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好,大家好,下面的话我们讲第三函,第三个函数啊,第三个函数是什么呢?就是我们的标准差。我们标准差的话,我们讲过啊,说过啊,标准差是方差的一个平号,然后呢,我们看一下它这里呢,标准差是如何算的,然后呢,也是一样的,它的算法的话,跟它的计算方法的话,跟in萨没看区别是一样的啊,几乎是一模一样,我们看看第一个,哎,就是说呢,我们知道S摩处啊摩尔自动跳过去,我们就不再讲了,自动跳过去哎,然后你不想想跳的话,你就给他做一个bos关闭跳跃控制的功能,会造成控制产生啊,无论如何都可以啊,你自己选择去啊,这个不再强调了啊零零的时候我们看一下因什么呢。啊,等于等零的时候,我们的这个是点SD好加上去,然后运行,哎,我们看到它的结果是这样子,哎逐行列,哎等于零的时候,逐行列等于一的时候逐列暗行,哎零的时候逐行列等于一,等于一的时候呢,等于一时逐行按列逐列暗行,啊就这样子,然后呢,你看这于零逐行列按列相加,按一列操作,按照一列算我们的均值。
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按照我们列算我们的。好吧,嗯。好,我们说就是按照列计算我们的样本标准差,且跳过我们的控制。好,我们看看啊。呃,是这样子好,那么然后呢,就是说就是估值不参与计算好,然后这里面的话,我们验证啊,我们这个验证一下啊,我看怎验证呢,是复制好,我们呢,把还是第二列拿过来,就是C1列拿过来,取出来C1列以后,然后呢,用南派的验证的N派的CD,我们的NP点啊我们经常用的函数好等于它进行计算,计算结果什么样子呢。啊,3.39好,我们发现问题了,诶。这个问题很奇怪呀,他俩不一样啊,你看见没有不一样,这是为什么呢?哎,就涉及到一个样本的问题啊,就是数据框算出来的标准差,一个名字叫什么呢?叫样本标准差。
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哎,这个样本方差和标准,还有这个这个什么啊,总体方差我不知道讲过没有啊,然后呢,总体方差对应的啊,总体方差和样本方差对应的有总体标准差和样本样本标准差啊这呢哎,我们的数据框算的都是样本标准差,而我们的单派算出来都是总体标准差,好那么它们俩一个关系,这个关系什么样子呢?我们看一下这关系在哪里啊,我们看下这个关系。那么好,我们看他的关系啊,呃,我们先啊,不管讲,我说一下啊。我们的计算公式,总体公式,总体方差的公司。啊,这样写就写总体方差的,嗯。总体上。总体的话,公司我们也讲过,我记得讲过等于之一。
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啊,想过的啊,呃,还在求一选型啊,一个定义,然后呢,我们的一个变量,那就是SI吧。减去一个零倍的X。然后呢,这个X反端写成一个平值啊,写成算平均值算。进步是这样的啊,是这个XP变量它的一个充值。好,这个时候的话,哎,这样子整体它的一个平方。总体方法是这样的写对吧,我们讲过的那么样本状态的话。是什么样的?要不它的次数N减1/1求和,Xi减去X杠,然后呢平方,然后X杠的话。写成小S算角行,你要知道谁想知道平均值,算平均值,一般企业干部的话算平均值,不是期望值算平均。这个就是里边的话,我们知道啊,我们通常用四个平方来表示达。
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而用S平方来表示它样本,然后呢,它们俩之间的关系是一的S平方的期望值。是等于平方的。就这样子,记住这个样子啊,就它的样是一的X平方等于C的平方。啊,这样。啊,这个这个就是咱咱这个呢,你得需要证明啊,你不证明的话,咱就是肯定不行,那证明的话需要建立什么什么同就是等分布啊,需要建立呃,独立的分布的一个一个一个机变量的一个序列啊才能定出来比较麻烦,然后呢,我们这里面呢,不用证明啊就知道就行了,然后大家说一下,然后呢,这里面呢,S病的标准差是S。然后呢C平方平方差,然后基就是总体的差。然后这个是一样的原料。到底哎,我们实际上我们在数据分析中呢,经常用这个一样啥,他呢几乎不用。所以说呢,诶要记住这里面呢,是N减1/1啊,然后呢,诶因的不是他,那么他们俩的关系是啥样的呢?呃,尽管总体这个总体方差的公司和硬发产公司,他们俩就是这样的关系,然后从他们俩也有也有种关系啊什关系呢,就是说呢,我们可以看到它的分,它这个啊作为分子来说是一样的,都是哎就这个这个东西出现这个东西减分这是一样的,那这样的话,他们俩就可以产生关系啊。
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啊前的总体方差关系就是基,这都是基线公式啊,我是经线公式,我们这边的基线公式,好这里面呢,哎,不是一的公式,基械公式啊呃,总体方差的公式,然后就是你就是什么经验方差经验公式,然后这两个你要记住,然后这个时候的话,我们说把总体方差线公式的话,以样方程,样方式,经验公式这俩出间一个关系,然后等于什么呢?哎,我们可以看到关系就是说我们说是嗯,哎这个地方的话就是N的向平方。啊,把A移过去是等于一个N减一的X平方的。这个毫无疑问。一的S的。这个的话你不要我问什么了,已经讲过了,就很简单的东西。
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因为它的分子是一样的,所以说呢,哎,把分子的分子相同就可以了。然后呢,就是N西平方等于N减一的X平方,然后这个时候的话啊,我们说哎,这个是来自于西格玛,一般用单派算出西格玛,然后呢,呃,我们K根号啊,这根根号的话,一个根号N的一个西格玛的一个根号N减一啊,然后的S啊,这个C格玛是用那算,S是用这虚框算。对吧,我如果要验证,那么怎么办呢?我要算着他。用C方算出来,C算出来是南派算出来的,哎,把南派算出来去除S等于什呢?S等于南派算出来结果号号N的南派,哎,就是南派算出结果除以根号减一。根C玛刚才我讲了啊,我说了南派就是算的谁呀,南派算的算的是重启,根长就是S,而我们的数据框,哎,算的谁SS,然后呢,我们下面的话,哎,要想把男排算成西格玛转化成数据框算成S,就需要啊把男排算成西格玛乘以一个根号N除以根号减一等于说什么呢?N乘减一的根号好,我们看是不是这样子呢?
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我们只用。我的S6吧。西格玛,好,就是西格玛,这是成西格玛,也是算成西格玛对吧?哎,用它来乘以一个括号,呃呃,NP.skrg。然后括号是什么呢?哎,是是我们的N,就是N的话,这里面是多少呢?是呃,这是一列啊,是我们说的四对吧,四除以个4.1除以三。对不对,我们看一下对不对啊,我们看看啊呃,不要用错了啊,这个根号N4除以四减一的这个嘛,然后是没问题,我们看看什么样子啊。然后这里呢,这个地方算错了,写底了啊,应该写个冒号,这个没花好,这样子的话,我们看一下它的结果是3.922啊,这个是数据框的对吧,你看3.92488 3.924487,三点九二四四八七一模一样啊,一点算错了啊,就是教育我们啊,告诉我们啊,可以告诉我们啊,南派算出心里话。
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一般情况不是不证据而不可用,而据框算出SDD才是可用可信的,知道吧,哎,要记住这一事啊,我讲过的也都说你不会啊,好,我们说明了,哎,三派算出来SD才是可用的,这是我们希望有的,因为它呢才是代表了发展趋势,因为总体一般情况下不搞的,我们一般搞样本对吧?呃,总体太复杂了。然后一般导样本,那么老样本的话,我们用样本来做公式啊就行了,哎,呃,就是公式大部分总体的一个无篇估就OK了啊呃,就是这个样本的公式的话,是总体公式的,总体的结果的五地就OK啊就这样的话,呃,兼容亩地的话就很接近了啊,我们说大概也就差不多了啊,不用那么较真对吧?呃,下面的话我们看一下呃,那么它的SDDS的用法刚才讲了,这个里面呢,等于说是跳过S,你可以不跳过去,你选择可以不跳过去,对吧?哎,你把s to啊改成bos,等于说是关闭啊,我们的SK的一个功能好,就是等于说是哎,我们点啊SK。
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那。等以后。把这个翘过去。有点教训也行。然后呢,好像。这样。啊,是的,这。比如说我们,呃,跳过去的话啊,你不跳过去,不跳过去,不跳过去的话,那么会势必会产生控制啊,刚才也说过了,当然我们这里面呢,算是按列算的,我们按行算也行,按行算B人差也不错,呃如果你愿意的话,也可以这样做,对吧?呃,就是说呢,改成一个一就行了,很简单,改成一就OK了。L1。这样子就没问题,然后呢,诶可以跳过去,这时候呢,啊就是按照行按照算每一行的分准差,同时的话是跳公子。然后你选择可以不跳空值,把改成false,上面是一样的,你可以产生空值,因为只空值你只参与算,只有一个值,只空值整个预算就结果就不用想了,一定是空值,就控制不可消的控制任何元素的相加相乘向减性数,就是任何元素的算数运算,最终都会导致它会产生空值,这是个无法避免的一个情况,好吧,来好,这就是我们说的这适用函数,然后呢,待会的话,我们讲另外一个函数idx max和idx命,然后这两个函数的话也是非常有用的,但是我们可以看一看它们到底是什么意思。
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我们休息一下。
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