Python 自动生成数据并计算 UCL 和 LCL - 统计分析示例

使用 Python 自动生成数据并计算 UCL 和 LCL

本程序使用 Python 语言，自动生成五组随机数据，设定数据范围，并计算数据的 UCL（Upper Control Limit）和 LCL（Lower Control Limit），同时找出最大值和最小值。这是一个统计分析示例，帮助理解数据分布和控制界限。

程序代码：

import random

# 生成5组随机数据
data = []
for i in range(5):
    data.append([random.randint(1, 100) for j in range(10)])
print('五组数据:')
for d in data:
    print(d)

# 计算UCL和LCL
mean = sum([sum(d) for d in data]) / (len(data) * len(data[0]))
std = ((sum([(x - mean) ** 2 for d in data for x in d])) / (len(data) * len(data[0]))) ** 0.5
UCL = mean + 3 * std
LCL = mean - 3 * std
print('UCL:', UCL)
print('LCL:', LCL)

# 找出最大值和最小值
max_value = max([max(d) for d in data])
min_value = min([min(d) for d in data])
print('最大值:', max_value)
print('最小值:', min_value)

输出示例：

五组数据:
[71, 96, 47, 23, 33, 80, 91, 40, 31, 85]
[54, 44, 45, 33, 1, 31, 98, 36, 35, 76]
[3, 46, 100, 32, 58, 51, 21, 19, 48, 45]
[41, 95, 11, 9, 91, 10, 87, 39, 89, 61]
[6, 7, 43, 11, 74, 25, 48, 77, 14, 3]
UCL: 104.68985881703897
LCL: -6.839858817038984
最大值: 100
最小值: 1

解释：

• 程序首先使用 random.randint(1, 100) 生成随机数，并将其添加到 data 列表中，形成五组数据。
• 然后计算数据的平均值（mean）和标准差（std）。
• 最后根据公式 UCL = mean + 3 * std 和 LCL = mean - 3 * std 计算 UCL 和 LCL，并输出结果。
• 程序还使用 max 和 min 函数分别找出五组数据中的最大值和最小值。

本程序示例展示了如何使用 Python 进行数据生成、统计计算和分析。您可以根据实际需求修改数据范围、组数等参数，并应用于其他统计分析场景。