np.var()在python中的不同结果
np.var()在python中的不同结果
提问于 2021-12-23 09:39:06
Python：
np.var([1,6,2]) = 4.666666666666667DolphinDB：
var(1 6 2) = 7为什么返回的方差结果是不同的？
回答 2
Stack Overflow用户
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发布于 2021-12-23 09:45:32
试试这段代码
np.var([1,6,2] ,ddof=1)ddofint，可选的“Delta自由度”：计算中使用的因子是number，其中N表示元素的数目。默认情况下，ddof为零。
编辑：(从塞尔日·巴列斯塔的重播中添加的描述。谢谢)
其基本原理是，您可以从整个总体计算一个差异(意味着准确地知道平均值)，也可以只从一个样本(仅指平均值的近似值)计算一个差异。然后，概率数学表明，对于样本(又名方差n-1)，必须使用1的增量自由度，而对整个集合使用ddof=0 (又名方差n)。
Stack Overflow用户
发布于 2021-12-28 04:10:29
np.var()计算总体方差，而var()计算样本方差。
分母将减1。
如果您使用的是DolphinDB，请尝试varp()来获得相同的结果。
varp(1 6 2) = 4.666666666666667页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/70460195
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