🧮 Как рассчитать дисперсию в Python: простая инструкция и примеры кода 📊

Для расчета дисперсии в питоне мы можем использовать модуль numpy. Ниже приведен пример кода:

import numpy as np

data = [1, 2, 3, 4, 5]  # Замените данными, для которых хотите рассчитать дисперсию
variance = np.var(data)

print(f"Дисперсия: {variance}")

Как рассчитать дисперсию в питоне

Дисперсия - это статистическая мера разброса данных относительно их среднего значения. В программировании, вычисление дисперсии широко используется для анализа данных. В этой статье мы рассмотрим, как рассчитать дисперсию в языке программирования Python.

Математическая формула дисперсии

Математическая формула для вычисления дисперсии следующая:

дисперсия = сумма(квадрат(значение - среднее значение)) / количество значений

В этой формуле, значение - это каждое отдельное число в выборке данных, среднее значение - это среднее арифметическое всех значений в выборке, а количество значений - это общее количество чисел в выборке.

Примеры

Давайте рассмотрим несколько примеров использования Python для вычисления дисперсии.

Пример 1: Вычисление дисперсии с использованием встроенной функции

import statistics

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

variance = statistics.variance(data)

print("Дисперсия: ", variance)

В этом примере мы импортируем модуль statistics и используем встроенную функцию variance для вычисления дисперсии. Вывод на экран показывает рассчитанное значение дисперсии.

Пример 2: Вычисление дисперсии вручную

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

mean = sum(data) / len(data)
variance = sum((x - mean) ** 2 for x in data) / len(data)

print("Дисперсия: ", variance)

В этом примере мы вычисляем среднее значение (mean) вручную, затем используем его для вычисления суммы квадратов разницы между каждым значением и средним значением. Затем мы делим это значение на количество значений в выборке, чтобы получить дисперсию.

Заключение

Вычисление дисперсии в языке программирования Python может быть достигнуто с помощью встроенной функции variance из модуля statistics или путем ручного вычисления. Оба подхода дают одинаковые результаты. Использование встроенных функций может быть более эффективным и удобным, особенно при работе с большими наборами данных.