计算机重复性的计算方法主要依据不同的应用场景和数据类型而有所差异。以下是几种常见的重复性计算方法：
样本均值与中位数之差除以样本标准差
适用于同一操作人员、同一实验室内、使用同一仪器，在短期内对相同试样所做多个单次测试结果。
公式为：重复性 = （样本均值 - 样本中位数） / 样本标准差。
重复元素数量与总元素数量的比值
用于量化数据集中重复元素的频率，广泛应用于数据处理和文本挖掘等领域。
公式为：重复性 = 重复元素数量 / 总元素数量。
Jaccard相似系数
通过计算两个集合的交集和并集来衡量重复性，适用于比较两个集合的相似程度。
公式为：Jaccard相似系数 = 交集 / 并集。
Levenshtein距离
通过计算两个字符串之间所需的编辑操作（插入、删除、替换）次数来衡量重复性，适用于文本相似度计算。
公式为：Levenshtein距离 = 编辑操作次数。
贝塞尔公式
用于计算多次测量结果的标准不确定度，从而评估重复性。
公式为：标准不确定度 = 单次测量结果的实验标准偏差 / 根号m，其中m为实际测量次数。
建议
选择哪种方法计算重复性取决于具体的应用场景和数据类型。在实验和测试环境中，通常使用样本均值与中位数之差除以样本标准差的方法；在数据处理和文本挖掘中，可以考虑使用Jaccard相似系数或Levenshtein距离。根据实际需求选择合适的方法，可以更准确地评估数据的重复性。