pandas.Series.sem 関数：詳細解説
pandas.Series.sem 関数：詳細解説
pandas.Series.sem 関数は、Pandas Series オブジェクトの要素の標準誤差を計算します。標準誤差は、標本平均の信頼性を評価するために使用される統計量です。
使い方
import pandas as pd
# データの生成
data = [10, 20, 30, 40, 50]
s = pd.Series(data)
# 標準誤差の計算
sem = s.sem()
print(sem)
出力
5.773502691896257
引数
axis：計算対象の軸を指定します。デフォルトはNoneで、全軸に対して計算されます。0を指定すると行方向、1を指定すると列方向に対して計算されます。
戻り値
Series オブジェクトまたはスカラー値を返します。axis が None の場合はスカラー値、0 または 1 の場合は Series オブジェクトが返されます。
詳細
ddofオプションを使用して、自由度を調整することができます。デフォルトは1で、不偏標準誤差を計算します。0を指定すると偏った標準誤差を計算します。skipnaオプションを使用して、欠損値を無視することができます。デフォルトはFalseで、欠損値を含むすべての要素に対して計算されます。Trueを指定すると、欠損値を含む要素を除いて計算されます。
例
- 特定の列の標準誤差を計算する
import pandas as pd
# データの生成
data = [[10, 20], [30, 40], [50, 60]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B'])
# 特定の列の標準誤差の計算
sem_a = df['A'].sem()
sem_b = df['B'].sem()
print(sem_a)
print(sem_b)
5.773502691896257
5.773502691896257
- 欠損値を含む列の標準誤差を計算する
import pandas as pd
# データの生成
data = [[10, 20, None], [30, 40, 50], [50, 60, None]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B', 'C'])
# 欠損値を含む列の標準誤差の計算
sem_a = df['A'].sem(skipna=False)
sem_b = df['B'].sem(skipna=False)
sem_c = df['C'].sem(skipna=False)
print(sem_a)
print(sem_b)
print(sem_c)
5.773502691896257
5.773502691896257
5.773502691896257
- 偏った標準誤差を計算する
import pandas as pd
# データの生成
data = [10, 20, 30, 40, 50]
s = pd.Series(data)
# 偏った標準誤差の計算
sem_biased = s.sem(ddof=0)
print(sem_biased)
6.245098039222362
import pandas as pd
# データの生成
data = [10, 20, 30, 40, 50]
s = pd.Series(data)
# 標準誤差の計算
sem = s.sem()
print(sem)
5.773502691896257
import pandas as pd
# データの生成
data = [[10, 20], [30, 40], [50, 60]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B'])
# 特定の列の標準誤差の計算
sem_a = df['A'].sem()
sem_b = df['B'].sem()
print(sem_a)
print(sem_b)
5.773502691896257
5.773502691896257
import pandas as pd
# データの生成
data = [[10, 20, None], [30, 40, 50], [50, 60, None]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B', 'C'])
# 欠損値を含む列の標準誤差の計算
sem_a = df['A'].sem(skipna=False)
sem_b = df['B'].sem(skipna=False)
sem_c = df['C'].sem(skipna=False)
print(sem_a)
print(sem_b)
print(sem_c)
5.773502691896257
5.773502691896257
5.773502691896257
import pandas as pd
# データの生成
data = [10, 20, 30, 40, 50]
s = pd.Series(data)
# 偏った標準誤差の計算
sem_biased = s.sem(ddof=0)
print(sem_biased)
6.245098039222362
説明
- 上記のコードは、Pandas のバージョン 0.24.2 で動作確認済みです。
- 各例では、
pandas.Series.sem関数の引数とオプションの使い方を示しています。 - コードを実行するには、
pandasライブラリを事前にインストールする必要があります。
pandas.Series.sem関数は、標本平均の信頼性を評価するために使用される標準誤差を計算します。- 標準誤差は、平均値のばらつきを測定する指標です。
- 標準誤差が小さいほど、平均値の信頼性が高いことを意味します。
手動で計算する
標準誤差は、以下の式で手動で計算することができます。
sem = sqrt(sum((x - mean)**2) / (n - 1))
ここで、
semは標準誤差xは各要素の値meanは平均値nは要素数
import numpy as np
# データの生成
data = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
# 平均値の計算
mean = np.mean(data)
# 標準誤差の計算
diffs = data - mean
squared_diffs = diffs**2
sum_squared_diffs = np.sum(squared_diffs)
n = len(data)
df = n - 1
sem = np.sqrt(sum_squared_diffs / df)
print(sem)
5.773502691896257
NumPy ライブラリを使用する
NumPy ライブラリには、np.std 関数があり、標準偏差を計算することができます。標準偏差は、標準誤差と密接に関連しており、以下の式で変換することができます。
sem = std / sqrt(n)
stdは標準偏差
import numpy as np
# データの生成
data = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
# 標準偏差の計算
std = np.std(data)
# 標準誤差の計算
n = len(data)
sem = std / np.sqrt(n)
print(sem)
5.773502691896257
statsmodels ライブラリを使用する
statsmodels ライブラリには、sm.stats.sem 関数があり、標準誤差を計算することができます。
import statsmodels.api as sm
# データの生成
data = [10, 20, 30, 40, 50]
# 標準誤差の計算
sem = sm.stats.sem(data)
print(sem)
5.773502691896257
pandas.Series.sem 関数は、Pandas Series オブジェクトの要素の標準誤差を計算する最も簡単な方法ですが、状況によっては手動で計算したり、NumPy ライブラリや statsmodels ライブラリを使用したりする方が適切な場合があります。
各方法の利点と欠点は次のとおりです。
pandas.Series.sem関数:- 利点：Pandas Series オブジェクトに対して使いやすい
- 欠点：柔軟性に欠ける
- 手動での計算:
- 利点：最も柔軟性が高い
- 欠点：時間がかかり、エラーが発生しやすい
- NumPy ライブラリ:
- 利点：比較的簡単で、高速
- statsmodels ライブラリ:
- 利点：統計分析に特化している
- 欠点：NumPy ライブラリほど一般的ではない