人工智能TensorFlow工作笔记004---还记得标准差嘛_标准差的由来
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我去,一堆的公式,一堆的概念全忘光了,哈哈
拿来的文章,加了些解释。。
首先,对一个可测量的计量型品质特性值,
我们知道由于世界上不存在完全一样的东西,
那么当测量精度足够时,
N个对象就可以得到N个不完全相同的计量数值。
对于这一组不同的对象数值,
我们希望知道他们的均匀性或者说差异特性,
以便了解对象品的整批批次特性,
并且希望是得到定量而不只是定性的评价结果。
这样就产生了数学评估的要求。
我们前辈的数学研究,首先发现了平均值,
即数值总和除以样本数。
这个数学平均值可以大致告诉我们,
该特定批次的整体水平,和基准要求的差异,
如果平均值比基准大,那么我们一般可以认为整批物品中,
大于基准的多一些。反之,如果平均值小,那么小于基准的会多一些。
且慢,真的都是这样子的吗?
我们长期的经验发觉,如果该批次物品特性值不是自然均匀分布的话,
即如果个别值特别大或特别小,那么平均值将被显著拉高或压低。
(如,一个自然村中出了一个千万富翁,那么村里大家的平均资产都可能一下子超过实际几倍。)
为此,首先引入了中位值的概念,作为参照。
但是&
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