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這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)python中方差和標(biāo)準(zhǔn)差有什么區(qū)別，文章內(nèi)容質(zhì)量較高，因此小編分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后對(duì)相關(guān)知識(shí)有一定的了解。
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python是什么意思
Python是一種跨平臺(tái)的、具有解釋性、編譯性、互動(dòng)性和面向?qū)ο蟮哪_本語言，其最初的設(shè)計(jì)是用于編寫自動(dòng)化腳本，隨著版本的不斷更新和新功能的添加，常用于用于開發(fā)獨(dú)立的項(xiàng)目和大型項(xiàng)目。
一、標(biāo)準(zhǔn)差的概念
標(biāo)準(zhǔn)差也被稱為標(biāo)準(zhǔn)偏差，在中文環(huán)境中又常稱均方差，是數(shù)據(jù)偏離均值的平方和平均后的方根，用σ \sigmaσ表示
標(biāo)準(zhǔn)差是方差的算術(shù)平方根。
標(biāo)準(zhǔn)差能反映一個(gè)數(shù)據(jù)集的離散程度。
二、方差的概念
方差是在概率論和統(tǒng)計(jì)方差衡量隨機(jī)變量或一組數(shù)據(jù)時(shí)離散程度的度量，方差越大，說明隨機(jī)變量取值越離散。
方差在統(tǒng)計(jì)描述和概率分布中有不同的定義和計(jì)算公式。
三、方差和標(biāo)準(zhǔn)差的區(qū)別
因?yàn)榉讲钣衅椒巾?xiàng)，導(dǎo)致維度倍數(shù)變化，與我們要處理的數(shù)據(jù)的維度不一致，還有額外的平方。雖然它能很好地描述數(shù)據(jù)與均值之間的偏離程度，但處理結(jié)果并不符合我們的直觀思維。比如身高(cm)的方差變成了身高的平方，不能直接反映身高(cm)的偏離程度。標(biāo)準(zhǔn)差的根號(hào)偏移了平方，這樣描述數(shù)據(jù)和均值之間的偏離程度就可以相對(duì)直觀。在描述波動(dòng)范圍時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)差比方差更方便。標(biāo)準(zhǔn)差越小，這些值與平均值的偏差越小，反之亦然。
python代碼
# -*- coding: utf-8 -*- import math def get_standard_deviation(records): """ 標(biāo)準(zhǔn)差 == 均方差 """ variance = get_variance(records) return math.sqrt(variance)
關(guān)于python中方差和標(biāo)準(zhǔn)差有什么區(qū)別就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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