1.计算公式
总体:

样本:

2.python算法案例
2.1 借助numpy计算
总体:
import numpy as np
data1 = [25,15,13,26,31,17,16,4,41,12]
data2 = [18,17,23,25,12,27,26,25,22,11]
data3 = [7,18,12,9,32,29,21,22,13,14]
print(np.std(data1), np.std(data2), np.std(data3))
10.207840124139876 5.499090833947008 7.874642849044012
样本:
import numpy as np
data1 = [25,15,13,26,31,17,16,4,41,12]
data2 = [18,17,23,25,12,27,26,25,22,11]
data3 = [7,18,12,9,32,29,21,22,13,14]
print(np.std(data1,ddof=1), np.std(data2,ddof=1), np.std(data3,ddof=1))
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本文探讨了使用Python的numpy库计算总体和样本标准差的方法,包括numpy自带的std函数,以及手动计算平均值和方差的方式,并展示了两种ddof参数设置下的不同结果。同时,对比了基于列表和减去平均值后的平方操作来求标准差的基本算法。
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