Apakah ada modul statistik di python?

Modul statistik adalah modul yang berguna namun diabaikan dalam pustaka standar Python. Ini menyediakan fungsi di mana seseorang dapat menghitung hampir semua nilai statistik seperti rata-rata, kovarians, dll

Untuk perhitungan statistik sederhana, alih-alih memasang pustaka pihak ketiga seperti NumPy, kita dapat menggunakan modul bawaan ini. Di blog ini, kita akan menjelajahi modul

Generated random list: [69, 23, 10, 25, 98, 49, 98, 70, 49, 25]
Mean: 51.6
Fast Mean: 51.6
Geometric Mean: 41.729187578364716
Harmonic Mean: 31.89983771747745

Rata-rata dan ukuran lokasi pusat

Pada bagian ini, kita akan membahas fungsi yang berkaitan dengan mean, median, modus, dan kuantil

Rata-rata

Modul statistik memberi pengguna empat fungsi yang berkaitan dengan rata-rata

• berarti()
• fmean()
• rata-rata_geometris()
• harmonic_mean()

Setiap fungsi memiliki parameter input yang sama, daftar angka, kecuali harmonic_mean() yang bersama dengan daftar angka secara opsional mengambil input bobot

fmean() adalah versi mean() yang lebih cepat dan selalu mengembalikan nilai mengambang

Contoh

import random
import statistics as st

numbers = [random.randint(1, 100) for _ in range(10)]

print("Generated random list:", numbers)

print("Mean:", st.mean(numbers))
print("Fast Mean:", st.fmean(numbers))
print("Geometric Mean:", st.geometric_mean(numbers))
print("Harmonic Mean:", st.harmonic_mean(numbers))

Keluaran

Generated random list: [69, 23, 10, 25, 98, 49, 98, 70, 49, 25]
Mean: 51.6
Fast Mean: 51.6
Geometric Mean: 41.729187578364716
Harmonic Mean: 31.89983771747745

Median atau Ukuran Tendensi Sentral

Ada empat fungsi yang berkaitan dengan mencari median suatu distribusi

• median(). temukan median menggunakan metode rata-rata dua tengah
• median_low(). kembali lebih rendah dari dua tengah
• median_tinggi(). kembali lebih tinggi dari modle dua
• median_grouped(). median data yang dikelompokkan terus menerus

Semua fungsi mengambil argumen wajib

Generated random list: [69, 23, 10, 25, 98, 49, 98, 70, 49, 25]
Mean: 51.6
Fast Mean: 51.6
Geometric Mean: 41.729187578364716
Harmonic Mean: 31.89983771747745

Generated random list: [69, 23, 10, 25, 98, 49, 98, 70, 49, 25]
Mean: 51.6
Fast Mean: 51.6
Geometric Mean: 41.729187578364716
Harmonic Mean: 31.89983771747745

Generated random list: [69, 23, 10, 25, 98, 49, 98, 70, 49, 25]
Mean: 51.6
Fast Mean: 51.6
Geometric Mean: 41.729187578364716
Harmonic Mean: 31.89983771747745

Contoh

import random
import statistics as st

numbers = sorted([random.randint(1, 100) for _ in range(10)])

print("Generated random list:", numbers)

print("Median:", st.median(numbers))
print("Lower Median:", st.median_low(numbers))
print("Higher Median:", st.median_high(numbers))
print("Grouped Median:", st.median_grouped(numbers))

Keluaran

Generated random list: [10, 21, 26, 30, 41, 70, 78, 95, 97, 98]
Median: 55.5
Lower Median: 41
Higher Median: 70
Grouped Median: 69.5

Modus dan Kuantil

Modus adalah ukuran letak pusat, kumpulan nilai nominal dapat memiliki satu atau lebih modus

• mode(). mengembalikan nilai tunggal dari sebagian besar elemen yang muncul pertama kali dalam data
• multimode(). mengembalikan daftar semua mode dalam koleksi

Selanjutnya,

Generated random list: [69, 23, 10, 25, 98, 49, 98, 70, 49, 25]
Mean: 51.6
Fast Mean: 51.6
Geometric Mean: 41.729187578364716
Harmonic Mean: 31.89983771747745

Contoh

import random
import statistics as st

numbers = sorted([random.randint(1, 100) for _ in range(10)])

print("Generated random list:", numbers)

print("Quantiles:", st.quantiles(numbers))

numbers = [1, 1, 1, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5]

print("Mode:", st.mode(numbers))
print("Multi Mode:", st.multimode(numbers))

Keluaran

Generated random list: [4, 9, 13, 27, 47, 62, 82, 91, 98, 99]
Quantiles: [12.0, 54.5, 92.75]
Mode: 1
Multi Mode: [1, 4]

Varians dan Standar Deviasi

Suatu distribusi memiliki dua jenis varians dan standar deviasi yaitu populasi dan sampel

• pvariance(). mengembalikan varian populasi
• pstdev(). akar kuadrat dari hasil pvariance()
• perbedaan(). mengembalikan varian sampel
• stdev(). akar kuadrat dari varians() hasilnya

pvariance() dan pstdev() secara opsional mengambil argumen

Generated random list: [69, 23, 10, 25, 98, 49, 98, 70, 49, 25]
Mean: 51.6
Fast Mean: 51.6
Geometric Mean: 41.729187578364716
Harmonic Mean: 31.89983771747745

variance() dan stdev() secara opsional mengambil argumen

Generated random list: [69, 23, 10, 25, 98, 49, 98, 70, 49, 25]
Mean: 51.6
Fast Mean: 51.6
Geometric Mean: 41.729187578364716
Harmonic Mean: 31.89983771747745

Contoh

import random
import statistics as st

numbers = sorted([random.randint(1, 100) for _ in range(10)])

print("Generated random list:", numbers)

print("Population variance:", st.pvariance(numbers))
print("Population standard deviation:", st.pstdev(numbers))
print("Sample variance:", st.variance(numbers))
print("Sample standard deviation:", st.stdev(numbers))

Keluaran

Generated random list: [6, 7, 12, 26, 27, 28, 41, 50, 60, 69]
Population variance: 433.24
Population standard deviation: 20.814418079783064
Sample variance: 481.3777777777778
Sample standard deviation: 21.940323101034263

Hubungan antara dua input

Modul ini menyediakan tiga cara untuk memeriksa hubungan antara dua input, dengan menggunakan fungsi ini kita dapat memperkirakan nilai input lain berdasarkan nilai satu input. Berikut adalah fungsi-fungsi yang tersedia

Bagaimana cara menggunakan modul statistik dengan Python?

Apa itu modul statistik di Python?

Bisakah Anda melakukan statistik dengan Python?

Bagaimana cara menginstal modul statistik dengan Python?