Pythonデータ分析入門編6:分散、標準偏差

#03:分散、標準偏差

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "id": "531a1da9",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "\n",
    "\n",
    "s = pd.Series([4, 15, 9])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "fb11acff",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "interpreter": {
   "hash": "2f9da3a37199144f97dc33cb1396a05ec33f64bbb0006a0b2247ab57c266132f"
  },
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3.8.5 ('base')",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.10.6"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}

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★ 実技1

実技課題「分散、標準偏差」

右のコードエリアには、シリーズ s, t が定義されています。
s, t の分散と標準偏差を求めてください。

採点の前にはすべてのセルを実行し、ノートブックを保存してください。

出力は、
・分散
・標準偏差
の順番に出力し、各値の出力後に改行をしてください。

期待する出力値

30.3333333333
5.50757054729

このチャプターでは、分散、標準偏差について学習します。

分散、標本分散、不偏分散

var メソッドを使うと、分散を求めることができる

import pandas as pd


s = pd.Series([1, 3, 5])
print(s.var())

var メソッドを使うとき、ddof=0 とすることで、標本分散を求めることができる

import pandas as pd


s = pd.Series([1, 3, 5])
print(s.var(ddof=0))

ddof=1 とすると、不偏分散を求めることができる
ddof のデフォルト値は 1 であり、 ddof を指定しなければ 1 となる

import pandas as pd


s = pd.Series([1, 3, 5])
print(s.var(ddof=1))

標準偏差

std メソッドを使うと、標準偏差を求めることができる

import pandas as pd


s = pd.Series([1, 3, 5])
print(s.std())

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コード判定結果

実技課題 「分散、標準偏差」

期待する出力値

分散、標本分散、不偏分散

標準偏差

実技課題「分散、標準偏差」