Implementando Dispersão em Python
Definir o Conjunto de Dados
Aqui, um array é atribuído à variável data para garantir um conjunto de dados consistente para todos os cálculos.
import numpy as np
# Create a numpy array of daily sales
data = np.array([10, 15, 12, 18, 20, 22, 14, 17, 11, 16])
Calcular Estatísticas Populacionais
Esta função recebe o array como entrada e retorna o valor médio de todos os elementos, que resume a tendência central do conjunto de dados.
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)calcula a média aritmética;np.var(data)calcula a variância populacional (divide por n);np.std(data)calcula o desvio padrão populacional (raiz quadrada da variância).
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}")
Calcular Estatísticas da Amostra
Para obter estimativas não viesadas de uma amostra, utilizamos ddof=1.
Isso aplica a correção de Bessel, dividindo a variância por $(n-1)$ em vez de $n$.
sample_variance_val = np.var(data, ddof=1)
sample_std_dev_val = np.std(data, ddof=1)
np.var(data, ddof=1)- variância amostral;np.std(data, ddof=1)- desvio padrão amostral.
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}")
O desvio padrão é a raiz quadrada da variância, fornecendo uma medida de dispersão nos mesmos unidades dos dados originais, facilitando a interpretação.
Obrigado pelo seu feedback!
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Aqui, um array é atribuído à variável data para garantir um conjunto de dados consistente para todos os cálculos.
import numpy as np
# Create a numpy array of daily sales
data = np.array([10, 15, 12, 18, 20, 22, 14, 17, 11, 16])
Calcular Estatísticas Populacionais
Esta função recebe o array como entrada e retorna o valor médio de todos os elementos, que resume a tendência central do conjunto de dados.
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)calcula a média aritmética;np.var(data)calcula a variância populacional (divide por n);np.std(data)calcula o desvio padrão populacional (raiz quadrada da variância).
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}")
Calcular Estatísticas da Amostra
Para obter estimativas não viesadas de uma amostra, utilizamos ddof=1.
Isso aplica a correção de Bessel, dividindo a variância por $(n-1)$ em vez de $n$.
sample_variance_val = np.var(data, ddof=1)
sample_std_dev_val = np.std(data, ddof=1)
np.var(data, ddof=1)- variância amostral;np.std(data, ddof=1)- desvio padrão amostral.
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}")
O desvio padrão é a raiz quadrada da variância, fornecendo uma medida de dispersão nos mesmos unidades dos dados originais, facilitando a interpretação.
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