Bu makale, bu istatistik önlemleri hesaplamak için bu kütüphaneleri nasıl kullanacağınızı açıklar. Python kütüphaneleri gibi NumPy ve SciPy gibi veri analizinde temeldir.Bu makale bu istatistiksel önlemleri hesaplamak için bu kütüphaneleri nasıl kullanacağınızı açıklar.

Variance

Bir veri kümesinin yayılmasına yönelik değişken önlemler. Veri noktalarının ne kadar farklı olduğunu gösterir. NumPy'de, variance hesaplanabilir.ARNT:0). SciPy ayrıca değişken hesaplamalar için işlevleri sunar.

NumPy kullanarak örnek:

(Allah’a) yemin ederim.

[2]

[FONTNT=FONT][/FONT][/FONT][/FONT][/FONT][/FONT][/FONT][/FONT)

Covariance

Covariance iki değişkenin birlikte nasıl değiştiğini ölçer. Olumlu bir tutarlılık, değişkenlerin birlikte artma eğiliminde olduğunu gösterir, olumsuz bir tutarlılık ters hareket gösterir. NumPy, kovariance matriks hesaplamak için [[Ücretsiz s.

NumPy kullanarak örnek:

(Allah’a) yemin ederim.

(Allah’a) yemin ederim.

[FONT=FONT][/FONT=)

⁇

Correlation iki değişken arasındaki lineer ilişkinin derecesini doğrulamaktadır. -1 ila 1. NumPy'sASIFLT:8) Bu, korelasyon kat matrisini hesaplar.

NumPy kullanarak örnek:

(Allah’a) yemin ederim.

SciPy ayrıca, değişkenlik ve kovarians hesaplamaları dahil olmak üzere gelişmiş istatistik analizi için fonksiyonlar sunar, genellikle verileri işlemek için ek seçeneklerle.