如何做网站 站长教课,网站制作流程分为哪三步,wordpress镜像下载,做网站如何抓住客户的需求欢迎各位学习从0到1Python数据科学之旅#xff0c;腾讯课堂和网易云课堂入口分别如下#xff1a;(腾讯课堂新营业#xff0c;报名可领取20元优惠券)微信公众号#xff1a;pythonEducation模型和统计项目QQ#xff1a;231469242大家好#xff0c;今天给大家介绍标准差。标…欢迎各位学习从0到1Python数据科学之旅腾讯课堂和网易云课堂入口分别如下(腾讯课堂新营业报名可领取20元优惠券)微信公众号pythonEducation模型和统计项目QQ231469242大家好今天给大家介绍标准差。标准差在统计领域是一个重要概念有些地方晦涩难懂特别是样本标准差的分母为何是n-1,而不是n或n-2,接下来我会一一介绍并用计算机模拟难点。什么是标准差下面看两组数[28,29,30,31,32],[10,20,30,40,50],它们的平均数都是30。这两组数是一致的吗实际上这两组数离散程度有很大区别。用numpy模块计算两组数的标准差相差10倍方差是实际值与期望值之差平方的平均值。方差通俗点讲就是和中心偏离的程度!用来衡量一批数据的波动大小(即这批数据偏离平均数的大小)并把它叫做这组数据的方差。记作S2。在样本容量相同的情况下方差越大说明数据的波动越大越不稳定。标准差就是方差的平方根。方差和标准差用于不同场合方便计算。(标准差英文解释)方差公式标准差公式难点来了总体标准差和样本标准差的公式是有区别的如下图样本标准差公式中分母是n-1。为何样本标准差的分母为何是n-1,而不是n或n-2我们用计算机建模环境Anaconda(python2.7)参数解释Sigma表示总体标准差S表示样本标准差ddofValue0 表示样本标准差分母是nddofValue1 表示样本标准差分母是n-1ddofValue2 表示样本标准差分母是n-2算法思路1.模拟出一个总体(服从正态分布的1000个随机数)2. 从总体中随机抽样(100个随机数)3.分别算出总体和样本的标准差然后相减得到distance差值4.循环1000次试验把1000个distance相加得到total_distance5.在步骤3中分别对样本标准差的分母取n, n-1,n-2,  最终得到dict_modes观察dict_modesddof1的绝对值最小3.8ddof11 表示样本标准差分母是n-1总结s样本标准差的分母采用n-1更加接近真实的总体标准差。通过计算机模拟我们证明了为什么样本标准差的分母n-1比较合适,而不是n或n-2。源代码如果允许代码有任何问题请反馈至邮箱231469242qq.com# -*- coding: utf-8 -*-为什么样本标准差的分母是n-1import randomimport numpy as np#试验次数trial1000#正态分布总体大小size_total1000#正态分布样本大小size_sample100#分母状态#ddofValue0 表示样本标准差分母是n#ddofValue1 表示样本标准差分母是n-1#ddofValue2 表示样本标准差分母是n-2list_ddofValues[0,1,2]#返回样本标准差和总体标准差的距离总和def Total_distance(ddofValue):#总体标准差和样本标准差的差值total_distance0for i in range(trial):normal_valueslist(np.random.normal(sizesize_total))#总体标准差sigmanp.std(normal_values,ddof0)#随机抽样samplerandom.sample(normal_values,size_sample)snp.std(sample,ddofddofValue)distancesigma-stotal_distancedistancereturn total_distance#选择最佳模型def Dict_modes():distance_ddof0Total_distance(list_ddofValues[0])distance_ddof1Total_distance(list_ddofValues[1])distance_ddof2Total_distance(list_ddofValues[2])dict_modes{}dict_modes[ddof0]distance_ddof0dict_modes[ddof1]distance_ddof1dict_modes[ddof2]distance_ddof2return dict_modesdict_modesDict_modes()print dict_modesfor i in range(trial):normal_valueslist(np.random.normal(sizen))#总体标准差sigmanp.std(normal_values,ddof0)#plt.hist(normal_values)#随机抽样samplerandom.sample(normal_values,100)#plt.hist(sample)snp.std(sample,ddofddofValue)distancesigma-stotal_distancedistanceprintwhen ddofValue is:,ddofValueprintDistance:,total_distanceEnd.Python数据分析与机器学习项目实战(腾讯课堂新营业报名可领取20元优惠券)