Oppiskele Hajonnan Toteuttaminen Pythonissa | Todennäköisyys ja Tilastotiede

Pyyhkäise näyttääksesi valikon

Määrittele aineisto

Tässä määritellään taulukko muuttujaan data, jotta kaikissa laskelmissa käytetään yhtenäistä aineistoa.

import numpy as np

# Create a numpy array of daily sales
data = np.array([10, 15, 12, 18, 20, 22, 14, 17, 11, 16])

Laske populaatiotilastot

Tämä funktio ottaa taulukon syötteenä ja palauttaa kaikkien alkioiden keskiarvon, joka kuvaa aineiston keskittymää.

mean_val = np.mean(data)       # Mean
variance_val = np.var(data)    # Population variance (ddof=0 by default)
std_dev_val = np.std(data)     # Population standard deviation

np.mean(data) laskee aritmeettisen keskiarvon;
np.var(data) laskee populaatiovarianssin (jakajana $n$ );
np.std(data) laskee populaation keskihajonnan (varianssin neliöjuuri).


              123456789101112
            
import numpy as np

# Create a numpy array of daily sales
data = np.array([10, 15, 12, 18, 20, 22, 14, 17, 11, 16])

mean_val = np.mean(data)       # Mean
variance_val = np.var(data)    # Population variance (ddof=0 by default)
std_dev_val = np.std(data)     # Population standard deviation

print(f"Mean: {mean_val}")
print(f"Variance (Population): {variance_val}")
print(f"Standard Deviation (Population): {std_dev_val}")

Laske otostilastot

Saadaksesi harhattomat estimaatit otoksesta, käytä ddof=1. Tämä soveltaa Besselin korjausta, jolloin varianssi jaetaan $(n-1)$:llä eikä $n$:llä.

sample_variance_val = np.var(data, ddof=1)
sample_std_dev_val = np.std(data, ddof=1)

np.var(data, ddof=1) – otosvarianssi;
np.std(data, ddof=1) – otoskeskihajonta.


              12345678910
            
import numpy as np

# Create a numpy array of daily sales
data = np.array([10, 15, 12, 18, 20, 22, 14, 17, 11, 16])

sample_variance_val = np.var(data, ddof=1)
sample_std_dev_val = np.std(data, ddof=1)

print(f"Variance (Sample): {sample_variance_val}")
print(f"Standard Deviation (Sample): {sample_std_dev_val}")

Huomio

Keskihajonta on varianssin neliöjuuri, ja se antaa hajonnan samoissa yksiköissä kuin alkuperäinen data, mikä helpottaa tulkintaa.

Oliko kaikki selvää?

Kiitos palautteestasi!

Osio 5. Luku 8

Kysy tekoälyä

Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme

Osio 5. Luku 8