python入門:方差和標準差的區別
一、標準差的概念
標準差也被稱為標準偏差，在中文環境中又常稱均方差，是數據偏離均值的平方和平均后的方根，用σ\sigmaσ表示
標準差是方差的算術平方根。
標準差能反映一個數據集的離散程度。
二、方差的概念
方差是在概率論和統計方差衡量隨機變量或一組數據時離散程度的度量，方差越大，說明隨機變量取值越離散。
方差在統計描述和概率分布中有不同的定義和計算公式。
三、方差和標準差的區別
因為方差有平方項，導致維度倍數變化，與我們要處理的數據的維度不一致，還有額外的平方。雖然它能很好地描述數據與均值之間的偏離程度，但處理結果并不符合我們的直觀思維。比如身高(cm)的方差變成了身高的平方，不能直接反映身高(cm)的偏離程度。標準差的根號偏移了平方，這樣描述數據和均值之間的偏離程度就可以相對直觀。在描述波動范圍時，標準差比方差更方便。標準差越小，這些值與平均值的偏差越小，反之亦然。
python代碼
#-*-coding:utf-8-*-
importmath
defget_standard_deviation(records):
"""
標準差==均方差
"""
variance=get_variance(records)
returnmath.sqrt(variance)
以上就是python入門:方差和標準差的區別，希望能對大家有所幫助。更多Python學習教程請關注IT培訓機構:千鋒教育。
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