标准差系数公式(总体标准差系数公式)[通俗易懂]

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标准差:标准差(SD)又称均方差，是衡量一组数据离散程度的统计量，其值为方差的算术平方根。

统计学解释

的整体标准差计算如下:

样品的标准偏差计算如下:

实现代码

定义测试数组

Data_test=[1，2，3]总体方差，样本方法计算函数

导入numpy#计算总体方差def variance _ population(data):mean = numpy . mean(data)deviation = 0 for I in data:deviation+=(I-mean)* * 2 return deviation/len(data)#计算样本方差def variance _ sample(data):mean = numpy . mean(data)deviation = 0 for I in data:deviation+=(I-mean)* * 2 return deviation/(len(data)-1)参见Python statistics -006:描述性统计-variance for variance计算方差函数。

计算总体标准差

导入math print(math . sqrt(variance _ population(data _ test))结果

0.816496580927726计算样本的标准差

导入math print(math . sqrt(variance _ sample(data _ test))结果

1.0调用numpy的std方法计算总体标准差。

导入numpy print (numpy.std (data _ test，ddof = 0))结果

0.816496580927726调用numpy的std方法计算样本的标准差。

导入numpy print (numpy.std (data _ test，ddof = 1))结果

1.0代码解释y=Math.sqrt(x) #调用Math的sqrt方法求x的算术平方根y。

作者:常航