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1: 2019-06-14 (金) 23:19:04 njf ソース バックアップ No.1 を復元して編集
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 +Pythonには標準でstatisticsという数理統計関数ライブラリが用意されています。
 +それを使うと、平均や標準偏差、中央値などさまざまな統計量が簡単に計算できます。
 +
 +*平均 [#i983fcef]
 +
 +平均を求めるにはmeanを使います。
 +
 + import statistics
 +
 + data = [1,2,3,4,5]
 +
 + print(statistics.mean(data))
 +
 +結果:
 + 3
 +
 +*標準偏差 [#e9f8f1bb]
 +
 +標準偏差は母標準偏差(pstdev)と標本標準偏差(stdev)が両方用意されています。
 +
 +「[[Python/正規分布に従う乱数を生成する]]」で紹介した「random.gauss」で、平均10、標準偏差2.5の正規分布のデータを1000個作成し、その平均と標準偏差を求めると以下のようになります。
 +
 + import statistics
 + import random
 + m = 10
 + v = 2.5
 + n = 1000
 + data = []
 +
 + for j in range(n):
 +     data.append(random.gauss(m,v))
 +
 + print("平均\t\t",statistics.mean(data))
 + print("母標準偏差\t",statistics.pstdev(data))
 + print("標本標準偏差\t",statistics.stdev(data))
 +
 +結果:
 + 平均              9.961114639666533
 + 母標準偏差      2.4024438913751966
 + 標本標準偏差    2.403646014988765
 +
 +乱数を使っているので値は実行するたびに変化しますが、だいたい正しい値が出ています。


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