IT/파이썬을 이용한 통계학 썸네일형 리스트형 파이썬 (Python) 리스트 표준편차 구하는 함수 만들기 이번 포스팅에서는 파이썬으로 표준편차(Standard Deviation)을 구하는 함수를 제작하겠습니다. 표준편차 표준편차(Standard Deviation): 분산값의 양의 제곱근 값 분산 소스코드 링크: https://coding-tiger.tistory.com/5 소스코드 표준편차 구하는 방법 1: 편차의 제곱을 모두 합하는 방식 def sd1(x):#표준편차를 구하는 방식 중에 편차의 제곱을 모두 합하는 방식 import math n = len(x) mean = sum(x) / n summ = 0 for i in range(n): summ += (x[i] - mean) ** 2 return math.sqrt(summ / (n - 1)) 표준편차 구하는 방법 2: 편차를 이용하지 않는 방식 def .. 더보기 파이썬 (Python) 리스트 분산 구하는 함수 만들기 이번 포스팅에서는 파이썬으로 분산(Variance)를 구하는 함수를 제작하겠습니다. 편차 편차(deviation): 관측값과 평균의 차이 분산 분산(Variance): 편차의 제곱합을 구한 후에 관측값의 개수에서 1을 뺀 값으로 나눈 값 소스코드 표본분산 구하는 방법 1: 편차의 제곱을 모두 합하는 방식 def var1(x):#표본분산을 구하는 방식 중에 편차의 제곱을 모두 합하는 방식 n = len(x) mean = sum(x) / n summ = 0 for i in range(n): summ += (x[i - 1] - mean) ** 2 return summ / (n - 1) 표본분산 구하는 방법 2: 편차를 이용하지 않는 방식 def var2(x):#표본분산을 구하는 방식 중에 편차를 이용하지 않는.. 더보기 파이썬 (Python) 리스트 최빈값 구하는 함수 만들기 이번 포스팅에서는 파이썬으로 최빈값(Mode)을 구하는 함수를 제작하겠습니다. 최빈값 최빈값(Mode): 관측값 중에서 가장 자주 나오는 값 소스코드 def mode(x):#최빈값 구하는 함수 선언 #최빈값이 없는 경우(리스트 x의 값들이 모두 다른 경우)를 고려했습니다. none_mode = '최빈값이 없습니다.' values = set(x) max_cnt = 0 for val in values: if x.count(val) > max_cnt: max_cnt = x.count(val) max_val = val if max_val == 0: return none_mode else: return max_val 더보기 파이썬 (Python) 리스트 중앙값 구하는 함수 만들기 이번 포스팅에서는 파이썬으로 평균(Median)을 구하는 함수를 제작하겠습니다. 중앙값 중앙값(Median): 전체 관측값을 크기 순서로 배열하였을 때 가운데 위치하는 값 소스코드 def median(x):#중앙값 구하는 함수 선언 n = len(x) sorted_x = sorted(x) if n % 2 == 0: median = (sorted_x[n // 2 - 1] + sorted_x[n // 2]) / 2 else: median = sorted_x[(n + 1) // 2 - 1] return median 더보기 파이썬 (Python) 리스트 평균 구하는 함수 만들기 이번 포스팅에서는 파이썬으로 평균(mean)을 구하는 함수를 제작하겠습니다. 평균 평균(Mean): 모든 관측값(자료)의 합을 자료의 개수로 나눈 값 소스코드 def mean(x):#평균 구하는 함수 선언 n = len(x) mean = sum(x) / n return mean 더보기 이전 1 다음