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【交流】有关统计中标准差的讨论
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miaoxuefei
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[交流]
【交流】有关统计中标准差的讨论
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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miaoxuefei(金币+1): 2010-11-25 11:32:13
1、我记得样本的标准差是/(n-1)的...
2、看坐标的话貌似是正态分布,为什么要用对数正态分布呢?
3、不是对数正态分布的话,拟合标准差没有可比性啊...
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2010-11-25 10:49:03
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谢谢交流,的确应该是 1/(n-1) 这个我是用 Excel 算的,数值应该没问题。
拟合后发现,用 对数正太分布比 正太分布拟合更接近
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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
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。
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2010-11-25 14:32:41
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