null
本文讨论了统计学的扩散函数测度。
1.差异() :-此函数计算方差,即 测量数据的偏差,方差值越大,数据值就越分散 .假设数据属于总体的一部分,则在此函数中计算样本方差。如果传递的参数为空, 统计误差 她长大了。
2.pvariance() :-此函数用于计算 总体方差 .这些数据被解读为全体人口的数据。如果传递的参数为空, 统计误差 她长大了。
# Python code to demonstrate the working of # variance() and pvariance() # importing statistics to handle statistical operations import statistics # initializing list li = [ 1.5 , 2.5 , 2.5 , 3.5 , 3.5 , 3.5 ] # using variance to calculate variance of data print ( "The variance of data is : " ,end = "") print (statistics.variance(li)) # using pvariance to calculate population variance of data print ( "The population variance of data is : " ,end = "") print (statistics.pvariance(li)) |
输出:
The variance of data is : 0.6666666666666667 The population variance of data is : 0.5555555555555556
3.stdev() :-此函数返回 标准偏差(样本方差的平方根) 对数据的分析。如果传递的参数为空, 统计误差 她长大了。
4.pstdev() :-此函数返回人口 标准差(总体方差的平方根) 对数据的分析。如果传递的参数为空, 统计误差 她长大了。
# Python code to demonstrate the working of # stdev() and pstdev() # importing statistics to handle statistical operations import statistics # initializing list li = [ 1.5 , 2.5 , 2.5 , 3.5 , 3.5 , 3.5 ] # using stdev to calculate standard deviation of data print ( "The standard deviation of data is : " ,end = "") print (statistics.stdev(li)) # using pstdev to calculate population standard deviation of data print ( "The population standard deviation of data is : " ,end = "") print (statistics.pstdev(li)) |
输出:
The standard deviation of data is : 0.816496580927726 The population standard deviation of data is : 0.7453559924999299
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