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. Show
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:
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:
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 PythonMã 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 PythonMã 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 sốHãy ghi nhớ những điều sau đây khi tính toán mẫu và phương sai dân số:
Tài nguyên bổ sungCác 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 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 is calculated by the following formula :
Mã số 1: & NBSP; Python3
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) 22.0670____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) 20.59620 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) 20.5965 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) 20.5966 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) 20.5967 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) 20.5968 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) 20.5969 Variance of sample set is 0.409240 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; Python3Làm 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 points7___
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) 22.0671 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) 22.06701 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 0.176130000000000062 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) 22.0674 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 0.176130000000000064 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) 22.06705 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 0.1761300000000000644 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) 22.0674 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) 20.5961 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) 22.06705__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) 22.06714 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) 22.06715 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 0.176130000000000066 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) 22.0674 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 points5 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) 22.06705 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) 22.06720 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) 22.0674 Variance of Sample set is 0.36566666666666670 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) 22.06723 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) 22.06724 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) 22.0671 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) 20.5966 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) 22.0675 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) 22.0674 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) 22.06729 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) 22.0674__ 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) 20.5965 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) 20.5966 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) 22.06739 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) 20.5969 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) 22.06741 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) 20.5965 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) 20.5966 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) 22.06744 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) 20.5969 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) 22.06746 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) 20.5965 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) 20.5966 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) 22.06749 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) 20.5969 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) 22.06751 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) 20.5965 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) 20.5966 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) 22.06754 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) 20.5969 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) 22.06756 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) 20.5965 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) 20.5966 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) 22.06759 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) 20.5969 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) 22.06761 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; Python3
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) 22.06779 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) 22.0671 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) 22.06781 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) 20.5965 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) 20.5966 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) 22.06784 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) 22.06785 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) 20.5969 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) 22.06787 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) 22.0671 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) 22.06789 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; Python3
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) 22.06779 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) 22.0671 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) 22.06781 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) 22.06785 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) 20.5969 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) 22.06787 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) 22.0671 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) 22.06789 Đầu ra: & nbsp; & nbsp; 0.3656666666663053 & nbsp; & nbsp; mã số 3: Thể hiện việc sử dụng tham số Xbar & nbsp; & nbsp; Python3
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) 20.5965 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) 20.59622 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; 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. |