Выборочное стандартное отклонение питон

Функция stdev() в Python

Сегодня мы представим стандартное отклонение с помощью метода stdev() в Python. Стандартное отклонение – это статистическая единица, которая представляет собой вариацию данных, то есть отображает отклонение значений данных от центрального значения (среднего значения данных).

Обычно стандартное отклонение рассчитывается по следующей формуле:

Стандартное отклонение = (Дисперсия) ^ 1/2

Теперь давайте начнем с реализации и расчета стандартного отклонения с использованием встроенной функции в Python.

Начало работы с функцией

Модуль содержит различные встроенные функции для выполнения анализа данных и других статистических функций. Функция statistics.stdev() используется для вычисления стандартного отклонения значений данных, переданных функции в качестве аргумента.

import statistics data = range(1,10) res_std = statistics.stdev(data) print(res_std)

В приведенном выше примере мы создали данные чисел от 1 до 10 с помощью функции range(). Далее мы применяем функцию stdev() для оценки стандартного отклонения значений данных.

Стандартное отклонение с модулем NumPy

Модуль NumPy преобразует элементы данных в форму массива для выполнения числовых манипуляций с ними.

Кроме того, функцию numpy.std() можно использовать для вычисления стандартного отклонения всех значений данных, присутствующих в массиве NumPy.

Нам нужно импортировать модуль NumPy в среду Python, чтобы получить доступ к его встроенным функциям, используя приведенный ниже код:

import numpy as np import pandas as pd data = np.arange(1,30) res_std = np.std(data) print(res_std)

В приведенном выше примере мы сгенерировали массив элементов от 1 до 30 с помощью функции numpy.arange(). После этого мы передаем массив в функцию numpy.std() для вычисления стандартного отклонения элементов массива.

Стандартное отклонение с модулем Pandas

Модуль Pandas преобразует значения данных в DataFrame и помогает нам анализировать огромные наборы данных и работать с ними. Функция pandas.DataFrame.std() используется для вычисления стандартного отклонения значений столбца данных определенного DataFrame.

import numpy as np import pandas as pd data = np.arange(1,10) df = pd.DataFrame(data) res_std = df.std() print(res_std)

В приведенном выше примере мы преобразовали массив NumPy в DataFrame и применили функцию DataFrame.std(), чтобы получить стандартное отклонение значений данных.

import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv("C:/mtcars.csv") res_std = data['qsec'].std() print(res_std)

В приведенном выше примере мы использовали набор данных и рассчитали стандартное отклонение столбца данных qsec с помощью функции DataFrame.std().

Заключение

Таким образом, в этой статье мы поняли, как работает функция Python stdev() вместе с модулем NumPy и Pandas.

Источник

Как рассчитать стандартное отклонение списка в Python

Вы можете использовать один из следующих трех методов для вычисления стандартного отклонения списка в Python:

Способ 1: использовать библиотеку NumPy

import numpy as np #calculate standard deviation of list np.std( my_list ) 

Способ 2: использовать библиотеку статистики

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

Способ 3: использовать пользовательскую формулу

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

В следующих примерах показано, как использовать каждый из этих методов на практике.

Метод 1: рассчитать стандартное отклонение с помощью библиотеки NumPy

В следующем коде показано, как рассчитать как стандартное отклонение выборки, так и стандартное отклонение совокупности списка с помощью 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 np.std( my_list, ddof= 1 ) 5.310367218940701 #calculate population standard deviation of list np.std( my_list ) 5.063236478416116 

Обратите внимание, что стандартное отклонение совокупности всегда будет меньше, чем стандартное отклонение выборки для данного набора данных.

Метод 2: расчет стандартного отклонения с использованием библиотеки статистики

В следующем коде показано, как рассчитать как стандартное отклонение выборки, так и стандартное отклонение генеральной совокупности для списка с помощью библиотеки статистики Python:

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 

Метод 3: расчет стандартного отклонения с использованием пользовательской формулы

В следующем коде показано, как вычислить как стандартное отклонение выборки, так и стандартное отклонение совокупности списка без импорта каких-либо библиотек Python:

#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 

Обратите внимание, что все три метода рассчитали одни и те же значения для стандартного отклонения списка.

Источник

stdev() method in Python statistics module

Statistics module in Python provides a function known as stdev() , which can be used to calculate the standard deviation. stdev() function only calculates standard deviation from a sample of data, rather than an entire population.

To calculate standard deviation of an entire population, another function known as pstdev() is used.

Standard Deviation is a measure of spread in Statistics. It is used to quantify the measure of spread, variation of a set of data values. It is very much similar to variance, gives the measure of deviation whereas variance provides the squared value.
A low measure of Standard Deviation indicates that the data are less spread out, whereas a high value of Standard Deviation shows that the data in a set are spread apart from their mean average values. A useful property of the standard deviation is that, unlike the variance, it is expressed in the same units as the data.

Standard Deviation is calculated by : where x1, x2, x3. xn are observed values in sample data, is the mean value of observations andN is the number of sample observations.

Syntax : stdev( [data-set], xbar )
Parameters :
[data] : An iterable with real valued numbers.
xbar (Optional): Takes actual mean of data-set as value.
Returntype : Returns the actual standard deviation of the values passed as parameter.
Exceptions :
StatisticsError is raised for data-set less than 2 values passed as parameter.
Impossible/precision-less values when the value provided as xbar doesn’t match actual mean of the data-set.

Источник