主题：11类NCERT解决方案-第15章统计-练习15.2

简介

11类NCERT解决方案-第15章统计-练习15.2是关于统计学中频数分配、相对频数分配的一组习题，通常用于高中或初级大学统计学的教学和练习。该练习的解决方案提供了对该课程的深入理解。

内容丰富

该习题的解决方案涵盖了以下内容：

1. 频数分配：从给定的数据集合中生成频数分配表。
2. 相对频数分配：计算每个值的相对频数，并将其列在相对频数分配表中。
3. 统计学指标：计算众数、中位数和平均数。
4. 绘制直方图和频多边形。

更具体地说，对于一个给定的数据集合，程序员可以将其读入并先进行排序。随后，计算每个值的频数和相对频数，并以表格的形式展现出来，方便查看、比较。接着，可以通过求众数、中位数和平均数等统计学指标来对数据集合的集中趋势进行更深入的分析。最后，程序员还可以根据频数分配表绘制出直方图和频多边形来更加直观地展示数据。

所有这些解决方案都应该在一个统一的环境中呈现出来，以帮助学生更好地理解和管理数据集合。

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# 主题：11类NCERT解决方案-第15章统计-练习15.2

## 简介
11类NCERT解决方案-第15章统计-练习15.2是关于统计学中频数分配、相对频数分配的一组习题，通常用于高中或初级大学统计学的教学和练习。该练习的解决方案提供了对该课程的深入理解。

## 内容丰富

该习题的解决方案涵盖了以下内容：
1. 频数分配：从给定的数据集合中生成频数分配表。
2. 相对频数分配：计算每个值的相对频数，并将其列在相对频数分配表中。
3. 统计学指标：计算众数、中位数和平均数。
4. 绘制直方图和频多边形。

更具体地说，对于一个给定的数据集合，程序员可以将其读入并先进行排序。随后，计算每个值的频数和相对频数，并以表格的形式展现出来，方便查看、比较。接着，可以通过求众数、中位数和平均数等统计学指标来对数据集合的集中趋势进行更深入的分析。最后，程序员还可以根据频数分配表绘制出直方图和频多边形来更加直观地展示数据。

所有这些解决方案都应该在一个统一的环境中呈现出来，以帮助学生更好地理解和管理数据集合。

代码片段

# 读取数据，排序
data = [1, 2, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 7, 8, 8, 9, 10]
sorted_data = sorted(data)

# 计算频数分配表
freq_table = {}
for value in sorted_data:
    if value not in freq_table:
        freq_table[value] = 1
    else:
        freq_table[value] += 1

# 呈现频数分配表
for value, freq in freq_table.items():
    print(f'{value}: {freq}')

# 计算相对频数分配表
rel_freq_table = {}
for value, freq in freq_table.items():
    rel_freq_table[value] = freq / len(sorted_data)

# 呈现相对频数分配表
for value, rel_freq in rel_freq_table.items():
    print(f'{value}: {rel_freq:.2f}')

# 计算统计学指标
mode = max(freq_table, key=freq_table.get)
median = sorted_data[len(sorted_data) // 2]
mean = sum(sorted_data) / len(sorted_data)

print(f'Mode: {mode}')
print(f'Median: {median}')
print(f'Mean: {mean}')

# 绘制直方图和频多边形
# 省略