方差python函數(shù) 求方差python

在Python庫(kù)中的static模塊用什么函數(shù)可以求數(shù)據(jù)的樣本方差

自定義函數(shù)求解即可，參考代碼如下：

在青秀等地區(qū)，都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局，加強(qiáng)發(fā)展的系統(tǒng)性、市場(chǎng)前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力，以專(zhuān)注、極致的服務(wù)理念，為客戶(hù)提供做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站設(shè)計(jì) 網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作按需網(wǎng)站開(kāi)發(fā),公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),品牌網(wǎng)站設(shè)計(jì),網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)推廣,外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè),青秀網(wǎng)站建設(shè)費(fèi)用合理。

def f_sigma(x):

# 通過(guò)Python定義一個(gè)計(jì)算變量波動(dòng)率的函數(shù)

# x：代表變量的樣本值，可以用列表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)輸入

n = len(x)

u_mean = sum(x)/n #計(jì)算變量樣本值的均值

z = [] #生成一個(gè)空列表

for t in range(n):

z.append((x[t]-u_mean)**2)

return (sum(z)/(n-1))**0.5 # n-1 自由度

a = f_sigma(x = [1,2,3])

print('樣本方差：', a)

Python3 for循環(huán)求方差函數(shù)問(wèn)題

def?get_fanc(a):

b,c,d=0,0,0

print(type(a))

e=len(a)

f=sum(a)

b=f/e

for?i?in?a:

c=c+(i-b)

c=c/b

return?c

test?=?[1,2,3]

print(get_fanc(test))

我這邊測(cè)試表示沒(méi)有問(wèn)題

python編程統(tǒng)計(jì)列表中各數(shù)據(jù)的方差和標(biāo)準(zhǔn)差請(qǐng)編寫(xiě)主函數(shù)和計(jì)算方差的函數(shù)var。（不能引用庫(kù)里）

def fangcha(): a=float(raw_input("請(qǐng)輸入a:")) b=float(raw_input("請(qǐng)輸入b:")) c=float(raw_input("請(qǐng)輸入C:")) d=(a+b+c)/3.0 e=((a-d)**2+(b-d)**2+(c-d)**2)/3.0 print "平均數(shù)是:%f方差是：%f" %(d,e) fangcha() Python2.7可用

Python數(shù)據(jù)分析之方差分析

設(shè)某苗圃對(duì)一花木種子制定了5種不同的處理方法，每種方法處理了6粒種子進(jìn)行育苗試驗(yàn)。一年后觀察苗高獲得資料如下表。已知除處理方法不同外，其他育苗條件相同且苗高的分布近似于正態(tài)、等方差，試以95%的可靠性判斷種子的處理方法對(duì)苗木生長(zhǎng)是否有顯著影響。

可以把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為如下格式，方便在python的方差分析中運(yùn)行：

結(jié)果如圖：

查表得F0.05(4,25)=2.76，因?yàn)镕=Sb2/Sw2=4.38﹥F0.05(4,25)=2.76，所以推翻（或者說(shuō)拒絕）假設(shè)H0，即不同的處理方法造成了苗木高生長(zhǎng)的差異顯著。

網(wǎng)頁(yè)名稱(chēng)：方差python函數(shù) 求方差python
網(wǎng)站網(wǎng)址：http://m.kartarina.com/article0/hgghoo.html

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