好吧,我已经和这件事纠结了一段时间了。

我在计算滚动方差。我使用手动方差计算,然后与 var()

计算样本的平均值。。。 从每个数据点减去平均值。。。 将每个结果平方。。。 求平方值之和。。。 除以n-1,其中n是数据点的数目。

    xi = [1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0]
    # initalize arrays
    xi_sum = zeros(xi)
    xi_mean = zeros(xi)
    xi_mean_dev = zeros(xi)
    xi_mean_dev_sq = zeros(xi)
    xi_sum_mean_dev_sq = zeros(xi)
    xi_var_corrected = zeros(xi)
    # loop
    i=1
    for i = 1:size(xi,1)
    xi_sum[i] = sum(xi[1:i])
    xi_mean[i] = xi_sum[i] / i
    xi_mean_dev[i] = xi[i] - xi_mean[i]
    xi_mean_dev_sq[i] = xi_mean_dev[i]^2
    xi_sum_mean_dev_sq[i] = sum(xi_mean_dev_sq[1:i])
    xi_var_corrected[i] = xi_sum_mean_dev_sq[i] / (i-1) # n-1
end

带输出:

julia> xi_var_corrected
6-element Array{Float64,1}:
 NaN
   0.25
   0.625
   1.16667
   1.875
   2.75

var_verify = zeros(xi)
    for i = 1:size(xi,1)
        var_verify[i] = var(xi[1:i],corrected=true)
    end

julia> var_verify
6-element Array{Float64,1}:
 NaN
   0.5
   1.0
   1.66667
   2.5
   3.5

还有:

julia> var(xi)
3.5

> test = c(1,2,3,4,5,6)
> var(test)
[1] 3.5

决赛是3.5比2.75。

我的问题是-im不知道为什么我的手工方差计算没有提供与var()、R var()相同的答案。

谢谢