numpy.std()/pandas.std() 求标准差

from numpy import array, sqrt
from scipy.stats import t
a=array([506,  508,  499,  503,  504,  510,  497,  512,
514,  505,  493,  496,  506,  502,  509,  496])
# numpy.std() 求标准差的时候默认是除以 n 的，即是有偏的，np.std无偏样本标准差方式为 ddof = 1；
# pandas.std() 默认是除以n-1 的，即是无偏的，如果想和numpy.std() 一样有偏，需要加上参数ddof=0 ，即pandas.std(ddof=0)
alpha=0.05
n=len(a)
mu=a.mean()
s=a.std(ddof=1)  #计算均值和标准差
print(mu, s)
val=(mu-s/sqrt(n)*t.ppf(1-alpha/2,n-1),mu+s/sqrt(n)*t.ppf(1-alpha/2,n-1))
print("置信区间为：",val)

numpy.std()/pandas.std() 求标准差