Come calcolare la deviazione standard di una lista in python

Puoi utilizzare uno dei tre metodi seguenti per calcolare la deviazione standard di una lista in Python:

Metodo 1: utilizzare la libreria NumPy

 import numpy as np

#calculate standard deviation of list
n.p. std ( my_list )

Metodo 2: utilizzare la libreria delle statistiche

 import statistics as stat

#calculate standard deviation of list
stat. stdev ( my_list )

Metodo 3: utilizzare una formula personalizzata

 #calculate standard deviation of list
st. stdev ( my_list )

Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare nella pratica ciascuno di questi metodi.

Metodo 1: calcolare la deviazione standard utilizzando la libreria NumPy

Il codice seguente mostra come calcolare sia la deviazione standard del campione che la deviazione standard della popolazione di un elenco utilizzando NumPy:

 import numpy as np

#define list
my_list = [3, 5, 5, 6, 7, 8, 13, 14, 14, 17, 18]

#calculate sample standard deviation of list
n.p. std ( my_list, ddof= 1 )

5.310367218940701

#calculate population standard deviation of list 
n.p. std ( my_list )

5.063236478416116

Si noti che la deviazione standard della popolazione sarà sempre inferiore alla deviazione standard del campione per un dato set di dati.

Metodo 2: calcolare la deviazione standard utilizzando la libreria statistica

Il codice seguente mostra come calcolare sia la deviazione standard del campione che la deviazione standard della popolazione di un elenco utilizzando la libreria statistica Python:

 import statistics as stat

#define list
my_list = [3, 5, 5, 6, 7, 8, 13, 14, 14, 17, 18]

#calculate sample standard deviation of list
stat. stdev (my_list)

5.310367218940701

#calculate population standard deviation of list 
stat. pstdev (my_list)

5.063236478416116

Metodo 3: calcolare la deviazione standard utilizzando una formula personalizzata

Il codice seguente mostra come calcolare sia la deviazione standard del campione che la deviazione standard della popolazione di un elenco senza importare le librerie Python:

 #define list
my_list = [3, 5, 5, 6, 7, 8, 13, 14, 14, 17, 18]

#calculate sample standard deviation of list
(sum((x-(sum(my_list) / len(my_list))) ** 2 for x in my_list) / (len(my_list)-1)) ** 0.5

5.310367218940701

#calculate population standard deviation of list 
(sum((x-(sum(my_list) / len(my_list))) ** 2 for x in my_list) / len(my_list)) ** 0.5

5.063236478416116

Si noti che tutti e tre i metodi hanno calcolato gli stessi valori per la deviazione standard dell’elenco.

Risorse addizionali

Come calcolare l’errore standard della media in Python
Come calcolare l’errore quadratico medio (MSE) in Python