Моделі
Налаштуйте OpenAI-сумісний або Anthropic endpoint із базовою URL-адресою та API-ключем, якщо він потрібен. Перевірте з’єднання. Локальний сервер моделі має працювати; віддалені інструменти можуть окремо передавати дані.
Продукт
Можливості програми · Виправлена дисперсія за Велфордом
01
Зберігайте приклади вимірювань біля модуля агрегації, щоб обговорювати запропоновану зміну стану разом із вибором знаменника.
Проєкт
Виберіть папку й попросіть помічника прочитати потрібні файли перед редагуванням. Визначте мету та межі завдання.
Зміни
Переглядайте зміни й результати команд. Перед прийняттям результату виконайте перевірки проєкту; створений код не тестується автоматично.
Виправлена дисперсія за Велфордом
● ● ●Varisel Desk●
Сценарії · Виправлена дисперсія за Велфордом ×
from math import isfinite
def sample_variance(values):
if type(values) not in (list, tuple) or not 2 <= len(values) <= 10000:
raise ValueError("sample count")
if any(type(x) not in (int, float) or not -1e150 <= x <= 1e150
or not isfinite(x) for x in values):
raise ValueError("bounded finite samples")
mean, m2 = 0.0, 0.0
for n, x in enumerate(values, 1):
delta = x - mean
mean += delta / n
m2 += delta * (x - mean)
return m2 / (len(values) - 1)✳Обчисліть виправлену вибіркову дисперсію 2–10000 значень із модулем до 1e150 за алгоритмом Велфорда.
✓ ЗміниПеревірте перед застосуванням ↗
Ілюстрація робочого середовища