🫑Python数学任务统计微积分和代数

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统计

一般来说，统计学是收集数据、制表和解释数值数据的方法。它是应用数学的一个领域，涉及数据收集分析、解释和表示。通过统计，我们可以看到如何使用数据来解决复杂的问题。

通俗地讲，描述性统计一般是指借助图表、表格、Excel文件等一些有代表性的方法来描述数据。数据的描述方式可以表达一些有意义的信息，也可以用来查找数据。一些未来的趋势。描述和总结单个变量称为单变量分析。描述两个变量之间的统计关系称为双变量分析。描述多个变量之间的统计关系称为多元分析。

描述性统计有两种类型：

集中趋势测度
变异性的测量

集中趋势测量

集中趋势的度量是试图描述整个数据集的单个值。集中趋势有以下三个主要特征：

均值：它是观测值总和除以观测值总数。它也被定义为平均值，即总和除以计数。 $\operatorname{Mean}(\bar{x})=\frac{\sum x}{n}$ 。Mean() 函数返回其参数中传递的数据的平均值。如果传递的参数为空，则会引发统计错误。
代码示例：
```
import statistics 

li = [1, 2, 3, 3, 2, 2, 2, 1] 

print (
```
输出：
```
The average of list values is : 2
```
中位值：中心元素是中位数，如果是偶数，那么中位数就是两个中心元素的平均值。首先对数据i=进行排序，然后进行中值运算。
对于奇数：
$\frac{n+1}{2}$
对于偶数：
median() 函数用于计算中位数，即数据的中间元素。如果传递的参数为空，则会引发统计错误。
代码示例：
输出：
- 中位低：median_low() 函数在元素个数为奇数的情况下返回数据的中位数，但在元素个数为偶数的情况下，返回两个中间元素中较小的一个。如果传递的参数为空，则会引发统计错误
  代码示例：
  输出：
- 中位高：median_high() 函数在元素个数为奇数的情况下返回数据的中位数，但在元素个数为偶数的情况下，返回两个中间元素中较高的一个。如果传递的参数为空，则会引发统计错误。
  代码示例：
  输出：
众数：它是给定数据集中出现频率最高的值。如果所有数据点的频率相同，则数据集可能没有众数。此外，如果我们遇到两个或多个具有相同频率的数据点，我们可以有不止一种众数。
代码示例：
输出：

变异性的测量

到目前为止，我们已经研究了集中趋势的度量，但仅此不足以描述数据。为了克服这个问题，我们需要测量变异性。变异性的测量称为数据的传播或数据的分布情况。最常见的变异性测量是：

范围：我们的数据集中最大和最小数据点之间的差异称为范围。范围与数据的分布成正比，这意味着范围越大，数据的分布越多，反之亦然。我们可以分别使用 max() 和 min() 方法计算最大值和最小值。
代码示例：
```
arr = [1, 2, 3, 4, 5]

Maximum = max(arr)
Minimum = min(arr) 

Range = Maximum-Minimum	 
print("Maximum = {}, Minimum = {} and Range = {}".format(
	Maximum, Minimum, Range))
```
```
Maximum = 5, Minimum = 1 and Range = 4
```
方差
标准差

Python数学任务

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计算项目

计算利息、计算复利、计算人口增长率、测量放射性衰变、测量历史文物的年龄、法医计算死亡时间、计算温度变化率、溶剂混合物量、寻找捕食者捕捉猎物的地方、计算抛射物距地面的高度、寻找粒子的速度和位置

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