Corr quartiles computation

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Benjamin Bertrand 2016-01-09 12:22:32 +03:00
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commit 1c52a26328

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@ -10,7 +10,20 @@
from math import sqrt, ceil
class Dataset(list):
""" Classe réprésentant un série statistique avec rendu latex """
""" A dataset (a list) with statistics and latex rendering methods
>>> s = Dataset(range(100))
>>> s.sum()
4950
>>> s.mean()
49.5
>>> s.deviation()
83325.0
>>> s.variance()
833.25
>>> s.sd()
28.86607004772212
"""
def __init__(self, data = [], data_name = "Valeurs"):
"""
@ -33,15 +46,14 @@ class Dataset(list):
except TypeError:
self += [data]
def sort(self, *args, **kwrds):
""" Apply sort to data """
self.sort(*args, **kwrds)
def effectif_total(self):
return len(self)
def sum(self):
return sum(self)
def mean(self):
return self.sum()/len(self)
return self.sum()/self.effectif_total()
def deviation(self):
""" Compute the deviation (not normalized) """
@ -49,7 +61,7 @@ class Dataset(list):
return sum([(x - mean)**2 for x in self])
def variance(self):
return self.deviation()/len(self)
return self.deviation()/self.effectif_total()
def sd(self):
""" Compute the standard deviation """
@ -57,9 +69,13 @@ class Dataset(list):
def quartiles(self):
"""
Compute quartiles
Calcul les quartiles de la série.
:return: (min, Q1, Me, Q3, Max)
:return: un tuple avec (min, Q1, Me, Q3, Max)
>>> w = Dataset(range(12))
>>> w.quartiles()
(0, 2.5, 5.5, 8.5, 11)
"""
return (min(self) , self.quartile(1) , self.quartile(2) , self.quartile(3), max(self))
@ -73,14 +89,28 @@ class Dataset(list):
: Example:
>>> s = Dataset([2, 3, 4, 5, 6, 6, 6, 7])
>>>
>>> w = Dataset(range(12))
>>> w.quartile(1)
2.5
>>> w.quartile(2)
5.5
>>> w.quartile(3)
8.5
>>> w = Dataset(range(14))
>>> w.quartile(1)
3
>>> w.quartile(2)
6.5
>>> w.quartile(3)
10
"""
position = self.posi_quartile(quartile)[0]
# À vérifier...
return self[position]
# -1 to match with list indexing
position = self.posi_quartile(quartile) - 1
if position.is_integer():
return (self[int(position)] + self[int(position)+1])/2
else:
return self[ceil(position)]
def posi_quartile(self, quartile = 1):
"""
@ -90,7 +120,87 @@ class Dataset(list):
:return : la position du quartile (arondis à l'entier suppérieur, non arrondis)
"""
return (ceil(quartile * self.effectif_total / 4), (quartile * self.effectif_total / 4))
return quartile * self.effectif_total() / 4
# --------------------------
# Rendu latex
def moyenne_latex(self, val_cara = "x", eff_cara = "n", end_cara = "p", moy_cara= "\\bar{x}"):
"""
Renvoie le code latex pour afficher le calcul de la moyenne
:param val_cara: caractère représentant les valeurs (x par défaut)
:param eff_cara: caractère représentant les effectifs (n par défaut)
:param end_cara: caractère représentant le nombre de valeurs (p par défaut)
:param moy_cara: nom de la moyenne (\\bar{x} par défaut)
:return: le code latex pour afficher le calcul de la moyenne
"""
moy = self.moyenne()
latex = moy_cara + " &=& "
latex += "\\frac{{{x}_1 \\times {n}_1 + {x}_2 \\times {n}_2 + ... + {x}_{p} \\times {n}_{p}}}{{{n}_1 + {n}_2 + ... + {n}_p}} \\\\ \n".format(x = val_cara, n=eff_cara, p = end_cara)
latex += "\t &=& \\frac{"
for (i,v) in enumerate(self.valeurs):
latex += "{x:.2f} \\times {p:.2f} + ".format(x = v, p = self.effectifs[i])
latex = latex[:-2] # on enlève le + et l'espace de fin de calcul
latex += "}}{{{eff_tot}}}\\\\ \n".format(eff_tot = self.effectif_total)
latex += "\t &=& {moy:.2f}".format(moy=moy)
return latex
def variance_latex(self, val_cara = "x", eff_cara = "n", end_cara = "p", moy_cara= "\\bar{x}", var_cara = "V"):
"""
Renvoie le code latex pour afficher le calcul de la moyenne
:param val_cara: caractère représentant les valeurs (x par défaut)
:param eff_cara: caractère représentant les effectifs (n par défaut)
:param end_cara: caractère représentant le nombre de valeurs (p par défaut)
:param moy_cara: nom de la moyenne (\\bar{x} par défaut)
:param var_var: nom de la variance (V par défaut)
:return: le code latex pour afficher le calcul de la moyenne
"""
moy = self.moyenne()
var = self.variance()
latex = var_cara + " &=& "
latex += "\\frac{{ {n}_1 ({x}_1 - {moy})^2 + {n}_2 ({x}_2 - {moy})^2 + ... + {n}_{p} ({x}_{p} - {moy})^2}}{{{n}_1 + {n}_2 + ... + {n}_p}}\\\\ \n".format(x = val_cara, n=eff_cara, p = end_cara, moy = moy_cara)
latex += "\t &=& \\frac{ "
for (i,v) in enumerate(self.valeurs):
latex += "{p:.2f} ({x:.2f} - {moy:.2f})**2 + ".format(p = self.effectifs[i], x = v, moy = moy)
latex = latex[:-2] # on enlève le + et l'espace de fin de calcul
latex += "}}{{{eff_tot}}}\\\\ \n".format(eff_tot = self.effectif_total)
latex += "\t &=& {var:.2f}".format(var = var)
return latex
def ecart_type_latex(self, val_cara = "x", eff_cara = "n", end_cara = "p", moy_cara= "\\bar{x}", var_cara = "V", ecar_cara = "\\sigma"):
"""
Renvoie le code latex pour afficher le calcul de la moyenne
:param val_cara: caractère représentant les valeurs (x par défaut)
:param eff_cara: caractère représentant les effectifs (n par défaut)
:param end_cara: caractère représentant le nombre de valeurs (p par défaut)
:param moy_cara: nom de la moyenne (\\bar{x} par défaut)
:param var_var: nom de la variance (V par défaut)
:param ecar_var: nom de la variance (V par défaut)
:return: le code latex pour afficher le calcul de la moyenne
"""
ecart = self.ecart_type()
# On récupère le calcul de la variance
latex = self.variance_latex(val_cara, eff_cara, end_cara, moy_cara, var_cara)
latex += "\n\n"
# On y ajoute celui de l'écart-type (ya un soucis ici à cause du conflit entre format et {
latex += "{ecar_cara} &=& \\sqrt{{{var_cara}}} \\\\ \n".format(ecar_cara = ecar_cara, var_cara = var_cara)
latex += "\t &=& {ecart:.2f}".format(ecart = ecart)
return latex
# --------------------------
@ -210,9 +320,9 @@ On a ainsi $Q_{q} = {val_q}$
:return : le code latex pour afficher le tableau
"""
d_per_line = len(self) // nbr_lines
d_last_line = len(self) % d_per_line
splited_data = [self[x:x+d_per_line] for x in range(0, len(self), d_per_line)]
d_per_line = self.effectif_total() // nbr_lines
d_last_line = self.effectif_total() % d_per_line
splited_data = [self[x:x+d_per_line] for x in range(0, self.effectif_total(), d_per_line)]
# On ajoute les éléments manquant pour la dernière line
if d_last_line:
splited_data[-1] += [' ']*(d_per_line - d_last_line)