Excel और Python में मानक विचलन की गणना

Excel: अवलोकन

Microsoft Excel प्रतिदर्श और समष्टि दोनों मानक विचलनों की गणना के लिए अंतर्निहित फ़ंक्शन प्रदान करता है। ये फ़ंक्शन Excel के सभी आधुनिक संस्करणों में उपलब्ध हैं।

Excel फ़ंक्शन

फ़ंक्शन	प्रकार	विवरण
`STDEV.S()`	प्रतिदर्श	प्रतिदर्श मानक विचलन (n-1 से भाग देता है)
`STDEV.P()`	समष्टि	समष्टि मानक विचलन (N से भाग देता है)
`STDEV()`	प्रतिदर्श	पुराना फ़ंक्शन, STDEV.S जैसा ही
`STDEVP()`	समष्टि	पुराना फ़ंक्शन, STDEV.P जैसा ही

Excel उदाहरण

Excel Formulas

// Data in cells A1:A10
=STDEV.S(A1:A10)     // Sample SD
=STDEV.P(A1:A10)     // Population SD

// For specific values
=STDEV.S(4, 8, 6, 5, 3)    // Returns 1.924

// Ignoring text and logical values
=STDEV.S(A1:A10)    // Ignores text
=STDEVA(A1:A10)     // Includes text as 0

विशेषज्ञ सुझाव

अधिकांश वास्तविक विश्लेषणों के लिए STDEV.S का उपयोग करें। STDEV.P का उपयोग तभी करें जब आपको निश्चित हो कि आपके पास संपूर्ण समष्टि है।

Python: अवलोकन

Python मानक विचलन की गणना के कई तरीके प्रदान करता है। सबसे आम लाइब्रेरी हैं NumPy, Pandas और अंतर्निहित statistics मॉड्यूल।

NumPy का उपयोग

Python (NumPy)

import numpy as np

data = [4, 8, 6, 5, 3]

# Population standard deviation (default)
pop_sd = np.std(data)
print(f"Population SD: {pop_sd}")  # 1.720

# Sample standard deviation
sample_sd = np.std(data, ddof=1)
print(f"Sample SD: {sample_sd}")  # 1.924

ddof क्या है?

ddof का अर्थ है “Delta Degrees of Freedom” (डेल्टा स्वतंत्रता कोटि)। ddof=1 सेट करने से NumPy को प्रतिदर्श SD के लिए (n-1) से भाग देने का निर्देश मिलता है। डिफ़ॉल्ट ddof=0 समष्टि SD देता है।

Pandas का उपयोग

Python (Pandas)

import pandas as pd

# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'scores': [85, 90, 78, 92, 88]})

# Sample SD (default in pandas)
sample_sd = df['scores'].std()
print(f"Sample SD: {sample_sd}")

# Population SD
pop_sd = df['scores'].std(ddof=0)
print(f"Population SD: {pop_sd}")

# Multiple columns at once
df.std()  # Returns SD for all numeric columns

त्वरित तुलना

उपकरण	प्रतिदर्श SD	समष्टि SD
Excel	`STDEV.S()`	`STDEV.P()`
NumPy	`np.std(data, ddof=1)`	`np.std(data)`
Pandas	`df.std()`	`df.std(ddof=0)`
Python statistics	`stdev()`	`pstdev()`

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