MeanAround

MeanAround[{x1,x2,x3,…}]

给出描述 xi 的均值和其不确定性的 Around 对象.

MeanAround[{{x11,x12,…},{x21,…},…}]

给出描述向量 xi 的均值和其协方差的 VectorAround 对象.

更多信息

  • 对象 xi 可以是数字、量或 Around 对象.
  • MeanAround[{Around[x1,δ1],…}] 计算 xi 的加权均值，权重与 1/δi2 成比例.
  • 对于 n 个数字或量组成的列表，MeanAround[list] 给出 Around[Mean[list],].
  • 对于 n 个向量组成的列表，MeanAround[list] 给出 VectorAround[Mean[list],].
  • 在 MeanAround[{{x11,x12,…},{x21,x22,…},…}] 中，xij 可以是量，只要所有 x1j、x2j 等的单位是兼容的.
  • 单参数形式 MeanAround[{x}] 定义为返回 x，其不确定性为零.

范例

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基本范例  (5)

求数字列表的平均值，同时给出其不确定性：

求 Quantity 对象列表的均值，同时给出其不确定性：

求中心点为 3 的正态分布仿真的均值：

如果仿真含有更多的点，均值的不确定性将更小：

向量列表的 MeanAround 返回一个 VectorAround 对象：

范围  (4)

标和不确定性  (3)

计算数字列表的平均 Around 对象：

计算能量列表的平均 Around 对象：

求 Around 对象列表的加权均值：

与数值的 MeanAround 结果相比较，忽略不确定性：

与原始列表的均值相比较：

向量均值和不确定性  (1)

计算 {length,time} 数据对列表的均值：

应用  (1)

下载 100 个随机电影实体，并求影片的长度：

影片长度的分布范围很广：

下面是影片长度的均值和标准差：

均值和不确定性：

属性和关系  (2)

取一个正态分布并进行模拟：

Around[scalars] 估计分布的均值和标准差：

Around[dist] 给出分布 dist 中的真实参数：

MeanAround[scalars] 描述分布的均值和均值的标准差：

取二维向量的多元正态分布并进行模拟：

VectorAround[vectors] 估计分布的均值和协方差矩阵：

MeanAround[scalars] 描述分布的均值和与该均值相关的协方差矩阵：

Wolfram Research (2019)，MeanAround，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/MeanAround.html.

文本

Wolfram Research (2019)，MeanAround，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/MeanAround.html.

CMS

Wolfram 语言. 2019. "MeanAround." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/MeanAround.html.

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Wolfram 语言. (2019). MeanAround. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/MeanAround.html 年

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