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【交流】有关统计中标准差的讨论
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 图中 红色与黑色正方形为两组原始数据。 红色和黑色 线为 在origin 中采用 对数正太分布拟合后的结果。 两组数据的平均值相同。 从图中拟合结果看来，貌似黑色数据 离散度较大， 这与我直接采用 统计中s=([(x1-x)^2+(x2-x)^2+......(xn-x)^2]/n )^(1/2) 计算标准差的结果为： 6.63（红色）< 7.73（黑色）。 但是 origin 中 对数正太分布y = y0 + A/(sqrt(2*PI)*w*x)*exp(-(ln(x/xc))^2/(2*w^2)) w即为标准差 拟合结果为： 0.23（红色）> 0.21（黑色） 不知道 这两个标准差直接有何联系，为何连 变化趋势都不一样呢？？ 统计知识没学好，请高手指点迷津！！ |
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zhengchenx 
禁虫 (著名写手)
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2楼2010-11-25 10:28:38
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4楼2010-11-25 11:32:08
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nash603(金币+2):谢谢回贴交流！ 2010-11-25 15:55:54
nash603(金币+2):谢谢回贴交流！ 2010-11-25 15:55:54
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我不太清楚软件的算法，但从拟合图像上看 拟合结果为： 0.23（红色）> 0.21（黑色） 是正常的，这点请看 http://zh.m.wikipedia.org/wiki/% ... 1%E5%88%86%E5%B8%83 wiki的对数正态分布图。 如果从离散的数据来计算的话，结果不应该是这样的，因为几何标准差 σgeo = exp(σ)，即应为同趋势。这点请看 http://lrz850322.blog.163.com/blog/static/45177436201036640344/ 如果理论上没有具体的分布依据的话，建议尝试正态分布。 |
5楼2010-11-25 14:32:41
