このページでは統計の基本となる変動係数について全部で5つの求め方を紹介します。
今日はPythonを使って変動係数を求める方法を勉強していきましょう！
変動係数はいろいろなモジュールを使ってできますよ。
そうなんですね！頑張って理解していきますね！
自分でコードの入力も行えば理解も進みそうですね！
変動係数は、データの相対的なばらつきを示す指標です。
変動係数(CV)は標準偏差を平均値で割ったものとして計算されます。
変動係数は異なるデータセットのばらつきを比較するのに役立ちます。
変動係数を求める5つの方法
Pythonで変動係数を求める場合、5つの方法があります。
- numpyのmean関数、std関数を使用する方法
- scipy.stats.variation関数を使用する方法
- pandas.DataFrameのmean関数、std関数を使用する方法
- statisticsのmean関数、std関数を使用する方法
- 変動係数の計算方法の通りに組み込み関数を使用する方法
それぞれ順番に説明していきます。
numpyのmean関数、std関数を使用する方法
numpyモジュールには、平均値と標準偏差を計算する関数があります。
これらを使って、変動係数を求めることができます。
例えば、以下のようなコードで変動係数を求めることができます。
import numpy as np
x = [2, 4, 4, 1, 1, 7] # データ
mean = np.mean(x) # 平均値
std = np.std(x) # 標準偏差
cv = std / mean # 変動係数
print('CV: {:.2f}'.format(cv)) #CV: 0.67scipy.stats.variation関数を使用する方法
scipyモジュールには、変動係数を直接計算する関数があります。
これを使って、変動係数を求めることができます。
例えば、以下のようなコードで変動係数を求めることができます。
from scipy.stats import variation
x = [2, 4, 4, 1, 1, 7] # データ
cv = variation(x) # 変動係数
print('CV: {0:.2f}'.format(cv)) #CV: 0.67pandas.DataFrameのmean関数、std関数を使用する方法
pandasモジュールには、データフレームというデータ構造があります。
これには、様々な統計量を計算するメソッドがあります。
これらを使って、変動係数を求めることができます。
例えば、以下のようなコードで変動係数を求めることができます。
import pandas as pd
x = [2, 4, 4, 1, 1, 7] # データ
df = pd.DataFrame(x) # データフレームに変換
mean = df.mean() # 平均値
std = df.std(ddof=0) # 標準偏差
cv = std / mean # 変動係数
print('CV: {0:.2f}'.format(cv[0])) #CV: 0.67statisticsのmean関数、std関数を使用する方法
statisticsモジュールには、平均値と標準偏差を計算する関数があります。
これらを使って、変動係数を求めることができます。
例えば、以下のようなコードで変動係数を求めることができます。
import statistics
x = [2, 4, 4, 1, 1, 7] # データ
mean = statistics.mean(x) # 平均値
std = statistics.pstdev(x) # 標準偏差
cv = std / mean # 変動係数
print('CV: {0:.2f}'.format(cv)) #CV: 0.67変動係数の計算方法の通りに組み込み関数を使用する方法
Pythonでは、自分で関数を定義することができます。
これを利用して、変動係数を計算する関数を作ることができます。
例えば、以下のようなコードで変動係数を求める関数を作ることができます。
def coefficient_of_variation(x):
# データの長さを取得
n = len(x)
# データの合計を取得
total = sum(x)
# データの平均値を計算
mean = total / n
# データと平均値の差の二乗の合計を計算
squared_sum = sum((xi - mean) ** 2 for xi in x)
# データの標準偏差を計算
std = (squared_sum / n) ** 0.5
# データの変動係数を計算
cv = std / mean
# 変動係数を返す
return cv
x = [2, 4, 4, 1, 1, 7] # データ
cv = coefficient_of_variation(x) # 変動係数
print('CV: {0:.2f}'.format(cv)) #CV: 0.67len関数, sum関数の使い方については以下も参照ください！
なんとかできましたよ！
変動係数を求める方法ってこんなにたくさんあるんですね。
たくさんの方法があるから目的に合わせて使い分けられるのが良いですね！
手元にあるデータや目的に合わせて便利に使い分けてもらえたらと思います！
まとめ
この記事では、Pythonを使用して変動係数を計算し、データセットのばらつきを相対的に比較する方法を解説しました。
変動係数は異なるスケールや単位のデータを比較する際に有用です。
自身が分析したいデータに合わせて使い分けることができれば、データのばらつきを効果的に分析できるようになるでしょう。
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