Начнём с одной из самых красивых и важных концепций в статистике — нормального распределения. Это тот самый "колокол", который часто встречается в природе и бизнесе: рост людей, ошибки измерений, финансовые показатели и многое другое.

Визуально нормальное распределение — это симметричная кривая с пиком в центре, где сосредоточено большинство значений, и плавным спадом к краям. Его параметры — это среднее (μ) и стандартное отклонение (σ), которые определяют положение и ширину колокола.

Python: изучаем нормальное распределение и основные статистики  Если нужен отдельный пост о том как ставить python и библиотеки к нему, ставьте 👍

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats

data = np.random.normal(loc=50, scale=10, size=1000)

mean = np.mean(data) median = np.median(data) mode = stats.mode(data)[0][0] variance = np.var(data, ddof=1)  # дисперсия выборки std_dev = np.std(data, ddof=1)   # стандартное отклонение

print(f"Среднее: {mean:.2f}") print(f"Медиана: {median:.2f}") print(f"Мода: {mode:.2f}") print(f"Дисперсия: {variance:.2f}") print(f"Стандартное отклонение: {std_dev:.2f}")

plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.6, color='g')

xmin, xmax = plt.xlim() x = np.linspace(xmin, xmax, 100) p = stats.norm.pdf(x, mean, std_dev) plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2) plt.title("Гистограмма и нормальное распределение") plt.show() SQL: получение основных статистик

Если вы работаете с базой данных, то простые статистики можно получить с помощью SQL:

SELECT   AVG(value) AS mean,   PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY value) AS median,   MODE() WITHIN GROUP (ORDER BY value) AS mode,   VAR_SAMP(value) AS variance,   STDDEV_SAMP(value) AS std_dev FROM your_table;

Домашнее задание

1. В Python сгенерируйте выборку из нормального распределения с любыми параметрами.  2. Рассчитайте среднее, медиану, моду, дисперсию и стандартное отклонение.  3. Постройте гистограмму и наложите кривую нормального распределения.  4. Попробуйте повторить расчёты в вашей базе данных с реальным набором данных.

Если хотите, делитесь результатами и вопросами в комментариях — разберём вместе!

Запомните, даже самый спокойный медведь умеет рычать, когда надо. Берегите голову, берегите данные — и пусть в вашем дне будет немного тишины, ясности и добрых переменных.