Ce face statistics.stdev(), pstdev(), variance(), pvariance()
Varianța este media pătratelor distanțelor față de medie, iar abaterea standard este rădăcina ei, exprimată în aceeași unitate ca datele. O abatere mică înseamnă valori grupate aproape de medie.
Variantele cu p (pstdev, pvariance) consideră că datele sunt toată populația (împart la n). Cele fără p consideră datele un eșantion (împart la n − 1) și cer cel puțin două valori. Dacă știi deja media, o poți da ca xbar/mu.
Parametri
| Parametru | Descriere |
|---|---|
date |
Valorile. |
xbar / mu |
Opțional. Media deja calculată. |
Ce returnează
Un număr.
Exemple
Exemplul 1: Două clase cu aceeași medie
import statistics
clasa_a = [7, 8, 8, 9]
clasa_b = [4, 6, 10, 12]
for nume, note in [("A", clasa_a), ("B", clasa_b)]:
print(nume, statistics.mean(note), round(statistics.stdev(note), 2), round(statistics.pstdev(note), 2))
print(statistics.variance(clasa_a), statistics.pvariance(clasa_a))
Rezultat
A 8 0.82 0.71
B 8 3.65 3.16
0.6666666666666666 0.5
Greșeli frecvente
- Apelezi
stdev()pe o singură valoare și primeștiStatisticsError: stdev requires at least two data points.
Comenzi înrudite
statistics.mean(), fmean(), geometric_mean(), harmonic_mean(): Media aritmetică, geometrică și armonică a unei liste de numere.statistics.NormalDist: Distribuția normală ca obiect: probabilități, percentile, scoruri z și eșantioane.statistics.quantiles(): Împarte datele în n intervale cu același număr de valori: quartile, decile, percentile.