如何在python中计算列表的方差？

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：问答

如果我有这样的列表：

results=[-14.82381293, -0.29423447, -13.56067979, -1.6288903, -0.31632439,
          0.53459687, -1.34069996, -1.61042692, -4.03220519, -0.24332097]

我想在Python中计算此列表的方差，即与均值平方差的平均值。

我该怎么办？访问列表中的元素进行计算使我困惑于平方差。

回答：

您可以使用numpy的内置函数var：

import numpy as np
results = [-14.82381293, -0.29423447, -13.56067979, -1.6288903, -0.31632439,
          0.53459687, -1.34069996, -1.61042692, -4.03220519, -0.24332097]
print(np.var(results))

这给你 28.822364260579157

如果出于某种原因您不能使用numpy和/或不想使用内置函数，也可以使用列表推导“手动”计算：

# calculate mean
m = sum(results) / len(results)
# calculate variance using a list comprehension
var_res = sum((xi - m) ** 2 for xi in results) / len(results)

这会给您相同的结果。

如果您对

感兴趣，可以使用numpy.std：

print(np.std(results))
5.36864640860051

@SergeBallesta很好地解释了方差n和的区别n-1。在numpy中，您可以使用选项轻松设置此参数ddof；它的默认值为0，因此n-1您可以简单地执行以下操作：

np.var(results, ddof=1)

@Serge Ballesta的答案给出了“手动”解决方案。

好了，有两种定义方差的方法。你有差异ñ当你有一个全套您使用，方差N-1 ，当你有一个样品大家使用。

2之间的区别是该值m = sum(xi) / n是实际平均值还是仅仅是平均值的近似值。

例1：您想知道班级中学生的平均身高及其方差：好的，该值m = sum(xi) / n是实际平均值，Cleb给出的公式也可以（方差n）。

例2：您想知道公交车在公交车站经过的平均时间及其方差。您记下一个月的小时，并获得30个值。在这里，该值m = sum(xi) / n仅是实际平均值的近似值，并且使用更多值时，该近似值将更准确。在那种情况下，实际方差的最佳近似是方差n-1

varRes = sum([(xi - m)**2 for xi in results]) / (len(results) -1)

好的，它与Python无关，但确实会影响统计分析，并且标记了问题 统计 和 方差

注意：通常，诸如numpy之类的统计库使用方差n表示它们的var或variance，使用方差n-1表示给出标准偏差的函数。

两种方法均会产生结果32.024849178421285。

您还可以为设置参数std：

np.std(results, ddof=1)
5.659050201086865

以上是 如何在python中计算列表的方差？ 的全部内容， 来源链接： utcz.com/qa/418412.html

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