finished SYS-102 - working on HCD-201
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d9b5e5c861
commit
44ceb89ddd
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Binary file not shown.
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|
"# Countries that starts with the same letter that your name\n",
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"StartsWith = 'T' # The first letter of your name\n",
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"max 0.590000 0.948000 0.843000 0.516000 "
|
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"[121 rows x 13 columns]"
|
"[121 rows x 13 columns]"
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"0 Asia "
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"35 Northern Europe Europe "
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"outputs": [],
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"metadata": {},
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"outputs": [],
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"output_type": "execute_result"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
@ -1082,7 +1088,7 @@
|
||||||
},
|
},
|
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{
|
{
|
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"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": 332,
|
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|
||||||
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|
"metadata": {},
|
||||||
"outputs": [],
|
"outputs": [],
|
||||||
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|
"source": [
|
||||||
|
|
@ -1092,7 +1098,7 @@
|
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},
|
},
|
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{
|
{
|
||||||
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|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": 333,
|
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|
||||||
"metadata": {},
|
"metadata": {},
|
||||||
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|
"outputs": [
|
||||||
{
|
{
|
||||||
|
|
@ -1101,7 +1107,7 @@
|
||||||
"(np.float64(3.1292), np.float64(3.1292))"
|
"(np.float64(3.1292), np.float64(3.1292))"
|
||||||
]
|
]
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"execution_count": 333,
|
"execution_count": 571,
|
||||||
"metadata": {},
|
"metadata": {},
|
||||||
"output_type": "execute_result"
|
"output_type": "execute_result"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
@ -1112,7 +1118,7 @@
|
||||||
},
|
},
|
||||||
{
|
{
|
||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": 334,
|
"execution_count": 572,
|
||||||
"metadata": {},
|
"metadata": {},
|
||||||
"outputs": [],
|
"outputs": [],
|
||||||
"source": [
|
"source": [
|
||||||
|
|
@ -1122,7 +1128,7 @@
|
||||||
},
|
},
|
||||||
{
|
{
|
||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": 335,
|
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|
||||||
"metadata": {},
|
"metadata": {},
|
||||||
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|
"outputs": [
|
||||||
{
|
{
|
||||||
|
|
@ -1131,7 +1137,7 @@
|
||||||
"(np.float64(0.0748), np.float64(0.0748))"
|
"(np.float64(0.0748), np.float64(0.0748))"
|
||||||
]
|
]
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"execution_count": 335,
|
"execution_count": 573,
|
||||||
"metadata": {},
|
"metadata": {},
|
||||||
"output_type": "execute_result"
|
"output_type": "execute_result"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
@ -1142,7 +1148,7 @@
|
||||||
},
|
},
|
||||||
{
|
{
|
||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": 336,
|
"execution_count": 574,
|
||||||
"metadata": {},
|
"metadata": {},
|
||||||
"outputs": [],
|
"outputs": [],
|
||||||
"source": [
|
"source": [
|
||||||
|
|
@ -1152,7 +1158,7 @@
|
||||||
},
|
},
|
||||||
{
|
{
|
||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": 337,
|
"execution_count": 575,
|
||||||
"metadata": {},
|
"metadata": {},
|
||||||
"outputs": [
|
"outputs": [
|
||||||
{
|
{
|
||||||
|
|
@ -1161,7 +1167,484 @@
|
||||||
"(np.float64(0.1292), np.float64(0.1292))"
|
"(np.float64(0.1292), np.float64(0.1292))"
|
||||||
]
|
]
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"execution_count": 337,
|
"execution_count": 575,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"output_type": "execute_result"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"G2_excess_byhand.round(4), G2_excess.round(4)"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "markdown",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"# 7th question"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 576,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"data": {
|
||||||
|
"text/html": [
|
||||||
|
"<div>\n",
|
||||||
|
"<style scoped>\n",
|
||||||
|
" .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
|
||||||
|
" vertical-align: middle;\n",
|
||||||
|
" }\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
" .dataframe tbody tr th {\n",
|
||||||
|
" vertical-align: top;\n",
|
||||||
|
" }\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
" .dataframe thead th {\n",
|
||||||
|
" text-align: right;\n",
|
||||||
|
" }\n",
|
||||||
|
"</style>\n",
|
||||||
|
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
||||||
|
" <thead>\n",
|
||||||
|
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
||||||
|
" <th></th>\n",
|
||||||
|
" <th>Country name</th>\n",
|
||||||
|
" <th>year</th>\n",
|
||||||
|
" <th>Life Ladder</th>\n",
|
||||||
|
" <th>Log GDP per capita</th>\n",
|
||||||
|
" <th>Social support</th>\n",
|
||||||
|
" <th>Healthy life expectancy at birth</th>\n",
|
||||||
|
" <th>Freedom to make life choices</th>\n",
|
||||||
|
" <th>Generosity</th>\n",
|
||||||
|
" <th>Perceptions of corruption</th>\n",
|
||||||
|
" <th>Positive affect</th>\n",
|
||||||
|
" <th>Negative affect</th>\n",
|
||||||
|
" <th>Subregion</th>\n",
|
||||||
|
" <th>Continent</th>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" </thead>\n",
|
||||||
|
" <tbody>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>109</th>\n",
|
||||||
|
" <td>Thailand</td>\n",
|
||||||
|
" <td>2023</td>\n",
|
||||||
|
" <td>6.282</td>\n",
|
||||||
|
" <td>9.807</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.873</td>\n",
|
||||||
|
" <td>68.6</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.926</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.338</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.889</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.811</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.217</td>\n",
|
||||||
|
" <td>South-eastern Asia</td>\n",
|
||||||
|
" <td>Asia</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" </tbody>\n",
|
||||||
|
"</table>\n",
|
||||||
|
"</div>"
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"text/plain": [
|
||||||
|
" Country name year Life Ladder Log GDP per capita Social support \\\n",
|
||||||
|
"109 Thailand 2023 6.282 9.807 0.873 \n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
" Healthy life expectancy at birth Freedom to make life choices \\\n",
|
||||||
|
"109 68.6 0.926 \n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
" Generosity Perceptions of corruption Positive affect Negative affect \\\n",
|
||||||
|
"109 0.338 0.889 0.811 0.217 \n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
" Subregion Continent \n",
|
||||||
|
"109 South-eastern Asia Asia "
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"execution_count": 576,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"output_type": "execute_result"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"Dat2023.loc[Dat2023[\"Country name\"] == \"Thailand\"]"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 577,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"# Data of 2023 from the region selected\n",
|
||||||
|
"CountrySelected = 'Thailand' # Change to the country that you selected\n",
|
||||||
|
"SubregionSelected = Dat[Dat['Country name']==CountrySelected]['Subregion'].unique()[0]\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"DatSelected = Dat2023[Dat2023['Subregion']==SubregionSelected]\n",
|
||||||
|
"DatSelected = DatSelected.reset_index(drop=True)"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 578,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"data": {
|
||||||
|
"text/plain": [
|
||||||
|
"array([0.8805, 0.926 , 0.9465])"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"execution_count": 578,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"output_type": "execute_result"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"p = [0.25, 0.5, 0.75]\n",
|
||||||
|
"np.quantile(DatSelected[\"Freedom to make life choices\"], p)"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 579,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "stdout",
|
||||||
|
"output_type": "stream",
|
||||||
|
"text": [
|
||||||
|
"0.926\n",
|
||||||
|
"0.8914285714285715\n",
|
||||||
|
"0.8867207399346544\n",
|
||||||
|
"0.8814869334699901\n",
|
||||||
|
"0.8914285714285713\n",
|
||||||
|
"0.916\n",
|
||||||
|
"0.8914285714285715\n"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"ll = DatSelected[\"Freedom to make life choices\"]\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"Mean = ll.mean()\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"print(ll.median())\n",
|
||||||
|
"print(Mean)\n",
|
||||||
|
"print(gmean(ll))\n",
|
||||||
|
"print(hmean(ll))\n",
|
||||||
|
"print(trim_mean(ll, 0.1))\n",
|
||||||
|
"print(trim_mean(ll, 0.25))\n",
|
||||||
|
"print(winsorize(ll).mean())"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 580,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "stdout",
|
||||||
|
"output_type": "stream",
|
||||||
|
"text": [
|
||||||
|
"0.08674899281894888\n",
|
||||||
|
"0.09369962138460887\n",
|
||||||
|
"0.27\n",
|
||||||
|
"0.06599999999999995\n",
|
||||||
|
"0.03499999999999992\n",
|
||||||
|
"0.06481632653061224\n"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"S2Biased = np.var(ll)\n",
|
||||||
|
"S2Unbiased = np.var(ll, ddof=1)\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"S1 = np.sqrt(S2Biased)\n",
|
||||||
|
"S2 = np.sqrt(S2Unbiased)\n",
|
||||||
|
"R = ll.max() - ll.min()\n",
|
||||||
|
"IQR = iqr(ll)\n",
|
||||||
|
"MAD = median_abs_deviation(ll)\n",
|
||||||
|
"AAD = abs(ll-ll.mean()).mean()\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"print(S1)\n",
|
||||||
|
"print(S2)\n",
|
||||||
|
"print(R)\n",
|
||||||
|
"print(IQR)\n",
|
||||||
|
"print(MAD)\n",
|
||||||
|
"print(AAD)"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 581,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"def an(n):\n",
|
||||||
|
" return np.sqrt((n-1)/2) * gamma((n-1)/2) / gamma(n/2)\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"def c4(n):\n",
|
||||||
|
" return 1/an(n)\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"# d2 for n in 2,...,25\n",
|
||||||
|
"d2 = {2:1.128, 3:1.693, 4:2.059, 5:2.326, 6:2.534, 7:2.704, 8:2.847, 9:2.970, 10:3.078, 11:3.173, 12:3.258, 13:3.336, 14:3.407, 15:3.472, 16:3.532, 17:3.588, 18:3.640, 19:3.689, 20:3.735, 21:3.778, 22:3.819, 23:3.858, 24:3.895, 25:3.931}"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 582,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "stdout",
|
||||||
|
"output_type": "stream",
|
||||||
|
"text": [
|
||||||
|
"7\n",
|
||||||
|
"0.959368788699833\n"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"N = len(ll)\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"print(N)\n",
|
||||||
|
"print(c4(N))"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 583,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "stdout",
|
||||||
|
"output_type": "stream",
|
||||||
|
"text": [
|
||||||
|
"0.09766799012879454\n",
|
||||||
|
"0.048925873210684825\n",
|
||||||
|
"0.051891077647695946\n",
|
||||||
|
"0.08123521836967404\n"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"sigma_1 = S2 / c4(N)\n",
|
||||||
|
"#sigma_2 = R / d2[N]\n",
|
||||||
|
"sigma_3 = IQR / (2 * norm.ppf(0.75))\n",
|
||||||
|
"sigma_4 = MAD / norm.ppf(0.75)\n",
|
||||||
|
"sigma_5 = AAD * np.sqrt(np.pi/2)\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"print(sigma_1)\n",
|
||||||
|
"#print(sigma_2)\n",
|
||||||
|
"print(sigma_3)\n",
|
||||||
|
"print(sigma_4)\n",
|
||||||
|
"print(sigma_5)"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 584,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"m2 = S2Biased\n",
|
||||||
|
"m3 = ((ll-Mean)**3).mean()\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"k2 = S2Unbiased\n",
|
||||||
|
"k3 = N**2 / ((N-1)*(N-2))*m3"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 585,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"g1_byhand = m3 / m2**(3/2)\n",
|
||||||
|
"g1 = skew(ll)"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 586,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"data": {
|
||||||
|
"text/plain": [
|
||||||
|
"(np.float64(-1.4801), np.float64(-1.4801))"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"execution_count": 586,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"output_type": "execute_result"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"g1_byhand.round(4), g1.round(4)"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 587,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"G1_byhand = k3 / k2**(3/2)\n",
|
||||||
|
"G1 = skew(ll, bias=False)"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 588,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"data": {
|
||||||
|
"text/plain": [
|
||||||
|
"(np.float64(-1.9184), np.float64(-1.9184))"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"execution_count": 588,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"output_type": "execute_result"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"G1_byhand.round(4), G1.round(4)"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": null,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"m4 = ((ll-Mean)**4).mean()\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"k4 = N**2*((N+1)*m4 - 3*(N-1)*m2**2) / ((N-1)*(N-2)*(N-3))"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "markdown",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"Coefficient of kurtosis based on central moments"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": null,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"g2_byhand = m4/m2**2\n",
|
||||||
|
"g2 = kurtosis(ll, fisher=False)"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": null,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"data": {
|
||||||
|
"text/plain": [
|
||||||
|
"(np.float64(3.9011), np.float64(3.9011))"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"execution_count": 535,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"output_type": "execute_result"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"g2_byhand.round(4), g2.round(4)"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": null,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"G2_byhand = k4/k2**2 + 3\n",
|
||||||
|
"G2 = kurtosis(ll, fisher=False, bias=False)"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": null,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"data": {
|
||||||
|
"text/plain": [
|
||||||
|
"(np.float64(6.9626), np.float64(6.9626))"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"execution_count": 537,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"output_type": "execute_result"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"G2_byhand.round(4), G2.round(4)"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": null,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"g2_excess_byhand = g2_byhand - 3\n",
|
||||||
|
"g2_excess = kurtosis(ll)"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": null,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"data": {
|
||||||
|
"text/plain": [
|
||||||
|
"(np.float64(0.9011), np.float64(0.9011))"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"execution_count": 539,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"output_type": "execute_result"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"g2_excess_byhand.round(4), g2_excess.round(4)"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": null,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"G2_excess_byhand = G2_byhand - 3\n",
|
||||||
|
"G2_excess = kurtosis(ll, bias=False)"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": null,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"data": {
|
||||||
|
"text/plain": [
|
||||||
|
"(np.float64(3.9626), np.float64(3.9626))"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"execution_count": 541,
|
||||||
"metadata": {},
|
"metadata": {},
|
||||||
"output_type": "execute_result"
|
"output_type": "execute_result"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
@ -1173,7 +1656,7 @@
|
||||||
],
|
],
|
||||||
"metadata": {
|
"metadata": {
|
||||||
"kernelspec": {
|
"kernelspec": {
|
||||||
"display_name": "Python 3",
|
"display_name": ".venv",
|
||||||
"language": "python",
|
"language": "python",
|
||||||
"name": "python3"
|
"name": "python3"
|
||||||
},
|
},
|
||||||
|
|
|
||||||
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