Python statistics.variance() 方法
Python statistics.variance() 用于计算给定数据集的样本方差。
语法
statistics.variance() 方法语法如下:
statistics.variance(data, xbar=None)
参数说明:
- data -- 包含数值的可迭代对象,例如列表或元组。
- xbar -- 可选参数,表示数据集的平均值,如果不提供,则函数内部会计算数据集的平均值。
返回值
函数根据给定的数据集计算并返回样本方差作为结果。
以下实例演示了 variance() 函数的方法:
实例代码
import statistics
data = [1, 2, 3, 4, 5]
variance = statistics.variance(data)
print(variance)
data = [1, 2, 3, 4, 5]
variance = statistics.variance(data)
print(variance)
输出结果:
2.5
以上实例中,给定的数据集是 [1, 2, 3, 4, 5],使用 variance() 方法计算出样本方差为 2.5。
样本方差是一种衡量数据集的离散程度的统计量,表示数据值与平均值的偏离程度的平方的平均值。它描述了数据的变异程度。
与 pvariance() 方法不同,variance() 方法计算的是样本方差而不是总体方差,因此使用的是无偏估计。如果你有整个总体的数据,可以使用 pvariance() 方法计算总体方差。