Python’da Standart Sapma Hesabı

Standart sapma, bir veri kümesindeki sayıların ne kadar yayıldığını ölçmemizi sağlar. Standart Sapmanın düşük bir ölçüsü, verilerin daha az yayıldığını gösterirken, Standart Sapmanın yüksek bir değeri, bir kümedeki verilerin ortalama değerlerinden ayrı olarak yayıldığını gösterir. 

Standart sapma şu şekilde hesaplanır:

burada x1, x2, x3 ….. xn örnek verilerinde gözlenen değerlerdir,
\ scriptstyle {\ overline {x}} gözlemlerin ortalama değeridir ve
N, örnek gözlemlerin sayısıdır.

Python’da standart sapma : stdev()

Şimdi standart sapmanın  python kullanarak nasıl bulunabileceğini göreceğiz :

import statistics

ornek_deger=[45,46,12,6,32,22]

print("Standart sapma değeri: % s " 
    % (statistics.stdev(ornek_deger))) 
Output: Standart sapma değeri: 16.738179909018385 

Yukarıda verilen örnekte aslında asıl olay statistics i import ederek stdev() modülünü aktif hale getirmiş olmak.

Şimdi ise değişken veri türleri kümesinde stdev () modülünün nasıl gösterildiğine bakalım :

from statistics import stdev 
from fractions import Fraction as fr 

ornek_deger = (21, -4, 3, -1, -5, 6.34) 

print("Standart sapma değeri: % s" 
     %(stdev(ornek_deger))) 
Output: Standart sapma değeri: 9.625414276798688

Varyans , söz konusu sapmaların ortalama değerini ölçmektedir. Varyansı ise şu şekilde bulabiliriz :

import statistics 
  
ornek_deger=[4,7,12,6,9,23]

print("Standart sapma değeri: % s " 
        %(statistics.stdev(ornek_deger))) 
  
print("Varyans değeri: % s" 
     %(statistics.variance(ornek_deger))) 

Output: Standart sapma değeri: 6.853223086013374 
        Varyans değeri: 46.96666666666667

Yukarıdaki kodda standart sapma ” stdev() ” ile varyans ” variance() ” değerleri arasındaki fark gösterilmiştir.

Umarım işinize yaramıştır .Anlamadığınız bir yer olursa yorum kısmına yazabilirsiniz. 🙂

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir