Summary  
This chapter explains how to implement code that computes the mean, variance, and standard deviation of a data set by accumulating sums of squared deviations and applying the appropriate formulas.

General domain of usage  
Statistical data analysis

Dette kursus giver dig en grundlæggende viden om statistik. Det er tiltænkt studerende med grundlæggende kendskab til Python-syntaks, da de vil arbejde med NumPy- og pandas-modulerne. I løbet af kurset vil du blive fortrolig med de grundlæggende begreber og derefter gradvist gå videre til mere komplekse begreber og opgaver.

Dette afsnit hjælper os med at håndtere det første reelle statistiske tilfælde: at finde konfidensintervaller. Det kræver kendskab til NumPy, pandas, Matplotlib og Seaborn-biblioteket for at beregne matematiske formler og opbygge visualiseringer. For at motivere dig til at gennemføre dette afsnit vil jeg fremhæve, at du kun vil støde på en smule teori, men en betydelig mængde praksis!

En uadskillelig del af en dataanalytikers arbejde er at udføre hypoteseprøvning. Efter at have gennemført dette afsnit vil du forstå idéen bag testning i statistik og være i stand til at udføre en t-test ved hjælp af Python.

Beregning af Varians og Standardafvigelse

Løsning

Awesome!

Beregning af Varians og Standardafvigelse

Løsning

Awesome!