Standart sapma

Standart sapma, verilerin ortalamadan ne kadar saptığını gösterir.

Standart sapma

Standart sapma, değerlerin ortalamadan ortalama ne kadar uzaklaştığını ölçer. Küçükse veri sıkışık, büyükse dağınıktır.

a = np.array([10, 10, 10, 10])
b = np.array([0, 5, 15, 20])
print(a.std(), b.std())   # 0.0 7.905...

İki dizinin ortalaması aynıdır (10) ama yayılımları çok farklıdır; ortalama tek başına yeterli değildir.

ddof: örneklem ve evren

NumPy varsayılan olarak evren standart sapmasını hesaplar (n'e böler). Örneklemden evreni tahmin ederken ddof=1 ile n-1'e bölünür; pandas varsayılanı budur:

x = np.array([2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9])
print(x.std())          # 2.0
print(x.std(ddof=1))    # 2.138...

Büyük veri setlerinde fark önemsizleşir; ama NumPy ile pandas sonuçları farklı çıkarsa nedeni genellikle budur.

Uygulama Yayılımı ölç

x dizisinin evren standart sapmasını (varsayılan) yazdır. Ardından her değerin ortalamadan kaç standart sapma uzak olduğunu ((x - ortalama) / std) yazdır.

Örnek çözümü göster

import numpy as np

x = np.array([2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9])

s = x.std()
print(s)
print((x - x.mean()) / s)

Kendini test et

Tüm değerleri aynı olan bir dizinin standart sapması kaçtır?
- 1
- Ortalamaya eşit
- Tanımsız
- 0
Cevabı göster

0 — Hiçbir değer ortalamadan sapmadığı için yayılım sıfırdır.
Örneklem standart sapmasını hesapla.
```
s = x.std(____)
```
Cevabı göster
```
s = x.std(ddof=1)
```
Değerleri eşleştir.

std() küçük

Veri sıkışık
std() büyük

Veri dağınık
ddof=0

n'e bölme
ddof=1

n-1'e bölme

Sıradaki ders: Varyans

Deneyiminizi Geliştiriyoruz

Çerez Tercihleri

Kesinlikle Gerekli Çerezler

Analitik Çerezler