ゼロからはじめるデータサイエンス 第2版 ―Pythonで学ぶ基本と実践

5.1

 データの特徴を表す

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def quantile(xs: List[float], p: float) -> float:

"""x

中の

p

百分位数を返す

""

p_index = int(p * len(xs))

return sorted(xs)[p_index]

assert quantile(num_friends, 0.10) == 1

assert quantile(num_friends, 0.25) == 3

assert quantile(num_friends, 0.75) == 9

assert quantile(num_friends, 0.90) == 13

あまり一般的ではありませんが、モードを必要とする場合もあるでしょう。これは最

頻値とも呼ばれます。

def mode(x: List[float]) -> List[float]:

"""

モードは

1

つとは限らないので、リストを返す

"""

counts = Counter(x)

max_count = max(counts.values())

return [x_i for x_i, count in counts.items()

if count == max_count]

assert set(mode(num_friends)) == {1, 6}

たいていの場合は、平均値を使います。

5.1.2

 散らばり

散らばり（

dispersion

）とは、データの値にどの程度の広がりがあるのかを測るもの

です。統計では ...