java对象代码求方差 java 求方差

用java写一个求平均数，方差的程序，有输入界面，谢谢了

有输入界面？用Scanner还是Frame？

暂定以集合的方式储存吧。。。给你写实现方法。。。 自己吧数据放入集合中。。。

public double meanValue(ArrayList allNumber) {

double value = 0;

for (int i = 0; i allNumber.size(); i++) {

value += allNumber.get(i);

}

value /= allNumber.size();

return value;

}

public double VarianceValue(ArrayList allNumber) {

double value = 0;

double variance = meanValue(allNumber);

for (int i = 0; i allNumber.size() {

double x = (allNumber.get(i) - variance) * (allNumber.get(i) - variance);

value += x;

}

value /= allNumber.size();

return value;

}

相关问答

Q1: java求方差

现在学习Java的平台有很多，B站或者是腾讯课堂都是不错的，我们在B站分享了很多经典的Java视频教程，都是开源的，你可以去看看。

Q2: java中怎样编写计算方差的程序

哈哈,这简单!方差就是各数与平均数之差的平方的平均数吧？

简单思路就是new一个list装数，平均数n=各数之和/list.size()，然后取各数与n之差的平方(list.get(i)-n)*(list.get(i)-n)，然后for循环计算出和再去平均数。

Q3: 数据处理，用C++或者Java编写，求一组数的方差均值众数标准差中位数等

平均数、众数、中位数这三个统计量java对象代码求方差的各自特点是：

平均数的大小与一组数据里的每个数据均有关系,其中任何数据的变动都会相应引起平均数的变动；众数则着眼于对各数据出现的次数的考察,其大小只与这组数据中的部分数据有关,当一组数据中有不少数据多次重复出现时,其众数往往是java对象代码求方差我们关心的一种统计量；中位数则仅与数据排列位置有关,当一组数据从小到大排列后,最中间的数据为中位数(偶数个数据的最中间两个的平均数)。因此某些数据的变动对它的中位数影响不大。

在同一组数据中,众数、中位数和平均数也各有其特性：

(1)中位数与平均数是唯一存在的,而众数是不唯一的；

(2)众数、中位数和平均数在一般情况下是各不相等java对象代码求方差，但在特殊情况下也可能相等。

具体来说，平均数、众数和中位数都是描述一组数据的集中趋势的特征数，但描述的角度和适用范围有所不同。平均数的大小与一组数据里的每个数据均有关系，其中任何数据的变动都会引起平均数的相应变动；众数着眼于对各数据出现的频数的考察，其大小只与这组数据中的部分数据有关；中位数则仅与数据的排列位置有关，某些数据的变动对中位数没有影响，当一组数据中的个别数据变动较大时，可用它来描述其集中趋势。

一般来说，平均数、中位数和钟书都是一组数据的代表，分别代表这组数据的“一般水平”、“中等水平”和“多数水平”。平均数涉及所有的数据，中位数和众数只涉及部分数据。它们互相之间可以相等也可以不相等，没有固定的大小关系。

其实，它们三者有关联也有区别。在一组数据中出现次数最多的数就是这组数据众数，众数和平均数一样，也是描述一组数据集中趋势的统计量，但它和平均数有以下两点不同：一是平均数只是一个“虚拟”的数，即一组数据的和除以该组数据的个数所得的商，而众数不是“虚拟”的数，是一组数据中出现次数最多的那个数据，是这组数据中真实存在的一个数据；二是平均数的大小与一组数据里的每个数据都有关系，任何一个数据的变动都会引起平均数大小的改变，而众数则仅与一组数据的出现的次数有关，某些数据的变动对众数没有影响，所以在一组数据中，如果个别数据变动较大，但某个数据出现的次数最多，此时用该数据（即众数）表示这组数据的“集中趋势”比较合适。

中位数和平均数一样，也是反映一组数据集中趋势的一个统计量。平均数主要反映一组数据的一般水平，中位数则更好地反映了一组数据的中等水平。它和平均数有以下不同：一是平均数只是一个“虚拟”的数，而中位数并不完全是“虚拟”数，当一组数据有奇数个时，它就是该组数据顺序排列后中间的那个数据，是这组数据中真实存在的一个数据；二是平均数的大小与一组数据里的每个数据都有关系，任何一个数据的变动都会引起平均数大小的改变，而中位数则仅与一组数据的排列位置有关，某些数据的变动对中位数没有影响，所以当一组数据的个别数据偏大或偏小时，用中位数来描述该组数据的集中趋势就比较合适。

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