numeric oracle
Numeric Oracle是一种数字预测的算法。它最初由美国经济学家和统计学家约翰·伦敦（John W. Tukey）提出。它是通过计算历史数据中的统计量来进行数字预测的算法。这种算法的应用范围非常广泛，特别是在金融市场，股票市场和天气预报等领域有着广泛的应用。下面我们就来深入了解这个算法。
在了解Numeric Oracle之前，我们需要了解一些概念。比如说样本量，方差，标准偏差等。简单来说，样本量是指被抽取作为样本的数据个数。方差是指样本中每个数据与平均值的差的平方的平均数。标准偏差是方差的平方根。
现在我们来看一个示例。假设我们有一组数据 [4,2,8,6,12]。那么我们可以计算它的平均值，即 (4+2+8+6+12)/5 = 6.4。然后我们可以计算它的方差。即 (4-6.4)^2 + (2-6.4)^2 + (8-6.4)^2 + (6-6.4)^2 + (12-6.4)^2 = 56。最后，标准偏差即为该方差的平方根，即 根号下 56 = 7.48。
def numericOracle(data): mean = sum(data) / len(data) variance = sum([(x - mean)**2 for x in data]) / len(data) standardDeviation = math.sqrt(variance) return mean, variance, standardDeviation
