计算流中的标准偏差
使用Python，假设我正在运行已知数量的项目I，并且能够计时处理每个项目要t花费的时间，以及运行所花费的总时间T以及到目前为止所处理项目的数量c。我目前正在计算飞行中的平均值，A = T / c但是如果说单个项目花费的时间特别长（几秒钟而不是几毫秒），则可能会导致偏差。
我想展示一个运行中的标准偏差。如何在不保存每个记录的情况下执行此操作t？
问题答案：
我使用的是Welford方法，它给出的结果更准确。该链接指向John D.Cook的概述。这是其中的一段，总结了为什么它是首选方法：
这种更好的方差计算方法可以追溯到1962年BP Welford撰写的论文，并在Donald Knuth的Art of Computer
Programming，第2卷，第232页，第三版中进行了介绍。尽管这种解决方案已经有数十年的历史了，但对此却知之甚少。大多数人可能没有意识到，直到他们第一次计算标准差并获得负数平方根的例外情况时，才难以计算样本方差。
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我尝试使用< code>rowSds()来计算每一行的标准偏差，这样我就可以选择具有高标准偏差的行来绘制图表。 我的数据帧名为＜code＞xx 我试图计算每一行的标准偏差，并辅助sd列名: 我得到这个错误： 知道在计算SD时如何省略吗？我的语法正确吗？
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我的数据与此类似： 我需要计算基于名称组的差异列的标准偏差。 我试过了 和 但两者都为传递给的变量提供了KeyError。我试图用以下方法解决它： 但错误仍然存在。 提前谢谢。
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我有一分钟一分钟的熊猫数据帧df。我希望将加权应用于返回，并计算滚动加权均方差，窗口=10。我可以计算非加权性病，年化： 在Numpy中还有另一个关于加权std的问题，但我对滚动加权std很好奇。（加权标准偏差，单位为NumPy？） 计算加权标准差的公式为：https://math.stackexchange.com/questions/320441/standard-deviation-of-t
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我试图在Excel中编写一个宏来计算a列中相同文本的标准偏差，从B列中获取值，并在C列中给出结果： 我手动输入了等式< code>=STDEV。s(A2；a3；a4；A16)表示“aaa”。但是我需要自动完成这项工作，因为我正在做另一个由宏完成的计算和程序。以下是我的代码: 如果有人能给我一个想法或解决方案，那就太好了。上面的代码用于计算相同文本值的总和。有什么方法可以修改我的代码来计算标准差？
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我有一个10data.frames的列表，我只需要为每个data.frame划分两列，然后计算相对均方差。 我想用lapplication。 下面是列表中包含的一个data.frame的示例: 我必须对我的所有10个数据帧执行以下操作：