NormalDist.from_samples تقدر المتوسط والانحراف باستعمال fmean وstdev. [1]
الخلاصة السريعة
لا؛ تستخدم stdev للعينة، لا pstdev للمجتمع. [1]
- NormalDist.from_samples تقدر المتوسط والانحراف باستعمال fmean وstdev. [1]
- stdev جذر تباين العينة بمقام n-1؛ pstdev جذر تباين المجتمع بمقام n، عدد القيم. [1]
- على CPython 3.12.14، data=[1,3,5] تعطي متوسطًا 3 وانحرافًا 2 في النموذج. [1]
- pstdev للقيم نفسها تقارب 1.633؛ مجموع مربعات الفروق 8: جذر (8/2) مقابل جذر (8/3). [1]
- تحكم: [3,3,3] تعطي انحرافًا صفرًا بالطريقتين؛ from_samples([3]) تثير StatisticsError؛ القائمة الأصلية لم تتغير. [1]
الدالتان المستخدمتان
NormalDist.from_samples تقدر المتوسط والانحراف باستعمال fmean وstdev. [1]
فرق المقام
stdev جذر تباين العينة بمقام n-1؛ pstdev جذر تباين المجتمع بمقام n، عدد القيم. [1]
تقدير من ثلاث قيم
على CPython 3.12.14، data=[1,3,5] تعطي متوسطًا 3 وانحرافًا 2 في النموذج. [1]
import statistics as st data=[1,3,5] dist=st.NormalDist.from_samples(data) print(dist.mean,dist.stdev) [1]
مقارنة وتحكم
pstdev للقيم نفسها تقارب 1.633؛ مجموع مربعات الفروق 8: جذر (8/2) مقابل جذر (8/3). [1]
print(st.pstdev(data)) print(st.NormalDist.from_samples([3,3,3]).stdev) [1]
تحكم: [3,3,3] تعطي انحرافًا صفرًا بالطريقتين؛ from_samples([3]) تثير StatisticsError؛ القائمة الأصلية لم تتغير. [1]
المراجع
للتوسع: لغات البرمجة.
أُعدّ هذا المقال بمساعدة الذكاء الاصطناعي، وخضع لمراجعة ذاتية بالأداة نفسها. لا يُنسب إلى مراجع بشري أو خبير مستقل. منهجية المحتوى.