Compare commits

..

2 Commits

8 changed files with 110 additions and 0 deletions

View File

@ -0,0 +1,3 @@
# возвращаем квадрат из числа
def get_sqrt(x):
return x ** 0.5

View File

@ -0,0 +1,14 @@
# Среднеквадратичное отклонение sd
list_data = [int(value) for value in input().split()]
n = len(list_data)
Sum = 0
for value in list_data:
Sum += value
SUm=Sum/n
Sum = 0
for value in list_data:
a = (value - SUm)**2
Sum += a
D = (Sum / (n - 1 ))
sd = D ** 0.5
print (sd)

View File

@ -0,0 +1,6 @@
# дисперсия в генеральной совокупности
def find_general_variance(x, x_average):
variance = 0
for i in x:
variance += (i - x_average) ** 2
return variance / len(x)

View File

@ -0,0 +1,68 @@
# ДИСПЕРСИЯ
# list_data = [int(value) for value in input().split()]
# n = len(list_data)
# Sum = 0
# for value in list_data:
# Sum += value
# SUm=Sum/n
# Sum = 0
# for value in list_data:
# a = (value - SUm)**2
# Sum += a
# D = (Sum / (n - 1 ))
# print (D)
# Среднеквадратичное отклонение sd
# list_data = [int(value) for value in input().split()]
# n = len(list_data)
# Sum = 0
# for value in list_data:
# Sum += value
# SUm=Sum/n
# Sum = 0
# for value in list_data:
# a = (value - SUm)**2
# Sum += a
# D = (Sum / (n - 1 ))
# sd = D ** 0.5
# print (sd)
# находим среднее значение
def find_average(x):
return sum(x) / len(x)
# находим размах
def find_range(x):
x_copy = sorted(x)
return abs(x_copy[-1] - x_copy[0])
# находим медиану
def find_median(x):
if len(x) % 2 == 0:
return (x[len(x) // 2] + x[len(x) // 2 -1]) / 2
else:
return x[len(x) // 2]
# находим дисперсию в генеральной совокупности
def find_general_variance(x, x_average):
variance = 0
for i in x:
variance += (i - x_average) ** 2
return variance / len(x)
# находим дисперсию в выборке
def find_subgeneral_variance(x, x_average):
variance = 0
for i in x:
variance += (i - x_average) ** 2
return variance / (len(x) - 1)
# возвращаем квадрат из числа
def get_sqrt(x):
return x ** 0.5

View File

@ -0,0 +1,6 @@
# дисперсию в выборке
def find_subgeneral_variance(x, x_average):
variance = 0
for i in x:
variance += (i - x_average) ** 2
return variance / (len(x) - 1)

View File

@ -0,0 +1,3 @@
# среднее значение
def find_average(x):
return sum(x) / len(x)

View File

@ -0,0 +1,6 @@
# медиана
def find_median(x):
if len(x) % 2 == 0:
return (x[len(x) // 2] + x[len(x) // 2 -1]) / 2
else:
return x[len(x) // 2]

View File

@ -0,0 +1,4 @@
# размах
def find_range(x):
x_copy = sorted(x)
return abs(x_copy[-1] - x_copy[0])