7074 : 기초 통계 계산기
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문제 설명
데이터 분석의 첫걸음은 기술 통계(Descriptive Statistics)입니다.
주어진 숫자 집합에 대해 다음 여섯 가지 통계값을 계산하는 프로그램을 작성하십시오.
- 평균(Mean), 표본 분산(Sample Variance), 표본 표준편차(Sample Std Dev)
- 최솟값(Min), 최댓값(Max), 중앙값(Median)
표본 분산은 편차 제곱합을 (N-1)로 나눕니다. N=1이면 분산과 표준편차는 0으로 출력합니다.
중앙값은 정렬 후 가운데 값이며, N이 짝수이면 가운데 두 값의 평균입니다.
[제약 조건]
• 데이터 개수 $N$: $1 \le N \le 100{,}000$ (실수)
주어진 숫자 집합에 대해 다음 여섯 가지 통계값을 계산하는 프로그램을 작성하십시오.
- 평균(Mean), 표본 분산(Sample Variance), 표본 표준편차(Sample Std Dev)
- 최솟값(Min), 최댓값(Max), 중앙값(Median)
표본 분산은 편차 제곱합을 (N-1)로 나눕니다. N=1이면 분산과 표준편차는 0으로 출력합니다.
중앙값은 정렬 후 가운데 값이며, N이 짝수이면 가운데 두 값의 평균입니다.
[제약 조건]
• 데이터 개수 $N$: $1 \le N \le 100{,}000$ (실수)
입력 설명
첫째 줄에 데이터 개수 N이 주어집니다. (1 ≤ N ≤ 100,000)
둘째 줄에 N개의 실수가 공백으로 구분되어 주어집니다.
둘째 줄에 N개의 실수가 공백으로 구분되어 주어집니다.
출력 설명
다음 여섯 줄에 걸쳐 각 통계값을 소수점 넷째 자리까지 출력합니다.
평균: X.XXXX분산: X.XXXX표준편차: X.XXXX최솟값: X.XXXX최댓값: X.XXXX중앙값: X.XXXX
입력 예시
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5
1 2 3 4 5
출력 예시
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평균: 3.0000
분산: 2.5000
표준편차: 1.5811
최솟값: 1.0000
최댓값: 5.0000
중앙값: 3.0000도움
표본 분산:
Python의
sum((x - mean)^2 for x in data) / (N - 1)Python의
statistics 모듈(statistics.variance(), statistics.stdev())을 활용하거나 직접 구현할 수 있습니다.