В описательной статистике для описания распределения данных используются различные меры центральной тенденции. Наиболее распространенные из них:

1. Среднее арифметическое (Mean): Это сумма всех значений данных, деленная на количество наблюдений.
2. Медиана (Median): Это значение, которое делит упорядоченный набор данных на две равные половины. Если количество наблюдений нечетное, медиана — это среднее значение среднего элемента. Если количество наблюдений четное, медиана — это среднее арифметическое двух средних элементов.
3. Мода (Mode): Это значение данных, которое встречается наиболее часто.
4. Среднее геометрическое (Geometric Mean): Это корень n-ной степени из произведения всех значений данных, где n — количество наблюдений.
5. Среднее гармоническое (Harmonic Mean): Это обратное значение среднего арифметического обратных значений данных.

Эти меры центральной тенденции используются для получения представления о распределении данных и характеристик их центрального значения.

import numpy as np data = [...] # ваш набор данных mean = np.mean(data) print("Среднее арифметическое:", mean)

median = np.median(data)
print("Медиана:", median)

mode = stats.mode(data)
print("Мода:", mode.mode[0])