🔒 Как посчитать дисперсию для выборки в Python: подробное руководство

import numpy as np

data = [1, 3, 5, 7, 9]
variance = np.var(data)

print(variance)

Как посчитать дисперсию для выборки в Python

Дисперсия является важной статистической метрикой, которая позволяет измерить разброс значений в выборке. Если вы работаете с данными и хотите выяснить, насколько различаются значения в вашей выборке, то рассчет дисперсии может вам помочь. В этой статье мы рассмотрим, как посчитать дисперсию для выборки в языке программирования Python.

Шаг 1: Подготовка данных

Перед тем как рассчитывать дисперсию, необходимо иметь выборку данных. Давайте представим, что у нас есть массив чисел, представляющих нашу выборку:

    data = [2, 4, 6, 8, 10]
    

Шаг 2: Рассчет среднего значения

Для того чтобы рассчитать дисперсию, первым шагом необходимо вычислить среднее значение (mean) выборки. Среднее значение можно рассчитать с помощью функции mean() из библиотеки NumPy:

    import numpy as np
    
    mean_value = np.mean(data)
    

В нашем примере, среднее значение выборки будет равно 6.

Шаг 3: Рассчет квадратов разностей

Далее, необходимо вычислить квадраты разностей (squared differences) между каждым значением в выборке и средним значением. Для этого мы воспользуемся функцией np.square(), чтобы возвести каждую разность в квадрат:

    squared_diff = np.square(data - mean_value)
    

Этот шаг позволяет нам получить массив, содержащий квадраты разностей каждого значения выборки от среднего значения.

Шаг 4: Рассчет дисперсии

Наконец, для получения дисперсии, мы должны вычислить среднее значение квадратов разностей. Опять же, можем воспользоваться функцией np.mean():

    variance = np.mean(squared_diff)
    

После выполнения этого шага, мы получим значение дисперсии для нашей выборки. В нашем примере, дисперсия будет равна 8.

Полный код

Вот полный пример кода, который рассчитывает дисперсию для выборки данных:

    import numpy as np
    
    def calculate_variance(data):
        mean_value = np.mean(data)
        squared_diff = np.square(data - mean_value)
        variance = np.mean(squared_diff)
        return variance
    
    data = [2, 4, 6, 8, 10]
    result = calculate_variance(data)
    print("Дисперсия:", result)
    

Запустив этот код, вы получите следующий вывод:

Дисперсия: 8.0

Заключение

В этой статье мы рассмотрели, как посчитать дисперсию для выборки в Python. Для этого мы использовали библиотеку NumPy, чтобы упростить вычисления. Чтобы рассчитать дисперсию, необходимо выполнить следующие шаги:

1. Подготовить данные
2. Рассчитать среднее значение
3. Рассчитать квадраты разностей
4. Рассчитать дисперсию

Надеюсь, эта статья помогла вам разобраться в рассчете дисперсии для выборки данных в Python. Удачи в ваших исследованиях и анализе данных!