大橙子网站建设,新征程启航
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def fangcha(): a=float(raw_input("请输入a:")) b=float(raw_input("请输入b:")) c=float(raw_input("请输入C:")) d=(a+b+c)/3.0 e=((a-d)**2+(b-d)**2+(c-d)**2)/3.0 print "平均数是:%f方差是:%f" %(d,e) fangcha() Python2.7可用
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用python算方差可以借助numpy的向量运算来求更快速:
import numpy
narray=numpy.array(nlist)
sum1=narray.sum()
narray2=narray*narray
sum2=narray2.sum()
mean=sum1/N
var=sum2/N-mean**2
设某苗圃对一花木种子制定了5种不同的处理方法,每种方法处理了6粒种子进行育苗试验。一年后观察苗高获得资料如下表。已知除处理方法不同外,其他育苗条件相同且苗高的分布近似于正态、等方差,试以95%的可靠性判断种子的处理方法对苗木生长是否有显著影响。
可以把数据转化为如下格式,方便在python的方差分析中运行:
结果如图:
查表得F0.05(4,25)=2.76,因为F=Sb2/Sw2=4.38﹥F0.05(4,25)=2.76,所以推翻(或者说拒绝)假设H0,即不同的处理方法造成了苗木高生长的差异显著。
def get_fanc(a):
b,c,d=0,0,0
print(type(a))
e=len(a)
f=sum(a)
b=f/e
for i in a:
c=c+(i-b)
c=c/b
return c
test = [1,2,3]
print(get_fanc(test))
我这边测试表示没有问题