Wredne jest to:
wzajemność w pierwszym momencie wzajemności
Tak, to tony wzajemności!
Tutaj a, b, c,… są wartości, a n to jakie wartości procentowe.
Kroki:
Obliczyć wzajemność (1/ wartość) dla każdej wartości.
Znajdź typową dla tych odwrotności (po prostu dodaj je i podziel przez jaką wartość procentową)
Następnie zrób odwrotność tej średniej (=1/średnia)
Przykład: co oznacza 1, 2 i 4?
Wzajemne wartości 1, 2 i 4 są:
11 = 1, 12 = 0.5, 14 = 0.25
Teraz zsumuj je:
1 + 0.5 + 0.25 = 1.75
Podziel przez ile:
Średnia = 1,753
Wzajemność tej średniej jest naszą odpowiedzią:
Średnia harmoniczna = 31,75 = 1,714 (do 3 miejsc)
Innym sposobem na rozważenie tego
Możemy zmienić powyższą formułę tak, aby wyglądała na taką:
Średnia harmoniczna
Trudno jest używać tego sposobu, ale wygląda on bardziej “wyważony” (n po jednej stronie dopasowane z n 1s po drugiej, a więc średnia dopasowana z tymi wartościami też).
You may also like
Fałszywy negatyw
Podczas rozumienia hipotezy dwa błędy mogą być dość mylące. Te dwa błędy to błąd fałszywie ujemny i błąd fałszywie dodatni. Błąd fałszywie ujemny można również określić jako błąd II rodzaju, a błąd fałszywie dodatni jako błąd I rodzaju. Podczas nauki można pomyśleć, że te błędy są bezużyteczne i tylko marnują czas poświęcony na naukę pojęć. […]
Przegląd wykresów pudełkowych
Box plot lub box and whisker plot pomagają wyświetlić rozkład bazy danych na pięciocyfrowym podsumowaniu. Pierwszy kwartyl Q1 będzie minimum, trzeci kwartyl Q3 będzie medianą, a piąty kwartyl Q5 będzie maksimum. Możesz znaleźć wartości odstające i ich wartości za pomocą wykresu pudełkowego. Można również zrozumieć, czy dane są symetryczne czy nie, ciasne czy luźne, w […]
Sieci bayesowskie
Stworzenie modelu probabilistycznego może być wyzwaniem, ale okazuje się pomocne w uczeniu maszynowym. Aby stworzyć taki model graficzny, musisz znaleźć probabilistyczne zależności pomiędzy zmiennymi. Załóżmy, że tworzysz graficzną reprezentację zmiennych. Musisz reprezentować zmienne jako węzły, a warunkową niezależność jako brak krawędzi. Modele graficzne, takie jak Bayesian modeli statystycznych są coraz bardziej popularne w wielu dziedzinach […]
