• statistics モジュールとは
• 平均 (mean)
• 中央値 (median)
• 最頻値 (mode)
• 分散 (variance)
• 標準偏差 (stdev)
• 分位数 (quantiles)
• その他の関数

statistics モジュールとは

Pythonの標準ライブラリ `statistics` モジュールは、基本的な統計計算を簡単に行うためのモジュールです。 数学的な統計処理を行う際に便利で、データ分析や機械学習の前処理にも役立ちます。

平均 (mean)

平均値（算術平均）を求める関数です。リストやタプルなどの数値データに対して使用します。

import statistics

data = [10, 20, 30, 40, 50]
print(statistics.mean(data))  # 出力: 30

中央値 (median)

中央値を求める関数です。データを昇順に並べたときに、中央にくる値を取得します。

import statistics

data1 = [10, 20, 30, 40, 50]
data2 = [10, 20, 30, 40]  # 偶数個のデータ

print(statistics.median(data1))  # 出力: 30
print(statistics.median(data2))  # 出力: 25 (中央値は20と30の平均)

最頻値 (mode)

データ内で最も頻繁に出現する値を返します。

import statistics

data = [1, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 5]
print(statistics.mode(data))  # 出力: 4

データ内に複数の最頻値がある場合、`statistics.mode()` は最初に見つかったものを返します。

分散 (variance)

分散はデータの散らばり具合を示す指標です。

import statistics

data = [10, 20, 30, 40, 50]
print(statistics.variance(data))  # 出力: 250

ただし、分散は不偏分散（標本分散）を計算します。母分散を求めたい場合は `pvariance()` を使用します。

標準偏差 (stdev)

標準偏差は分散の平方根をとったもので、データのばらつきを表します。

import statistics

data = [10, 20, 30, 40, 50]
print(statistics.stdev(data))  # 出力: 15.81...

分位数 (quantiles)

分位数はデータを等しい部分に分割する値です。

import statistics

data = [3, 6, 7, 8, 10, 20, 30, 40]
print(statistics.quantiles(data, n=4))  # 出力: [7.0, 9.0, 20.0]

上記の例では、データを4分位（四分位数）に分割しています。

その他の関数

• statistics.median_low(data): 偶数個のデータの中央値を決める際、小さい方の値を選択
• statistics.median_high(data): 偶数個のデータの中央値を決める際、大きい方の値を選択
• statistics.pvariance(data): 母分散を計算
• statistics.pstdev(data): 母標準偏差を計算