Python код для статистического анализа
Вот код на Python, который вычисляет среднее значение, стандартное отклонение, медиану и квартили для заданных данных:
python
import numpy as np
# Данные
experimental = [18, 20, 20, 18]
control = [15, 23, 10, 28]
# Функция для вычисления статистики
def calculate_statistics(data):
mean = np.mean(data) # Среднее значение
std_dev = np.std(data, ddof=0) # Стандартное отклонение (для всей популяции)
median = np.median(data) # Медиана
q1 = np.percentile(data, 25) # Первый квартиль (Q1)
q3 = np.percentile(data, 75) # Третий квартиль (Q3)
return mean, std_dev, median, q1, q3
# Статистика для экспериментального класса
exp_mean, exp_std_dev, exp_median, exp_q1, exp_q3 = calculate_statistics(experimental)
# Статистика для контрольного класса
ctrl_mean, ctrl_std_dev, ctrl_median, ctrl_q1, ctrl_q3 = calculate_statistics(control)
# Вывод результатов
print("Статистика экспериментального класса:")
print(f"Среднее: {exp_mean}, Стандартное отклонение: {exp_std_dev}, Медиана: {exp_median}, Q1: {exp_q1}, Q3: {exp_q3}")
print("\nСтатистика контрольного класса:")
print(f"Среднее: {ctrl_mean}, Стандартное отклонение: {ctrl_std_dev}, Медиана: {ctrl_median}, Q1: {ctrl_q1}, Q3: {ctrl_q3}")
Объяснение кода:
- Используемые библиотеки:
numpy
используется для числовых операций, таких как вычисление среднего, стандартного отклонения и квартилей.
- Данные:
experimental
содержит данные посещаемости для экспериментального класса.control
содержит данные посещаемости для контрольного класса.
- Вычисляемая статистика:
- Среднее: Среднее значение данных.
- Стандартное отклонение: Измеряет разброс данных.
- Медиана: Среднее значение упорядоченных данных.
- Q1 (25-й процентиль): Значение, ниже которого находится 25% данных.
- Q3 (75-й процентиль): Значение, ниже которого находится 75% данных.
- Результаты:
- Функция
calculate_statistics
вычисляет все необходимые статистики для заданного набора данных. - Результаты выводятся отдельно для экспериментального и контрольного классов.
- Функция