C++ 蒙特卡罗C+中标准差的一般函数+；

我应该在一些蒙特卡罗模拟中计算标准偏差函数。公式如下：

我认为我的结果与预期相差甚远。我的函数使用boost库中的元组，如下所示：

double add_square(double prev_sum, double new_val)
{
  return prev_sum + new_val*new_val;
}

template <typename V>
double vec_add_squares(const V<double>& v)
{
  return std::accumulate(v.begin(), v.end(), 0.0, add_square);
}

    template <class T> 
    boost::tuple<double,double> get_std_dev_and_error(const vector<T>& input, double r, double N)
{
 double M = double(input.size());

 double sum = std::accumulate(input.begin(),input.end(),0.0);
 double Squared_sum = vec_add_squares(input);

 std::cout << "sum " << Squared_sum << endl;

 // Calls Sum
 double term1 = Squared_sum - (sum/M)*sum;

 double SD = (sqrt(term1) * exp(-2.0 * r *N))/(M-1) ;
 double SE = SD/sqrt(M);
 std::cout << "SD = " << SD << endl;
 std::cout << "SE = " << SE << endl;

 return boost::tuple<double,double>(SD, SE) ;
 }

double add\u square（双上和，双新值）
{
返回上一个总和+新值*新值；
}
模板
双矢量加平方（常数V&V）
{
返回std：：累加（v.begin（），v.end（），0.0，加平方）；
}
模板
boost:：tuple get_std_dev_和_error（常量向量和输入，双r，双N）
{
double M=double（input.size（））；
double sum=std:：累加（input.begin（），input.end（），0.0）；
双平方和=向量加平方（输入）；
std:：cout只需使用（正如您已经使用boost）：

例如，您可以为PSIA的答案编写自己的函数。我确实按照上面的代码编写了自己的函数，但我得到了错误的结果，因此它一定是错误的或在程序中实现错误。仅供参考，错误指示器自身的错误可能非常大。获得蒙特卡罗模拟的置信区间比通常认为的要困难。Yes、 它相当大…我知道它是错误的原因是因为我被告知结果。也许是一个询问计算公式的好地方？我真的很喜欢Boost。累加器-我对标准偏差有点太快了，它不是累加器的一部分（不幸的是）…我将添加一张formula@Mathias：你可以在
boost:：累加器中找到方差。只需取它的平方根（不要忘记你的额外因子
exp（-2rT）/（M-1）
）。无论如何，不要使用你发布的公式——它在许多情况下非常不稳定（boost使用一个稳定的在线方差公式）.当我试图从中重新编写公式时，我仍然无法得到与上面发布的公式相同的公式（除了exp（-2Tr））@AlexandreC。对不起，忘记标记了you@Mathias：您的公式读数约为SD=sqrt（方差）*exp（-2rT）/sqrt（M-1）。应该有M/（M-1）在第一个和之前，分母应该是M而不是M-1，这正是标准的stdev估计器，你可以从boost：：累加器中得到；
#include <boost/accumulators/accumulators.hpp>
#include <boost/accumulators/statistics.hpp>
#include <boost/range/algorithm.hpp>
#include <iostream>
#include <ostream>

using namespace boost;
using namespace boost::accumulators;
using namespace std;

int main()
{
    accumulator_set<double, stats<tag::sum , tag::variance, tag::mean > > acc;
    double data[] = {1., 2., 3.};
    acc = for_each(data, acc);
    cout << "sum = " << sum(acc) << endl;
    cout << "variance = " << variance(acc) << endl;
    cout << "sqrt(variance()) = " << sqrt(variance(acc)) << endl;
    cout << "mean = " << mean(acc) << endl;
}

sum = 6
variance = 0.666667
sqrt(variance()) = 0.816497
mean = 2