Page 115 - python

89

x = [10, 9, 10, 11, 12, 9, 11, 11, 8, 10]

n = len(x)
mean = sum(x)/n
sd = สวนเบี่ยงเบนมาตรฐาน(x)
skewness = (n/((n-1)*(n-2))) * (sum(list(map(lambda i: ((i-mean)/sd)**3, x))))

print("ความเบของ %s มีคา %.2f"% (str(x), skewness))

ผลลัพธ :

ความเบของ [10, 9, 10, 11, 12, 9, 11, 11, 8, 10] มีคา -0.27
ตัวอยางที่ 8.6 ตัวแปร x มีขอมูล x = [10, 9, 10, 11, 12, 9, 11, 11, 8, 10] ตัวแปร n เก็บ
ขนาดขอมลดวยคําสั่ง len(x) ตัวแปร mean เกบคาเฉลี่ย ดวยคําสั่ง sum(x)/n ตัวแปร sd เก็บคาสวน
็
ู

เบยงเบนมาตรฐาน คํานวณจากฟงกชั่น สวนเบี่ยงเบนมาตรฐาน() ตัวแปร skewness เก็บคาความเบ
ี่

คํานวณจากสูตรความเบ เมื่อ (n/((n-1)*(n-2))) * sum(list(map(lambda i: ((i-mean)/sd)**3, x))) โดย
ิ
คําสั่ง lambda i: ((i-mean)/sd)**3 เปนฟงกชั่น ที่รับคา i เปนอารกวเมนตและนําคา i ลบคาเฉลี่ยหาร
ดวยสวนเบี่ยงเบนมาตรฐานทั้งหมดยกกาลังสาม ผลลัพธมีคา ความเบของ [10, 9, 10, 11, 12, 9, 11,
ํ
11, 8, 10] มีคา -0.27

ี
8.7 การเขยนโปรแกรมคํานวณคาความโดงของขอมล (kurtosis)
ู
คาความโดงของขอมูล คํานวณจากสูตร

( + 1) 3( − 1)
= × −

( − 1)( − 2)( − 3) ( − 2)( − 3)

เมื่อ คือ คาความโดงของขอมูล
คือ คาเฉลี่ยของขอมูล
̅
คือ คาเบี่ยงเบนมาตรฐาน
คือ ขอมูลลําดับที่

คือ จํานวนขอมูล

การวิเคราะหคาโดงของขอมูล
คาความโดงมีคานอยกวา 0.263 แสดงวารูปทรงเปนแบบแบนราบ
คาความโดงมีคามากกวา 0.263 แสดงวารูปทรงเปนแบบโดงมาก
คาความโดงมีคาเทากับ 0.263 แสดงวารูปทรงเปนแบบโดงปกติ

ตัวอยางที่ 8.7 การเขียนโปรแกรมคํานวณคาความโดงของขอมูล
from math import sqrt
def สวนเบี่ยงเบนมาตรฐาน(data):