Data update

Task/Statistics-Basic/Amazing-Hopper/statistics-basic.hopper

@@ -0,0 +1,116 @@
+#include <basico.h>
+
+#define TOTAL_BINES  10
+
+algoritmo
+
+   /* verifica y obtiene argumento: tamaño de muestra*/
+    tamaño muestra=0
+    //obtener total argumentos
+    //es distinto a '2', entonces{ terminar }
+    //obtener parámetro numérico(2), mover a 'tamaño muestra'
+    /* algo menos natural, pero más claro para una mente formal: */
+    obtener total argumentos
+    si ' es distinto a( 2 ) '
+         terminar
+    sino
+         guardar ' parám numérico(2)' en 'tamaño muestra'
+    fin si
+
+   /* establece la escala para desplegar barras */
+    escala = 1.0
+    si ' #(tamaño muestra > 50) '
+        #( escala = 50.0 / tamaño muestra )
+    fin si
+
+    /* Generar muestra de tamaño "tamaño muestra" */
+    dimensionar con ( tamaño muestra) matriz aleatoria entera ( 10, muestra )
+
+    decimales '3'
+
+    /* Genera tabla de clases con 10 bines */
+    tabla de clases=0
+    bines(TOTAL_BINES, muestra), mover a 'tabla de clases'
+
+    /* Imprime tabla de clases */
+    ir a subrutina( desplegar tabla de clases)
+
+    /* Calcula promedio según tabla de clases */
+    promedio tabla=0, FREC=0, MC=0
+    ir a subrutina ( calcular promedio de tabla de clases )
+
+    /* Calcula desviación estándar y varianza */
+    desviación estándar=0, varianza=0
+    ir a subrutina ( calcular desviación estándar y varianza )
+
+    /* Calcula promedio de la muestra completa e imprime medidas */
+    ir a subrutina ( desplegar medidas y medias )
+
+    /* Construye barras */
+    tamaño barras=0, barras=0
+    ir a subrutina( construir barras para histograma ), mover a 'barras'
+
+    /* arma histograma de salida */
+    sMC=0
+    ir a subrutina( construir y desplegar histograma )
+
+terminar
+
+subrutinas
+
+desplegar tabla de clases:
+    token.separador '"\t"'
+    imprimir '#(utf8("Tamaño de la muestra = ")), tamaño muestra,NL,NL,\
+              #(utf8("Números entre 0 y 10\n\n")),\
+              "    --RANGO--\tM.DE C.\tFREC.\tF.R\t F.A.\tF.R.A.\n",\
+              "-----------------------------------------------------\n"'
+    imprimir 'justificar derecha(5,#(string(tabla de clases))), NL'
+
+retornar
+
+desplegar medidas y medias:
+    promedio muestra=0
+    muestra, promediar, mover a 'promedio muestra'
+
+    imprimir ' "Media de la muestra = ", promedio muestra, NL,\
+               "Media de la tabla   = ", promedio tabla, NL,\
+               "Varianza            = ", varianza, NL,\
+               #(utf8("Desviación estandar = ")), desviación estándar,NL'
+retornar
+
+construir barras para histograma:
+    #(tamaño barras = int(FREC * escala * 5))
+
+    dimensionar con (TOTAL_BINES) matriz rellena ("*", barras)
+    #(barras = replicate( barras, tamaño barras))
+retornar ' barras '
+
+construir y desplegar  histograma:
+    #(sMC = string(MC))
+    unir columnas( sMC, sMC, justificar derecha(5,#(string(FREC))), barras )
+
+    /* Imprime histograma */
+    token.separador '"   "'
+    imprimir ( " M.C. FREC.\n-----------\n",\
+               sMC,NL )
+
+retornar
+
+calcular promedio de tabla de clases:
+    //[1:filasde(tabla de clases), 3] coger (tabla de clases), mover a 'MC'
+    //[1:filasde(tabla de clases), 4] coger (tabla de clases), mover a 'FREC'
+    /* un poco menos natural, pero más claro para una mente formal: */
+    #basic{
+        MC = tabla de clases[ 1:TOTAL_BINES, 3]
+        FREC = tabla de clases[ 1:TOTAL_BINES, 4]
+    }
+    borrar intervalo
+    multiplicar(MC,FREC), calcular sumatoria, dividir entre (tamaño muestra),
+    mover a 'promedio tabla'
+retornar
+
+calcular desviación estándar y varianza:
+    restar( MC, promedio tabla), elevar al cuadrado, por (FREC),
+    calcular sumatoria, dividir entre(tamaño muestra), copiar en 'varianza'
+    calcular raíz, mover a 'desviación estándar'
+retornar

Task/Statistics-Basic/EasyLang/statistics-basic.easy

@@ -0,0 +1,45 @@
+global list[] .
+proc mklist n . .
+   list[] = [ ]
+   for i = 1 to n
+      list[] &= randomf
+   .
+.
+func mean .
+   for v in list[]
+      sum += v
+   .
+   return sum / len list[]
+.
+func stddev .
+   avg = mean
+   for v in list[]
+      squares += (avg - v) * (avg - v)
+   .
+   return sqrt (squares / len list[])
+.
+proc histo . .
+   len hist[] 10
+   for v in list[]
+      ind = floor (v * 10) + 1
+      hist[ind] += 1
+   .
+   for v in hist[]
+      h = floor (v / len list[] * 200 + 0.5)
+      s$ = substr "========================================" 1 h
+      print v & " " & s$
+   .
+.
+numfmt 4 5
+proc stats size . .
+   mklist size
+   print "Size:   " & size
+   print "Mean:   " & mean
+   print "Stddev: " & stddev
+   histo
+   print ""
+.
+stats 100
+stats 1000
+stats 10000
+stats 100000

Task/Statistics-Basic/Sidef/statistics-basic.sidef

@@ -1,26 +1,26 @@
 func generate_statistics(n) {
-    var(sum=0, sum2=0);
-    var hist = 10.of(0);
-
+    var(sum=0, sum2=0)
+    var hist = 10.of(0)
+ 
     n.times {
-        var r = 1.rand;
-        sum += r;
-        sum2 += r**2;
-        hist[10*r] += 1;
+        var r = 1.rand
+        sum += r
+        sum2 += r**2
+        hist[10*r] += 1
     }
-
-    var mean = sum/n;
-    var stddev = Math.sqrt(sum2/n - mean**2);
-
-    say "size: #{n}";
-    say "mean:   #{mean}";
-    say "stddev: #{stddev}";
-
-    var max = hist.max;
-    hist.range.each {|i|
-        printf("%.1f:%s\n", 0.1*i, "=" * 70*hist[i]/max);
+ 
+    var mean = sum/n
+    var stddev = sqrt(sum2/n - mean**2)
+ 
+    say "size: #{n}"
+    say "mean:   #{mean}"
+    say "stddev: #{stddev}"
+ 
+    var max = hist.max
+    for i in ^hist {
+        printf("%.1f:%s\n", 0.1*i, "=" * 70*hist[i]/max)
     }
-    print "\n";
+    print "\n"
 }
-
+ 
 [100, 1000, 10000].each {|n| generate_statistics(n) }