算术平均数

摘要： 按照国家标准GB3358-82《统计学名词及符号》的有关规定书写,常用如下:(1)样本的算术平均数用英文小写x-(中位数仍用M);(2)标准差用英文小写s;(3)标准误用英文小写Sx;(4)t检验用英文小写t;(5)F检验用英文大写F.

摘要： 按照国家标准GB3358-82《统计学名词及符号》的有关规定书写,常用如下:(1)样本的算术平均数用英文小写x-(中位数仍用M);(2)标准差用英文小写s;(3)标准误用英文小写Sx;(4)t检验用英文小写t;(5)F检验用英文大写F;(6)卡方检验用希文小写χ^(2);(7)相关系数用英文小写r;(8)自由度用希文小写μ;(9)概率用英文大写P(P值前应给出具体检验值,如t值、字2值、q值等)。以上符号均用斜体。

摘要： 按GB 3358—82《统计学名词及符号》的有关规定书写,常用如下:1)样本的算术平均数用英文小写x(中位数仍用M);2)标准差用英文小写s;3)标准误用英文小写sr;4)t检验用英文小写t;5)F检验用英文大写F;6)卡方检验用希文小写χ^(2);7)相关系数用英文小写r;8)自由度用希文小写v;9)概率用英文大写P(P值前应给出具体检验值,如t值、χ^(2)值、q值等),以上符号均用斜体。

摘要： 根据GB3358-82《统计学名词及符号》的有关规定,统计学符号一律采用斜体书写,书写时需特别注意这些字母是英文还是希文,是大写还是小写,字母顶端的标记及上下角标,常用如下:(1)样本的算术平均数用英文小写斜体x不用大写X,也不用Mean或M,中位数用英文大写斜体M.

摘要： 16统计学符号以国家标准GB/T 3358.1—1993《统计学名词及符号》为准,样本算术平均数用英文小写斜体Ax-G;标准差用英文小写斜体s;t检验用英文小写t;F检验用英文大写F;卡方检验用希文斜体χ2;相关系数用英文小写斜体r;自由度用希文斜体γ;概率用英文大写斜体P;样本数用英文小写斜体n。

摘要： 按照国家标准GB3358-82《统计学名词及符号》的有关规定书写,常用如下:(1)样本的算术平均数用英文小写x(中位数仍用M);(2)标准差用英文小写s;(3)标准误用英文小写Sx;(4)t检验用英文小写t;(5)F检验用英文大写F;(6)卡方检验用希文小写χ^(2);(7)相关系数用英文小写r;(8)自由度用希文小写μ;(9)概率用英文大写P(P值前应给出具体检验值,如t值、χ^(2)值、q值等)。以上符号均用斜体。

摘要： 按照国家标准GB3358-82《统计学名词及符号》的有关规定书写,常用如下:(1)样本的算术平均数用英文小写x^(-)(中位数仍用M);(2)标准差用英文小写s;(3)标准误用英文小写Sx;(4)t检验用英文小写t;(5)F检验用英文大写F;(6)卡方检验用希文小写χ^(2);(7)相关系数用英文小写r;(8)自由度用希文小写μ;(9)概率用英文大写P(P值前应给出具体检验值,如t值、χ^(2)值、q值等)。

摘要： 按GB 3358—82《统计学名词及符号》的有关规定书写,常用如下:1)样本的算术平均数用英文小写x(中位数仍用M);2)标准差用英文小写s;3)标准误用英文小写sr;4)t检验用英文小写t;5)F检验用英文大写F;6)卡方检验用希文小写χ^(2);7)相关系数用英文小写r;8)自由度用希文小写v;9)概率用英文大写P(P值前应给出具体检验值,如t值、χ^(2)值、q值等),以上符号均用斜体。

摘要： 统计学符号按照GB/T 3358.1-2009《统计学词汇及符号》的有关规定书写,一律用斜体。常用如下:(1)样本的算术平均数用英文小写x(中位数用M);(2)标准差用英文小写s;(3)标准误用英文小写Sx;(4)t检验用英文小写t;(5)F检验用英文大写F;(6)卡方检验用希腊文小写χ^(2);(7)相关系数用英文小写r;(8)自由度用希腊文小写v;(9)概率用英文大写P(P值前应给出具体检验值,如t值、r值、q值等)。

摘要： 样本的算术平均数±标准差用英文小写字母x±s(中位数仍用M)表示;标准误用英文s X;t检验用英文小写t;卡方检验用希文小写χ2;相关系数用英文小写r;自由度用希文小写υ;概率用英文大写P(P值前给出具体检验值,如t值、χ2值、q值、F值等)。以上符号均用斜体。

摘要： 1.教材的内容。本节内容包括算术平均数与几何平均数的定理及其应用。2.教材的地位和作用。本章的题目是“不等式”，是在学习了等式、函数等知识基础上的又一思维活动。现实生活中的量，不等是普遍的、绝对的，而相等则是局部的、相对的。研究不等关系，反应在数学上就是证明不等式、解不等式与求值等。

摘要： 本文对兰州市不同档次的住宅类建筑火灾荷载进行调查统计，并利用求算术平均数的方法对数据进行分析，分别得到了兰州市低、中、高三类住宅类建筑的火灾荷载平均值，为火灾研究及性能化设计提供了数据.

摘要： 本发明公开了一种分布式视场互补多伯努利关联算术平均融合跟踪方法，首先通过对每个传感器视场互补扩大传感器感知范围，以此让每个传感器的量测覆盖整个跟踪场景；其次，每个传感器分别运行局部多伯努利滤波，通过对滤波后验结果进行泛洪通信关联，将对应于同一目标的伯努利成分关联到同一个子集中，并对每个关联子集进行算术平均融合完成融合状态估计。该方法的主要特点是通过视场互补使得不同传感器之间的量测信息得到互补，同时又不会重复共享，能有效减少计算量从而提高计算效率；另外通过伯努利关联可以将同一目标的伯努利成分关联到一起然后进行算术平均融合，有效提升跟踪性能。

摘要： 本发明公开了一种基于算术平均贴近度的冲突证据融合方法，包括如下步骤：获取多个传感器测量信息根据实际应用场景选择合适的方法获取证据的BPA，并转换为证据信息，引入模糊理论中算术平均贴近度概念度量证据对同一焦元的相互支持程度，利用证据之间的算术平均贴近度计算融合证据的权重系数；最后采用Dempster组合规则对修正后的证据进行逐个融合，输出最终目标识别的决策结果。本发明引入模糊数学中的算术平均贴近度方法，利用证据中同一焦元的基本概率赋值的算术平均贴近度衡量各证据对同一命题的相互支持程度，并对证据进行修正后采用Dempster组合规则对修正后的证据进行逐个融合，具有重要的理论意义和应用价值。

摘要： 在校准程序期间，通过计算像素偏移值和平均像素输出值来产生噪声校正值。对于每个读取校准行，确定多个像素输出值的平均像素输出值。通过找出所述多个像素输出中的每一者与所述计算出的平均像素输出值之间的差异来产生所述多个像素输出中的每一者的偏移值。还可通过找出成像器行中多个光学黑色像素的平均像素输出值来计算整行像素输出的偏移值。可通过丢弃位于阈值窗之外的像素值并代入所述平均像素输出值且计算新的平均像素值来改进所述光学黑色像素值的平均像素输出值。

摘要： 采用算术平均与几何平均差消除拉曼光谱背景的方法，该方法从多次采集的光谱算数平均值和几何平均值的差异中，提取拉曼光谱微元，然后，从每次采集的光谱中，分离拉曼光谱和背景，每次分离出的拉曼光谱通过累加得到整个测量时间内的累积光谱，或者采用算术平均得到单位测量时间的平均光谱。

摘要： 本发明公开了一种分布式视场互补多伯努利关联算术平均融合跟踪方法，首先通过对每个传感器视场互补扩大传感器感知范围，以此让每个传感器的量测覆盖整个跟踪场景；其次，每个传感器分别运行局部多伯努利滤波，通过对滤波后验结果进行泛洪通信关联，将对应于同一目标的伯努利成分关联到同一个子集中，并对每个关联子集进行算术平均融合完成融合状态估计。该方法的主要特点是通过视场互补使得不同传感器之间的量测信息得到互补，同时又不会重复共享，能有效减少计算量从而提高计算效率；另外通过伯努利关联可以将同一目标的伯努利成分关联到一起然后进行算术平均融合，有效提升跟踪性能。

摘要： 本发明公开了一种基于陀螺仪加速度的算术平均值滤波方法和装置以及设备。其中，所述方法包括：通过陀螺仪采集机器人在行走时的三轴加速度数据，和根据该通过陀螺仪采集机器人在行走时的三轴加速度数据，通过算术平均值滤波算法，计算该通过陀螺仪采集机器人在行走时的三轴加速度数据的算术平均值。通过上述方式，能够实现通过无需做浮点运算的滤波算法，采用不带浮点运算单元的单片机亦能够实现对机器人的行走方向进行实时控制。

摘要： 本发明公开了一种基于算术平均贴近度的冲突证据融合方法，包括如下步骤：获取多个传感器测量信息根据实际应用场景选择合适的方法获取证据的BPA，并转换为证据信息，引入模糊理论中算术平均贴近度概念度量证据对同一焦元的相互支持程度，利用证据之间的算术平均贴近度计算融合证据的权重系数；最后采用Dempster组合规则对修正后的证据进行逐个融合，输出最终目标识别的决策结果。本发明引入模糊数学中的算术平均贴近度方法，利用证据中同一焦元的基本概率赋值的算术平均贴近度衡量各证据对同一命题的相互支持程度，并对证据进行修正后采用Dempster组合规则对修正后的证据进行逐个融合，具有重要的理论意义和应用价值。

摘要： 在校准程序期间，通过计算像素偏移值和平均像素输出值来产生噪声校正值。对于每个读取校准行，确定多个像素输出值的平均像素输出值。通过找出所述多个像素输出中的每一者与所述计算出的平均像素输出值之间的差异来产生所述多个像素输出中的每一者的偏移值。还可通过找出成像器行中多个光学黑色像素的平均像素输出值来计算整行像素输出的偏移值。可通过丢弃位于阈值窗之外的像素值并代入所述平均像素输出值且计算新的平均像素值来改进所述光学黑色像素值的平均像素输出值。

摘要： 本发明提出的一种基于加权平均数复相关分析模型的现金流预测方法，步骤包括：调研、分析、选取现金流影响因子；评估影响因子影响程度并对该影响因子进行分析；将多个影响因子综合分析，建立分析模型；利用分析模型进行现金流预测分析；完成现金流分析预测。该方法通过建立多影响因子的分析模型，根据各影响因子对数据影响的权重，按照权重比例通过加权平均数公式对数据进行预测，该模型是营销大数据在财务资金预测领域的创新应用，通过建立科学有效的大数据预测模型，不同于以往的经验判定，而是集合各种判定因子，科学利用数学模型进行有理有据的预测，使企业电费收入预测更加科学、有效、精准，为提升企业资金运营效率和效益发挥了重要作用。

摘要： 本申请公开了一种平均数计算方法、装置及电子设备，方法包括：获得当前周期输入的目标数据，所述当前周期为N个数据输入周期中的一个周期，N为大于或等于1的正整数；获得所述当前周期的前一周期的平均数和所述前一周期的余数；基于所述前一周期的平均数和所述前一周期的余数，对所述目标数据进行计算，以得到所述当前周期的平均数和所述当前周期的余数。可见，本申请中通过将N个数据输入周期中每个周期输入的目标数据与该周期的前一个周期计算来的平均数进行计算，进而在数据输入结束之后，立刻就可以得到这N个数据输入周期的数据的平均数和余数，由此避免在一行数据输入结束再移位相加所造成的时钟周期的消耗，从而提高计算平均数的效率。