西门子斜坡计算公式(西门子SCL编程实例)

方差也称为“平方差”,用来描述集合中变量的离散程度,即变量与平均值的偏离程度。方差越大,表示变量与平均值的偏离程度越大,即越不稳定。标准差是方差的算术平方根。今天这篇文章,我们就用SCL语言编写函数来计算方差和标准差。

西门子斜坡计算公式(西门子SCL编程实例)(1)

统计学上方差分为两种:总体方差和样本方差。

①总体方差:是指总体中每一个变量与总体平均值的差值的平方和,除以总体数量。总体方差的计算公式如下:

西门子斜坡计算公式(西门子SCL编程实例)(2)

其中:σ2是总体方差,X是随机变量,μ是总体均值,N是总体样本量。

实际情况中,我们可能得不到总体的所有变量,只能抽取有限数量的样本来代替整体,这种方差称为样本方差。

②样本方差:样本中所有变量与样本平均值的差值的平方和,除以样本数量(n-1)。样本方差的计算公式如下:

西门子斜坡计算公式(西门子SCL编程实例)(3)

注意:样本方差中为了实现对总体的无偏估计,除数采用样本量减1。

③总体标准差:总体方差的算术平方根;

④样本标准差:样本方差的算术方法根;

接下来编程实现总体方差/标准差及样本方差/标准差的计算。

在博途环境下新建函数块FB5019_Variance,声明变量如下图所示:

西门子斜坡计算公式(西门子SCL编程实例)(4)

其中:

  • u2:总体方差;
  • u:总体标准差;
  • s2:样本方差;
  • s:样本标准差;
  • average:平均值;

编写代码如下:

西门子斜坡计算公式(西门子SCL编程实例)(5)

我使用随机数产生函数测试过了这段代码,如果你有任何问题欢迎留言讨论。

西门子斜坡计算公式(西门子SCL编程实例)(6)

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