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1，11E05怎么计算

就是1.1*10^(-5), 1.1乘以10的-5次方 1.1/10^5

11E05怎么计算

2，赶快帮忙计算

2.48元
2.48
甲1.43元、乙1.05元。
甲1.43元、乙1.05元。
和应该是 1.05+1.43=2.48（元）。那是因为甲乙两人的和比甲多1.05元（甲+乙-甲=乙），乙的算法同样也是这样。

赶快帮忙计算

3，982022怎么计算

9.82-0.22=(9.8+0.2)(9.8-0.2)=10x9.6=96
9.82-0.22=(9.8+0.2)*(9.8-0.2)=10*9.6=96
98*9.8+9.8*0.2=9.8×（9.8+0.2=9.8×10=98
9.8^2-0.2^2=(9.8+0.2)*(9.8-0.2)=10*9.6=96

982022怎么计算

4，概率论xixj cov 怎么计算

解：∵Xi(i=1,2,……，n)相互独立，∴当i≠j时，Cov(Xi,Xj)=0、当i=j时，Cov(Xi,Xj)=D(Xi)。故，Cov(X1,Y)=Cov[X1,(1/n)∑Xi]=(1/n)Cov(X1,∑Xi)=(1/n)∑Cov(X1,Xi)。而，Cov(X1,Xi)除i=1时不为0外，其余的均为0，∴Cov(X1,Y)=(1/n)∑Cov(X1,Xi)=(1/n)Cov(X1,X1)=(1/n)D(X1)=(1/n)δ^2。供参考。
任务占坑再看看别人怎么说的。

5，股票风险溢价怎么计算

风险溢价计算公式：有风险的投资工具的报酬率与无风险报酬率的差额,风险溢价指的是投资人要求较高的收益以抵消更大的风险,而风险溢价是金融经济学的一个核心概念，对资产选择的决策，资本成本以及经济增值(EVA)的估计具有非常重要的
投资股票的市场风险溢价是投资的预期收益与无风险利率之间的差额。随市场走势更大的股票具有更大的市场风险，因此预计风险溢价会更高。投资者可以将这些风险溢价和总体回报的估计值与股票预期未来的表现进行比较。估算无风险利率（Rf）。这是联邦政府债务的利率，预计不存在违约风险。投资者可以使用发行股票的公司所在国家发行的债券收益率作为无风险利率的估计。他们应该使用债券的收益率，该债券的到期日最接近股票的预期持有期。美国国债收益率可在雅虎等金融网站上获得。财务和谷歌财务。确定预期市场回报（Rm）。不同的股票市场通常具有可从金融网站或市场指数获得的平均市场回报。这对于确定市场风险溢价很重要，这是风险溢价计算的重要参数。通过从平均市场回报中减去无风险利率可以获得市场风险溢价。通过从市场收益率（Rm）中减去无风险（Rf）利率来计算市场风险溢价。市场风险溢价的表达式为Rm-Rf。确定股票的beta（β）。Beta通常代表股票对市场变化的敏感性。该股票的测试版是在Google Finance或Yahoo!等不同金融网站上为你计算的。金融。这些价值是基于股票收益率与整体市场收益的过去共同变动。股票的beta也可以从许多相同金融网站（Yahoo！Finance，Google Finance等）提供的历史价格数据计算得出。Beta是通过将证券收益的共同方差与整个市场的收益除以股票收益的方差来计算的。通过乘以股票的beta（β）和市场风险溢价（Rm-Rf）来计算股票的风险溢价。股票市场风险溢价的整个表达式为βx（Rm-Rf）

6，BrayCurtis指数怎么计算

vegdist bray-curtis similarity indexvegdist(x, method="bray", binary=false, diag=false, upper=false, na.rm = false, ...)euclidean d[jk] = sqrt(sum(x[ij]-x[ik])^2)binary: sqrt(a+b-2*j)manhattan d[jk] = sum(abs(x[ij] - x[ik]))binary: a+b-2*jgower d[jk] = (1/m) sum(abs(x[ij]-x[ik])/(max(x[i])-min(x[i])))binary: (a+b-2*j)/m,where m is the number of columns (excluding missing values)altgower d[jk] = (1/nz) sum(abs(x[ij] - x[ik]))where nz is the number of non-zero columns excluding double-zeros (anderson et al. 2006).binary: (a+b-2*j)/(a+b-j)canberra d[jk] = (1/nz) sum ((x[ij]-x[ik])/(x[ij]+x[ik]))where nz is the number of non-zero entries.binary: (a+b-2*j)/(a+b-j)bray d[jk] = (sum abs(x[ij]-x[ik]))/(sum (x[ij]+x[ik]))binary: (a+b-2*j)/(a+b)kulczynski d[jk] 1 - 0.5*((sum min(x[ij],x[ik])/(sum x[ij]) + (sum min(x[ij],x[ik])/(sum x[ik]))binary: 1-(j/a + j/b)/2morisita d[jk] = 1 - 2*sum(x[ij]*x[ik])/((lambda[j]+lambda[k]) * sum(x[ij])*sum(x[ik])), wherelambda[j] = sum(x[ij]*(x[ij]-1))/sum(x[ij])*sum(x[ij]-1)binary: cannot be calculatedhorn like morisita, but lambda[j] = sum(x[ij]^2)/(sum(x[ij])^2)binary: (a+b-2*j)/(a+b)binomial d[jk] = sum(x[ij]*log(x[ij]/n[i]) + x[ik]*log(x[ik]/n[i]) - n[i]*log(1/2))/n[i],where n[i] = x[ij] + x[ik]binary: log(2)*(a+b-2*j)cao d[jk] = (1/s) * sum(log(n[i]/2) - (x[ij]*log(x[ik]) + x[ik]*log(x[ij]))/n[i]),where s is the number of species in compared sites and n[i] = x[ij] + x[ik]
vegdist {vegan} Bray-Curtis similarity index vegdist(x, method="bray", binary=FALSE, diag=FALSE, upper=FALSE, na.rm = FALSE, ) euclidean d[jk] = sqrt(sum(x[ij]-x[ik])^2)binary: sqrt(A+B-2*J)manhattan d[jk] = sum(abs(x[ij] - 。

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