LoslegenKostenlos starten

Varianz und Standardabweichung

Varianz und Standardabweichung gehören zu den gängigsten Maßen für die Streuung einer Variable. In dieser Übung übst du ihre Berechnung. Streuung ist wichtig, weil sie Erwartungen einordnet. Beispiel: Wenn eine Verkäuferin im Mittel 20 Produkte pro Tag verkauft, aber eine Standardabweichung von 10 hat, wird es vermutlich Tage geben, an denen sie 40 Produkte verkauft, aber auch Tage, an denen es nur ein oder zwei sind. Solche Informationen sind besonders bei Vorhersagen wichtig.

pandas wurde als pd, numpy als np und matplotlib.pyplot als plt importiert; das DataFrame food_consumption steht ebenfalls zur Verfügung.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Einführung in die Statistik in Python</Kurs>
Kurs ansehen

Übungsanweisungen

  • Berechne die Varianz und die Standardabweichung von co2_emission für jede food_category mit den Methoden .groupby() und .agg(); vergleiche die Werte von Varianz und Standardabweichung.
  • Erstelle ein Histogramm der co2_emission für beef in food_category und zeige die Grafik an.
  • Erstelle ein Histogramm der co2_emission für eggs in food_category und zeige die Grafik an.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Print variance and sd of co2_emission for each food_category
print(food_consumption.____('____')['____'].agg([____]))

# Create histogram of co2_emission for food_category 'beef'
food_consumption[____]['____'].____()
plt.show()

# Create histogram of co2_emission for food_category 'eggs'
plt.figure()
food_consumption[____]['____'].____()
plt.show()
Code bearbeiten und ausführen