极差算法

‘壹’ 极差法的具体算法是怎么样的

朋友看看这个,对你有没有用,
以下是极差问题可用贪婪算法的一点资料，请斟酌：
下面我们以求max为例来讨论此题用贪心策略求解的合理性。
讨论：假设经（N

‘贰’ 方差和极差的计算公式不要复制.可以举个简单的题目然后写出计算方法,

3.4.5.6.7的方差和极差
先算出它们的平均数为5.然后分别用每个数减去5括起来再平方,再将这几个数相加除以总个数5.得到方差2.
¤代替平方
【（3-5)¤+(4-5)¤+(5-5)¤+(6-5)¤+(7-5)¤]/5=2满意请采纳

‘叁’ 极差怎么算公式是

最直接也是最简单的方法，即最大值－最小值（也就是极差）来评价一组数据的离散度。

这一方法在日常生活中最为常见，比如比赛中去掉最高最低分就是极差的具体应用。极差=最大标志值—最小标志值。

R=xmax-xmin

（其中，xmax为最大值，xmin为最小值）

例如 ：12 12 13 14 16 21

这组数的极差就是 ：21－12=9

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

（x_) 即为此组数据的加权平均数)。

(3)极差算法扩展阅读：

应用

在统计中常用极差来刻画一组数据的离散程度，以及反映的是变量分布的变异范围和离散幅度，在总体中任何两个单位的标准值之差都不能超过极差。

同时，它能体现一组数据波动的范围。极差越大，离散程度越大，反之，离散程度越小。

极差只指明了测定值的最大离散范围，而未能利用全部测量值的信息，不能细致地反映测量值彼此相符合的程度。

极差是总体标准偏差的有偏估计值，当乘以校正系数之后，可以作为总体标准偏差的无偏估计值，它的优点是计算简单，含义直观，运用方便，故在数据统计处理中仍有着相当广泛的应用。

但是，它仅仅取决于两个极端值的水平，不能反映其间的变量分布情况，同时易受极端值的影响。

‘肆’ 极差算法的优缺点是什么 希望能举例说明.

朋友看看这个,对你有没有用,
以下是极差问题可用贪婪算法的一点资料,请斟酌：
下面我们以求max为例来讨论此题用贪心策略求解的合理性.
讨论：假设经（N－3）次变换后得到3个数：a,b,max’（max’≥a≥b）,其中max’是（N－2）个数经（N－3）次f变换后所得的最大值,此时有两种求值方式,设其所求值分别为,,则有：＝（a×b＋1）×max’＋1,＝（a×max’＋1）×b+1 所以 － ＝max’－b≥0若经（N－2）次变换后所得的3个数为：m,a,b（m≥a≥b）且m不为（N－2）次变换后的最大值,即m＜max’则此时所求得的最大值为：＝（a×b+1）×m+1 此时 － ＝（1+ab）（max’－m）＞0 所以此时不为最优解.
所以若使第k（1≤k≤N－1）次变换后所得值最大,必使（k－1）次变换后所得值最大（符合贪心策略的特点2）,在进行第k次变换时,只需取在进行（k－1）次变换后所得数列中的两最小数p,q施加f操作：p←p×q+1,q←∞即可（符合贪心策略特点1）,因此此题可用贪心策略求解.讨论完毕.
在求min时,我们只需在每次变换的数列中找到两个最大数p,q施加作用f：p←p×q+1,q←-∞即可．原理同上.

‘伍’ 相对极差公式是什么

相对极差公式是：对极差（%）=极差（绝对极差）/数值平均值×100%。

极差相对值即相对极差，也就是说一种极差与某值的百分比值。极差相对值的计算公式为：相对极差（％）＝极差（绝对极差）／数值平均值×100%。

极差的相对值可用于表示数值的离散（集中）程度。在分析化学中，往往是用：极差（绝对极差）／数值平均值×100%=相对极差（％）。

详细介绍：

1、定义。

相对极差：即为极差的相对值。（或者说是一种极差与某值的百分比值）。

2、原理。

由于极差在某些数值方面上的不足（如数值过小或过大，导致计算时的不方便）。

3、作用。

可用于表示数值的离散（集中）程度。

4、方法。

在分析化学中，往往是用：极差（绝对极差）／数值平均值×100%=相对极差（％）。

‘陆’ 标准差的算法

方差s^2=[(x1-x)^2+(x2-x)^2+......(xn-x)^2]/n
标准差=方差的算术平方根

标准差计算公式的来源
标准差是反应一组数据离散程度最常用的一种量化形式，是表示精密确的最要指标。
虽然样本的真实值是不能知道，但是每个样本总是会有一个真实值的，不管它究竟是多少。可以想象，一个好的检测方法，基检测值应该很紧密的分散在真实值周围。如不紧密，那距真实值的就会大，准确性当然也就不好了，不可能想象离散度大的方法，会测出准确的结果。因此，离散度是评价方法的好坏的最重要也是最基本的指标。
一组数据怎样去评价与量化它的离散度?有很多种方法：
1.极差
最直接也是最简单的方法，即最大值－最小值（也就是极差）来评价一组数据的离散度。这一方法最为常见，比如比赛中去掉最高最低分就是极差的具体应用。
2.离均差的平方和
由于误差的不可控性，因此只由两个数据来评判一组数据是不科学的。所以人们在要求更高的领域不使用极差来评判。其实，离散度就是数据偏离平均值的程度。因此将数据与均值之差（我们叫它离均差）加起来就能反映出一个准确的离散程度，越大离散度也就越大。
但是由于偶然误差是成正态分布的，离均差有正有负，对于大样本离均差的代数相加为零的。为了避免正负问题，在数学有上有两种方法：一种是取绝对值，也就是 常说的离均差绝对值相加。而为了避免符号问题，数学上最常用的是另一种方法－－平方，这样就都成了非负数。因此，离均差的平方累加成了评价离散度一个指标。
3.方差（S2）
由于离均差的平方累加值与样本个数有关，只能反应相同样本的离散度，而实际工作中做比较很难做到相同的样本，因此为了消除样本个数的影响，增加可比性，将标准差求平均值，这就是我们所说的方差成了评价离散度的较好指标。
我们知道，样本量越大越能反映真实的情况，而算数均值却完全忽略了这个问题，对此统计学上早有考虑，在统计学中样本的均差多是除以自由度（n-1），它是意思是样本能自由选择的程度。当选到只剩一个时，它不可能再有自由了，所以自由度是n-1。
4.标准差（SD）
由于方差是数据的平方，与检测值本身相差太大，人们难以直观的衡量，所以常用方差开根号换算回来这就是我们要说的标准差。

‘柒’ c语言一关于极差算法问题

你的叙述不够详细，
极差
是指数列中的最大和最小值的差，而你又说必须要求此极差中较大数在
数列
中排的更靠前。那么如果最大在最小的后面，你是应该移动他们的
顺序
还是寻找之前的较大值还是之后的较小值?你不叙述清楚，这个
代码
没法编写

‘捌’ 净开间极差算法

最大偏差=实测值-标准值，然后取最大数值（负数也是），
L1为-5，L2为15，取大就是15.
极差=L1，L2两组分别相减后，取最大正值。
L1为5，L2为1，取大就是5

‘玖’ 极差算法的优缺点是什么

朋友看看这个,对你有没有用,
以下是极差问题可用贪婪算法的一点资料，请斟酌：

下面我们以求max为例来讨论此题用贪心策略求解的合理性。

讨论：假设经（N－3）次变换后得到3个数：a,b,max’（max’≥a≥b），其中max’是（N－2）个数经（N－3）次f变换后所得的最大值，此时有两种求值方式，设其所求值分别为， ，则有： ＝（a×b＋1）×max’＋1， ＝（a×max’＋1）×b+1 所以 － ＝max’－b≥0若经（N－2）次变换后所得的3个数为：m，a，b（m≥a≥b）且m不为（N－2）次变换后的最大值，即m＜max’则此时所求得的最大值为： ＝（a×b+1）×m+1 此时 － ＝（1+ab）（max’－m）＞0 所以此时不为最优解。

所以若使第k（1≤k≤N－1）次变换后所得值最大，必使（k－1）次变换后所得值最大（符合贪心策略的特点2），在进行第k次变换时，只需取在进行（k－1）次变换后所得数列中的两最小数p，q施加f操作：p←p×q+1，q←∞即可（符合贪心策略特点1），因此此题可用贪心策略求解。讨论完毕。

在求min时，我们只需在每次变换的数列中找到两个最大数p，q施加作用f：p←p×q+1，q←-∞即可．原理同上。

‘拾’ 孤独森林算法和四分位极差法是什么关系

孤独森林算法和四为四分位及差法，他俩之间是有联系的，也就是孤独森林算法是在四分位极差算法的基础上发展而来的。