update day 26 homework

Author: alvinhuu

D26_statistics/homework.py

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+# 今天學到不同統計量之間特性，
+# 試著分析男生女生身高資料，
+# 試著回答下面的問題:
+# Q1:試著用今天所教的內容，如何描述這兩組資料的樣態?
+# Q2: 請問男生和女生在平均身高上誰比較高?
+# Q3:請問第二題的答案和日常生活中觀察的一致嗎? 如果不一致，你覺得原因可能為何?
+# 上述問題透過 python 語法進行運算， 並將上述答案填寫在 (google 表單)[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdDzwpeJl8YLPwZaW8pBZvtuXY9kIbbZLqxcXyzFaoraV5JEA/viewform ] 
+
+# library
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+import pandas as pd
+from scipy import stats
+import math
+import statistics
+import seaborn as sns
+
+#輸入資料
+boys=[164, 176, 169, 169, 165, 175, 159, 151, 144, 160, 183, 165, 156, 170, 164, 173, 165, 163, 177, 171]
+print(sorted(boys))
+# 計算統計量_平均數的方法
+mean_boy=np.mean(boys)
+print("男孩身高平均=",mean_boy)
+
+statistics_mean_boy=statistics.mean(boys)
+print("statistics_mean_boy=",statistics_mean_boy)
+ 
+
+# 計算統計量_中位數的方法
+np_median_boy=np.median(boys,axis=None)
+print("np_median_boy=",np_median_boy) 
+
+statistics_median_boy=statistics.median(boys)
+print("statistics_median_boy=",statistics_median_boy)
+
+# 統計量_眾數
+# 統計量的眾數，如果有多個眾數，取最小的值當眾數。
+
+mode_boy=stats.mode(boys,axis=None)
+print("男孩身高眾數=",mode_boy)
+print("男孩身高眾數=",mode_boy[0][0])
+
+# 統計量_眾數
+statistics_mode_boy=statistics.mode(boys)
+print("statistics_mode_boy=",statistics_mode_boy)
+
+#全距
+#rangeV=max(boys)-min(boys)
+def rangeV(x): 
+  return(max(x)-min(x))
+    
+print(rangeV(boys))
+
+# 計算變異數的方法
+print("男孩身高變異數=",statistics.variance(boys))
+print("男孩身高變異數=",np.var(boys,ddof=1))
+
+# 統計量_標準差的方法
+#樣本標準差
+#ddof=1, 回傳 sample standard deviation 樣本標準差，分母(n-1)，無偏估計
+std_boy=np.std(boys,ddof=1)
+print("男孩身高標準差=",std_boy)
+
+statistics_stdev_boy=statistics.stdev(boys)
+print("statistics_mean_boy=",statistics_stdev_boy)
+
+# python 百分位數
+#np
+print("90百分位數=",np.percentile(boys, 90))
+print("50百分位數=",np.percentile(boys, 50))
+print("20百分位數=",np.percentile(boys, 20))
+#stat
+print("20百分位數=",stats.scoreatpercentile(boys, 20))
+
+#計算峰度和偏度
+print(stats.skew(boys))
+print(stats.kurtosis(boys))
+
+# pandas和 stat 接近
+# python的峰帶
+
+#最後，畫圖看分布
+plt.hist(boys,alpha=.4,bins=40)
+plt.title('boy,skewness={0},kurtosis={1}'.format(round(stats.skew(boys),2),round(stats.kurtosis(boys),2)))
+plt.axvline(x=mean_boy)
+plt.show()