有哪位大神会计算足球的离散值求详细讲解和离散连通度计算公式

计算公式1：1/4∏×管径的平方（毫米单位换算成米单位）×经济流速（dn300以下管选1.2m/s、dn300以上管选1.5m/s）。

例子：dn50：502*3.14/4=1962.5平方毫米，合0.1963平方分米。

设管道流速为v=4米/秒，即v=40分米/秒，且1升=1立方分米，则管道的流量为（截面积乘以流速）：

流量q=0.1963*40=7.852升/秒，合28.27立方米/小时。

重要还是要确定流速，我曾经简易的测量一河道的流量是这样：量出河道的宽度，深度；在上游扔些碎纸片，从扔的那刻启动计算，看通过10米的距离花时间，忽视一切阻力，当然这只是粗糙的估计。流量q=截面积×流速=宽×深×流速。

一个具有N个点的图G中，在去除任意k-1个顶点后（1=k=N），所得的子图也还是连通，去除K个顶点后不连通。 G中不含割点的非常大连通子图称为图G的块。若H是图G的块，则H自己不含割点且满足：若向H中再添加边，但不添加结点，既然如此那，H就不是G的子图了；若向H中再增多结点或边将H扩大为更大的连通图，既然如此那，H就可以含有割点。

HHI指数（赫芬达尔指数）的计算方式请看下方具体内容：获取竞争对手的市场占有率，可忽视过小的竞争对手；将市场占有率平方；将这些平方值加总，就可以解答出HHI指数。

HHI指数是一种测量产业集中度的综合指数是产业市场集中度测量指标中很好的是经济学界和政府管制部门使用有点多的指标。它是指一个行业中各市场竞争主体所占行业总收入或总资产百分比的平方和，用来计量市场份额的变化，即市场中厂商规模的离散度。赫芬达尔指数是产业市场集中度测量指标中很好的一个是经济学界和政府管制部门使用有点多的指标。

hhi指数怎么算

1.

hhi指数能区别公司市场占有率为基础的市场结构,既然如此那，hhi指数怎么算呢?...

2.

第一,建立“hhi指数计算表”

3.

第二,在表中输入对应的值；

4.

第三,按照hhi指数=公司占有率的平方和,我们在“hhi指数”单元格内输入“=E3*E3+F3*F3+G3*G3+H3*H3+I3*I3”

赫芬达尔指数(Herfindahl Index)的计算方式请看下方具体内容:

1、获取竞争对手的市场占有率，可忽视过小的竞争对手。

2、将市场占有率平方。

3、将这些平方值加总。赫芬达尔-赫希曼指数是用某特定市场上全部企业的市场份额的平方和来表示，其公式为：式中：X-市场的总规模Xi-i企业的规模Si = Xi / X-第i个企业的市场占有率n-该产业内的企业数赫芬达尔一赫希曼指数是计算某一市场上50家大企业(假设少于50家企业就是全部企业)每家企业市场占有份额(取百分之的分子)的平方之和。明显，HHI越大，表示市场集中程度越高，垄断程度越高。该指数不仅能反映市场内大企业的市场份额，而且，能反映大企业之外的市场结构，因为这个原因，能更准确地反映大企业对市场的影响程度。扩展资料：HHI指数的缺陷HHI指数对规模很大的企业比规模较小的企业给与更大的权重，因为这个原因，HHI指数指数对规模很大的前几家企业的市场份额比重的变化反应非常敏感，能真实地反映市场中企业当中规模的差距大小，并在相对的程度上可以反映企业支配力的变化。HHI指数指数的缺陷是：对数据的要求非常高，而且，含义不直观。HHI值越大，表达市场集中度越高。当市场处于完全垄断时，HHI=1；当市场上有不少企业，且规模都一样时，HHI=1/n，n趋向无穷大，HHI就趋向0。

Fisher线性判别分析的基本思想：选择一个投影方向（线性变换，线性组合），将高维问题降低到一维问题来处理，同时变换后的一维数据满足每一类内部的样本尽量聚集在一起，不一样类的样本相隔尽量地远。

Fisher线性判别分析，就是通过给定的训练数据，确定投影方向W和阈值w0， 即确定线性判别函数，然后按照这个线性判别函数，对测试数据开启测试，得到测试数据的类别。

Fisher判别分析是要达到有大的类间距离，还有小的类内距离。

线性判别函数的大多数情况下形式可表示成

g ( X ) = W T X + w 0 g(X)=W^TX+w_{0}

g(X)=W

T

X+w

0

​在这里插入图片描述

Fisher选择投影方向W的原则，就算原样本向量在该方向上的投影能兼顾类间分布尽量分开，类内样本投影尽量密集的要求。

(1)W的确定

各种样本均值向量mi

在这里插入图片描述

样本类内离散度矩阵和总类内离散度矩阵Sw

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样本类间离散度矩阵Sb

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在投影后的一维空间中，各种样本均值

在这里插入图片描述

样本类内离散度和总类内离散度

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样本类间离散度

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Fisher准则函数为max

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(2)阈值的确定

是个常数，称为阈值权,针对两类问题的线性分类器可以采取下属决策规则:

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假设g(x)0,则决策x属于W1；假设g(x)0,则决策x属于W2；假设g(x)=0,则可将x任意分到某一类，或拒绝。

(3)Fisher线性判别的决策规则

（1）投影后，各种样本内部尽量密集，即总类内离散度越小越好。

（2）投影后，各种样本尽量离得远，即样本类间离散度越大越好。

按照这两个性质，可得出

在这里插入图片描述

那就是Fisher判别准则下的优投影方向。后得到决策规则，假设

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则

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针对某一个未知类别的样本向量x，假设y=WT·xy0，则x∈w1；不然x∈w2。

(4)“群内离散度”与“群间离散度”

“群内离散度”要求的是距离越远越好；而“群间离散度”的距离越近越好

由上就可以清楚的知道：“群内离散度”（样本类内离散矩阵）的计算公式为

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因为每一个样本有多维数据，因为这个原因需将每一维数据代入公式计算后后在求和就可以得到样本类内离散矩阵。存在多个样本，重复该计算公式就可以算出每一个样本的类内离散矩阵

“群间离散度”（整体类离散度矩阵）的计算公式为

在这里插入图片描述

比如鸢尾花数据集，会故将他分为三个样本，因为这个原因就可以得到三个整体类离散度矩阵，三个整体类离散度矩阵按照上面说的公式计算就可以。

例题

在这里插入图片描述

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一个具有N个点的图G中，在去除任意k-1个顶点后（1=k=N），所得的子图也还是连通，去除K个顶点后不连通。 G中不含割点的非常大连通子图称为图G的块。若H是图G的块，则H自己不含割点且满足：若向H中再添加边，但不添加结点，既然如此那，H就不是G的子图了；若向H中再增多结点或边将H扩大为更大的连通图，既然如此那，H就可以含有割点。

差值数据x计算为：

x＝x1-x2(1)。

中利用差值数据x开展优化主元分析计算的详细步骤请看下方具体内容：

1)将差值数据矩阵x进行分解：

式中，为差值数据矩阵x的主元子空间模型，e＝tepet为数据矩阵x的残差子空间模型。t为主元成绩矩阵，p为主元载荷矩阵，te为残差成绩矩阵，pe为残差载荷矩阵；

2)对差值数据矩阵x的协方差矩阵进行奇异值分解，得到载荷矩阵p和pe：

r＝xtx/(n-1)＝[ppe]λ[ppe]t(3)

式中，λ＝diag(λ1，λ2，...λm)，λ1≥λ2≥...≥λm为协方差矩阵r的特点值，[ppe]为对应的特点向量组成的负荷向量；

3)计算统计量q统计量:

q＝(xpepet)(xpepet)t＝xpepetxt(4)

q统计量为效应量的加权离均差平方和，即加权平方和；q统计量反映总离散度；

3-4)计算显著性水平α的q统计量控制阀值qc。

三相异步电机的三相电流不平衡度的标准是不大于百分之10 。计算公式：三相电流不平衡 =（三相电流平均值－任一相电流）×100/ 三相电流平均值≤ 百分之10

公式：（x1+x2+……xn）/n。

在统计工作中，平均数（均值）和标准差是描述数据资料集中趋势和离散程度的两个重要，要优先集中精力的测度值。平均值有算术平均值，几何平均值，平方平均值（均方根平均值，rms），调和平均值，加权平均值等，这当中以算术平均值为常见。

一种是简单平均法，一种是加权平均法。比如，某企业生产A产品10台，单价100元； 生产产品5台，单价50元；生产C产品3台，单价30元，计算平均价格。简单平均法:平均价格=Z各种产品单价/产品种类。