Masih Belajar Pemprosesan Maklumat - Standard Deviasi

Apa itu standar deviasi?

Standar deviasi (Standard Deviation, sering disebut varian rata-rata) adalah angka yang mendeskripsikan tingkat penyebaran nilai.

Standar deviasi yang rendah menunjukkan bahwa sebagian besar angka mendekati rata-rata (rata-rata).

Standar deviasi yang tinggi menunjukkan bahwa nilai ini terdistribusikan di dalam rentang yang luas.

Contoh: kali ini kami telah mendaftar kecepatan 7 mobil:

speed = [86,87,88,86,87,85,86]

Standar deviasi adalah:

0.9

Berarti sebagian besar nilai berada dalam jangkauan rata-rata 0.9, yaitu 86.4.

Kita akan mengelola pengumpulan angka yang lebih luas:

speed = [32,111,138,28,59,77,97]

Standar deviasi adalah:

37.85

Ini berarti sebagian besar nilai berada dalam jangkauan rata-rata (rata-rata adalah 77.4) 37.85.

Seperti yang dilihat, standar deviasi yang tinggi menunjukkan bahwa nilai ini terdistribusikan di dalam rentang yang luas.

Modul NumPy memiliki cara menghitung standar deviasi:

Contoh

Gunakan NumPy std() Cara mencari standar deviasi:

import numpy
speed = [86,87,88,86,87,85,86]
x = numpy.std(speed)
print(x)

Jalankan Contoh

Contoh

import numpy
speed = [32,111,138,28,59,77,97]
x = numpy.std(speed)
print(x)

Jalankan Contoh

Varian

Varian adalah jenis angka lain yang menunjukkan tingkat penyebaran nilai.

Secara kenyataan, jika menggunakan akar kuadrat variansi, anda akan mendapatkan standar deviasi!

atau sebaliknya, jika menggandakan standar deviasi, anda akan mendapatkan variansi!

Untuk menghitung variansi, anda mesti melaksanakan operasi berikut:

1. Hitung rata-rata:

(32+111+138+28+59+77+97) / 7 = 77.4

2.Untuk setiap nilai: Carilah perbezaan dengan rata-rata:

 32 - 77.4 = -45.4
111 - 77.4 =  33.6
138 - 77.4 =  60.6
 28 - 77.4 = -49.4
 59 - 77.4 = -18.4
 77 - 77.4 = - 0.4
 97 - 77.4 =  19.6

3.Untuk setiap perbezaan: Carilah nilai kuadrat:

(-45.4)2 = 2061.16 
 (33.6)2 = 1128.96 
 (60.6)2 = 3672.36 
(-49.4)2 = 2440.36 
(-18.4)2 =  338.56 
(- 0.4)2 =    0.16 
 (19.6)2 =  384.16

4. Varian adalah rata-rata dari perbezaan kuadrat ini:

(2061.16+1128.96+3672.36+2440.36+338.56+0.16+384.16) / 7 = 1432.2

Untungnya, NumPy memiliki cara untuk menghitung varian:

Contoh

Dengan NumPy var() Metode untuk menentukan varian:

import numpy
speed = [32,111,138,28,59,77,97]
x = numpy.var(speed)
print(x)

Jalankan Contoh

Deviasi Standar

Seperti yang diketahui, formula untuk menghitung deviasi standar adalah akar kuadrat varian:

√ 1432.25 = 37.85

atau, seperti contoh di atas, gunakan NumPy untuk menghitung deviasi standar:

Contoh

Gunakan Metode std() NumPy untuk mencari deviasi standar:

import numpy
speed = [32,111,138,28,59,77,97]
x = numpy.std(speed)
print(x)

Jalankan Contoh

Simbol

Deviasi Standar biasanya ditandai dengan simbol Sigma:σ

Varian biasanya ditandai dengan simbol Square Sigma σ2 Menunjukkan

Ringkasan Bab

Deviasi Standar dan Variansi adalah istilah yang sering digunakan dalam pengajaran mesin, jadi penting untuk memahami bagaimana untuk mendapatkan mereka serta konsep di belakang mereka.