Міри центральної тенденції

Вступ до Statistics у Python

Maggie Matsui

Content Developer, DataCamp

Дані про сон ссавців

print(msleep)

                 name       genus   vore         order  ... sleep_cycle  awake  brainwt   bodywt
1             Cheetah    Acinonyx  carni     Carnivora  ...         NaN   11.9      NaN   50.000
2          Owl monkey       Aotus   omni      Primates  ...         NaN    7.0  0.01550    0.480
3     Mountain beaver  Aplodontia  herbi      Rodentia  ...         NaN    9.6      NaN    1.350
4 Greater short-ta...     Blarina   omni  Soricomorpha  ...    0.133333    9.1  0.00029    0.019
5                 Cow         Bos  herbi  Artiodactyla  ...    0.666667   20.0  0.42300  600.000
..                ...         ...    ...           ...  ...         ...    ...      ...      ...
79         Tree shrew      Tupaia   omni    Scandentia  ...    0.233333   15.1  0.00250    0.104
80 Bottle-nosed do...    Tursiops  carni       Cetacea  ...         NaN   18.8      NaN  173.330
81              Genet     Genetta  carni     Carnivora  ...         NaN   17.7  0.01750    2.000
82         Arctic fox      Vulpes  carni     Carnivora  ...         NaN   11.5  0.04450    3.380
83            Red fox      Vulpes  carni     Carnivora  ...    0.350000   14.2  0.05040    4.230

Гістограми

Скільки зазвичай сплять ссавці з цього набору даних?

Яке значення типовe?

Де центр даних?

Середнє
Медіана
Мода

Screen Shot 2020-07-02 at 11.01.16 AM.png

Міри центральної тенденції: середнє

                  name  sleep_total
1              Cheetah         12.1
2           Owl monkey         17.0
3      Mountain beaver         14.4
4   Greater short-t...         14.9
5                  Cow          4.0
..                 ...          ...

$\text{Mean sleep time}=$

$$\frac{12.1 + 17.0 + 14.4 + 14.9 + ...}{83} = 10.43$$

import numpy as np
np.mean(msleep['sleep_total'])

10.43373

Міри центральної тенденції: медіана

msleep['sleep_total'].sort_values()

msleep['sleep_total'].sort_values().iloc[41]

10.1

np.median(msleep['sleep_total'])

10.1

Міри центральної тенденції: мода

Найчастіше значення

msleep['sleep_total'].value_counts()

12.5    4
10.1    3
14.9    2
11.0    2
8.4     2
...
14.3    1
17.0    1
Name: sleep_total, Length: 65, dtype: int64

msleep['vore'].value_counts()

herbi      32
omni       20
carni      19
insecti     5
Name: vore, dtype: int64

import statistics
statistics.mode(msleep['vore'])

'herbi'

Додавання викиду

# Subset msleep to select rows where 'vore' equals 'insecti'
msleep[msleep['vore'] == 'insecti']

                     name         genus     vore         order  sleep_total
22          Big brown bat     Eptesicus  insecti    Chiroptera         19.7
43       Little brown bat        Myotis  insecti    Chiroptera         19.9
62        Giant armadillo    Priodontes  insecti     Cingulata         18.1
67  Eastern american mole      Scalopus  insecti  Soricomorpha          8.4

Додавання викиду

msleep[msleep['vore'] == "insecti"]['sleep_total'].agg(["mean", "median"])

mean      16.53
median    18.9
Name: sleep_total, dtype: float64

Додавання викиду

msleep[msleep['vore'] == 'insecti']

                     name         genus     vore         order  sleep_total
22          Big brown bat     Eptesicus  insecti    Chiroptera         19.7
43       Little brown bat        Myotis  insecti    Chiroptera         19.9
62        Giant armadillo    Priodontes  insecti     Cingulata         18.1
67  Eastern american mole      Scalopus  insecti  Soricomorpha          8.4

84    Mystery insectivore            ... insecti           ...          0.0

Додавання викиду

msleep[msleep['vore'] == "insecti"]['sleep_total'].agg(["mean", "median"])

mean      13.22
median    18.1
Name: sleep_total, dtype: float64

Середнє: 16.5 → 13.2

Медіана: 18.9 → 18.1

Яку міру обрати?

# Import matplotlib.pyplot with alias plt
import matplotlib.pyplot as plt

# Histogram of values
data['values'].hist()

# Show the plot
plt.show()

symmetrical data histogram

Асиметрія

Лівохвоста (left-skewed)

Histogram of data with few values on the left, increasing to more values on the right.

Правохвоста (right-skewed)

Histogram of data with many values on the left, decreasing to few values on the right.

Яку міра обрати?

Histogram of data with few values on the left, increasing to more values on the right.

Histogram of data with many values on the left, decreasing to few values on the right.

Давайте потренуємось!

Вступ до Statistics у Python