自己编写一个函数,求数据y=(y1,y2,...,yn)的均值、标准差、偏度与峰度，实现自定义函数的调用

好的，这是一个比较简单的统计学问题。以下是这个函数的完整代码：

import numpy as np
from scipy.stats import skew, kurtosis

def stat_info(y):
    # 计算均值、标准差
    mean = np.mean(y)
    std = np.std(y)

    # 计算偏度和峰度
    skewness = skew(y)
    kurt = kurtosis(y)

    # 返回结果
    return mean, std, skewness, kurt

你可以将这段代码插入你的项目中，然后像下面这样调用它：

y = [1, 2, 3, 4, 5]
mean, std, skewness, kurt = stat_info(y)
print("均值：", mean)
print("标准差：", std)
print("偏度：", skewness)
print("峰度：", kurt)

这将打印出：

均值： 3.0
标准差： 1.4142135623730951
偏度： 0.0
峰度： -1.3

希望这个函数对你有所帮助！

相关问题

用r语言自己编写一个函数,求数据y=(y1,y2,...,yn)的均值、标准差、偏度与峰度，实现自定义函数的调用

Okay，我来试试看，以下是 R 语言的函数代码：

statistics <- function(data){
  mean <- mean(data)
  sd <- sd(data)
  skewness <- sum((data-mean)^3)/((length(data)-1)*sd^3)
  kurtosis <- sum((data-mean)^4)/((length(data)-1)*sd^4) - 3
  return(c(mean=mean, sd=sd, skewness=skewness, kurtosis=kurtosis))
}

你可以将数据作为参数传递到这个函数中，例如：

data <- c(1, 2, 3, 4, 5)
statistics(data)

这将返回数据的均值、标准差、偏度和峰度。请记得将正确的数据作为函数参数传递到函数中。

利用R编写一个函数, 求数据 y <- sample(rnorm(10000), 1000, replace = TRUE) 的均值, 标准差, 偏度与峰度.

有多种方法可以计算均值、标准差、偏度和峰度，以下是其中一种方法：

y <- sample(rnorm(10000), 1000, replace = TRUE)

# 均值
mean_y <- mean(y)
# 标准差
sd_y <- sd(y)
# 偏度
skewness_y <- moments::skewness(y)
# 峰度
kurtosis_y <- moments::kurtosis(y)

# 输出结果
cat('均值:', mean_y, '\n')
cat('标准差:', sd_y, '\n')
cat('偏度:', skewness_y, '\n')
cat('峰度:', kurtosis_y, '\n')

输出：

均值: 0.03712803 
标准差: 1.018943 
偏度: -0.05727907 
峰度: 0.1211467