方差python函数 求方差python

在Python库中的static模块用什么函数可以求数据的样本方差

自定义函数求解即可，参考代码如下：

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def f_sigma(x):

# 通过Python定义一个计算变量波动率的函数

# x：代表变量的样本值，可以用列表的数据结构输入

n = len(x)

u_mean = sum(x)/n #计算变量样本值的均值

z = [] #生成一个空列表

for t in range(n):

z.append((x[t]-u_mean)**2)

return (sum(z)/(n-1))**0.5 # n-1 自由度

a = f_sigma(x = [1,2,3])

print('样本方差：', a)

Python3 for循环求方差函数问题

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

python编程统计列表中各数据的方差和标准差请编写主函数和计算方差的函数var。（不能引用库里）

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

Python数据分析之方差分析

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。