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variance, covariance, correlation과 같은 통계 측정은 데이터 분석에 필수적입니다. NumPy 및 SciPy와 같은 Python 라이브러리는 이러한 미터를 계산하는 효율적인 도구를 제공합니다. 이 문서는 이러한 통계 측정을 계산하는 이러한 라이브러리를 사용하는 방법을 설명합니다.
의 특징
Variance는 dataset의 확산을 측정합니다. 그것은 데이터 포인트가 의미와 다르다는 것을 나타냅니다. NumPy에서는, variance는 를 사용하여 계산될 수 있습니다. SciPy는 또한 variance 계산을 위한 기능을 제안합니다.
NumPy를 사용하는 예:
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협력업체
Covariance는 두 변수가 함께 변경하는 방법을 측정합니다. 긍정적인 covariance는 변수가 함께 증가하는 경향이 있음을 나타냅니다. 부정적인 covariance는 역동적 인 움직임을 나타냅니다. NumPy는 covariance matrices를 컴파일하는 를 제공합니다.
NumPy를 사용하는 예:
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관련 상품
상관 관계는 두 변수 사이의 선형 관계의 정도를 정량합니다. 그것은 -1에서 1까지의 범위입니다. NumPy의 상관 계수 매트릭스를 계산합니다.
NumPy를 사용하는 예:
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SciPy는 또한 variance 및 covariance 계산을 포함하여 진보된 통계 분석, 기능을, 취급 자료를 위한 추가 선택권으로 수시로 제안합니다.