Модуль statistics предоставляет функции для вычисления математической статистики числовых (вещественных) данных.
Модуль не предназначен для того, чтобы конкурировать со сторонними библиотеками, такими как NumPy, SciPy, или проприетарными полнофункциональными статистическими пакетами, предназначенными для профессиональных статистиков, таких как Minitab, SAS и Matlab.
Модуль statistics нацелен на уровень графических и научных калькуляторов.
Функции модуля statistics поддерживают типы Python int, float, Decimal и Fraction, если явно не указано иное. Поведение с другими типами (будь то в числовой башне или нет) в настоящее время не поддерживается.
Последовательности с элементами разных типов также не поддерживаются и зависят от реализации. Если входные данные состоят из смешанных типов, то можно использовать встроенную функцию map() для обеспечения согласованного результата, например: map(float, input_data).
Примечание. Функции не требуют сортировки данных. Для удобства чтения в большинстве примеров показаны отсортированные последовательности.
Модуль statistics определяет одно исключение:
statistics.StatisticsError:Исключение statistics.StatisticsError представляет собой подкласс исключения ValueError для исключений, связанных с модулем статистики.
Функции mean() и fmean() модуля statistics рассчитывают и возвращают примерное среднее арифметическое данных data. Функция statistics.fmean() работает быстрее, чем функция statistics.mean() и всегда возвращает float.
Функция geometric_mean() модуля statistics преобразует элементы последовательности data в числа с плавающей запятой float и вычисляет и возвращает среднее геометрическое этой последовательности.
Функция harmonic_mean() модуля statistics возвращает **среднее гармоническое значение** числовой последовательности.
Функция median() модуля statistics возвращает медиану (среднее значение) числовой последовательности data, используя общий метод “среднее из двух средних”.
Функция median_low() модуля statistics возвращает наименьшее среднее значение числовых данных data (наименьшую медиану).
Функция median_high() модуля statistics возвращает наибольшее среднее значение числовых данных data (наибольшую медиану).
Функция median_grouped() модуля statistics возвращает медиану сгруппированных непрерывных данных, рассчитанную как 50-й процентиль, при помощи интерполяции.
Функция mode() модуля statistics возвращает единственный наиболее распространенный элемент данных data из дискретных или номинальных данных.
Функция multimode() модуля statistics возвращает список наиболее часто встречающихся значений элементов в последовательности data в том порядке, в котором они были обнаружены.
Функция pstdev() модуля statistics возвращает стандартное отклонение числовой последовательности data (квадратный корень из дисперсии генеральной совокупности).
Функция pvariance() модуля statistics возвращает дисперсию элементов непустой числовой последовательности или итерации.
Функция stdev() модуля statistics возвращает стандартное отклонение выборки из элементов числовой последовательности data (квадратный корень из дисперсии выборки).
Функция variance() модуля statistics возвращает дисперсию выборки из элементов числовой последовательности data. Возвращаемое значение представляет собой итерацию по крайней мере двух действительных чисел.
Функция quantiles() модуля statistics делит числовую последовательность с данными data на n непрерывных интервалов с равной вероятностью. Возвращает список из n - 1 элементов отсечения, разделяющих эти интервалы.
NormalDist - это инструмент для создания нормальных распределений случайной величины и управления ими. Это класс, который рассматривает среднее значение и стандартное отклонение измерений данных][statistics.pstdev] как единое целое.
Функция covariance() модуля statistics возвращает выборку ковариации двух входных данных x и y. Ковариация - это мера совместной изменчивости двух входных данных.
Новое в версии 3.10. Функция correlation() модуля statistics возвращает коэффициент корреляции Пирсона для двух последовательностей входных данных.
Функция linear_regression() модуля statistics возвращает наклон и точку пересечения аргументов простой линейной регрессии, оцененные с помощью обычного метода наименьших квадратов.