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方差、标准差

时间:2019-10-09 15:11:35      阅读:188      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

方差分为:样本方差和总体方差;

  总体方差计算公式:
  技术分享图片
  技术分享图片为总体方差,
技术分享图片为变量,
技术分享图片为总体均值,
技术分享图片为总体例数。
 
 
  实际工作中,总体均数难以得到时,应用样本统计量代替总体参数,经校正后,样本方差计算公式:
  S^2= ∑(X-技术分享图片) ^2 / (n-1)
  S^2为样本方差,X为变量,
技术分享图片为样本均值,n为样本例数。
标准差的平方就是方差;

 

 

arr =【2,1,5】

excel上拉数据透视表:

总体方差:2.888889           #=POWER(STDEVP(arr),2)

总体标准(偏)差:1.699673    #=STDEVP(arr)

方差:4.333333                                   #=VAR(arr)     #样本方差

标准(偏)差:2.081666                     #=SQRT(VAR(arr))   #样本标准差

 

 

 

python-numpy:

import numpy as np

arr = [2, 1, 5]
arr_mean = np.mean(arr)
arr_var = np.var(arr,ddof=1) #样本方差
arr_std = np.std(arr,ddof=1) #样本标准差  ddof就是:n-ddof,ddof默认为0

print("平均值为:%f" % arr_mean)
print("方差为:%f" % arr_var)
print("标准差为:%f" % arr_std)

平均值为:2.666667

方差为:4.333333

标准差为:2.081666

 

import numpy as np

arr = [2, 1, 5]
arr_mean = np.mean(arr)
arr_var = np.var(arr) #等价于arr_var = np.var(arr,ddof=0) #总体方差

arr_std = np.std(arr,ddof=0) #总体标准差
print("平均值为:%f" % arr_mean)
print("方差为:%f" % arr_var)
print("标准差为:%f" % arr_std)

平均值为:2.666667
方差为:2.888889
标准差为:1.699673

 

还有一个疑问:上边的一致了  为什么和我手动计算(就是用基础公式计算)的对不上?

方差、标准差

原文:https://www.cnblogs.com/Formulate0303/p/11641541.html

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