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📜  Python中的统计函数 2(方差度量)

📅  最后修改于: 2020-04-15 13:21:25             🧑  作者: Mango

Python中的统计函数 1(中位数和平均值的度量)
本文讨论了统计分布函数的度量。
1.variance()：该函数计算方差，即数据偏差的度量，方差的值越大，散布的数据值越多。如果传递的参数为空，则会引发StatisticsError。
2. pvariance()：此函数计算整个总体的方差。如果传递的参数为空，则会引发StatisticsError。

# Python代码演示variant()和pvariance()的工作方式
# 导入statistics以处理统计操作
import statistics
# 初始化list
li = [1.5, 2.5, 2.5, 3.5, 3.5, 3.5]
# 使用方差来计算数据方差
print ("数据的方差为 : ",end="")
print (statistics.variance(li))
# 使用pvariance计算数据的总体方差
print ("数据的总体方差为 : ",end="")
print (statistics.pvariance(li))

输出：

数据的方差为 : 0.6666666666666667
数据的总体方差为 : 0.5555555555555556

3. stdev()：此函数返回数据的标准差(样本方差的平方根)。如果传递的参数为空，则会引发StatisticsError。
4. pstdev()：此函数返回数据的总体标准差(总体方差的平方根)。如果传递的参数为空，则会引发StatisticsError。

# Python代码演示stdev()和pstdev()的工作
# 导入statistics以处理统计操作
import statistics
# 初始化list
li = [1.5, 2.5, 2.5, 3.5, 3.5, 3.5]
# 使用stdev计算数据的标准偏差
print ("数据的标准差为: ",end="")
print (statistics.stdev(li))
# 使用pstdev计算数据的总体标准差
print ("数据的总体标准差为: ",end="")
print (statistics.pstdev(li))

输出：

数据的标准差为 : 0.816496580927726
数据的总体标准差为: 0.7453559924999299