Spreiding Implementeren in Python
Definieer de dataset
Hier wordt een array toegewezen aan de variabele data om te zorgen voor een consistente dataset voor alle berekeningen.
import numpy as np
# Create a numpy array of daily sales
data = np.array([10, 15, 12, 18, 20, 22, 14, 17, 11, 16])
Populatiestatistieken berekenen
Deze functie neemt de array als invoer en retourneert de gemiddelde waarde van alle elementen, wat de centrale tendens van de dataset samenvat.
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)berekent het rekenkundig gemiddelde;np.var(data)berekent de populatievariantie (deelt door n);np.std(data)berekent de populatiestandaardafwijking (wortel uit de variantie).
123456789101112import 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}")
Steekproefstatistieken berekenen
Voor onbevooroordeelde schattingen uit een steekproef gebruiken we ddof=1.
Dit past Bessel's correctie toe, waarbij de variantie wordt gedeeld door $(n-1)$ in plaats van $n$.
sample_variance_val = np.var(data, ddof=1)
sample_std_dev_val = np.std(data, ddof=1)
np.var(data, ddof=1)- steekproefvariantie;np.std(data, ddof=1)- steekproefstandaardafwijking.
12345678910import 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}")
Standaardafwijking is de vierkantswortel van de variantie en geeft een spreidingsmaat in dezelfde eenheden als de oorspronkelijke data, waardoor interpretatie eenvoudiger wordt.
Bedankt voor je feedback!
Vraag AI
Vraag AI
Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.
Can you explain the difference between population and sample statistics again?
Why do we use Bessel's correction (ddof=1) for sample statistics?
How do these statistics help in real business scenarios?
Awesome!
Completion rate improved to 1.96Spreiding Implementeren in Python
Veeg om het menu te tonen
Definieer de dataset
Hier wordt een array toegewezen aan de variabele data om te zorgen voor een consistente dataset voor alle berekeningen.
import numpy as np
# Create a numpy array of daily sales
data = np.array([10, 15, 12, 18, 20, 22, 14, 17, 11, 16])
Populatiestatistieken berekenen
Deze functie neemt de array als invoer en retourneert de gemiddelde waarde van alle elementen, wat de centrale tendens van de dataset samenvat.
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)berekent het rekenkundig gemiddelde;np.var(data)berekent de populatievariantie (deelt door n);np.std(data)berekent de populatiestandaardafwijking (wortel uit de variantie).
123456789101112import 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}")
Steekproefstatistieken berekenen
Voor onbevooroordeelde schattingen uit een steekproef gebruiken we ddof=1.
Dit past Bessel's correctie toe, waarbij de variantie wordt gedeeld door $(n-1)$ in plaats van $n$.
sample_variance_val = np.var(data, ddof=1)
sample_std_dev_val = np.std(data, ddof=1)
np.var(data, ddof=1)- steekproefvariantie;np.std(data, ddof=1)- steekproefstandaardafwijking.
12345678910import 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}")
Standaardafwijking is de vierkantswortel van de variantie en geeft een spreidingsmaat in dezelfde eenheden als de oorspronkelijke data, waardoor interpretatie eenvoudiger wordt.
Bedankt voor je feedback!
