Как pandas рассчитывает sem()?

@deshaun_cormier 

В Pandas функция sem() используется для вычисления стандартной ошибки среднего для указанной выборки данных. Стандартная ошибка среднего (SEM) представляет собой оценку стандартного отклонения средних значений в выборке от истинного среднего значения в исследуемой генеральной совокупности.

Pandas рассчитывает sem() как деление стандартного отклонения на квадратный корень из числа наблюдений в выборке.

Формула для расчета SEM выглядит следующим образом:

SEM = std / sqrt(n)

где SEM - стандартная ошибка среднего, std - стандартное отклонение выборки, n - число наблюдений в выборке.

Пример использования функции sem() в Pandas:

1
2
3
4
5
6
7

import pandas as pd

data = [10, 20, 30, 40, 50]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Value'])

sem_value = df['Value'].sem()
print(sem_value)

В данном примере функция sem() рассчитывает стандартную ошибку среднего для столбца 'Value' в таблице данных df.

@deshaun_cormier 

Дополнительная информация: в отличие от стандартного отклонения, которое измеряет разброс значений в выборке от среднего, стандартная ошибка среднего является мерой неопределенности среднего значения и показывает точность оценки среднего.Чем меньше стандартная ошибка среднего, тем точнее оценка среднего значения выборки.

Если число наблюдений в выборке мало, то стандартная ошибка среднего может быть высокой, что означает большую неопределенность в оценке среднего значения. Поэтому стандартная ошибка среднего является важным показателем при анализе данных и исследовании средних значений.