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분산과 표준편차

분산과 표준편차는 변수의 퍼짐 정도를 측정하는 가장 일반적인 방법 중 둘이며, 이번 연습에서는 이를 계산해 보겠습니다. 퍼짐은 기대치를 세우는 데 도움이 되므로 중요합니다. 예를 들어, 한 영업사원이 하루 평균 20개를 판매하지만 표준편차가 10개라면, 어떤 날에는 40개를 팔 수도 있고, 어떤 날에는 1~2개만 팔 수도 있습니다. 이런 정보는 특히 예측을 할 때 매우 중요합니다.

pandas는 pd로, numpy는 np로, matplotlib.pyplot은 plt로 임포트되어 있으며, food_consumption DataFrame도 준비되어 있습니다.

说明

100 XP
  • .groupby()와 .agg() 메서드를 사용해 각 food_category에 대한 co2_emission의 분산과 표준편차를 계산하고, 두 값의 크기를 비교하세요.
  • food_category에서 beef에 해당하는 co2_emission의 히스토그램을 만들고 플롯을 표시하세요.
  • food_category에서 eggs에 해당하는 co2_emission의 히스토그램을 만들고 플롯을 표시하세요.