1 rata-rata distribusi frekuensi

In [1]:

import numpy as np
import pandas as pd

import numpy as np import pandas as pd

In [2]:

lower_bond = [33,26,19,12,5]
upper_bond = [39,32,25,18,11]
frekuensi = [2,8,19,20,11] 

data_frekuensi = pd.DataFrame({'lower_bond':lower_bond, 'upper_bond':upper_bond, 'frekuensi':frekuensi})
data_frekuensi

lower_bond = [33,26,19,12,5] upper_bond = [39,32,25,18,11] frekuensi = [2,8,19,20,11] data_frekuensi = pd.DataFrame({'lower_bond':lower_bond, 'upper_bond':upper_bond, 'frekuensi':frekuensi}) data_frekuensi

Out[2]:

	lower_bond	upper_bond	frekuensi
0	33	39	2
1	26	32	8
2	19	25	19
3	12	18	20
4	5	11	11

Setup midle value in class¶

In [3]:

data_frekuensi['midle_value'] = np.array((data_frekuensi.lower_bond + data_frekuensi.upper_bond)/2, dtype=np.int64)
data_frekuensi

data_frekuensi['midle_value'] = np.array((data_frekuensi.lower_bond + data_frekuensi.upper_bond)/2, dtype=np.int64) data_frekuensi

Out[3]:

	lower_bond	upper_bond	frekuensi	midle_value
0	33	39	2	36
1	26	32	8	29
2	19	25	19	22
3	12	18	20	15
4	5	11	11	8

Setup f . X¶

In [4]:

data_frekuensi['fX'] = data_frekuensi.frekuensi * data_frekuensi.midle_value
data_frekuensi

data_frekuensi['fX'] = data_frekuensi.frekuensi * data_frekuensi.midle_value data_frekuensi

Out[4]:

	lower_bond	upper_bond	frekuensi	midle_value	fX
0	33	39	2	36	72
1	26	32	8	29	232
2	19	25	19	22	418
3	12	18	20	15	300
4	5	11	11	8	88

Masukan ke rumus mean untuk data table frekuensi¶

In [5]:

average = sum(data_frekuensi.fX) / sum (frekuensi)
average

average = sum(data_frekuensi.fX) / sum (frekuensi) average

Out[5]:

18.5

Kita mendapati nilai rata-rata pada hipmunan distribusi frekuensi di atas adalah 18.5