Python numpy.var 返回错误的值答案

【问题标题】：Python numpy.var returning wrong valuesPython numpy.var 返回错误的值
【发布时间】：2014-12-03 20:35:19
【问题描述】：

我正在尝试对一组 3 个数字进行简单的方差计算：

numpy.var([0.82159889, 0.26007962, 0.09818412])

0.09609366366174843

然而，当你计算方差时，它实际上应该是

0.1441405

看似如此简单的事情，但我还没有找到答案。

【问题讨论】：

标签： python numpy statistics

【解决方案1】：

正如documentation 解释的那样：

ddof : int, optional
    "Delta Degrees of Freedom": the divisor used in the calculation is
    ``N - ddof``, where ``N`` represents the number of elements. By
    default `ddof` is zero.

所以你有：

>>> numpy.var([0.82159889, 0.26007962, 0.09818412], ddof=0)
0.09609366366174843
>>> numpy.var([0.82159889, 0.26007962, 0.09818412], ddof=1)
0.14414049549262264

这两种约定都很常见，因此您始终需要检查您正在使用的任何语言的包正在使用哪个约定。

【讨论】：

谢谢！在我回来查看答案之前我只是想通了。

【解决方案2】：

np.var 默认计算总体方差。

平方误差之和可以如下计算：

>>> vals = [0.82159889, 0.26007962, 0.09818412]
>>> mean = sum(vals)/3.0
>>> mean
0.3932875433333333
>>> sum((mean-val)**2 for val in vals)
0.2882809909852453
>>> sse = sum((mean-val)**2 for val in vals)

这是总体方差：

>>> sse/3 
0.09609366366174843
>>> np.var(vals)
0.09609366366174843

这是样本方差：

>>> sse/(3-1)
0.14414049549262264
>>> np.var(vals, ddof=1)
0.14414049549262264

【讨论】：