计算样本数据为(11,12,13,14,15,16,17,18,19,20)的样本均值以及样本方差wolfram代码
时间: 2023-07-27 11:08:38 浏览: 29
您可以使用以下代码来计算样本数据的样本均值和方差:
均值:
```
Mean[{11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20}]
```
方差:
```
Variance[{11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20}]
```
如果您想要在Wolfram Alpha上运行此代码,请将其输入到搜索栏中。
相关问题
计算样本数据为(11,12,13,14,15,16,17,18,19,20)的样本均值以及样本方差代码
以下是Python代码实现:
```python
import numpy as np
data = np.array([11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20])
# 计算样本均值
mean = np.mean(data)
print("样本均值为:", mean)
# 计算样本方差(除以 n-1)
variance = np.var(data, ddof=1)
print("样本方差为:", variance)
```
输出结果为:
```
样本均值为: 15.5
样本方差为: 9.166666666666666
```
其中,`np.mean()`函数计算数组的平均值,`np.var()`函数计算样本方差,`ddof=1`参数表示除以 n-1 而不是 n。
Python计算样本均值
要使用Python计算样本均值,你可以使用numpy库中的mean()函数。你需要将样本数据作为输入传递给该函数。以下是一个使用numpy计算样本均值的示例代码:
import numpy as np
# 假设样本数据存储在名为sample的列表中
sample = [1, 2, 3, 4, 5]
# 计算样本均值
mean = np.mean(sample)
# 打印结果
print("样本均值:", mean)
请注意,你需要导入numpy库,并将样本数据存储在一个列表或numpy数组中。然后,你可以使用mean()函数计算样本均值,并使用print()函数打印结果。在上述示例中,样本数据为[1, 2, 3, 4, 5],计算得到的样本均值为3.0。