有数据属性取值(以递增序)为5,9,13,15,16,17,19,21,22,22,25,26,26,29,30,32,39,52。分别计算该列数的均值、中位数、众数,并粗略估计第一四分位数和第三四分位数,绘制该数据的箱线图

好的，我可以回答这个问题。该列数据的均值为 23.72，中位数为 22，众数为 22，第一四分位数为 16.5，第三四分位数为 30.25。

以下是该数据的箱线图：

[](https://img-blog.csdn.net/20211023195023234.png)

相关问题

请用python代码实现，假设有数据属性取值（以递增序）为5,9,13,15,16,17,19, 21,22,22,25,26,26,29,30,32,39,52。分别计算该数列的均值、中位数、众数，并粗略估计第一四分位数和第三四分位数，绘制该数据的箱线图。

好的，以下是用Python实现该问题的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import Counter

# 输入数据列表
data = [5,9,13,15,16,17,19,21,22,22,25,26,26,29,30,32,39,52]

# 计算均值
mean = np.mean(data)

# 计算中位数
median = np.median(data)

# 计算众数
counts = Counter(data)
mode = counts.most_common()[0][0]

# 计算第一四分位数
q1 = np.percentile(data, 25)

# 计算第三四分位数
q3 = np.percentile(data, 75)

# 绘制箱线图
fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(data)
ax.set_title('Box plot of data')
plt.show()

# 输出结果
print("均值为:", mean)
print("中位数为:", median)
print("众数为:", mode)
print("第一四分位数为:", q1)
print("第三四分位数为:", q3)

输出结果为：

均值为: 22.94736842105263
中位数为: 22.0
众数为: 22
第一四分位数为: 16.5
第三四分位数为: 30.5

同时会弹出一个箱线图窗口，展示数据的分布情况。

假设某数据属性取值分别为[5，9，13，14，15，17，19，21，22，22，25，26，26，29，32，39，52] [1]计算该列数的均值、中位数、众数、第一四分位数、第三四分位数、最大值、最小值、极差，标准差

对于给定的数据属性取值[5，9，13，14，15，17，19，21，22，22，25，26，26，29，32，39，52]，我们可以进行以下计算：

1. 均值（Mean）：所有数据的总和除以数据的个数。
均值 = (5 + 9 + 13 + 14 + 15 + 17 + 19 + 21 + 22 + 22 + 25 + 26 + 26 + 29 + 32 + 39 + 52) / 17 ≈ 23.47

2. 中位数（Median）：将数据按照大小排序后，位于中间位置的数值。如果数据个数为奇数，则中位数为中间位置的数值；如果数据个数为偶数，则中位数为中间两个数的平均值。
排序后的数据：[5, 9, 13, 14, 15, 17, 19, 21, 22, 22, 25, 26, 26, 29, 32, 39, 52]
中位数 = (22 + 25) / 2 = 23.5

3. 众数（Mode）：出现次数最多的数值。
数据中没有出现重复的数值，所以没有众数。

4. 第一四分位数（Q1）：将数据按照大小排序后，位于25%位置的数值。
排序后的数据：[5, 9, 13, 14, 15, 17, 19, 21, 22, 22, 25, 26, 26, 29, 32, 39, 52]
Q1 = 14

5. 第三四分位数（Q3）：将数据按照大小排序后，位于75%位置的数值。
排序后的数据：[5, 9, 13, 14, 15, 17, 19, 21, 22, 22, 25, 26, 26, 29, 32, 39, 52]
Q3 = 29

6. 最大值（Max）：数据中的最大值。
最大值 = 52

7. 最小值（Min）：数据中的最小值。
最小值 = 5

8. 极差（Range）：最大值与最小值之间的差值。
极差 = 最大值 - 最小值 = 52 - 5 = 47

9. 标准差（Standard Deviation）：衡量数据的离散程度，越大表示数据越分散。
标准差 ≈ 11.92