Die Varianz berechnen

Es ist wichtig, ein Grundverständnis davon zu haben, was häufig verwendete Funktionen intern machen. Auch wenn du vielleicht schon weißt, wie man Varianzen berechnet, ist dies ein Anfängerkurs und setzt das nicht voraus. In dieser Übung berechnen wir die Varianz der Blütenblattlänge von Iris veriscolor explizit mithilfe der in den Videos besprochenen Gleichungen. Anschließend verwenden wir np.var(), um sie zu berechnen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Statistical Thinking in Python (Teil 1)

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Anleitung zur Übung

Erstelle ein Array namens differences, das die Differenz zwischen den Blütenblattlängen (versicolor_petal_length) und der mittleren Blütenblattlänge enthält. Die Variable versicolor_petal_length ist bereits als NumPy-Array in deinem Namespace, sodass du die vektorisierten Operationen von NumPy nutzen kannst.
Quadriere jedes Element in diesem Array. Zum Beispiel quadriert x**2 jedes Element im Array x. Speichere das Ergebnis als diff_sq.
Berechne den Mittelwert der Elemente in diff_sq mit np.mean(). Speichere das Ergebnis als variance_explicit.
Berechne die Varianz von versicolor_petal_length mit np.var(). Speichere das Ergebnis als variance_np.
Gib sowohl variance_explicit als auch variance_np in einem print-Aufruf aus, um sicherzustellen, dass sie übereinstimmen.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Array of differences to mean: differences


# Square the differences: diff_sq


# Compute the mean square difference: variance_explicit


# Compute the variance using NumPy: variance_np


# Print the results

Code bearbeiten und ausführen