Python statistics.pvariance() 方法

Python statistics.pvariance() 用于计算给定数据集的样本方差。

语法

statistics.pvariance() 方法语法如下：

statistics.pvariance(data, mu=None)

参数说明：

• data -- 包含数值的可迭代对象，例如列表或元组。
• mu -- 可选参数，表示数据集的平均值，如果不提供，则函数内部会计算数据集的平均值。

返回值

函数根据给定的数据集计算并返回样本方差作为结果。

实例

以下实例演示了 pvariance() 函数的方法：

import statistics



data = [1, 2, 3, 4, 5]

variance = statistics.pvariance(data)

print(variance)

输出结果：

2.5

以上实例中，给定的数据集是 [1, 2, 3, 4, 5]，使用 pvariance() 方法计算出样本方差为 2.5。

样本方差是一种衡量数据集的离散程度的统计量，表示数据值与平均值的偏离程度的平方的平均值。它描述了数据的变异程度。

与 pstdev() 方法类似，pvariance() 方法计算的是样本方差而不是总体方差，因此使用的是无偏估计。如果你有整个总体的数据，可以使用 variance() 方法计算总体方差。