Diferentes resultados de np.var() en Python vs DolphinDB
Python: np.var([1,6,2]) = 4.666666666666667 DolphinDB: var(1 6 2) = 7 ¿Por qué los resultados de varianza devueltos son diferentes?
Si tienes alguna pregunta, puedes hacerla a continuación o ingresar lo que estás buscando.
Python: np.var([1,6,2]) = 4.666666666666667 DolphinDB: var(1 6 2) = 7 ¿Por qué los resultados de varianza devueltos son diferentes?
Hay varios algoritmos tanto más como menos numéricamente robustos y precisos para calcular la varianza de una muestra de datos x. Por ejemplo, hay una fórmula con alta precisión (ver referencias abajo), aproximadamente equivalente a ( sum((x – mean(x))^2) – (sum(x – mean(x))^2)/length(x) )/length(x) que es ligeramente ineficiente porque realiza . . . Read more
Soy nuevo en scala y necesito desesperadamente orientación sobre el siguiente problema: Tengo un dataframe como el siguiente (algunos elementos pueden ser NULL) “` val dfDouble = Seq( (1.0, 1.0, 1.0, 3.0), (1.0, 2.0, 0.0, 0.0), (1.0, 3.0, 1.0, 1.0), (1.0, 4.0, 0.0, 2.0)).toDF("m1", "m2", "m3", "m4") dfDouble.show +—+—+—+—+ | . . . Read more
Me gustaría obtener algunos valores aleatorios de una distribución t de estudiantes con una media y varianza específica. ¿Es correcto usar el comando rt = (n, df, ncp) para obtener dos muestras aleatorias con diferentes varianzas? ¿Debo variar los grados de libertad? Ejemplo: rt=(n=30,df=5) rt=(n=20,df=10)
¿Cómo puedo calcular la varianza sin elementos cero? Por ejemplo: np.var([[1, 1], [1, 2]], axis=1) -> [0, 0.25] Necesito: var([[1, 1, 0], [1, 2, 0]], axis=1) -> [0, 0.25]