Описательная статистика. Меры центральной тенденции. Среднее значение

Описательная статистика

Когда у нас есть набор наблюдений, полезно свести признаки наших данных в одно определение. Этим занимается описательная статистика. Как следует из названия, описательная статистика описывает конкретное свойство данных, которые она обобщает. Такую статистику можно разделить на две категории: меры центральной тенденции и меры разброса.

Меры центральной тенденции

Меры центральной тенденции — показатели, представляющие собой ответ на вопрос: «На что похожа середина данных?». Слово «середина» звучит неточно, так как существует множество определений для её описания. Далее мы обсудим, как каждая новая мера меняет наше определение «середины».

Среднее значение

Данная характеристика описывает среднее значение в наборе данных. Вычислить её довольно просто: сложите все значения и разделите полученную сумму на количество значений.

В случае со средним значением «серединой» датасета будет среднее арифметическое его значений. Среднее значение отражает типичный показатель в наборе данных. Если мы случайно выберем один из показателей, то, скорее всего, получим значение, близкое к среднему.

Вычислить среднее значение на Python просто. Давайте выясним, чему равна средняя оценка вина в нашем датасете:

# Извлекаем оценки из датасетаscores = [float(w[4]) for w in wines] # Складываем все оценкиsum_score = sum(scores) # Ищем количество оценокnum_score = len(scores) # Считаем среднее значениеavg_score = sum_score/num_score print(avg_score) # выводит 87.8884184721394

Это среднее значение говорит нам, что «типичная» оценка в датасете равна примерно 87,8. Соответственно, большинство вин имеют высокий рейтинг, если предположить, что оценивают по шкале от 0 до 100. Тем не менее нужно учесть, что Wine Enthusiast не публикует отзывы с рейтингом ниже 80.

Есть разные типы среднего значения, но это — наиболее распространённая форма. Оно называется средним арифметическим, так как интересующие нас значения складываются.

⇐ Предыдущая 123 4 5 6 Следующая ⇒