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1. 方差: 组内差异 ,还记一般为一维数据
标准差(均方差、初中均方根差)【总方差】: 反映检测值与样本平均值间的公式偏差,为有偏估计 。还记
在实际情况中,总体均值很难得到 ,公式往往通过抽样来计算,还记于是初中有样本方差S(无偏估计)
def cal_vars(X):n """ 计算方差, 标准差 """n m = sum(X)/len(X)n varX = sum(map(lambda i: abs(i - m)**2, X))/len(X)n stdX = math.sqrt(varX)n n return varX, stdXn n n### 手动计算nX = np.arange(10)nv, s = cal_vars(X)nprint(f"方差1: { v}, 标准差1:{ s}" )nn### numpy 计算nvarX = np.var(X)nstdX = np.std(X, ddof=0)nnprint(f"方差2: { varX}, 标准差2:{ stdX}" )nnprint(f"方差3: { varX}, 标准差3 :{ math.sqrt(varX)}" )nn''n方差1 : 8.25, 标准差1:2.8722813232690143n方差2: 8.25, 标准差2:2.8722813232690143n方差3 : 8.25, 标准差3 :2.8722813232690143n''
2. 数学期望E(xi)
数学期望 :离散型随机变量 xi 和对应概率的乘积。公式如下 :