求集合数据的均方差py

均方差（Mean Squared Deviation，简称MSE）是衡量一组数据离散程度的指标，计算公式为：

MSE = Σ(xi- x)² / n

其中，xi表示集合中的一个数据点，x表示集合的平均值，n表示集合中的数据点总数。

以下是Python代码实现均方差的计算：

import math

def mean_squared_deviation(data):
    n = len(data)
    mean = sum(data) / n
    mse = sum([(x - mean) ** 2 for x in data]) / n
    return mse

# 示例
my_set = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
result = mean_squared_deviation(my_set)
print(result)

输出结果为：

4.805785123966942

因此，该集合的均方差为4.805785123966942。

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求集合数据的均方差pta

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MSE = Σ(xi- x)² / n

其中，xi表示集合中的一个数据点，x表示集合的平均值，n表示集合中的数据点总数。

以下是Python代码实现均方差的计算：

import math

def mean_squared_deviation(data):
    n = len(data)
    mean = sum(data) / n
    mse = sum([(x - mean) ** 2 for x in data]) / n
    return mse

# 示例
my_set = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
result = mean_squared_deviation(my_set)
print(result)

输出结果为：

4.805785123966942

因此，该集合的均方差为4.805785123966942。

7-4 求集合数据的均方差 分数 5 作者 何钦铭 单位 浙江大学 设计函数求 n 个给定

均方差是用来衡量集合数据各项数据与其均值之间的离散程度的统计量。设集合数据为n个给定数值，可以通过设计函数来求解集合数据的均方差。

首先，我们需要计算集合数据的均值。使用一个函数calculate_mean()，该函数可以接收一个包含n个给定数值的集合作为参数。函数的计算步骤如下：
1. 将集合数据中的所有数值相加，得到总和。
2. 将总和除以n，即可得到均值。
3. 返回均值作为函数的输出。

然后，我们计算每个数据与均值的差的平方，并将这些平方差相加求和。使用一个函数calculate_sum_of_squares()，该函数可以接收一个包含n个给定数值的集合以及均值作为参数。函数的计算步骤如下：
1. 初始化一个变量sum_of_squares为0，用于保存平方差的总和。
2. 遍历集合数据中的每个数值：
- 计算当前数值与均值的差。
- 将差的平方加入到sum_of_squares中。
3. 返回sum_of_squares作为函数的输出。

最后，我们可以用函数calculate_variance()来求解集合数据的均方差，该函数接收一个包含n个给定数值的集合作为参数。函数的计算步骤如下：
1. 调用calculate_mean()函数，求解集合数据的均值，保存为mean。
2. 调用calculate_sum_of_squares()函数，求解每个数据与均值的差的平方和，保存为sum_of_squares。
3. 将sum_of_squares除以n，得到方差。
4. 返回方差作为函数的输出。

通过以上三个函数的设计，我们可以方便地求解任意给定集合数据的均方差。