Yayılım: Varyans ve Standart Sapma

İki sütunun mean değeri aynı olsa da görünümleri tamamen farklı olabilir. Aralarındaki farkı görmek için değerlerin ne kadar geniş bir alana dağıldığını, yani yayılımı ölçersiniz. 📏

Yayılım, her noktanın ortalamaya olan uzaklığıyla, yani sapmasıyla başlar. Küçük sapmalar verilerin sıkı, büyük sapmalar ise dağınık olduğu anlamına gelir.

Pozitif ve negatif sapmalar birbirini götürerek sıfır olurdu. Bu nedenle önce her birinin karesini alır, her farkı pozitif bir katkıya dönüştürürüz.

Varyans, bu karesi alınmış sapmaların ortalamasıdır. Daha büyük varyans, değerlerin ortalamadan ortalama olarak daha uzağa saptığı anlamına gelir.

Karesini almak birimleri de büyütür. Dolar cinsinden fiyatların varyansı doların karesi cinsinden çıkar; bu da ilk bakışta okunmasını imkânsızlaştırır.

Varyansın karekökünü aldığınızda standart sapmayı elde edersiniz. Verilerinizle aynı birimdedir, bu nedenle sonunda anlamlı hâle gelir.

Standart sapma, bir noktanın mean değerine olan tipik uzaklığıdır. Küçük bir std değerleri tutarlı, büyük bir std ise değişkenliği gösterir.

Yaklaşık çan şeklindeki verilerde değerlerin yaklaşık yüzde 68'i mean değerinin bir standart sapması içinde yer alır. Bu, aralığı hızlıca makullük açısından denetlemenizi sağlar.

pandas varsayılan olarak n eksi bire böler; bu, örneklem sürümüdür. Bu küçük değişiklik, verileriniz daha büyük bir grubun yalnızca örneği olduğunda yanlılığı düzeltir.

Standart sapma, tutarlılığı adil biçimde karşılaştırmanızı sağlar. Teslimat süresinde std değeri daha küçük olan ürün daha güvenilirdir.

İkisi arasında elle seçim yapmazsınız. describe çıktısı, sahip olduğunuz her sayısal sütun için std değerini zaten içerir.

Özgün verilerle aynı birimleri kullanan bir yayılım ölçüsü istiyorsunuz.

Varyansın kareleri alınmış uzaklıkların ortalamasını aldığını ve standart sapmanın bunu gerçek birimlere geri taşıdığını öğrendiniz. Birlikte, verilerinizin ne kadar değiştiğini ortaya koyarlar. 🌟