Hướng dẫn how do you calculate population variance in python? - làm thế nào để bạn tính toán phương sai dân số trong python?


& Nbsp; phương sai & nbsp; là một cách để đo lường sự lây lan của các giá trị trong bộ dữ liệu.variance is a way to measure the spread of values in a dataset.

Công thức tính toán phương sai dân số là:population variance is:

σ2 & nbsp; = σ (xi & nbsp; - μ) 2 & nbsp;/ n = Σ (xi – μ)2 / N

where:

  • Σ: một biểu tượng có nghĩa là "tổng hợp": A symbol that means “sum”
  • μ: Trung bình dân số: Population mean
  • XI: Yếu tố Ith từ dân số: The ith element from the population
  • N: Kích thước dân số: Population size

Công thức để tính phương sai mẫu là:sample variance is:

s2 & nbsp; = σ (xi-x) 2 & nbsp;/ (n-1) = Σ (xi – x)2 / (n-1)

where:

  • X: Mẫu trung bình: Sample mean
  • XI: Phần tử Ith từ mẫu: The ith element from the sample
  • N: cỡ mẫu: Sample size

Chúng ta có thể sử dụng các hàm phương sai và pvariance từ thư viện thống kê trong Python để nhanh chóng tính toán phương sai mẫu và phương sai dân số (tương ứng) cho một mảng nhất định.variance and pvariance functions from the statistics library in Python to quickly calculate the sample variance and population variance (respectively) for a given array.

from statistics import variance, pvariance

#calculate sample variance
variance(x)

#calculate population variance
pvariance(x)

Các ví dụ sau đây cho thấy cách sử dụng từng chức năng trong thực tế.

Ví dụ 1: Tính phương sai mẫu trong Python

Mã sau đây cho thấy cách tính phương sai mẫu của một mảng trong Python:

from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067

Phương sai mẫu hóa ra là 22.067.22.067.

Ví dụ 2: Tính toán phương sai dân số trong Python

Mã sau đây cho thấy cách tính phương sai dân số của một mảng trong Python:

from statistics import pvariance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
pvariance(data)

20.596

Phương sai dân số hóa ra là 20,596.20.596.

Ghi chú về tính toán mẫu và phương sai dân số

Hãy ghi nhớ những điều sau đây khi tính toán mẫu và phương sai dân số:

  • Bạn nên tính toán phương sai dân số khi bộ dữ liệu mà bạn làm việc với thể hiện toàn bộ dân số, tức là mọi giá trị mà bạn quan tâm.population variance when the dataset you’re working with represents an entire population, i.e. every value that you’re interested in.
  • Bạn nên tính toán phương sai mẫu khi bộ dữ liệu mà bạn làm việc với biểu thị một mẫu A được lấy từ một dân số quan tâm lớn hơn.sample variance when the dataset you’re working with represents a a sample taken from a larger population of interest.
  • Phương sai mẫu của một mảng dữ liệu nhất định sẽ luôn lớn hơn phương sai dân số cho cùng một mảng dữ liệu vì có nhiều sự không chắc chắn hơn khi tính toán phương sai mẫu, do đó ước tính phương sai của chúng tôi sẽ lớn hơn.

Tài nguyên bổ sung

Các hướng dẫn sau đây giải thích cách tính toán các biện pháp lây lan khác trong Python:

Cách tính phạm vi liên vùng trong Python cách tính hệ số biến đổi trong Python Cách tính độ lệch chuẩn của danh sách trong Python
How to Calculate the Coefficient of Variation in Python
How to Calculate the Standard Deviation of a List in Python

Mô -đun thống kê cung cấp các công cụ rất mạnh mẽ, có thể được sử dụng để tính toán bất cứ điều gì liên quan đến số liệu thống kê. Phương sai () là một trong các hàm như vậy. Hàm này giúp tính toán phương sai từ một mẫu dữ liệu (mẫu là một tập hợp con của dữ liệu dân cư). & NBSP; Chức năng phương sai () chỉ nên được sử dụng khi phương sai của mẫu cần được tính toán. Có một hàm khác được gọi là pvariance (), được sử dụng để tính toán phương sai của toàn bộ dân số. Trong các thống kê thuần túy, phương sai là độ lệch bình phương của một biến so với giá trị trung bình của nó. Về cơ bản, nó đo lường sự lây lan của dữ liệu ngẫu nhiên trong một tập hợp từ giá trị trung bình hoặc trung bình của nó. Giá trị thấp cho phương sai chỉ ra rằng dữ liệu được nhóm lại với nhau và không được phân tách rộng rãi, trong khi giá trị cao sẽ chỉ ra rằng dữ liệu trong tập hợp đã cho nhiều hơn nhiều so với giá trị trung bình. & NBSP; Phương sai là một công cụ quan trọng trong Các ngành khoa học, trong đó phân tích thống kê dữ liệu là phổ biến. Đó là bình phương độ lệch chuẩn của bộ dữ liệu đã cho và còn được gọi là thời điểm trung tâm thứ hai của phân phối. Nó thường được đại diện bởi & nbsp; trong thống kê thuần túy. Varariance được tính bằng công thức sau: & nbsp; & nbsp;variance() is one such function. This function helps to calculate the variance from a sample of data (sample is a subset of populated data). 
variance() function should only be used when variance of a sample needs to be calculated. There’s another function known as pvariance(), which is used to calculate the variance of an entire population.
In pure statistics, variance is the squared deviation of a variable from its mean. Basically, it measures the spread of random data in a set from its mean or median value. A low value for variance indicates that the data are clustered together and are not spread apart widely, whereas a high value would indicate that the data in the given set are much more spread apart from the average value. 
Variance is an important tool in the sciences, where statistical analysis of data is common. It is the square of standard deviation of the given data-set and is also known as second central moment of a distribution. It is usually represented by 

Hướng dẫn how do you calculate population variance in python? - làm thế nào để bạn tính toán phương sai dân số trong python?
in pure Statistics.
Variance is calculated by the following formula : 
 

Nó được tính toán theo giá trị trung bình của hình vuông bình phương trung bình & nbsp;

Hướng dẫn how do you calculate population variance in python? - làm thế nào để bạn tính toán phương sai dân số trong python?

 

Cú pháp: Phương sai ([Dữ liệu], Xbar) tham số: & nbsp; [Dữ liệu]: Một số lặp có số có giá trị thực. & NBSP; Xbar (Tùy chọn) Các giá trị được truyền dưới dạng tham số. Exexceptions: & nbsp; StatisticerError được nâng lên cho dữ liệu-set nhỏ hơn 2 giá trị được truyền dưới dạng tham số. & nbsp; variance( [data], xbar )
Parameters : 
[data] : An iterable with real valued numbers. 
xbar (Optional) : Takes actual mean of data-set as value.
Returnype : Returns the actual variance of the values passed as parameter.
Exceptions : 
StatisticsError is raised for data-set less than 2-values passed as parameter. 
Throws impossible values when the value provided as xbar doesn’t match actual mean of the data-set. 
 

Mã số 1: & NBSP;
 

Python3

import statistics

from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
0____11
from statistics import pvariance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
pvariance(data)

20.596
20

from statistics import pvariance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
pvariance(data)

20.596
5
from statistics import pvariance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
pvariance(data)

20.596
6
from statistics import pvariance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
pvariance(data)

20.596
7

from statistics import pvariance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
pvariance(data)

20.596
8
from statistics import pvariance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
pvariance(data)

20.596
9
Variance of sample set is 0.40924
0

Đầu ra: & nbsp; & nbsp; 
 

Variance of sample set is 0.40924

& nbsp; & nbsp; Ứng dụng: & nbsp; phương sai là một công cụ rất quan trọng trong thống kê và xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ. Giống như, khi không rõ giá trị trung bình (trung bình mẫu) thì phương sai được sử dụng làm công cụ ước tính sai lệch. Các quan sát trong thế giới thực như giá trị của sự gia tăng và giảm tất cả các cổ phiếu của một công ty trong suốt cả ngày không thể là tất cả các bộ quan sát có thể. Do đó, phương sai được tính toán từ một tập dữ liệu hữu hạn, mặc dù nó đã giành được trận đấu khi tính toán toàn bộ dân số, nhưng nó vẫn sẽ cho người dùng ước tính đủ để đưa ra các tính toán khác. & NBSP;
Code #2 : Demonstrates variance() on a range of data-types 
 

Python3

Làm thế nào để bạn tính toán phương sai trong Python?

Các bước để tìm phương sai.

Tìm một giá trị trung bình của tập hợp dữ liệu ..

Trừ mỗi số từ một trung bình ..

Traceback (most recent call last):
  File "/home/64bf6d80f158b65d2b75c894d03a7779.py", line 10, in 
    print(statistics.variance(sample))
  File "/usr/lib/python3.5/statistics.py", line 555, in variance
    raise StatisticsError('variance requires at least two data points')
statistics.StatisticsError: variance requires at least two data points
7___

statistics9

from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
1
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
01
Variance of Sample 1 is 15.80952380952381 
Variance of Sample 2 is 3.5 
Variance of Sample 3 is 61.125 
Variance of Sample 4 is 1/45 
Variance of Sample 5 is 0.17613000000000006 
2
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
4
Variance of Sample 1 is 15.80952380952381 
Variance of Sample 2 is 3.5 
Variance of Sample 3 is 61.125 
Variance of Sample 4 is 1/45 
Variance of Sample 5 is 0.17613000000000006 
4
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
05
Variance of Sample 1 is 15.80952380952381 
Variance of Sample 2 is 3.5 
Variance of Sample 3 is 61.125 
Variance of Sample 4 is 1/45 
Variance of Sample 5 is 0.17613000000000006 
44
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
4
from statistics import pvariance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
pvariance(data)

20.596
1
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
05__214

from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
14
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
15
Variance of Sample 1 is 15.80952380952381 
Variance of Sample 2 is 3.5 
Variance of Sample 3 is 61.125 
Variance of Sample 4 is 1/45 
Variance of Sample 5 is 0.17613000000000006 
6
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
4
Traceback (most recent call last):
  File "/home/64bf6d80f158b65d2b75c894d03a7779.py", line 10, in 
    print(statistics.variance(sample))
  File "/usr/lib/python3.5/statistics.py", line 555, in variance
    raise StatisticsError('variance requires at least two data points')
statistics.StatisticsError: variance requires at least two data points
5
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
05
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
20
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
4
Variance of Sample set is 0.3656666666666667
0
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
23

from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
24
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
1
from statistics import pvariance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
pvariance(data)

20.596
6
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
5
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
4
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
29
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
4__

from statistics import pvariance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
pvariance(data)

20.596
5
from statistics import pvariance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
pvariance(data)

20.596
6
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
39
from statistics import pvariance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
pvariance(data)

20.596
9
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
41

from statistics import pvariance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
pvariance(data)

20.596
5
from statistics import pvariance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
pvariance(data)

20.596
6
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
44
from statistics import pvariance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
pvariance(data)

20.596
9
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
46

from statistics import pvariance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
pvariance(data)

20.596
5
from statistics import pvariance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
pvariance(data)

20.596
6
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
49
from statistics import pvariance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
pvariance(data)

20.596
9
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
51

from statistics import pvariance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
pvariance(data)

20.596
5
from statistics import pvariance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
pvariance(data)

20.596
6
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
54
from statistics import pvariance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
pvariance(data)

20.596
9
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
56

from statistics import pvariance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
pvariance(data)

20.596
5
from statistics import pvariance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
pvariance(data)

20.596
6
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
59
from statistics import pvariance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
pvariance(data)

20.596
9
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
61

Đầu ra: & nbsp; & nbsp; 
 

Variance of Sample 1 is 15.80952380952381 
Variance of Sample 2 is 3.5 
Variance of Sample 3 is 61.125 
Variance of Sample 4 is 1/45 
Variance of Sample 5 is 0.17613000000000006 

& nbsp; & nbsp; mã số 3: Thể hiện việc sử dụng tham số Xbar & nbsp; & nbsp;
Code #3 : Demonstrates the use of xbar parameter 
 

Python3

import statistics

Các

from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
79
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
1
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
81

from statistics import pvariance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
pvariance(data)

20.596
5
from statistics import pvariance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
pvariance(data)

20.596
6
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
84

from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
85
from statistics import pvariance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
pvariance(data)

20.596
9
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
87
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
1
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
89

Đầu ra: & nbsp; & nbsp; 
 

Variance of Sample set is 0.3656666666666667

& nbsp; & nbsp; mã số 3: Thể hiện việc sử dụng tham số Xbar & nbsp; & nbsp;
Code #4 : Demonstrates the Error when value of xbar is not same as the mean/average value 
 

Python3

import statistics

Các

from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
79
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
1
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
81

from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
85
from statistics import pvariance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
pvariance(data)

20.596
9
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
87
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
1
from statistics import variance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
variance(data)

22.067
89

Đầu ra: & nbsp; & nbsp; 
 

0.3656666666663053

& nbsp; & nbsp; mã số 3: Thể hiện việc sử dụng tham số Xbar & nbsp; & nbsp;
  
Code #4 : Demonstrates StatisticsError 
 

Python3

import statistics

Các

from statistics import pvariance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
pvariance(data)

20.596
5
from statistics import pvariance 

#define data
data = [4, 8, 12, 15, 9, 6, 14, 18, 12, 9, 16, 17, 17, 20, 14]

#calculate sample variance
pvariance(data)

20.596
22

Đầu ra: & nbsp; & nbsp; 
 

Traceback (most recent call last):
  File "/home/64bf6d80f158b65d2b75c894d03a7779.py", line 10, in 
    print(statistics.variance(sample))
  File "/usr/lib/python3.5/statistics.py", line 555, in variance
    raise StatisticsError('variance requires at least two data points')
statistics.StatisticsError: variance requires at least two data points

& nbsp; & nbsp; mã số 3: Thể hiện việc sử dụng tham số Xbar & nbsp; & nbsp;
Applications : 
Variance is a very important tool in Statistics and handling huge amounts of data. Like, when the omniscient mean is unknown (sample mean) then variance is used as biased estimator. Real world observations like the value of increase and decrease of all shares of a company throughout the day cannot be all sets of possible observations. As such, variance is calculated from a finite set of data, although it won’t match when calculated taking the whole population into consideration, but still it will give the user an estimate which is enough to chalk out other calculations.
 


Làm thế nào để bạn tính toán phương sai trong Python?

Các bước để tìm phương sai..
Tìm một giá trị trung bình của tập hợp dữ liệu ..
Trừ mỗi số từ một trung bình ..
Hình vuông kết quả ..
Thêm kết quả với nhau ..
Chia kết quả cho tổng số số trong tập dữ liệu ..

Làm thế nào để bạn tính toán phương sai dân số?

Phương sai dân số là phương sai của dân số.Để tính toán phương sai dân số, hãy sử dụng công thức σ2 = 1nn∑i = 1 (Xi μ) 2 σ 2 = 1 N ∑ I = 1 N (x i - μ) 2 trong đó n là kích thước của dân số bao gồm X1,x2,…σ2=1NN∑i=1(xi−μ)2 σ 2 = 1 N ∑ i = 1 N ( x i − μ ) 2 where N is the size of the population consisting of x1,x2,…

Có một hàm phương sai trong Python?

Thống kê Python |Phương sai () phương sai () là một trong số các hàm như vậy.Hàm này giúp tính toán phương sai từ một mẫu dữ liệu (mẫu là một tập hợp con của dữ liệu đông dân).Hàm phương sai () chỉ nên được sử dụng khi phương sai của mẫu cần được tính toán.variance() is one such function. This function helps to calculate the variance from a sample of data (sample is a subset of populated data). variance() function should only be used when variance of a sample needs to be calculated.

Làm thế nào để Python tính toán SD?

Phương pháp stdev () tính toán độ lệch chuẩn từ một mẫu dữ liệu.Độ lệch chuẩn là một thước đo cách trải rộng các con số.Một độ lệch chuẩn lớn chỉ ra rằng dữ liệu được trải ra, - một độ lệch chuẩn nhỏ cho thấy rằng dữ liệu được phân cụm chặt chẽ xung quanh giá trị trung bình. calculates the standard deviation from a sample of data. Standard deviation is a measure of how spread out the numbers are. A large standard deviation indicates that the data is spread out, - a small standard deviation indicates that the data is clustered closely around the mean.