Standart chetlanish
Standart og‘ish nima?
Standart og‘ish - bu qiymatlarning qanchalik tarqalishini tavsiflovchi raqam.
Kam standart og‘ish raqamlarning aksariyati o‘rtacha (o‘rtacha) qiymatga yaqin ekanligini anglatadi.
Yuqori standart og‘ish qiymatlarning kengroq oraliqda tarqalishini anglatadi.
Misol: Bu safar biz 7 ta mashina tezligini qayd etdik:
speed = [86,87,88,86,87,85,86]
Standart og‘ish:
0.9
Ya’ni, qiymatlarning aksariyati o‘rtacha qiymatdan 0,9 oralig‘ida, ya’ni 86,4.
Keling, kengroq diapazondagi raqamlarni tanlash bilan ham shunday qilamiz:
speed = [32,111,138,28,59,77,97]
Standart og‘ish:
37.85
Ya’ni, qiymatlarning aksariyati o‘rtacha qiymatdan 37,85 oralig‘ida, ya’ni 77,4.
Ko‘rib turganingizdek, yuqoriroq standart og‘ish qiymatlar kengroq oraliqda tarqalganligini ko‘rsatadi.
NumPy modulida standart og‘ishlarni hisoblash usuli mavjud:
Misol
Standart og‘ishni topish uchun NumPy std() usulidan foydalaning:
import numpy
speed = [86,87,88,86,87,85,86]
x = numpy.std(speed)
print(x)
O‘zingiz sinab ko‘ring »
Misol
import numpy
speed = [32,111,138,28,59,77,97]
x = numpy.std(speed)
print(x)
O‘zingiz sinab ko‘ring »
Python-da ma’lumotlarni tahlilchi kabi filtrlashni o‘rganing
Mutaxassisning bosqichma-bosqich ko‘rsatmalari bilan amaliy mashg‘ulotlarni sinab ko‘ring. Coursera bilan hamkorlikda yaratilgan boshqariladigan loyihani hozir sinab ko‘ring!
BoshlashFarqlanish
Variant - bu qiymatlarning qanchalik tarqalishini ko‘rsatadigan yana bir raqam.
Aslida, agar siz dispersiyaning kvadrat ildizini olsangiz, siz standart og‘ish olasiz!
Yoki aksincha, agar siz standart og‘ishni o‘zingizga ko‘paytirsangiz, siz dispersiyani olasiz!
Farqni hisoblash uchun siz quyidagi amallarni bajarishingiz kerak:
1. O‘rtachani toping:
(32+111+138+28+59+77+97) / 7 = 77.4
2. Har bir qiymat uchun: o‘rtachadan farqni toping:
32 - 77.4 = -45.4
111 - 77.4 = 33.6
138
- 77.4 = 60.6
28 - 77.4 = -49.4
59 - 77.4 = -18.4
77
- 77.4 = - 0.4
97 - 77.4 = 19.6
3. Har bir farq uchun: kvadrat qiymatini toping:
(-45.4)2 = 2061.16
(33.6)2 = 1128.96
(60.6)2 = 3672.36
(-49.4)2 = 2440.36
(-18.4)2 = 338.56
(- 0.4)2 = 0.16
(19.6)2 = 384.16
4. Dispersiya - bu kvadratik farqlarning o‘rtacha soni:
(2061.16+1128.96+3672.36+2440.36+338.56+0.16+384.16)
/ 7 = 1432.2
Yaxshiyamki, NumPy dispersiyani hisoblash usuliga ega:
Misol
Farqni topish uchun NumPy var() usulidan foydalaning:
import numpy
speed = [32,111,138,28,59,77,97]
x = numpy.var(speed)
print(x)
O‘zingiz sinab ko‘ring »
Standart og‘ish
Biz bilib olganimizdek, standart og‘ishni topish formulasi dispersiyaning kvadrat ildizidir:
√1432.25 = 37.85
Yoki oldingi misolda bo‘lgani kabi, standart og‘ishni hisoblash uchun NumPy dan foydalaning:
Misol
Standart og‘ishni topish uchun NumPy std() usulidan foydalaning:
import numpy
speed = [32,111,138,28,59,77,97]
x = numpy.std(speed)
print(x)
O‘zingiz sinab ko‘ring »
Belgilar
Standart og‘ish ko‘pincha Sigma belgisi bilan ifodalanadi: s
Dispersiya ko‘pincha Sigma Squared belgisi bilan ifodalanadi: s2
Bo‘lim xulosasi
Standart og‘ish va farq - bu Machine Learningda tez-tez ishlatiladigan atamalar, shuning uchun ularni qanday olish kerakligini va ularning orqasidagi tushunchani tushunish muhimdir.
W3Schools Pathfinder
Yutuqlaringizni kuzating – bu bepul!