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Calculer la variance

Il est important de comprendre ce que font réellement les fonctions couramment utilisées. Même si vous savez déjà calculer une variance, ce cours pour débutants n’en fait pas l’hypothèse. Dans cet exercice, nous allons calculer explicitement la variance de la longueur des pétales de l’Iris veriscolor en suivant les formules présentées dans les vidéos. Nous utiliserons ensuite np.var() pour la calculer.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Réflexion statistique en Python (Partie 1)</cours>
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Instructions de l’exercice

  • Créez un tableau nommé differences qui correspond à la différence entre les longueurs de pétales (versicolor_petal_length) et la longueur de pétale moyenne. La variable versicolor_petal_length est déjà disponible dans votre espace de noms en tant que tableau NumPy ; vous pouvez donc tirer parti des opérations vectorisées de NumPy.
  • Élevez au carré chaque élément de ce tableau. Par exemple, x**2 élève au carré chaque élément du tableau x. Stockez le résultat dans diff_sq.
  • Calculez la moyenne des éléments de diff_sq avec np.mean(). Stockez le résultat dans variance_explicit.
  • Calculez la variance de versicolor_petal_length avec np.var(). Stockez le résultat dans variance_np.
  • Affichez à la fois variance_explicit et variance_np dans un seul appel à print pour vérifier qu’elles sont cohérentes.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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

Modifier et exécuter le code