算術平均の計算方法としては集合の総和を集合の要素数で割ったものですね。65と言うことになります。Pythonであればnumpyライブラリを用いて以下のように求めることができます。[55,60,80]np.mean(data)65続いて相乗平均(幾何平均)です。mean集合の総積の累乗根で求めることができます。次のような例があったとします。ある売り上げが2018年度は10%増加2019年度は5%増加2020年度は3%増加したとする。2018-2020年度にかけて平均で毎年どれくらい売上が伸びたと言えるだろうか?出てきた数値を全てかけてその個数乗根をとると計算できます。1.1x1.05x1.03の3乗根pythonだと次のように求められます。mean逆数の算術平均の逆数で計算することができます。1/3これを足し合わせたものの逆をとる形になります。2.4pythonだとこうなります。[2,3]hmean(data)2.4上記3つの平均は次のような大小関係になっているようです。mean単に相加平均をとるのでなく重みを考慮した平均の取り方です。女子が2人いてテストを行いました。女子の平均点は90点です。クラス全体の平均点は何点でしょうか。要素x重みの合計を要素の合計で割ります。72Pythonだとnumpyのaverageメソッドのweightsの値を加えることで算出できます。weights=w)72最後に移動平均です。時系列データなどでよく用いられるn日移動平均(SMAn)当日から遡ったn日分のデータの算術平均の値です。次のコードを実行すると移動平均の値を計算することができます。df['気温'].rolling(7).mean()df.plot()plt.show()pandasライブラリのrollingメソッドで区間を指定し、その平均をmeanメソッドで算出することができます。長い区間をとると、より滑らかな値になるのが見て分かるのでは無いでしょうか。今回は平均についてお伝えしました。統計学ではまず最初に習うのがこの平均の事かと思いますのでまた、統計用語についてやっていきたいと思います。:#Python#プログラミング#平均#統計レジェンド女優の統計学2020年09月05日カテゴリ:プログラミングPython今回はとあるデータを拾ってきてTableauで可視化しました。非常に興味深いデータです。解説動画はこちらデータに関してはかなり雑な調べです。今日現在(2020/09/05)までで生年月日のデータが取得できた方が対象です。全体像はこんな感じです。4823人分のデータが取れました。雑に可視化しているだけなのでそこまで凝ったことはしていません。生年で見ていきましょう。下は2001年生まれ!!!!!現在2020年だと18,19歳がいるかもしれません。上は1923年!!!おん年97では?!?!!?!まあ、データなので間違っているかもしれないし生きているかは不明です。調べる気もありません。今年36あたりで18デビューなら2002年あたりがデビュー年ですね。人数はそこからやや減少傾向になり1994年が少し増えてますね。ここら辺はリーマンショックの後なので影響が有ったかもしれません。