【问题标题】:Standard Deviation of 2 Datasets (Each Having Standard Deviation)2个数据集的标准偏差(每个都有标准偏差)
【发布时间】:2021-10-16 20:51:09
【问题描述】:

假设我有 2 个数据集(每个数据集都是一组值,每个都有一个标准偏差)。

我想找到两个数据集元素之间的平均差异,例如((element1_set1 - element1_set2) + (element2_set1 - element2_set2)) / 2 用于两个长度为 2 的数据集。

这是否意味着我必须逐元素添加标准差,然后找到它们的平均值以获得整体标准差?

还是只求数组的均值和标准差,[element1_set1 - element1_set2, element2_set1 - element2_set2]?

【问题讨论】:

    标签: mean standard-deviation


    【解决方案1】:

    我真的不明白你为什么在其中混入标准差。

    要获得均值差,您只需减去均值即可。 这是因为以下原因(假设 x 是第一个数据集的元素,y 是第二个数据集的元素):

    但这不适用于标准差,因为有平方。

    【讨论】:

    • 感谢您的回复。我真的很困惑,好像有多个标准偏差,我们必须包括所有。但是,如果标准差是由同一类型的错误引起的,我们是否不必包括它们?
    • 关于标准差我想说的是:创建包含差异的第三个数据集。取新数据集的标准差。我认为这是最好和最直接的方式。忽略您为数据集 1 和 2 计算的标准差。
    • 我明白了,谢谢。那么你可以只使用最终数据集的标准,因为只有一个错误来源吗?如果有多个,您是否必须考虑每个单独集合的标准?
    • 不,据我所见。差异数据集的标准偏差将包含两个数据集差异中存在的所有变化。
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