MySQL标准偏差 |
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在本教程中,您将学习如何使用MySQL标准偏差函数来计算填充标准偏差和样本标准偏差。 标准差介绍标准差是衡量数据集中值的分布情况,标准偏差显示平均值(平均值)存在多少变化。 低标准偏差表明数据集中的值接近于平均值。 而高标准偏差表示数据集的值在大范围的值上分散。 标准偏差是方差的平方根,可以通过以下步骤计算: 步骤1 - 计算数据集中所有值的平均值以获得平均值或平均值,例如,假设数据集由1,2和3组成,平均值为(1 + 2 + 3)/ 3 = 2。 步骤2 - 计算值与每个值的平均值的差,并且对每个值的每个的结果进行平方,也就是: 步骤3 - 计算步骤2中产生方差的平均值。然后取方差的平方根以获得数据集中所有值的标准偏差,例如((1 + 0 + 1)/ 3)的平方根 = 0.816497 。 总体标准差与样本标准偏差 如果数据集中的所有值都被纳入计算,则该标准偏差称为总体标准偏差。 然而,如果将一个子集的值或一个样本作为计算,则该标准偏差称为样本标准偏差。 西格玛字母(σ)表示标准偏差。以下等式说明如何计算总体标准偏差和样本标准差: 总体标准偏差: 样品标准偏差: 总体标准差和样本标准差的计算略有不同。当计算样本标准偏差的方差时,除以N-1而不是N,其中N是数据集中的值的数量。 MySQL标准偏差函数MySQL可以方便您计算总体标准偏差和样本标准偏差。 要计算总体标准偏差,请使用以下功能之一: STD(expression) - 返回表达式的总体标准偏差。如果没有匹配的行,则STD函数返回NULL。STDDEV(expression) – 相当于STD函数,仅提供与Oracle数据库兼容。STDEV_POP(expression) - 相当于STD函数。要计算样本标准差,请使用STDDEV_SAMP(expression)函数。 MySQL还为总体偏差和样本方差计算提供了一些函数: VAR_POP(expression) – 计算表达式的总体标准差。VARIANCE(expression) – 相当于VAR_POP函数。VAR_SAMP(expression) – 计算表达式的样本标准差。 MySQL标准偏差函数的例子我们来看看示例数据库(yiibaidb)中的orders表,其表结构如下所示 - mysql> desc orders; +----------------+-------------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +----------------+-------------+------+-----+---------+-------+ | orderNumber | int(11) | NO | PRI | NULL | | | orderDate | date | NO | | NULL | | | requiredDate | date | NO | | NULL | | | shippedDate | date | YES | | NULL | | | status | varchar(15) | NO | | NULL | | | comments | text | YES | | NULL | | | customerNumber | int(11) | NO | MUL | NULL | | +----------------+-------------+------+-----+---------+-------+ 7 rows in set 总体标准偏差函数的例子首先,以下查询从orders表中返回客户编号及其订单数: SELECT customerNumber, COUNT(*) orderCount FROM orders WHERE status = 'Shipped' GROUP BY customerNumber;执行上面查询语句,得到以下结果 - +----------------+------------+ | customerNumber | orderCount | +----------------+------------+ | 103 | 3 | | 112 | 3 | | 114 | 5 | | 119 | 3 | | 121 | 4 | | 124 | 16 | ***** 此处省略了一大波数据 ***** | 489 | 2 | | 495 | 2 | | 496 | 3 | +----------------+------------+ 98 rows in set第二步,以下陈述计算客户订单数量的总体标准差: SELECT FORMAT(STD(orderCount),2) FROM (SELECT customerNumber, count(*) orderCount FROM orders GROUP BY customerNumber) t;执行上面查询语句,得到以下结果 - +---------------------------+ | FORMAT(STD(orderCount),2) | +---------------------------+ | 2.84 | +---------------------------+ 1 row in set请注意,FORMAT函数用于格式化STD函数的结果。 样本标准偏差函数的示例 假设您只想在orders表中仅仅想要计算那些已发货的订单。 首先,以下查询返回客户编号及其发货订单编号: SELECT customerNumber, count(*) orderCount FROM orders WHERE status = 'Shipped' GROUP BY customerNumber;第二,以下查询使用STDDEV_SAMP函数计算样本标准偏差: SELECT FORMAT(STDDEV_SAMP(orderCount),2) FROM (SELECT customerNumber, count(*) orderCount FROM orders WHERE status = 'Shipped' GROUP BY customerNumber) t;执行上面查询语句,得到以下结果 - +-----------------------------------+ | FORMAT(STDDEV_SAMP(orderCount),2) | +-----------------------------------+ | 2.48 | +-----------------------------------+ 1 row in set在本教程中,我们向您介绍了标准偏差。 然后,向您展示了如何使用MySQL标准偏差函数来计算表达式的总体标准偏差和样本标准偏差。 上一篇: MySQL函数 下一篇: MySQL+Node.js连接和操作 |
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