Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Вивчайте Обчислення Дисперсії за Допомогою Python | Дисперсія та Стандартне Відхилення
Вивчення Статистики з Python
course content

Зміст курсу

Вивчення Статистики з Python

Вивчення Статистики з Python

1. Базові Поняття
Вибірка проти Генеральної СукупностіТипи статистикиТипи ДанихСереднє ЗначенняМедіанне ЗначенняМедіанне Значення Для Парної Кількості ЗначеньСереднє чи МедіанаМодаТест з Описової Статистики
2. Середнє, Медіана та Мода з Python
Дослідження Набору ДанихОбчислення Середнього та Медіанного Значень за Допомогою PythonСтатистика з PandasОбчислення Середньої та Медіанної Заробітної Плати
3. Дисперсія та Стандартне Відхилення
Дисперсія Генеральної СукупностіВибіркова ДисперсіяОбчислення Дисперсії за Допомогою PythonСтандартне ВідхиленняСтандартне Відхилення з PythonОбчислення Дисперсії та Стандартного Відхилення
4. Коваріація проти Кореляції
КоваріаціяКореляціяТест на Коваріацію та КореляціюОбчислення Коваріації та Кореляції
5. Довірчий Інтервал
Дослідження Набору ДанихДовірчий ІнтервалОбчислення Довірчого Інтервалу за Допомогою PythonТест на Ширину Довірчого ІнтервалуОбчислення 95% Довірчого ІнтервалуРозширений Розрахунок Довірчого Інтервалу з Використанням PythonЗіставте Функції
6. Статистичне Тестування
Що таке t-тестГіпотезиТ-тест МатематичноОдновибірковий та Двовибірковий ТестПередумови T-ТестуВиконання t-Тесту в PythonПроведення t-тестуПарний t-тест

book
Обчислення Дисперсії за Допомогою Python

Обчислення дисперсії за допомогою NumPy

У numpy передайте послідовність значень (наприклад, стовпець із набору даних) у функцію np.var(), наприклад: np.var(df['work_year']).

Обчислення дисперсії за допомогою pandas

У pandas застосуйте метод .var() безпосередньо до стовпця, ось так: df['work_year'].var().

Обидва методи дають схожі результати, з незначними відмінностями через використання різних знаменників: N у numpy (дисперсія генеральної сукупності) та N-1 у pandas (дисперсія вибірки).


              
123456789101112

            
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)
copy
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 3

Запитати АІ

expand

Запитати АІ

ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

course content

Зміст курсу

Вивчення Статистики з Python

Вивчення Статистики з Python

1. Базові Поняття
Вибірка проти Генеральної СукупностіТипи статистикиТипи ДанихСереднє ЗначенняМедіанне ЗначенняМедіанне Значення Для Парної Кількості ЗначеньСереднє чи МедіанаМодаТест з Описової Статистики
2. Середнє, Медіана та Мода з Python
Дослідження Набору ДанихОбчислення Середнього та Медіанного Значень за Допомогою PythonСтатистика з PandasОбчислення Середньої та Медіанної Заробітної Плати
3. Дисперсія та Стандартне Відхилення
Дисперсія Генеральної СукупностіВибіркова ДисперсіяОбчислення Дисперсії за Допомогою PythonСтандартне ВідхиленняСтандартне Відхилення з PythonОбчислення Дисперсії та Стандартного Відхилення
4. Коваріація проти Кореляції
КоваріаціяКореляціяТест на Коваріацію та КореляціюОбчислення Коваріації та Кореляції
5. Довірчий Інтервал
Дослідження Набору ДанихДовірчий ІнтервалОбчислення Довірчого Інтервалу за Допомогою PythonТест на Ширину Довірчого ІнтервалуОбчислення 95% Довірчого ІнтервалуРозширений Розрахунок Довірчого Інтервалу з Використанням PythonЗіставте Функції
6. Статистичне Тестування
Що таке t-тестГіпотезиТ-тест МатематичноОдновибірковий та Двовибірковий ТестПередумови T-ТестуВиконання t-Тесту в PythonПроведення t-тестуПарний t-тест

book
Обчислення Дисперсії за Допомогою Python

Обчислення дисперсії за допомогою NumPy

У numpy передайте послідовність значень (наприклад, стовпець із набору даних) у функцію np.var(), наприклад: np.var(df['work_year']).

Обчислення дисперсії за допомогою pandas

У pandas застосуйте метод .var() безпосередньо до стовпця, ось так: df['work_year'].var().

Обидва методи дають схожі результати, з незначними відмінностями через використання різних знаменників: N у numpy (дисперсія генеральної сукупності) та N-1 у pandas (дисперсія вибірки).


              
123456789101112

            
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)
copy
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 3
some-alt