数据科学 - 统计标准差

标准差

标准差是一个描述观察结果分布程度的数字。

如果观测值是 "spread"，数学函数将难以预测精确值。标准差是不确定性的度量。

低标准差意味着大多数数字接近平均值。

高标准差意味着值分布在更宽的范围内。

提示：标准差通常用符号 Sigma 表示：σ

我们可以使用std()Numpy 中的函数用于查找变量的标准差：

import numpy as np

std = np.std(full_health_data)
print(std)

输出：

这些数字意味着什么？

变异系数用于了解标准偏差有多大。

从数学上讲，变异系数定义为：

Coefficient of Variation = Standard Deviation / Mean

如果继续执行以下代码，我们可以在 Python 中执行此操作：

import numpy as np

cv = np.std(full_health_data) / np.mean(full_health_data)
print(cv)

输出：

我们看到，与 Max_Pulse、Average_Pulse 和 Hours_Sleep 相比，变量 Duration、Calorie_Burnage 和 Hours_Work 具有较高的标准偏差。