環境
macOS Sierra 10.12.6
ターミナル
Anaconda
Python 3.6.4
Anacondaをインストールすればデータサイエンスに必要なライブラリが使えるので、
ぜひインストールしましょう。
Anacondaのインストール手順についてはこちら
→MacにAnacondaをインストールする
「分散」を求める
分散を求めるPythonコードは以下のような感じです。
不偏分散です。
不偏分散はなぜn-1で割るのかということは割愛します。
from statistics import mean # mean()を使うためインポート
def de_mean(x):
# mean(x)はxの平均を出す
# mean([1, 2, 3, 4, 5])は3となる
x_bar = mean(x) # x_barにはxの平均が入る
return [x_i - x_bar for x_i in x] # 要素と平均の差を格納したリストを返す
def sum_of_squares(n):
return sum(i**2 for i in n) # リストの要素の2乗を返す
def variance(x):
n = len(x)
deviations = de_mean(x)
# nではなくn-1で割る。詳しくは不偏分散で検索。
return sum_of_squares(deviations) / (n - 1)
実行してみましょう。
>>> import variance >>> a_class = [150, 160, 170, 175, 180] >>> b_class = [130, 140, 150, 160, 170] >>> variance.variance(a_class) # A組の身長の分散 145.0 >>> variance.variance(b_class) # B組の身長の分散 250.0 # B組のほうが身長差のバラつきが大きい