Calculando a variância

É importante entender, ao menos um pouco, o que as funções mais usadas fazem por baixo dos panos. Embora você talvez já saiba como calcular variâncias, este é um curso para iniciantes que não parte desse pressuposto. Neste exercício, vamos calcular explicitamente a variância do comprimento da pétala de Iris veriscolor usando as equações discutidas nos vídeos. Em seguida, usaremos np.var() para calcular a variância.

Este exercicio faz parte do curso

Pensamento Estatístico em Python (Parte 1)

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Instruções do exercicio

Crie um array chamado differences que seja a diferença entre os comprimentos de pétala (versicolor_petal_length) e o comprimento médio da pétala. A variável versicolor_petal_length já está no seu namespace como um array do NumPy, então você pode aproveitar as operações vetorizadas do NumPy.
Eleve ao quadrado cada elemento desse array. Por exemplo, x**2 eleva ao quadrado cada elemento do array x. Armazene o resultado em diff_sq.
Calcule a média dos elementos em diff_sq usando np.mean(). Armazene o resultado em variance_explicit.
Calcule a variância de versicolor_petal_length usando np.var(). Armazene o resultado em variance_np.
Imprima variance_explicit e variance_np em uma única chamada de print para verificar se são consistentes.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# 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

Editar e Executar Código