통계학 용어와 statistics 모듈 scipy 모듈

평균 Average

 

모평균 

- 모집단 전체의 평균

표본 평균

- 모집단에서 추출한 표론의 평균

 

import statistics

statistics.mean(a)

 

 

 

중앙값 Median

 

평균의 경우 극단 값의 영향을 많이 받음

[50,60,70,1000]

- 주어진 자료를 높은 쪽 절반과 낮은 쪽 절반으로 나누는 의미

- 자료를 순서대로 나얼했을 때 중앙 값

홀수 (n+1)/2

짝수 n/2와 (n/2)+1의 평균

 

statistics.median(b)

 

 

 

분산 Variance

 

- 편차의 제곱의 합을 자료의 수로 나눈값

- 값과 평균의 차이

- 얼마나 퍼져 있는지

 

모분산

- 모집단 전체의 분산

표본 분산

- 모집단에서 추출한 표론의 분산

 

statistics.pvariance(a) 모분산

statistics.variance(c) 표본분산

 

import scipy

scipy.stats.tvar(a) 표본분산

 

import numpy

numpy.var(a) 모분산

numpy.var(a, ddof=1) 표본분산

ddof Delta Degrees of Freedom

 

 

 

 

표준편차 Standard Deviation

 

- 분산의 양의 제곱근

 

모표준편차 Population standard deviation

- 모집단 전체의 표준편차

표본표준편차 Sample standard deviation

- 모집단에서 추출한 표본의 표준편차

 

statistics.pstdev(a) 모표준편차

statistics.stdev(a) 표본표준편차

 

 

numpy.std(a) 모표준편차

numpy.std(a, ddof=1) 표본표준편차

ddof Delta Degrees of Freedom

 

 

 

범위 Range

 

- 자료값에서 최댓값과 최솟값의 차이

 

max(a) - min(a)

numpy.max(a) - numpy.min(a)

 

 

 

사분위 수 Quartile

 

- 전체 자료를 정렬했을 때 1/4, 1/2, 3/4 위치에 있는 값Q1 1/4Q2 2/4 = 1/2 = Median Q2는 쓰지 않는다Q3 3/4

 

사분위 범위 IQR Interquartile Range- Q3 - Q1

 

numpy.quantile(a, .25) Q1

numpy.quantile(a, .5) Q2 = Median

numpy.quantile(a, .75) Q3

numpy.quantile(a, .60) random num

 

numpy.quantile(a, .75) - numpy.quantile(a, .25) 사분위범위

 

 

 

 

Z - Score

 

- 어떤 값이 평균으로부터 몇 표준편차가 차이나는지  z = (값 - 평균)/표준편차

 

scipy.stats.zscore(a)