std()関数は中学と高校の標準偏差
#numpy.std() 標準偏差を求める場合, デフォルトは n で除算され、偏っています。np.std の不偏サンプル標準偏差の方法は、パラメーター ddof = 1; (推奨される学習: Python ビデオ チュートリアル )## を追加することです。
#pandas.std() のデフォルトは n-1 による除算、つまり不偏です。numpy.std() のように偏りを持たせたい場合は、パラメータ ddof=0 を追加する必要があります。つまり、 pandas.std(ddof= 0) ;
統計学では、長年の経験から次のように結論付けられています。
これが母集団の場合、標準偏差の式は平方根内の n で割られます。サンプルの場合、標準偏差の式は根号 (n-1) で割られます。多くのサンプルに対しては、通常、平方根を (n-1) で割った値を使用します。 式の意味: すべての数値から平均値を引き、その二乗和を数値の数 (または数値から 1 を引いた値) で割って、結果の値の根号を求めます。 1/2 乗して、この数値はこの一連の数値の標準偏差になります。 DataFrame の description() には std(); が含まれています;>>> a array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> np.std(a, ddof = 1) 3.0276503540974917 >>> np.sqrt(((a - np.mean(a)) ** 2).sum() / (a.size - 1)) 3.0276503540974917 >>> np.sqrt(( a.var() * a.size) / (a.size - 1)) 3.0276503540974917
Python チュートリアル
列にアクセスして学習してください。以上がPythonのstdとは何ですかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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