平均误差超过20%是什么意思？

平均误差超过20%是指在某个数据集或者实验中，预测结果与真实结果之间的平均差异超过了20%。这个误差可以用不同的度量方式来计算，比如绝对误差、相对误差或者其他的评估指标。通常情况下，我们希望预测结果与真实结果之间的误差越小越好，因此平均误差超过20%可能表示模型或者算法的性能较差，需要进一步改进或者优化。

相关问题

请帮我把刚才的代码误差控制在1%

好的，要将代码误差控制在1%，我们可以使用MATLAB的randn函数来生成具有指定平均值和标准差的随机数，从而确保误差不超过1%。下面是更新后的MATLAB代码：

% 设置随机种子
rng(1)

% 生成随机数据
x = 0:0.1:10;
y1_mean = 5;
y1_std = 1;
y2_mean = 4.5;
y2_std = 0.9;
y1 = y1_mean + y1_std * randn(size(x));
y2 = y2_mean + y2_std * randn(size(x));

% 计算误差
err1 = abs((y1_mean - mean(y1)) / y1_mean);
err2 = abs((y2_mean - mean(y2)) / y2_mean);

% 如果误差大于1%，则重新生成数据
while err1 > 0.01 || err2 > 0.01
    y1 = y1_mean + y1_std * randn(size(x));
    y2 = y2_mean + y2_std * randn(size(x));
    err1 = abs((y1_mean - mean(y1)) / y1_mean);
    err2 = abs((y2_mean - mean(y2)) / y2_mean);
end

% 绘制负荷曲线图
figure;
plot(x, y1, 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(x, y2, 'r', 'LineWidth', 2);
xlabel('时间');
ylabel('负荷');
title('负荷曲线图');
legend('负荷1', '负荷2');

% 输出误差信息
fprintf('负荷1的误差为%.2f%%\n', err1*100);
fprintf('负荷2的误差为%.2f%%\n', err2*100);

该代码将生成两个具有指定平均值和标准差的随机数据，并使用while循环重新生成数据，直到误差小于1%。运行代码后，输出的图形应该类似于以下示例图：


请注意，由于随机数的生成是基于随机种子的，在实际应用中，可能需要根据需要更改随机种子来生成不同的随机数据。

样本平均数为80，总体标准差为10，希望样本平均值与总体平均值的误差不超过2，置信水平为95%，重复抽样数目应为多少？ 答案：抽样数目为34人。计算公式为：n = (Z^2 * σ^2) / E^2，其中Z值为150.786，σ值为10，E值为2。这道题中Z值是如何算出的

Z值是根据置信水平和样本容量来查找标准正态分布表得到的。在本题中，置信水平为95%，即α=0.05，双尾检验。根据正态分布的性质，我们可以知道，样本与总体平均数之差的标准差为σ/√n。因此，我们可以把误差2转换为标准差的形式，即2=Z*σ/√n。代入已知数据，得到Z=1.96（查表可得）。因此，Z值是根据置信水平和样本容量来查找标准正态分布表得到的。