mvariance 计算数组上的移动样本方差

在数值数组上的移动样本方差计算中，滑动窗口是一种常用的技术。通过在数据集中逐步移动固定大小的窗口，计算每个窗口内的样本方差，我们可以更好地理解数据的局部波动情况。要实现这个功能，可以使用 compute-mvariance 模块。您需要通过以下命令安装该模块：npm install compute-mvariance。然后，可以通过以下代码使用该模块来计算移动样本方差：

var mvariance = require('compute-mvariance');

var data = [1, 5, 0, 10, 2];

var arr = mvariance(data, 3); 

// returns [7, 25, 28]

注意：返回的数组长度为 L - W + 1，其中 L 是输入数组的长度，W 是窗口大小。

对于更多关于方差计算及滑动窗口技术的应用案例，您可以参考以下资源：

• Python计算库numpy进行方差标准方差样本标准方差协方差的计算 提供了使用 numpy 进行方差和标准差计算的详细教程。

• 如果您使用的是 MATLAB，可以查看 MATLAB滑动窗口样本生成程序，了解如何生成样本。

• 对于开发者来说，JavaScript实现数据集合方差的计算示例代码 是一个有用的参考，它展示了如何在 JavaScript 中进行方差计算。