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excel一组数据收敛如何算
1.怎样用excel计算一组数与平均数的离散?
离散度是一个统计学上的概念,请先参考如下知识: 凯利离散程度分析 选定8到10家主流的欧亚庄家的赔率作为参考。
同时,有具体进行取样公司的凯利值比较时,为了能更快更准确地把握取样公司的取向,我们引入了离散程度这一概念进行分析,而最好体现离散程度的方法就是使用方差公式进行计算。 方差的定义 : 说明:方差越大,这组数据就越离散,数据的波动也就越大;方差越小,这组数据就越聚合,数据的波动也就越小。
这一公式可简单记忆为“方差等于差方的平均数”。方差、标准差都是描述数据“离散程度”的“特征数”。
其中的恒定值X可取取样欧赔公司的凯利平均值。 案例:2007年01月15日 西甲:皇家马德里VS萨拉戈萨 主胜 和赔 客胜 凯利主 凯利和 凯利客 BWIN 1。
70 3。35 4。
60 91。00% 89。
61% 90。73% IBCBET 1。
70 3。20 4。
00 91。00% 85。
59% 7***0% MANSION 1。62 3。
15 4。35 86。
72% 84。26% 85。
80% SBOBET 1。65 3。
30 4。57 88。
32% 88。27% 90。
14% 立博 1。 61 3。
50 4。50 86。
18% 93。62% 88。
76% 威廉 1。66 3。
30 4。50 88。
86% 88。27% 88。
76% 伟德 1。 60 3。
30 5。00 85。
64% 88。27% 98。
62% 新宝 1。70 3。
40 4。50 91。
00% 90。94% 88。
76% 离散程度 4。 44% 7。
49% 26。13% 表中第一列为取样主流欧亚菠菜公司,第二至第四列为主和客赔率,最后三列就是对应的各家公司的主和客的凯利值。
而最后一行即为综合上述各家公司的凯利值进行计算的离散程度。 从该离散程度值可以轻松看出,主胜及和局的离散值最低亦即表示主流欧亚庄家对于这两个结果的出现的取向最为一致,而本场比赛赛果为: 1:0 例二:2007年01月14日 塔拉戈纳VS加泰 主即 和即 客即 主即 和即 客即 BWIN 2。
60 3。15 2。
50 89。56% 91。
73% 91。08% IBC 2。
70 3。10 2。
35 93。01% 90。
27% 85。62% MAN 2。
42 3。00 2。
38 83。36% 87。
36% 86。71% SBO 2。
80 3。15 2。
35 96。45% 91。
73% 85。62% 立博 2。
50 2。88 2。
63 86。12% 83。
87% 95。82% 威廉 2。
62 2。90 2。
50 90。25% 84。
45% 91。08% 伟德 2。
50 3。20 2。
40 86。12% 93。
18% 87。44% 新宝 2。
60 3。15 2。
50 89。56% 91。
73% 91。08% 离散程度 15。
18% 11。32% 11。
16% 离散程度显示和局及客胜的离散值最低,选取01,赛果: 1:3。
2.EXCEL怎么算一组数据的平行性
平均值公式:(将这个公式写在N1) =SUM(IF((MATCH(IF(J$1:J$1000=J1,K$1:K$1000),IF(J$1:J$1000=J1,K$1:K$1000),)=ROW($1:$1000))*(J$1:J$1000=J1),K$1:K$1000))/(SUM(N(MATCH(IF(J$1:J$1000=J1,K$1:K$1000),IF(J$1:J$1000=J1,K$1:K$1000),)=ROW($1:$1000)))-1) 数组公式,需要按CTRL+SHIFT+回车完成公式; M1公式:(L列除以平均数据) =N$1/L1。
3.怎样用Excel随机生成一组数,这组数和刚好等于2000
这组数的个数也是随机的吗?
对于固定数量的随机数,如果你希望这组数看起来更随机一些,及均态分布,可以先生成一组任意随机数,并求和,然后使用2000来乘以各个数在这个和中的比例。
A1输入 =rand()
B1输入 =ROUND(2000*A1/SUM($A:$A),0)
选中A1B1,然后向下填充到第几行就是几个数.B列则为需要生成的数据.
但是我们注意到,生成的B列有一定几率其和不等于2000,原因就是round函数导致的精度问题,解决方法是其中一个数人为调整一下,或者是选中B列,多次按F9重新计算,看看状态栏刚好等于2000时,取其值。
如果需要改进,那么A列不变,B1输入 =2000-sum(B2:B65536)
B2之后才输入=ROUND(2000*A2/SUM($A:$A),0)并填充。
如果数的个数也需要随机,那么需要VBA来实现了。
一楼的方法虽然也行,但是从随机数分布上不是很好。