MySQL - Стандартное отклонение: Пособие для начинающих

Здравствуйте,野心勃勃ые энтузиасты данных! Я рад быть вашим проводником в захватывающее путешествие в мир MySQL и стандартного отклонения. Как кто-то, кто преподавал информатику на протяжении многих лет, я видел, как множество студентов загораются, когда они постигают эти концепции. Так что давайте окунемся и сотворим немного статистического чуда!

Что такое стандартное отклонение?

Прежде чем мы перейдем к деталям MySQL, давайте поймем, что такое стандартное отклонение. Представьте, что вы находитесь в классе, и измеряется рост каждого человека. Стандартное отклонение告诉我们, насколько эти роста обычно отклоняются от среднего. Это как математический способ сказать: "В среднем, насколько каждый человек далек от среднего?" Неплохо, правда?

MySQL и стандартное отклонение

MySQL, наш надежный sistem управления базами данных, имеет встроенные функции для вычисления стандартного отклонения. Это как иметь超级-умную калькулятор прямо внутри вашей базы данных!

Типы стандартного отклонения в MySQL

MySQL предлагает два основных типа вычислений стандартного отклонения:

Функция	Описание
STD() или STDDEV()	Вычисляет стандартное отклонение populations
STDDEV_SAMP()	Вычисляет стандартное отклонение выборки

Не волнуйтесь, если эти термины покажутся вам запутанными сейчас. Мы рассмотрим каждый из них подробнее!

Стандартное отклонение populations

Стандартное отклонение populations (STD() или STDDEV()) используется, когда у вас есть данные для всей populations. Представьте, что у вас есть измерения роста для каждого человека в вашем городе.

Синтаксис

SELECT STD(column_name) FROM table_name;

Пример

Давайте представим, что у нас есть таблица students с результатами тестов:

CREATE TABLE students (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50),
score INT
);

INSERT INTO students VALUES
(1, 'Алиса', 85),
(2, 'Боб', 92),
(3, 'Чарли', 78),
(4, 'Диана', 95),
(5, 'Эдвард', 88);

Теперь давайте вычислим стандартное отклонение результатов:

SELECT STD(score) AS score_std_dev FROM students;

Этот запрос вернет стандартное отклонение всех результатов. Это как будто вы спрашиваете: "В среднем, насколько результаты отклоняются от среднего значения?"

Понимание результата

Результат может быть похожим на следующий:

+---------------+
| score_std_dev |
+---------------+
|      6.28     |
+---------------+

Это означает, что в среднем результаты отклоняются от среднего значения на примерно 6.28 баллов. Это дает нам представление о том, насколько результаты разбросаны.

Стандартное отклонение выборки

Стандартное отклонение выборки (STDDEV_SAMP()) используется, когда у вас есть только выборка данных из большей populations. Это как если бы вы измеряли рост 100 случайных людей в вашем городе, вместо всех.

Синтаксис

SELECT STDDEV_SAMP(column_name) FROM table_name;

Пример

Используя нашу таблицу students из предыдущего примера:

SELECT STDDEV_SAMP(score) AS sample_score_std_dev FROM students;

Понимание результата

Результат может быть немного другим:

+----------------------+
| sample_score_std_dev |
+----------------------+
|         7.01         |
+----------------------+

Это значение обычно немного больше, чем стандартное отклонение populations,因为它 учитывает тот факт, что мы работаем с выборкой, а не с всей populations.

Когда использовать что?

• Используйте STD() или STDDEV(), когда у вас есть данные для всей группы, которая вас интересует.
• Используйте STDDEV_SAMP(), когда у вас есть только выборка и вы хотите оценить стандартное отклонение для большей populations.

Практическое применение

1. Контроль качества: На фабрике вы можете использовать стандартное отклонение, чтобы проверить, насколько стабильны веса изделей.

2. Финансовый анализ: Инвесторы используют стандартное отклонение для измерения волатильности цен на акции.

3. Образование: Учителя могут использовать его, чтобы понять, насколько разбросаны результаты тестов в их классе.

Пример: Контроль качества изделий

Представьте, что вы работаете на фабрике по производству шоколада (yum!), и вам нужно убедиться, что все шоколадные батончики имеют стабильный вес в 100 граммов. Давайте создадим таблицу для наших шоколадных батончиков:

CREATE TABLE chocolate_bars (
id INT PRIMARY KEY,
weight DECIMAL(5,2)
);

INSERT INTO chocolate_bars VALUES
(1, 98.5), (2, 101.2), (3, 99.8), (4, 100.5), (5, 97.9),
(6, 102.1), (7, 100.0), (8, 99.3), (9, 101.8), (10, 98.7);

Теперь давайте вычислим стандартное отклонение:

SELECT
AVG(weight) AS avg_weight,
STD(weight) AS weight_std_dev
FROM chocolate_bars;

Результат:

+------------+----------------+
| avg_weight | weight_std_dev |
+------------+----------------+
|   99.98    |     1.37       |
+------------+----------------+

Это告诉我们, что средний вес очень близок к нашему целевому значению в 100 граммов, и обычно веса отклоняются на примерно 1.37 граммов от этого среднего значения. Если это отклонение находится в допустимых пределах, это замечательно! Если нет, возможно, стоит перенастроить машины для производства шоколада.

Заключение

Поздравляю! Вы только что сделали свои первые шаги в мир статистического анализа с MySQL. Стандартное отклонение - это мощный инструмент, который может помочь вам понять разброс ваших данных, будь то результаты тестов, веса изделий или что-то другое, что можно измерить.

помните, что ключевые различия между стандартным отклонением populations (STD() или STDDEV()) и стандартным отклонением выборки (STDDEV_SAMP()) заключаются в том, работаем ли мы с полной данными или только с выборкой. Выбирайте wisely в зависимости от ваших данных и целей!

Продолжая ваше путешествие с MySQL, вы найдете множество других интересных функций и техник для исследования. Continue практиковаться, stay curious, и.before you know it, вы станете магом данных! Happy coding, и пусть ваши запросы всегда возвращают полезные результаты!

Credits: Image by storyset