Python'da ağırlıklı standart sapma nasıl hesaplanır

Ağırlıklı standart sapma, veri kümesindeki bazı değerlerin diğerlerinden daha yüksek ağırlığa sahip olduğu durumlarda, bir veri kümesindeki değerlerin dağılımını ölçmenin yararlı bir yoludur.

Ağırlıklı standart sapmayı hesaplama formülü şöyledir:

Altın:

• N: Toplam gözlem sayısı
• M: Sıfır olmayan ağırlıkların sayısı
• w _i : Bir ağırlık vektörü
• x _i : Veri değerlerinin bir vektörü
• x : Ağırlıklı ortalama

Python’da ağırlıklı standart sapmayı hesaplamanın en kolay yolu statsmodels paketindeki DescrStatsW() işlevini kullanmaktır:

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

Aşağıdaki örnekte bu fonksiyonun pratikte nasıl kullanılacağı gösterilmektedir.

Örnek: Python’da Ağırlıklandırılmış Standart Sapma

Aşağıdaki veri değerleri dizisine ve karşılık gelen ağırlıklara sahip olduğumuzu varsayalım:

 #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]

Aşağıdaki kod, bu veri değerleri dizisi için ağırlıklı standart sapmanın nasıl hesaplanacağını gösterir:

 from statsmodels. stats . weightstats import DescrStatsW

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

8.570050878426773

Ağırlıklı standart sapma 8,57 olarak çıkıyor.

Ağırlıklı varyansı hızlı bir şekilde hesaplamak için var komutunu da kullanabileceğimizi unutmayın:

 from statsmodels. stats . weightstats import DescrStatsW

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

73.44577205882352

Ağırlıklı varyansın 73.446 olduğu ortaya çıkıyor.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde diğer istatistiksel yazılımlarda ağırlıklı standart sapmanın nasıl hesaplanacağı açıklanmaktadır:

Excel’de Ağırlıklı Standart Sapma Nasıl Hesaplanır
R cinsinden ağırlıklı standart sapma nasıl hesaplanır?