파이썬으로 기술통계 시작하기

앞발을 꼬고 있는 건방진 양갱이

0. 우선 기술 통계란 무엇일까?

데이터를 정보로 정리 및 요약하여 설명하는 방법.

 

1. 데이터는 방법에는 무엇이 있을까?

 

첫번째. 그냥 데이터를 전부다 보여준다.

- 그래, 초등학교 한 반의 키 20개 정도를 그냥 보여주는건 괜찮아 보인다. 하지만 대한민국 인구 전체의 키를 통계내야한다면? 그 때도 데이터를 다 보여줄텐가?

 

두번째. 평균/표준편차/최소값/최대값을 보여준다.

- 매우 기본적인 통계내는 방법이다. 이번 포스팅에서는 두번째 방법을 다룬다. 

 

세번째. 산포도/상관관계 등을 보여준다. 

- 산포도 : 데이터가 얼마나 퍼져 있는지. (다음 포스팅에서...)

 

2. 평균, 표준편차, 최대값, 최소값을 구해보자.

list형태의 데이터 셋으로 가정한다.

##A지역에서 B지역으로 가는 이동거리 (km단위)
from random import *
import numpy

km = []
for i in range(0, 100): ##길이 100짜리 list
    km.append(uniform(0.1, 33.5)) ##거리의 범위는 0.1~ 33.5
len(km)

## 합
km_sum = sum(km)
## 평균
km_mean = numpy.mean(km)
## 표준편차
km_sd = numpy.std(km)
## 분산 
km_var = numpy.var(km)
## 최대값 
km_max = max(km)
## 최소값
km_min = min(km)

print("sum : %f, mean : %f, sd : %f, var : %f, max : %f, min : %f" % (km_sum, km_mean, km_sd, km_var, km_max, km_min))

 

출력값

sum : 1665.382241, mean : 16.653822, sd : 9.437273, var : 89.062114, max : 33.008300, min : 0.397622

km 리스트의 값이 랜덤하게 바뀌기 때문에 출력값 또한 매번 변경될 수 있다.