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

import unittest
import pandas as pd

def _dynamic_test(test_case, condition, success_msg, failure_msg):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_msg
        test_case.assertTrue(True, success_msg)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_msg
        test_case.fail(failure_msg)

class TestVarianceStd(unittest.TestCase):
    def test_variance_std(self):
        # ÐÐ¼Ð¿Ð¾ÑÑ ÐºÐ¾ÑÐ¸ÑÑÑÐ²Ð°ÑÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ ÑÑÑÐµÐ½Ð½Ñ
        import user_code

        # ÐÐ°Ð²Ð°Ð½ÑÐ°Ð¶ÑÑÐ¼Ð¾ ÑÑ ÑÐ°Ð¼Ñ Ð´Ð°Ð½Ñ
        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
        )

        # ÐÐ±ÑÐ¸ÑÐ»ÑÑÐ¼Ð¾ Ð¾ÑÑÐºÑÐ²Ð°Ð½Ñ Ð·Ð½Ð°ÑÐµÐ½Ð½Ñ
        expected_var = df['salary'].var()
        expected_std = df['salary'].std()

        # ÐÐµÑÐµÐ²ÑÑÑÑÐ¼Ð¾ Ð· ÑÐ¾ÑÐ½ÑÑÑÑ Ð´Ð¾ 1e-6
        condition = (
            abs(user_code.var - expected_var) < 1e-6 and
            abs(user_code.std - expected_std) < 1e-6
        )

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The variance and standard deviation are calculated correctly.",
            "The variance and/or standard deviation are incorrect. Check your calculations."
        )

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_code.py

Bouw een sterke basis in statistiek met Python. Leer essentiële statistische concepten en pas deze toe via NumPy en pandas. Ga van basismaatregelen zoals het gemiddelde en de variantie naar hypothese toetsen, betrouwbaarheidsintervallen en datagedreven inzichten met praktische oefeningen.

Ontdek de kernprincipes van statistiek, waaronder datatypes, maten van centrale tendentie en belangrijke verschillen tussen steekproeven en populaties.

Leer het berekenen en interpreteren van gemiddelde, mediaan en modus met Python. Oefen deze bewerkingen met pandas om echte datasets te analyseren.

Inzicht in hoe variantie en standaarddeviatie de spreiding van gegevens meten. Leren om beide handmatig en met Python-tools te berekenen.

Onderzoek hoe covariantie en correlatie relaties tussen variabelen beschrijven. Oefen met het berekenen en vergelijken van beide statistieken in Python.

Beheers betrouwbaarheidsintervallen om populatieparameters te schatten. Gebruik NumPy, pandas en visualisatiebibliotheken om intervallen te berekenen en te interpreteren met echte gegevens.

Leer de basisprincipes van hypothesetoetsing en de t-toets. Begrijp hoe u toetsen ontwerpt, uitvoert en interpreteert met Python ter ondersteuning van datagedreven besluitvorming.

Variantie en Standaarddeviatie Berekenen

Oplossing

Awesome!

Variantie en Standaarddeviatie Berekenen

Oplossing