Python で加重標準偏差を計算する方法

加重標準偏差は、データセット内の一部の値の重みが他の値よりも高い場合に、データセット内の値の分散を測定するのに便利な方法です。

加重標準偏差を計算する式は次のとおりです。

金：

• N:観測値の総数
• M:ゼロ以外の重みの数
• w _i :重みベクトル
• x _i :データ値のベクトル
• x :加重平均

Python で加重標準偏差を計算する最も簡単な方法は、statsmodels パッケージのDescrStatsW()関数を使用することです。

 DescrStatsW(values, weights=weights, ddof= 1 ). std

次の例は、この関数を実際に使用する方法を示しています。

例: Python の加重標準偏差

次のデータ値の配列と対応する重みがあるとします。

 #define data values 
values = [14, 19, 22, 25, 29, 31, 31, 38, 40, 41]

#define weights
weights = [1, 1, 1.5, 2, 2, 1.5, 1, 2, 3, 2]

次のコードは、このデータ値の配列の加重標準偏差を計算する方法を示しています。

 from statsmodels. stats . weightstats import DescrStatsW

#calculate weighted standard deviation
DescrStatsW(values, weights=weights, ddof= 1 ). std

8.570050878426773

加重標準偏差は8.57であることがわかります。

var を使用して重み付き分散をすばやく計算することもできることに注意してください。

 from statsmodels. stats . weightstats import DescrStatsW

#calculate weighted variance
DescrStatsW(values, weights=weights, ddof= 1 ). var

73.44577205882352

重み付けされた分散は73,446であることがわかります。

追加リソース

次のチュートリアルでは、他の統計ソフトウェアで加重標準偏差を計算する方法を説明します。

Excel で加重標準偏差を計算する方法
R の加重標準偏差を計算する方法