DeskriptiveStatistik/DeskriptiveStatistik.py

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 import numpy as np
-import math
 
 def werteListe(absoluteHaufigkeiten):
     werte = []
@@ -93,67 +92,24 @@ def standardabweichung(werte=[], absuluteHaufigkeit={}, relativeHaufigkeiten={},
     return np.sqrt(varianz(werte, absuluteHaufigkeit, relativeHaufigkeiten, pdf, stichprobengroesse, korrigiert))
 
 
-def kovarianz(wertePaare=[]):
+def kovarianz(werte=[]):
     summe = 0
-    n = len(wertePaare)
+    n = len(werte)
-    xMittel = mittelwert([wert[0] for wert in wertePaare])
+    xMittel = mittelwert([wert[0] for wert in werte])
-    yMittel = mittelwert([wert[1] for wert in wertePaare])
+    yMittel = mittelwert([wert[1] for wert in werte])
-    for wert in wertePaare:
+    for wert in werte:
         x = wert[0]
         y = wert[1]
         summe = summe + ((x - xMittel) * (y - yMittel))
-    return float(summe) / float(n)
+    return summe / n
-
-def korrelationskoeffizentPearson(wertePaare=[]):
-    xStandardabweichung = standardabweichung([wert[0] for wert in wertePaare])
-    yStandardabweichung = standardabweichung([wert[1] for wert in wertePaare])
-    return float(kovarianz(wertePaare)) / float(xStandardabweichung * yStandardabweichung)
-
-def rang(wertePaare=[], xWerte=[], yWerte=[]):
-    if(len(wertePaare) < 1):
-        wertePaare = bildeWertePaare(xWerte, yWerte)
-    wertePaare.sort(key=lambda tup: tup[0])
-    wertePaare = [(wertePaare[i][0], wertePaare[i][1], i + 1) for i in range(len(wertePaare))]
-    wertePaare.sort(key=lambda tup: tup[1])
-    wertePaare = [(wertePaare[i][0], wertePaare[i][1], wertePaare[i][2], i + 1) for i in range(len(wertePaare))]
-    return wertePaare
-
-def korrelationskoeffizentPearsonRang(wertePaare=[]):
-    wertePaare = rang(wertePaare=wertePaare)
-    n = len(wertePaare)
-    rangMittelwert = float((len(wertePaare) + 1)) / 2.0
-    summeZahler = 0
-    summeNennerX = 0
-    summeNennerY = 0
-    for wertePaar in wertePaare:
-        summeZahler = summeZahler + (wertePaar[2] - rangMittelwert) * (wertePaar[3] - rangMittelwert)
-        summeNennerX = summeNennerX + math.pow(wertePaar[2] - rangMittelwert, 2)
-        summeNennerY = summeNennerY + math.pow(wertePaar[3] - rangMittelwert, 2)
-    return summeZahler / (math.sqrt(summeNennerX) * math.sqrt(summeNennerY))
 
 
 
-
-
-
-
-def bildeWertePaare(x=[], y=[]):
-    wertePaare = []
-    if not len(x) == len(y):
-        return False
-    for i in range(len(x)):
-        wertePaare.append((x[i], y[i]))
-    return wertePaare
-
 if __name__ == '__main__':
     #werte = [12, -5, 5, 52, -6, -5, 8, -7, 22, -46, 8, -14, 5, 47]
     #haufigkeiten = {0: 6, 1: 6, 2: 3, 3: 5, 8: 6}
-    werteX = [59, 35, 43, 23, 42, 27]
+    werte = [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
-    werteY = [14.6, 11.8, 14.3, 13.0, 14.2, 11.0]
-    werte = bildeWertePaare(werteX, werteY)
     print(kovarianz(werte))
-    print(korrelationskoeffizentPearson(werte))
-    print(korrelationskoeffizentPearsonRang(werte))
     #werte = [9, 7, 7, 6, 1]
     # haufigkeiten = {11: 3/20, 13: 1/2, 15: 1/10, 17: 1/5, 19: 1/20}
     # print("Anzahl Elemente: " , anzahlElemente(werte))