python - 计算样本的标准偏差

标签 python resampling standard-deviation variance population

这看起来有点困惑。当你需要计算std时,你可以很容易地使用np.std()。 Std 是方差的平方根。然而,当我们计算样本的方差时,我们将它除以 n-1。所以如果我们使用 np.std() 这不应该给我们一个正确的输出。

是否有另一种方法来计算样本的标准差,还是我们需要手动计算?

最佳答案

您可以在使用 np.std() 时指定分母自由度。只需使用 ddof 参数:

np.std(x, ddof=1)

您可以在 docs 中阅读更多相关信息

关于python - 计算样本的标准偏差,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52245304/

相关文章:

python - 与三个表的两个一对多关系

python - 检查一个数字是否是一个完美的正方形

python - pymongo排序返回没有排序键的记录

python - py2neo:具有多个键/值的 Graph.find_one

python-2.7 - Python 数据帧在微秒内重新采样

r - 如何使用ggplot绘制每行标准偏差的线

video - 如何在不使用 ffmpeg 保持视频持续时间的情况下重新采样 FPS?

javascript - 使用 WebAudioApi 在 Javascript 中对音频 PCM 数据进行上采样

java - 用java创建一个显示平均值和标准差的图表

python - 在 pandas 和 standalone 中使用时的不同结果 np.std()