statistics — 수학 통계 함수

소스 코드: Lib/statistics.py

이 모듈은 평균, 중앙값, 분산, 표준 편차와 같은 수치 데이터의 수학 통계를 계산하는 함수를 제공합니다.

출처: Python documentation

본문

평균 및 중심 경향 측정

statistics.mean(data) — 데이터의 산술 평균(평균값)을 반환합니다.
statistics.fmean(data) — 데이터를 float로 변환하여 산술 평균을 빠르게 계산합니다.
statistics.geometric_mean(data) — 데이터의 기하 평균을 반환합니다.
statistics.harmonic_mean(data, weights=None) — 데이터의 조화 평균을 반환합니다.
statistics.median(data) — 데이터의 중앙값(중간 값)을 반환합니다.
statistics.median_low(data) — 데이터의 중앙값을 반환합니다. 요소 수가 짝수이면 두 중간 값 중 더 낮은 값을 반환합니다.
statistics.median_high(data) — 데이터의 중앙값을 반환합니다. 요소 수가 짝수이면 두 중간 값 중 더 높은 값을 반환합니다.
statistics.median_grouped(data, interval=1) — 그룹화된 데이터의 중앙값을 반환합니다.
statistics.mode(data) — 데이터에서 가장 자주 나타나는 단일 값(최빈값)을 반환합니다.
statistics.multimode(data) — 데이터에서 가장 자주 나타나는 값 목록을 반환합니다.

산포 측정

statistics.pstdev(data, mu=None) — 데이터의 모집단 표준 편차를 반환합니다.
statistics.pvariance(data, mu=None) — 데이터의 모집단 분산을 반환합니다.
statistics.stdev(data, xbar=None) — 데이터의 표본 표준 편차를 반환합니다.
statistics.variance(data, xbar=None) — 데이터의 표본 분산을 반환합니다.

통계 간 관계

statistics.covariance(x, y, /) — 두 입력의 표본 공분산을 반환합니다.
*statistics.correlation(x, y, /, , method='linear') — 두 입력의 표본 상관 계수를 반환합니다.
*statistics.linear_regression(x, y, /, , proportional=False) — 독립 변수 x와 종속 변수 y에 대한 최소 제곱 선형 회귀를 수행합니다.

예외

statistics.StatisticsError — 통계 관련 오류를 위한 ValueError의 하위 클래스.

예제

import statistics

data = [1, 2, 3, 4, 5]

statistics.mean(data)        # 3.0
statistics.median(data)      # 3
statistics.variance(data)    # 2.5
statistics.stdev(data)       # 1.5811388300841898

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Python 공식 문서