分散と標準偏差
分散と標準偏差は、変数のばらつきを測る最も一般的な指標です。この演習では、それぞれの計算を練習しましょう。ばらつきを把握することは、予測の精度を高めるうえでとても重要です。たとえば、ある営業担当者の1日の販売数の平均が20件でも、標準偏差が10件あれば、40件売れる日もあれば、1〜2件しか売れない日もあるということになります。このような情報は、特に将来の予測を行う際に欠かせません。
pandas は pd、numpy は np、matplotlib.pyplot は plt としてインポート済みです。また、food_consumption データフレームも使用できます。
この演習はコースの一部です
Python を使った統計学入門
演習の手順
co2_emissionとfood_categoryメソッドを使って、.groupby()ごとに.agg()の分散と標準偏差を計算し、それぞれの値を比較しましょう。co2_emissionがbeefのfood_categoryのヒストグラムを作成し、グラフを表示しましょう。co2_emissionがeggsのfood_categoryのヒストグラムを作成し、グラフを表示しましょう。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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()