① 如何在java中产生随机数
在j2se里我们可以使用Math.random()方法来产生一个随机数，这个产生的随机数是0-1之间的一个double，我们可以把他乘以一定的数，比如说乘以100，他就是个100以内的随机，这个在j2me中没有。
在java.util这个包里面提供了一个Random的类，我们可以新建一个Random的对象来产生随机数，他可以产生随机整数、随机float、随机double，随机long，这个也是我们在j2me的程序里经常用的一个取随机数的方法。
在我们的System类中有一个currentTimeMillis()方法，这个方法返回一个从1970年1月1号0点0分0秒到目前的一个毫秒数，返回类型是long，我们可以拿他作为一个随机数，我们可以拿他对一些数取模，就可以把他限制在一个范围之内。
② 在Java中怎么求方差和标准差
Java求方差和标准差：
public class GetAverageandStandardDevition {
private int[] array = new int[10];
private int num = 10;
public int getRandomDigit() {
return (int) (Math.random() * 1000);
}
public void getTargetDigit() {
for (int i = 0; i < num; i++) {
array[i] = getRandomDigit();
System.out.println(array[i]);
}
}
//方差
public double getAverage(){
int sum = 0;
for(int i = 0;i < num;i++){
sum += array[i];
}
return (double)(sum / num);
}
//标准差
public double getStandardDevition(){
double sum = 0;
for(int i = 0;i < num;i++){
sum += Math.sqrt(((double)array[i] -getAverage()) * (array[i] -getAverage()));
}
return (sum / (num - 1));
}
public static void main(String[] args) {
GetAverageandStandardDevition gcs = new GetAverageandStandardDevition();
gcs.getTargetDigit();
System.out.println(gcs.getAverage() + " " + gcs.getStandardDevition());
}
③ 怎样用java产生一个指定范围的随机数
dctg老兄你也复太不负制责了吧,随便复制一段东西放在上面,还是看我的吧
public class RandomTest {
public static void main(String[]args){
double a = Math.random()*10;
a = Math.ceil(a);
int randomNum = new Double(a).intValue();
System.out.println(randomNum);
}
}
④ 数据处理，用C++或者Java编写，求一组数的方差均值众数标准差中位数等
平均数、众数、中位数这三个统计量的各自特点是：
平均数的大小与一组数据里的每个数据均有关系,其中任何数据的变动都会相应引起平均数的变动；众数则着眼于对各数据出现的次数的考察,其大小只与这组数据中的部分数据有关,当一组数据中有不少数据多次重复出现时,其众数往往是我们关心的一种统计量；中位数则仅与数据排列位置有关,当一组数据从小到大排列后,最中间的数据为中位数(偶数个数据的最中间两个的平均数)。因此某些数据的变动对它的中位数影响不大。
在同一组数据中,众数、中位数和平均数也各有其特性：
(1)中位数与平均数是唯一存在的,而众数是不唯一的；
(2)众数、中位数和平均数在一般情况下是各不相等，但在特殊情况下也可能相等。
具体来说，平均数、众数和中位数都是描述一组数据的集中趋势的特征数，但描述的角度和适用范围有所不同。平均数的大小与一组数据里的每个数据均有关系，其中任何数据的变动都会引起平均数的相应变动；众数着眼于对各数据出现的频数的考察，其大小只与这组数据中的部分数据有关；中位数则仅与数据的排列位置有关，某些数据的变动对中位数没有影响，当一组数据中的个别数据变动较大时，可用它来描述其集中趋势。
一般来说，平均数、中位数和钟书都是一组数据的代表，分别代表这组数据的“一般水平”、“中等水平”和“多数水平”。平均数涉及所有的数据，中位数和众数只涉及部分数据。它们互相之间可以相等也可以不相等，没有固定的大小关系。
其实，它们三者有关联也有区别。在一组数据中出现次数最多的数就是这组数据众数，众数和平均数一样，也是描述一组数据集中趋势的统计量，但它和平均数有以下两点不同：一是平均数只是一个“虚拟”的数，即一组数据的和除以该组数据的个数所得的商，而众数不是“虚拟”的数，是一组数据中出现次数最多的那个数据，是这组数据中真实存在的一个数据；二是平均数的大小与一组数据里的每个数据都有关系，任何一个数据的变动都会引起平均数大小的改变，而众数则仅与一组数据的出现的次数有关，某些数据的变动对众数没有影响，所以在一组数据中，如果个别数据变动较大，但某个数据出现的次数最多，此时用该数据（即众数）表示这组数据的“集中趋势”比较合适。
中位数和平均数一样，也是反映一组数据集中趋势的一个统计量。平均数主要反映一组数据的一般水平，中位数则更好地反映了一组数据的中等水平。它和平均数有以下不同：一是平均数只是一个“虚拟”的数，而中位数并不完全是“虚拟”数，当一组数据有奇数个时，它就是该组数据顺序排列后中间的那个数据，是这组数据中真实存在的一个数据；二是平均数的大小与一组数据里的每个数据都有关系，任何一个数据的变动都会引起平均数大小的改变，而中位数则仅与一组数据的排列位置有关，某些数据的变动对中位数没有影响，所以当一组数据的个别数据偏大或偏小时，用中位数来描述该组数据的集中趋势就比较合适。