📐平均と分散と標準偏差をそれぞれ数式から比較してください

疑似コードに日本語での変数名とコメントを加えて、より理解しやすくします。

アルゴリズム: 平均を計算する
入力: 数値のリスト 数値群
出力: 数値リストの平均

1. 合計 ← 0  // 合計値を初期化
2. 個数 ← 数値群の要素数  // リストの要素数を取得
3. for 各数値 in 数値群 do
     合計 ← 合計 + 各数値  // 各要素を合計に加算
4. 平均値 ← 合計 / 個数  // 平均を計算
5. return 平均値  // 平均値を返す

アルゴリズム: 分散を計算する
入力: 数値のリスト 数値群
出力: 数値リストの分散

1. 平均値 ← 平均を計算する(数値群)  // 平均値を計算
2. 平方和 ← 0  // 平方和を初期化
3. for 各数値 in 数値群 do
     平方和 ← 平方和 + (各数値 - 平均値) ^ 2  // 各要素の平均からの偏差の二乗を平方和に加算
4. 分散値 ← 平方和 / (数値群の要素数)  // 分散を計算
5. return 分散値  // 分散値を返す

アルゴリズム: 標準偏差を計算する
入力: 数値のリスト 数値群
出力: 数値リストの標準偏巧

1. 分散値 ← 分散を計算する(数値群)  // 分散を計算
2. 標準偏巧 ← sqrt(分散値)  // 分散の平方根（標準偏差）を計算
3. return 標準偏巧  // 標準偏差を返す

Pythonを使って平均、分散、および標準偏差を計算する方法は、NumPyライブラリを使用するのが一般的です。以下に示すコードでは、NumPyを使ってこれらの値を計算します。

import numpy as np

# サンプルデータ
data = np.array([10, 20, 30, 40, 50])

# 平均の計算
mean = np.mean(data)

# 分散の計算
variance = np.var(data)

# 標準偏差の計算
std_deviation = np.std(data)

print("平均:", mean)
print("分散:", variance)
print("標準偏差:", std_deviation)

理解を深めるために、Numpyを使用せずに平均、分散、および標準偏差を計算するPythonコードをFORループを使って書いてみましょう。

# サンプルデータ
data = [10, 20, 30, 40, 50]

# 平均の計算
total = 0
for num in data:
    total += num
mean = total / len(data)

# 分散の計算
sum_squared_diff = 0
for num in data:
    sum_squared_diff += (num - mean) ** 2
variance = sum_squared_diff / len(data)

# 標準偏差の計算
std_deviation = variance ** 0.5

print("平均:", mean)
print("分散:", variance)
print("標準偏差:", std_deviation)