥b）且m不為（N－2）次變換後的最大值,即m＜max』則此時所求得的最大值為：＝（a×b+1）×m+1 此時 － ＝（1+ab）（max』－m）＞0 所以此時不為最優解.
所以若使第k（1≤k≤N－1）次變換後所得值最大,必使（k－1）次變換後所得值最大（符合貪心策略的特點2）,在進行第k次變換時,只需取在進行（k－1）次變換後所得數列中的兩最小數p,q施加f操作：p←p×q+1,q←∞即可（符合貪心策略特點1）,因此此題可用貪心策略求解.討論完畢.
在求min時,我們只需在每次變換的數列中找到兩個最大數p,q施加作用f：p←p×q+1,q←-∞即可．原理同上.

『伍』 相對極差公式是什麼

相對極差公式是：對極差（%）=極差（絕對極差）/數值平均值×100%。

極差相對值即相對極差，也就是說一種極差與某值的百分比值。極差相對值的計算公式為：相對極差（％）＝極差（絕對極差）／數值平均值×100%。

極差的相對值可用於表示數值的離散（集中）程度。在分析化學中，往往是用：極差（絕對極差）／數值平均值×100%=相對極差（％）。

詳細介紹：

1、定義。

相對極差：即為極差的相對值。（或者說是一種極差與某值的百分比值）。

2、原理。

由於極差在某些數值方面上的不足（如數值過小或過大，導致計算時的不方便）。

3、作用。

可用於表示數值的離散（集中）程度。

4、方法。

在分析化學中，往往是用：極差（絕對極差）／數值平均值×100%=相對極差（％）。

『陸』 標准差的演算法

方差s^2=[(x1-x)^2+(x2-x)^2+......(xn-x)^2]/n
標准差=方差的算術平方根

標准差計算公式的來源
標准差是反應一組數據離散程度最常用的一種量化形式，是表示精密確的最要指標。
雖然樣本的真實值是不能知道，但是每個樣本總是會有一個真實值的，不管它究竟是多少。可以想像，一個好的檢測方法，基檢測值應該很緊密的分散在真實值周圍。如不緊密，那距真實值的就會大，准確性當然也就不好了，不可能想像離散度大的方法，會測出准確的結果。因此，離散度是評價方法的好壞的最重要也是最基本的指標。
一組數據怎樣去評價與量化它的離散度?有很多種方法：
1.極差
最直接也是最簡單的方法，即最大值－最小值（也就是極差）來評價一組數據的離散度。這一方法最為常見，比如比賽中去掉最高最低分就是極差的具體應用。
2.離均差的平方和
由於誤差的不可控性，因此只由兩個數據來評判一組數據是不科學的。所以人們在要求更高的領域不使用極差來評判。其實，離散度就是數據偏離平均值的程度。因此將數據與均值之差（我們叫它離均差）加起來就能反映出一個准確的離散程度，越大離散度也就越大。
但是由於偶然誤差是成正態分布的，離均差有正有負，對於大樣本離均差的代數相加為零的。為了避免正負問題，在數學有上有兩種方法：一種是取絕對值，也就是 常說的離均差絕對值相加。而為了避免符號問題，數學上最常用的是另一種方法－－平方，這樣就都成了非負數。因此，離均差的平方累加成了評價離散度一個指標。
3.方差（S2）
由於離均差的平方累加值與樣本個數有關，只能反應相同樣本的離散度，而實際工作中做比較很難做到相同的樣本，因此為了消除樣本個數的影響，增加可比性，將標准差求平均值，這就是我們所說的方差成了評價離散度的較好指標。
我們知道，樣本量越大越能反映真實的情況，而算數均值卻完全忽略了這個問題，對此統計學上早有考慮，在統計學中樣本的均差多是除以自由度（n-1），它是意思是樣本能自由選擇的程度。當選到只剩一個時，它不可能再有自由了，所以自由度是n-1。
4.標准差（SD）
由於方差是數據的平方，與檢測值本身相差太大，人們難以直觀的衡量，所以常用方差開根號換算回來這就是我們要說的標准差。

『柒』 c語言一關於極差演算法問題

你的敘述不夠詳細，
極差
是指數列中的最大和最小值的差，而你又說必須要求此極差中較大數在
數列
中排的更靠前。那麼如果最大在最小的後面，你是應該移動他們的
順序
還是尋找之前的較大值還是之後的較小值?你不敘述清楚，這個
代碼
沒法編寫

『捌』 凈開間極差演算法

最大偏差=實測值-標准值，然後取最大數值（負數也是），
L1為-5，L2為15，取大就是15.
極差=L1，L2兩組分別相減後，取最大正值。
L1為5，L2為1，取大就是5

『玖』 極差演算法的優缺點是什麼

朋友看看這個,對你有沒有用,
以下是極差問題可用貪婪演算法的一點資料，請斟酌：

下面我們以求max為例來討論此題用貪心策略求解的合理性。

討論：假設經（N－3）次變換後得到3個數：a,b,max』（max』≥a≥b），其中max』是（N－2）個數經（N－3）次f變換後所得的最大值，此時有兩種求值方式，設其所求值分別為， ，則有： ＝（a×b＋1）×max』＋1， ＝（a×max』＋1）×b+1 所以 － ＝max』－b≥0若經（N－2）次變換後所得的3個數為：m，a，b（m≥a≥b）且m不為（N－2）次變換後的最大值，即m＜max』則此時所求得的最大值為： ＝（a×b+1）×m+1 此時 － ＝（1+ab）（max』－m）＞0 所以此時不為最優解。

所以若使第k（1≤k≤N－1）次變換後所得值最大，必使（k－1）次變換後所得值最大（符合貪心策略的特點2），在進行第k次變換時，只需取在進行（k－1）次變換後所得數列中的兩最小數p，q施加f操作：p←p×q+1，q←∞即可（符合貪心策略特點1），因此此題可用貪心策略求解。討論完畢。

在求min時，我們只需在每次變換的數列中找到兩個最大數p，q施加作用f：p←p×q+1，q←-∞即可．原理同上。

『拾』 孤獨森林演算法和四分位極差法是什麼關系

孤獨森林演算法和四為四分位及差法，他倆之間是有聯系的，也就是孤獨森林演算法是在四分位極差演算法的基礎上發展而來的。