Статистический метод Python.stdev ()
Пример
Рассчитайте стандартное отклонение данных:
# Import statistics Library
import statistics
# Calculate
the standard deviation from a sample of data
print(statistics.stdev([1, 3, 5, 7, 9, 11]))
print(statistics.stdev([2,
2.5, 1.25, 3.1, 1.75, 2.8]))
print(statistics.stdev([-11, 5.5, -3.4, 7.1]))
print(statistics.stdev([1, 30, 50, 100]))
Определение и использование
Метод statistics.stdev()
вычисляет стандартное отклонение от выборки данных.
Стандартное отклонение — это мера того, насколько разбросаны числа.
Большое стандартное отклонение указывает на то, что данные разбросаны, а небольшое стандартное отклонение указывает на то, что данные сгруппированы близко к среднему значению.
Совет. Стандартное отклонение (в отличие от дисперсии) выражается в тех же единицах, что и данные.
Совет. Стандартное отклонение – это квадратный корень выборочной дисперсии .
Совет: Чтобы рассчитать стандартное отклонение всей совокупности, посмотрите statistics.pstdev()
метод.
Синтаксис
statistics.stdev(data, xbar)
Значения параметров
Parameter | Description |
---|---|
data | Required. The data values to be used (can be any sequence, list or iterator) |
xbar | Optional. The mean of the given data. If omitted (or set to None), the mean is automatically calculated |
Примечание. Если данные содержат менее двух значений, возвращается ошибка StatisticsError.
Технические детали
Возвращаемое значение: | Значение float , представляющее стандартное отклонение данных. |
---|---|
Версия Python: | 3.4 |