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本帖最后由 愚工688 于 2016-2-18 16:08 编辑
对相对误差的统计,不能简单的用加权平均计算,这样反映不出实际的误差情况.而应该用方均差,即标准偏差。
如:一个计算值的相对误差是:-0.30,-0.15,0.25,0.20的计算误差比较大的计算式,平均下来就是没有相对误差了.
我计算的素对数量的相对误差统计:
(标准偏差的通用符号为σx ,μ-样本平均值)
M=[ 6 ,------ 100 ] r= 7 ,n= 48.. μ=-.2418 σχ= .2292 δ(min)=-.6250 δ(max)= .3429
M=[ 6 ,---- 10000 ] r= 97, n= 4998 μ=-.0750 σχ= .0736 δ(min)=-.6250 δ(max)= .3429
M=[ 10002 , 20000 ] r= 139 n= 5000 μ=-.0315 σχ= .0361 δ(min)=-.1603 δ(max)= .1017
M=[ 20002 , 30000 ] r= 173 n= 5000 μ=-.0100 σχ= .0288 δ(min)=-.1145 δ(max)= .1245
M=[ 30002 , 40000 ] r= 199 n= 5000 μ=-.0037 σχ= .0263 δ(min)=-.1034 δ(max)= .1101
M=[ 40002 , 50000 ] r= 223 n= 5000 μ= .0050 σχ= .0253 δ(min)=-.1021 δ(max)= .1131
M=[ 50002 , 60000 ] r= 241 n= 5000 μ= .0082 σχ= .0219 δ(min)=-.0688 δ(max)= .1064
M=[ 60002 , 70000 ] r= 263 n= 5000 μ= .0139 σχ= .0213 δ(min)=-.0681 δ(max)= .0993
M=[ 70002 , 80000 ] r= 281 n= 5000 μ= .0145 σχ= .0202 δ(min)=-.0510 δ(max)= .1006
M=[ 80002 , 90000 ] r= 293 n= 5000 μ= .0129 σχ= .0196 δ(min)=-.0597 δ(max)= .0976
M=[ 90002 ,100000 ] r= 313 n= 5000 μ= .0218 σχ= .0174 δ(min)=-.0380 δ(max)= .1120
对偶数素对数量的计算值的相对误差情况作统计分析,我很遗憾没有看到其他人也做过,因而就没有进一步的误差趋势的分析了。
标准偏差σx 的大小,反映了计算值的相对误差的分布的离散性;标准偏差σx 小才能够说明计算值的相对误差是真正小。
样本平均值则反映了样本的平均值位置.
那先生认为怎么样? |
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