Java 标准偏差计算-我是否遵循正确的方法？我们如何找到SD百分比？

我有一个查询，它提供了以下数据

item_name, total_purchase_count_per_week, previous_day_purchase_count.

例如

iPhone , 4800, 200 
Samsung, 3000, 470
Moto, 1700, 80

现在，我想知道昨天购买的每件商品与前一周购买的每件商品的百分比相差多少

例如：

• 5%

  ，这意味着昨天的购买量高于前一周，偏差为5%

• -11%

  ，这意味着昨天的购买量低于前一周，偏差为-11%

这就是我所尝试的：

我编写了一个java方法，该方法将

avg（每周总采购数量）

和

前一天采购数量

作为输入，并计算SD和方差

 SummaryStatistics txnCountSummary = new SummaryStatistics();

 txnCountSummary.addValue(totalCount);
 txnCountSummary.addValue(avgCountPWeek);

 Double sd = txnCountSummary.getStandardDeviation();

在这种情况下，Summary Statistics采用了

685

（即

4800/7

-前一周的平均计数），200（昨天计数）给我的SD为

342.94

我是否使用正确的输入计算SD？只是取平均数 前一周的，用昨天的计数计算SD为 够了吗

如果是，我们如何计算百分比偏差？ 与昨天的购买相比，偏差为5%或-2% 上例中提到的前一周平均值

如果没有，请建议我正确的方法，拿出正确的答案 偏差百分比。我可以将查询更改为拉取其他 如有需要，请提供详细信息

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提前谢谢。

我想你想要的是找到昨天计数与上周平均数的偏差。这基本上是，

（昨天计数-（LastWeekCount之和/numberOfDaysLastWeek））/（LastWeekCount之和/numberOfDaysLastWeek）

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这与标准偏差不同，标准偏差基本上衡量一系列数据点之间相对于其平均值的扩散程度。（

我认为不需要使用汇总统计来实现这一点。有一个简单的计算。你只需要这样的东西：

lastWeekMedian = total_pruchase_count_per_week / 7;
difference = previous_day_purchase_count - lastWeekMedian; // this can be positive or negative
sd = (100*difference)*1./lastWeekMedian; // your variables should be double/float.
System.out.print(sd + "%"); // print value; for example: 34%;

基本上，此代码计算前一天计数和上周中值计数的差异。然后我们计算这个差异的百分比意味着什么

例如：

If 50 Iphones sold means ..... 100%

Then 25 Iphones difference means .... x% 

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我认为你的要求不对。。。此外，您应该从原始表格中编写一些示例数据，因为我认为您可能不需要这些值来进行计算。因此，有标准偏差计算，并且计算一个数字和另一个数字之间的变化百分比。这是两种不同的计算方法，用于标准偏差计算。