Jak obliczyć odchylenie standardowe listy w pythonie


Do obliczenia odchylenia standardowego listy w Pythonie możesz użyć jednej z trzech następujących metod:

Metoda 1: Użyj biblioteki NumPy

 import numpy as np

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

Metoda 2: Użyj biblioteki statystyk

 import statistics as stat

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

Metoda 3: Użyj formuły niestandardowej

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

Poniższe przykłady pokazują, jak zastosować każdą z tych metod w praktyce.

Metoda 1: Oblicz odchylenie standardowe za pomocą biblioteki NumPy

Poniższy kod pokazuje, jak obliczyć zarówno odchylenie standardowe próbki, jak i odchylenie standardowe populacji listy za pomocą 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

Należy pamiętać, że odchylenie standardowe populacji będzie zawsze mniejsze niż odchylenie standardowe próbki dla danego zbioru danych.

Metoda 2: Oblicz odchylenie standardowe za pomocą biblioteki statystyk

Poniższy kod pokazuje, jak obliczyć zarówno odchylenie standardowe próbki, jak i odchylenie standardowe populacji listy przy użyciu biblioteki statystycznej Pythona:

 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

Metoda 3: Oblicz odchylenie standardowe za pomocą niestandardowej formuły

Poniższy kod pokazuje, jak obliczyć zarówno odchylenie standardowe próbki, jak i odchylenie standardowe populacji listy bez importowania bibliotek Pythona:

 #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

Należy zauważyć, że wszystkie trzy metody obliczyły te same wartości odchylenia standardowego listy.

Dodatkowe zasoby

Jak obliczyć błąd standardowy średniej w Pythonie
Jak obliczyć średni błąd kwadratowy (MSE) w Pythonie

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *