Статистика в Python 1. Работа с распределением

В этом видео мы с нуля смоделируем данные, сгенерировав распределение, и всесторонне его проанализируем. Вы узнаете, как на языке Python рассчитать ключевые статистические показатели и создать наглядные графики для исследования данных.

Суть видео в том, что понимание распределения данных — это фундамент анализа. Мы учимся описывать данные числами (статистиками) и визуализировать их (графиками), чтобы увидеть «форму» данных, их типичные значения и разброс.

В этом видео мы детально разберем ключевые термины и определения. Начнем с симуляции распределения — это процесс создания искусственного массива данных, который имитирует реальные процессы для анализа. Далее изучим меры центральной тенденции, которые показывают, вокруг какого значения группируются данные. Среднее арифметическое — это классическое усредненное значение всех точек. Медиана — это значение, которое делит упорядоченную выборку ровно пополам: 50% данных лежит ниже него, а 50% — выше. Квантили и процентили — это обобщение медианы. Они показывают значения, ниже которых находится определенный заданный процент данных. Например, 25%-й процентиль (он же первый квартиль, Q1) — это значение, ниже которого расположена четверть всех наблюдений.

Затем мы перейдем к мерам разброса, которые характеризуют, насколько сильно данные отклоняются от центра. Дисперсия — это средний квадрат отклонений значений от их среднего арифметического. Стандартное отклонение — это квадратный корень из дисперсии. Это главная мера разброса, которая выражается в тех же единицах измерения, что и исходные данные, что делает её интерпретацию гораздо удобнее. Коэффициент вариации — это относительная мера разброса, которая вычисляется как стандартное отклонение, деленное на среднее значение. Она полезна для сравнения вариативности разных наборов данных.

В части визуализации мы научимся строить два основных графика. Гистограмма — это столбчатая диаграмма, которая показывает, как часто значения данных попадают в определенные интервалы. По её форме мы можем судить о виде распределения. Боксплот, или ящик с усами, — это компактный график, который визуально отображает медиану, квартили (Q1 и Q3), а также потенциальные выбросы в данных.

Для работы с курсом вам потребуются следующие библиотеки Python. Установите их перед началом: pip install pandas numpy seaborn scipy. Библиотеки pandas и numpy часто предустановлены, но scipy и seaborn обычно нужно ставить отдельно.