[問題] 算標準差
最近在實作一個演算法
原理需要用到標準差的計算
因為資料 是隨時間增加的
所以希望 標準差也能隨時間變動來運算
現在問題來了
我目前求標準差的方式就是直接代公式:
SD = sqrt( sum( pow((xi - avg),2) ) for i = 1 to inf
其中 sqrt是取平方 sum 是總和 pow那塊是平方 xi是樣本 avg是平均
利用上述公式 求得標準差是沒有問題的
但是資料越來越多 所需的運算量也越來越大
所以想請教一下 有沒有辦法
在每一筆資料加入時只需做少量運算(不必全部重算) 就能得到新的標準差
目前找到的方法 似乎都要新增兩筆以上的資料
因為一筆資料沒有定義標準差
如果沒有好的辦法~也歡迎大家來討論討論~謝謝
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