Trace:
Differences
This shows you the differences between two versions of the page.
| Both sides previous revision Previous revision Next revision | Previous revision | ||
|
standart_deviation [2018/10/23 11:24] superuser |
standart_deviation [2018/10/23 11:32] (current) superuser |
||
|---|---|---|---|
| Line 1: | Line 1: | ||
| Если n - это количество элементов, x(i) - массив элементов, а x(штрих) - среднее значение, то стандартное отклонение считается так: | Если n - это количество элементов, x(i) - массив элементов, а x(штрих) - среднее значение, то стандартное отклонение считается так: | ||
| - | {{:pasted:20181023-105745.png}} | + | {{:pasted:20181023-112409.png}} |
| - | + | ||
| - | , где M - это мат. ожидание (оно же среднее), а X - массив чисел | + | |
| + | <Code:python> | ||
| + | import math | ||
| + | X=[1,2,3,4,5,6] | ||
| + | M=lambda x: float(sum(x))/len(x) | ||
| + | def S(X): | ||
| + | a = [((x) - M(X))**2 for x in X] | ||
| + | return math.sqrt(M(a)) | ||
| + | print S(X) | ||
| + | </Code> | ||
| Маленькое стандартное отклонение означает, что значениям свойственно групироватся вокруг среднего в то время как большое отклонение говорит о том, что значения более распределены. | Маленькое стандартное отклонение означает, что значениям свойственно групироватся вокруг среднего в то время как большое отклонение говорит о том, что значения более распределены. | ||
