Pythonで統計-平均-中央値-最頻値-分散-標準偏差

Pythonで統計-平均-中央値-最頻値-分散-標準偏差

今回勉強したこと。

  • 平均:np.mean(データ)
  • 中央値:np.median(データ)
  • 最頻値:stats.mode(データ)
  • 分散:np.var(データ)
  • 標準偏差:np.std(データ)

平均

np.random.normalは、平均値mean、標準偏差SDの正規分布から、ランダムにn個の値を格納します。

import numpy as np
#正規分布(mean, SD:standard deviation, n)
incomes = np.random.normal(27000, 15000, 10000)
#平均を求める
means = np.mean(incomes)
print('平均値:{0}' .format(means))

中央値

中央値は、ソートしたデータの真ん中の値です。

import numpy as np
#正規分布(mean, SD:standard deviation, n)
incomes = np.random.normal(27000, 15000, 10000)
#中央値
median = np.median(incomes)
print("中央値:{0}".format(median))

最頻値

最頻値は、最も頻繁に出てくる値のことです。
np.random.randint()は、コメントを見てください。

from scipy import stats
import numpy as np
#18から90まで500個のランダム整数
ages = np.random.randint(18, high=90, size=500)
stats =stats.mode(ages)
print("最頻値:{0}".format(stats))
#result -> 最頻値、度数の順で表示される

分散

import numpy as np
#正規分布(mean, SD:standard deviation, n)
incomes = np.random.normal(27000, 15000, 10000)
var = incomes.var()
#var = np.var(incomes)でも可能
print("分散:{}".format(var))

標準偏差

import numpy as np
#正規分布(mean, SD:standard deviation, n)
incomes = np.random.normal(27000, 15000, 10000)
sd = incomes.std()
#sd = np.std(incomes)でも可能
print("標準偏差:{0}".format(sd))

分散と標準偏差

分散は、標準偏差の2乗(平方)です。
または、標準偏差は、分散の2乗根(平方根)です。

import numpy as np
#正規分布(mean, SD:standard deviation, n)
incomes = np.random.normal(27000, 15000, 10000)
#SD V
sd = incomes.std()
var = incomes.var()

sd1 = var**(1/2)
var1 = sd**2

print("標準偏差:{0}\n分散から求めた標準偏差:{1}".format(sd,sd1))
print("分散:{0}\n標準偏差から求めた分散:{1}".format(var,var1))

まとめ

今回勉強した、平均・中央値・最頻値・分散・標準偏差は、よく使う統計指標です。
pythonのライブラリを使えば、一行で求めることができます。
かなり便利ですね〜

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