.ipynb .pdf

repository open issue

Binder Live Code

Contents

Maße der zentralen Tendenz, Streumaße und Fünf-Punkte Zusammenfassung

1. Berechnen Sie Mittelwert, Standardabweichung, Modalwert des Vektors data.

data = [10, 1, 17, 0, 14, 2, 11, 1, 4, 10, 5, 1, 1, 99, 47, 16, 3, 4, 9, 11]

1. Berechnen Sie die Fünf-Punkte-Zusammenfassung für data.

2. Generieren Sie mit der Funktion np.linspace() eine \(x\)-Achse mit Werten zwischen \(0\) und \(1\) und stellen Sie data als Streudiagramm dar.

3. Stellen Sie die Daten als Boxplot dar.

4. Bewerten Sie anhand der Ergebnisse mögliche Ausreißer.

---

# Frage 1 ...

# Frage 2 ...

# Frage 3 ...

# Frage 4 ...

# Frage 5 ...

Lösungen

import numpy as np
import statistics as st

data = [10, 1, 17, 0, 14, 2, 11, 1, 4, 10, 5, 1, 1, 99, 47, 16, 3, 4, 9, 11]
print(f"Mittelwert: {np.mean(data)}")
print(f"Standardabweichung: {np.std(data)}")
print(f"Modalwert: {st.mode(data)}")

Mittelwert: 13.3
Standardabweichung: 22.147460351019934
Modalwert: 1

# Berechne Fünf-Punkte-Zusammenfassung
# Berechne die Quartilen
q1, median, q3 = np.percentile(data, [25, 50, 75])

# Berechne minimal/maximal Datenpunkte
data_min, data_max = min(data), max(data)

# Ausgabe der Daten
print(f"Min:    {data_min}")
print(f"Q1:     {q1}")
print(f"Median: {median}")
print(f"Q3:     {q3}")
print(f"Max:    {data_max}")

Min:    0
Q1:     1.75
Median: 7.0
Q3:     11.75
Max:    99

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 1, len(data))
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, data, marker="o")
plt.show()

fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(data)
plt.show()

Anhand der visuellen Auswertung von Boxplot und Streudiagram liegt es nahe, dass die Datenpunkte 99 und 27 Ausreißer sind.

previous

Übung zu Pandas Dataframes

next

Arithmetisches Mittel