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Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Lernen Varianz Mit Python Berechnen | Varianz und Standardabweichung
Statistik Lernen mit Python
course content

Kursinhalt

Statistik Lernen mit Python

Statistik Lernen mit Python

1. Grundlagen
Stichprobe vs. GrundgesamtheitArten der StatistikDatentypenMittelwertMedianwertMedianwert Bei Gerader Anzahl Von WertenMittelwert oder MedianModalwertQuiz zu Deskriptiver Statistik
2. Mittelwert, Median und Modus mit Python
Datensatz UntersuchenBerechnung von Mittelwert und Median mit PythonStatistik mit PandasBerechnung des Mittelwerts und Medians des Gehalts
3. Varianz und Standardabweichung
PopulationsvarianzStichprobenvarianzVarianz Mit Python BerechnenStandardabweichungStandardabweichung Mit PythonBerechnung von Varianz und Standardabweichung
4. Kovarianz vs. Korrelation
KovarianzKorrelationQuiz zu Kovarianz und KorrelationKovarianz und Korrelation Berechnen
5. Konfidenzintervall
Datensatz UntersuchenKonfidenzintervallBerechnung des Konfidenzintervalls mit PythonQuiz Zur Breite Des Konfidenzintervalls95 %-Konfidenzintervall BerechnenFortgeschrittene Berechnung von Konfidenzintervallen mit PythonFunktionen Zuordnen
6. Statistische Tests
Was ist ein T-TestHypothesenT-Test MathematischEinseitiger und Zweiseitiger TestAnnahmen des T-TestsDurchführung Eines T-Tests in PythonT-Test DurchführenGepaarter t-Test

book
Varianz Mit Python Berechnen

Varianzberechnung mit NumPy

In numpy wird die Sequenz von Werten (zum Beispiel eine Spalte aus dem Datensatz) an die Funktion np.var() übergeben, zum Beispiel: np.var(df['work_year']).

Varianzberechnung mit pandas

In pandas wird die Methode .var() direkt auf die Spalte angewendet, wie folgt: df['work_year'].var().

Beide Methoden liefern ähnliche Ergebnisse, mit leichten Unterschieden aufgrund der Verwendung verschiedener Nenner: N in numpy (Populationsvarianz) und N-1 in pandas (Stichprobenvarianz).


              
123456789101112

            
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/update/ds_salaries_statistics', index_col = 0)

# Calculate the variance using the function from the NumPy library
var_1 = np.var(df['salary_in_usd'])
# Calculate the variance using the function from the pandas library
var_2 = df['salary_in_usd'].var()

print('The variace using NumPy library is', var_1)
print('The variace using pandas library is', var_2)
copy
War alles klar?

Wie können wir es verbessern?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 3. Kapitel 3

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2. Mittelwert, Median und Modus mit Python
Datensatz UntersuchenBerechnung von Mittelwert und Median mit PythonStatistik mit PandasBerechnung des Mittelwerts und Medians des Gehalts
3. Varianz und Standardabweichung
PopulationsvarianzStichprobenvarianzVarianz Mit Python BerechnenStandardabweichungStandardabweichung Mit PythonBerechnung von Varianz und Standardabweichung
4. Kovarianz vs. Korrelation
KovarianzKorrelationQuiz zu Kovarianz und KorrelationKovarianz und Korrelation Berechnen
5. Konfidenzintervall
Datensatz UntersuchenKonfidenzintervallBerechnung des Konfidenzintervalls mit PythonQuiz Zur Breite Des Konfidenzintervalls95 %-Konfidenzintervall BerechnenFortgeschrittene Berechnung von Konfidenzintervallen mit PythonFunktionen Zuordnen
6. Statistische Tests
Was ist ein T-TestHypothesenT-Test MathematischEinseitiger und Zweiseitiger TestAnnahmen des T-TestsDurchführung Eines T-Tests in PythonT-Test DurchführenGepaarter t-Test

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Varianzberechnung mit NumPy

In numpy wird die Sequenz von Werten (zum Beispiel eine Spalte aus dem Datensatz) an die Funktion np.var() übergeben, zum Beispiel: np.var(df['work_year']).

Varianzberechnung mit pandas

In pandas wird die Methode .var() direkt auf die Spalte angewendet, wie folgt: df['work_year'].var().

Beide Methoden liefern ähnliche Ergebnisse, mit leichten Unterschieden aufgrund der Verwendung verschiedener Nenner: N in numpy (Populationsvarianz) und N-1 in pandas (Stichprobenvarianz).


              
123456789101112

            
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/update/ds_salaries_statistics', index_col = 0)

# Calculate the variance using the function from the NumPy library
var_1 = np.var(df['salary_in_usd'])
# Calculate the variance using the function from the pandas library
var_2 = df['salary_in_usd'].var()

print('The variace using NumPy library is', var_1)
print('The variace using pandas library is', var_2)
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Wir sind enttäuscht, dass etwas schief gelaufen ist. Was ist passiert?
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