[codexa]통계 입문 (전편)

기계 학습 및 통계

통계란?

도트 플롯과 히스토그램

# 使用するライブラリのインポート
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 練習問題「ゴルフのスコア」データ作成
golf = np.array([110,107,121,137,87,92,104,129,98,99,139,82,105,100,114,122,109,94,106,111])


# ヒストグラムの作成
plt.hist(golf, range=[80,140], bins=6)
plt.grid(True)
plt.show()

평균값, 중앙값, 최빈값

# 使用するライブラリのインポート
import numpy as np
# 練習問題「1日のコーヒーの量」データ作成
coffee = np.array([2,2,3,5,7,9,10,15,16])
coffee.mean() #平均値(Mean)
np.median(coffee) #中央値(Median)
# 「coffee」のデータから中央値を除いて前半(Q1)と後半(Q3）に分ける
coffee_q1 = np.array([2,2,3,5])
coffee_q3 = np.array([9,10,15,16])
# Q1とQ3の中央値(Median)を求めよう
q1_median = np.median(coffee_q1)
q3_median = np.median(coffee_q3)
# IQRを算出
# 後半の中央値から前半の中央値を引く
IQR = q3_median - q1_median
# 答え確認
print(coffee_q1)
print(coffee_q3)
print(IQR)

[2 2 3 5]
[ 9 10 15 16]
10.0

분산 및 표준 편차

표본 표준 편차

특이치와 평균값/중앙값