如何计算python输出的均值、众数、方差、标准差等？

Question

我有一个基于概率的简单游戏，每天我们抛硬币，如果正面朝上，我们就赢，我们得到 20 美元，如果我们抛硬币，反面朝上，我们就输 19 美元，在月底（28 天），我们会看到损失或赚了多少。

def coin_tossing_game():
    random_numbers = [random.randint(0, 1) for x in range(500)] #generate 500 random numbers
    for x in random_numbers:
        if x == 0: #if we get heads
            return 20 #we win 
        elif x == 1: #if we get tails
            return -19 #we lose 


for a in range(1, 28): #for each day of the month
    print(coin_tossing_game())

这returns输出20 20 -19 -19 -19 -19 -19 20 -19 20 -19 20 -19 20 20 -19 -19 20 20 -19 -19 -19 20 20 20 -19 -19 -19 20 20

这个输出正是我所期望的。我想找到输出和其他描述性统计数据的总和，如均值、众数、中位数、标准差、置信区间等。我不得不将这些数据复制并粘贴到 excel 以进行此数据分析。我希望有一种方法可以在 python 中快速轻松地做到这一点。

Answer 1

使用 scipy 统计模块并使用 modal 作为众数，使用 scipy.stats.mstats.median_cihs 作为中位数，使用 trim_mean 作为均值。您还可以使用统计模块并使用 mean()、median() 和 mode() 函数。

Answer 2

是的，有：安装 numpy 和 scipy。使用函数 numpy.mean、numpy.std、numpy.median、scipy.stats.mode.

Scipy 还包含 scipy.stats 模块，它提供各种常见的重要性测试。

Answer 3

你在问如何。最直接可用的是以 statistics 库的形式构建到 Python 中。但同样，你似乎想知道如何做到这一点。下面的代码展示了基础知识，我已经有将近 50 年没觉得有必要去做了。

首先，修改您的代码，使其捕获向量中的样本。在我的代码中它被称为 sample.

代码的第一部分只是练习 Python 库。那里没有汗水。

代码的第二部分显示如何累加样本中值的总和，以及它们与均值的偏差的平方和。我留给您来解决如何在这些统计数据的通常假设下计算样本方差、样本标准差和置信区间。对样本进行排序和重命名后，我计算了最大值和最小值（对于某些分布的估计很有用）。最后，我从排序后的样本中计算出中位数。我把中位数的计算留给你。

import random

def coin_tossing_game():
    random_numbers = [random.randint(0, 1) for x in range(500)] #generate 500 random numbers
    for x in random_numbers:
        if x == 0: #if we get heads
            return 20 #we win 
        elif x == 1: #if we get tails
            return -19 #we lose 

sample = []
for a in range(1, 28): #for each day of the month
    #~ print(coin_tossing_game())
    sample.append(coin_tossing_game())

## the easy way

import statistics

print (statistics.mean(sample))
print (statistics.median(sample))
print (statistics.mode(sample))
print (statistics.stdev(sample))
print (statistics.variance(sample))

## the hard way

sample.sort()
orderedSample = sample
N = len(sample)
minSample = orderedSample[0]
maxSample = orderedSample[-1]
sumX = 0
for x in sample:
    sumX += x
mean = sumX / N

sumDeviates2 = 0
for x in sample:
    sumDeviates2 += ( x-mean )**2

k = N//2
if N%2==0:
    mode = 0.5* (orderedSample[k]+orderedSample[k-1])
else:
    mode = orderedSample[k]

如何计算python输出的均值、众数、方差、标准差等？

How to calculate mean, mode, variance, standard deviation etc. of output in python?

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python-3.5

montecarlo