平均値

最小値

最大値

中央値

最頻値

平方和

分散

標準偏差 

上記の基本統計量には、大きく代表値と散布度に大別できます。
代表値とは、データ全体を表す値で、平均値、最小値、最大値、中央値、最頻値が該当します。
散布度とは、データの散らばりを表す値で、分散、標準偏差、範囲、歪度、尖度などが該当します。

平均値

データの合計を個数で割った値。

最小値

データに含まれる最も小さい値。 

最大値

データに含まれる最も大きい値。

範囲（レンジ）

最大値と最小値の差。

中央値

標本群を昇順（小さいものから大きいもの順）に並べたとき中央に位置する値。 

平方和

個々のデータと平均値の差を二乗した値の和

分散

平方和を(n-1)で割ったもの。

標準偏差

分散の平方根。

統計量をPythonで実装する

Pythonでの実装方法は次の通りです。

import numpy as np

twitter = np.array([180, 80, 30, 50, 210])
facebook = np.array([100, 120, 100, 120, 110])

# 平均値を計算
t_mean = np.mean(twitter)
f_mean = np.mean(facebook)

# 最小値を計算
t_minimum = np.min(twitter)
f_minimum = np.min(facebook)

# 最大値を計算
t_maximum = np.max(twitter)
f_maximum = np.max(facebook)

# 範囲を計算
t_range = t_maximum - t_minimum
f_range = f_maximum - f_minimum

# 中央値を計算
t_median = np.median(twitter)
f_median = np.median(facebook)

print("平均値(Twitter, Facebook)：(" + str(t_mean) + "," + str(f_mean) + ")")
print("最小値(Twitter, Facebook)：(" + str(t_minimum) + "," + str(f_minimum) + ")")
print("最大値(Twitter, Facebook)：(" + str(t_maximum) + "," + str(f_maximum) + ")")
print("範囲(Twitter, Facebook)：(" + str(t_range) + "," + str(f_range) + ")")
print("中央値(Twitter, Facebook)：(" + str(t_median) + "," + str(f_median) + ")")
#　出力結果
"""
平均値(Twitter, Facebook)：(110.0,110.0)
最小値(Twitter, Facebook)：(30,100)
最大値(Twitter, Facebook)：(210,120)
範囲(Twitter, Facebook)：(180,20)
中央値(Twitter, Facebook)：(80.0,110.0)
"""

分散と標準偏差をPythonで求める

データのばらつきを表す基本統計量（分散、標準偏差）をPythonで求めてみましょう。

import numpy as np

twitter = np.array([180, 80, 30, 50, 210])
facebook = np.array([100, 120, 100, 120, 110])

#　分散を計算
t_var = np.var(twitter)
f_var = np.var(facebook)

#　標準偏差を計算
t_std = np.std(twitter)
f_std = np.std(facebook)

print("分散(Twitter, Facebook)：(" + str(t_var) + "," + str(f_var) +")")
print("標準偏差(Twitter, Facebook)：(" + str(t_std) + "," + str(f_std) +")")

#　出力結果
"""
分散(Twitter, Facebook)：(5160.0,80.0)
標準偏差(Twitter, Facebook)：(71.8331399843,8.94427191)
"""