BaşlayınÜcretsiz başlayın

Varyans ve standart sapma

Varyans ve standart sapma, bir değişkenin yayılımını ölçmenin en yaygın iki yoludur; bu egzersizde bunları hesaplama pratiği yapacaksın. Yayılım önemlidir çünkü beklentileri şekillendirmeye yardımcı olur. Örneğin, bir satış temsilcisi günde ortalama 20 ürün satıyor ama standart sapması 10 ise, muhtemelen 40 ürün sattığı günler de olacak, yalnızca bir ya da iki ürün sattığı günler de. Özellikle tahmin yaparken bu tür bilgiler çok değerlidir.

pandas pd olarak, numpy np olarak ve matplotlib.pyplot plt olarak içe aktarıldı; ayrıca food_consumption DataFrame'i de hazır.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile İstatistiğe Giriş

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • .groupby() ve .agg() metodlarıyla her food_category için co2_emission değerlerinin varyansını ve standart sapmasını hesapla; varyans ve standart sapma değerlerini karşılaştır.
  • food_category içinde beef için co2_emission histogramı oluştur ve grafiği göster.
  • food_category içinde eggs için co2_emission histogramı oluştur ve grafiği göster.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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()
Kodu Düzenle ve Çalıştır