Page 116 - python

90

n = len(data)

mean = sum(data)/n
sd = sqrt(sum(list(map(lambda i: ((i-mean)**2)/(n), data))))
return sd

n = len(data)
sd = สวนเบี่ยงเบนมาตรฐาน(data)
mean = sum(x)/n

k1 = (n*(n-1))/((n-1)*(n-2)*(n-3))
k2 = sum(list(map(lambda i: ((i-mean)/sd)**4, x)))
k3 = ((3*(n-1)**2)/((n-2)*(n-3)))
x = [10, 9, 10, 11, 12, 9, 11, 11, 8, 10]
kurtosis = (k1 * k2) - k3

print("ความโดงของ %s มีคาเทากับ %.2f"%(str(x), kurtosis))

ผลลัพธ :

ความโดงของ [10, 9, 10, 11, 12, 9, 11, 11, 8, 10] มีคาเทากับ -0.33

ตัวอยางที่ 8.7 ตัวแปร x มีคา [10, 9, 10, 11, 12, 9, 11, 11, 8, 10] ตัวแปร n มีคาเทากับ
จํานวนขอมล จากคําสั่ง len(x) ตัวแปร sd คํานวณจากฟงกชั่น สวนเบยงเบนมาตรฐาน() ตัวแปร mean


ี่
ู
คํานวณคาเฉลี่ยจากคําสั่ง sum(x)/n
ตัวแปร k1 คือพจนแรกของสูตรคํานวณความโดง มีคา (n*(n-1))/((n-1)*(n-2)*(n-3))
ี
ตัวแปร k2 คือพจนกลางของสูตรคํานวณความโดงมคา lambda i: ((i-mean)/sd)**4


ทําหนาที่เปนฟงกชั่นคํานวณคาในตัวแปร แตละตัวลบคาเฉลี่ย หารคาเบี่ยงเบนมาตรฐานทั้งหมดยก

กําลัง 4 จากนั้นรวมคาทั้งหมดดวยคําสั่ง sum() และถอดรากที่สองดวยคําสั่ง sqrt()
ตัวแปร k3 คือ พจนขวาสุดของสูตรความโดง มีคา ((3*(n-1)**2)/((n-2)*(n-3)))
ตัวแปร kurtosis คือคาความโดงของขอมูล มีคาเทากับ (k1*k2) - k3 เมื่อนํามาพิมพดวยคําสั่ง

print("ความโดงของ %s มีคาเทากบ %.2f"%(str(x), kurtosis)) จะมคา ความโดงของ [10, 9, 10, 11,
ี
ั
12, 9, 11, 11, 8, 10] มีคาเทากับ -0.33

8.8 การเขียนโปรแกรมคํานวณพื้นที่ใตโคงปกติดวยการอินทิเกรต
การแจกแจงปกติมาตรฐานมีลักษณะเปนเสนโคงปกติ หรือรูประฆังคว่ํา มีคาเฉลี่ย มัธยฐานและ

ิ
ฐานนยมมีคาเทากน คํานวณจากสูตร
ั


1
( ) =
√2 ∗
เมื่อ
คือ คะแนน z คํานวณจากสูตร =