Calcolare la varianza

È importante capire cosa fanno, dietro le quinte, le funzioni più comuni. Anche se potresti già sapere come si calcola la varianza, questo è un corso introduttivo e non lo diamo per scontato. In questo esercizio calcoleremo esplicitamente la varianza della lunghezza del petalo di Iris veriscolor usando le formule discusse nei video. Poi useremo np.var() per calcolarla.

Questo esercizio fa parte del corso

Pensare in modo statistico con Python (Parte 1)

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Istruzioni dell'esercizio

Crea un array chiamato differences come differenza tra le lunghezze dei petali (versicolor_petal_length) e la lunghezza media del petalo. La variabile versicolor_petal_length è già nel tuo namespace come array NumPy, quindi puoi sfruttare le operazioni vettorializzate di NumPy.
Eleva al quadrato ciascun elemento di questo array. Ad esempio, x**2 eleva al quadrato ogni elemento dell'array x. Salva il risultato come diff_sq.
Calcola la media degli elementi in diff_sq usando np.mean(). Salva il risultato come variance_explicit.
Calcola la varianza di versicolor_petal_length usando np.var(). Salva il risultato come variance_np.
Stampa sia variance_explicit sia variance_np in un'unica chiamata a print per verificare che siano coerenti.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# 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

Modifica ed esegui il codice