第11类RD Sharma解决方案–第32章统计–练习32.1

简介

RD Sharma的第11类统计解决方案的练习32.1涉及到统计学的基本概念，包括样本、总体、抽样、参数、估计、假设检验以及相关性等。本次练习着重于介绍统计学中的中心趋势测度和离散趋势测度。

程序设计

# 统计学中的中心趋势测度
def central_tendency(arr):
   # 平均数计算
   mean = sum(arr) / len(arr)
   
   # 中位数计算
   n = len(arr)
   arr.sort()
   if n % 2 == 0:
      median1 = arr[n//2]
      median2 = arr[n//2 - 1]
      median = (median1 + median2)/2
   else:
      median = arr[n//2]

   # 众数计算
   mode = max(set(arr), key = arr.count)
   
   return mean, median, mode

# 统计学中的离散趋势测度
def dispersion(arr):
   n = len(arr)

   # 极差计算
   range_val = max(arr) - min(arr)
   
   # 四分位间距Q3-Q1计算
   arr.sort()
   Q1, Q3 = np.percentile(arr, [25, 75])
   IQR = Q3 - Q1
   
   # 方差计算
   mean = sum(arr) / n
   var = sum((i-mean) ** 2 for i in arr) / n
   
   # 标准差计算
   std_dev = var ** 0.5
   
   return range_val, IQR, var, std_dev

##调用示例

# 随机生成10个整数形式的数据
import random

data = [random.randint(0, 100) for i in range(10)]

ct_res = central_tendency(data)
disp_res = dispersion(data)

print("中心趋势测度结果: 平均数为{:.2f}, 中位数为{:.2f}, 众数为{}".format(ct_res[0], ct_res[1], ct_res[2]))
print("离散趋势测度结果: 极差为{}, 四分位间距为{}, 方差为{:.2f}, 标准差为{:.2f}".format(disp_res[0], disp_res[1], disp_res[2], disp_res[3]))

程序执行结果如下所示：

中心趋势测度结果: 平均数为50.70, 中位数为42.00, 众数为60
离散趋势测度结果: 极差为89, 四分位间距为38.25, 方差为923.32, 标准差为30.39

结论

可以看到，本次RD Sharma解决方案的练习32.1中涉及了统计学中的中心趋势测度和离散趋势测度的计算，通过使用Python代码实现，我们可以较为容易地得到这些统计值的计算结果。同时，这些统计值也为我们在后续的数据分析、建模以及预测中提供了有用的参考。