앱 다운로드
폴더를 선택하고 편집하기 전에 관련 파일을 읽도록 요청하세요. 작업의 목표와 변경 범위를 명확히 정합니다.
작업 흐름
코딩 작업 흐름 · 웰포드 표본 분산
03
작업 흐름
절댓값이 1e150 이하인 2–10000개 값으로 웰포드 표본 분산을 계산합니다. 일정한 표본과 큰 오프셋을 시험하고 불리언, 비유한 값, 잘못된 개수를 거부합니다.
프로젝트 폴더 열기
호환되는 엔드포인트를 선택하세요. 사용 가능한 도구와 응답 품질은 설정한 모델과 서버에 따라 달라집니다.
모델 연결 및 테스트
변경 사항과 명령 출력을 검토하세요. 결과를 채택하기 전에 프로젝트 검사를 실행해야 합니다. 생성된 코드는 자동으로 테스트된 코드가 아닙니다.
변경 검토 및 테스트 실행
실제 동작을 예상 결과와 비교하세요. 검사가 실패하면 다음 변경을 하기 전에 원인을 조사하세요.
웰포드 표본 분산
작업 흐름
from math import isfinite
def sample_variance(values):
if type(values) not in (list, tuple) or not 2 <= len(values) <= 10000:
raise ValueError("sample count")
if any(type(x) not in (int, float) or not -1e150 <= x <= 1e150
or not isfinite(x) for x in values):
raise ValueError("bounded finite samples")
mean, m2 = 0.0, 0.0
for n, x in enumerate(values, 1):
delta = x - mean
mean += delta / n
m2 += delta * (x - mean)
return m2 / (len(values) - 1)적용하기 전에 검토하세요. 변경 사항과 명령 출력을 검토하세요. 결과를 채택하기 전에 프로젝트 검사를 실행해야 합니다. 생성된 코드는 자동으로 테스트된 코드가 아닙니다.