統計學的Python實現 010 四分位距

2021-10-06 08:17:14 字數 1646 閱讀 5175

作者:長行

時間:2019.03.10

四分位距:四分位距(interquartile range),是一種衡量一組資料離散程度的統計量,用iqr表示。其值為第一四分位數和第三四分位數的差距。

四分位距的計算公式如下:

i qr

=q3−

q1

iqr=q_3-q_1

iqr=q3

​−q1

​其中q

1q_1

q1​為第一四分位數,q

3q_3

q3​為第三四分位數

import math

data_test=[1

,2,3

,4,5

,6,7

,8,9

,10,11

,12]# 定義測試資料

#四分位數計算方法一(相當於excel的quartile.exc方法)

defquantile_exc

(data, n)

:if n<

1or n>3:

return false

data.sort(

) position =

(len

(data)+1

)*n/

4 pos_integer =

int(math.modf(position)[1

])pos_decimal = position - pos_integer

quartile = data[pos_integer -1]

+(data[pos_integer]

- data[pos_integer -1]

)*pos_decimal

return quartile

#四分位數計算方法二(相當於excel的quartile.inc方法)

defquantile_inc

(data, n)

:if n<

1or n>3:

return false

data.sort(

) position =1+

(len

(data)-1

)*n/

4 pos_integer =

int(math.modf(position)[1

])pos_decimal = position - pos_integer

quartile = data[pos_integer -1]

+(data[pos_integer]

- data[pos_integer -1]

)*pos_decimal

return quartile

# 測試

print

('iqr(1) ='

,quantile_exc(data_test,3)

-quantile_exc(data_test,1)

)print

('iqr(2) ='

,quantile_inc(data_test,3)

-quantile_inc(data_test,1)

)

結果

統計學 統計學基礎

五種抽樣方法 1 簡單隨機 選取熱量相同且每個樣本有同等概率被選擇的樣本 2 系統 簡單的系統抽取樣本 3 任意 使用乙個碰巧很容易被選擇的樣本 4 整群 先將總體分為不同組群,從中隨機挑選幾個組群作為樣本 5 分層 定義層級,在每個層級隨機抽取樣本。抽樣方法的選擇一定要符合 1 只有樣本對總體具有...

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對於python,經常被別人調侃不是一門適合做統計分析的語言,說起統計分析,最經常提到的是後sas or r,實際在python中也有相關的模組實現統計方面的功能。第一種是呼叫相關的包去呼叫r軟體,可以實現,這種方式在我前面的部落格裡面提到過,但是這種太過依賴於r,說到底還不是python自己的實現...

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