Summary  
Demonstrates how to calculate variance using NumPy’s np.var (population variance) and pandas’ .var() (sample variance) methods on a sequence of values.

General domain of usage  
Data analysis

## NumPyによる分散の計算

`numpy`では、値のシーケンス（データセットのカラムなど）を`np.var()`関数に渡します。例：`np.var(df['work_year'])`

## pandasによる分散の計算

`pandas`では、カラムに直接`.var()`メソッドを適用します。例：`df['work_year'].var()`

どちらの方法もほぼ同じ結果を返しますが、分母の違いによりわずかな差が生じます。`numpy`は**N**（母分散）、`pandas`は**N-1**（標本分散）を使用します。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/update/ds_salaries_statistics', index_col = 0)

# Calculate the variance using the function from the NumPy library
var_1 = np.var(df['salary_in_usd'])
# Calculate the variance using the function from the pandas library
var_2 = df['salary_in_usd'].var()

print('The variace using NumPy library is', var_1)
print('The variace using pandas library is', var_2)

Pythonを使用して統計学の基礎をしっかりと築きます。必須の統計概念を学び、NumPyやpandasを通じて実践的に応用します。平均や分散などの基本的な指標から、仮説検定、信頼区間、データ駆動型の洞察まで、ハンズオンで習得します。

データ型、代表値、サンプルと母集団の主な違いなど、統計学の基本原則を学びます。

Pythonを使用して平均値、中央値、最頻値を計算し解釈する方法を学習します。pandasを用いて実際のデータセットでこれらの操作を練習します。

分散と標準偏差がデータのばらつきをどのように測定するかを理解します。手動およびPythonツールを使用して両方を計算する方法を学びます。

共分散と相関が変数間の関係をどのように表すかを探求します。Pythonで両方の指標を計算し比較する練習を行います。

信頼区間を習得し、母集団パラメータを推定します。NumPy、pandas、および可視化ライブラリを使用して、実データで区間を計算し解釈します。

仮説検定とt検定の基礎を学習します。データに基づいた意思決定を支援するために、Pythonを用いて検定を設計・実施・解釈する方法を理解します。

Pythonで分散を計算する

NumPyによる分散の計算

pandasによる分散の計算