#!/usr/bin/envetor python
def media(vetor): return sum(vetor) / len(vetor)
def moda(vetor): b, modas = 2, [] for i in vetor: a = vetor.count(i) if a > b: b, modas = a, [i] elif a == b and i not in modas: modas.append(i) modas.sort() return modas
def mediana(vetor): vetor.sort() if len(vetor) % 2 == 0: return media([vetor[int(len(vetor) / 2) - 1], vetor[int(len(vetor) / 2)]]) else: return vetor[int(len(vetor) / 2)]
def desvio_medio(vetor): return media([abs(i - media(vetor)) for i in vetor])
def variancia(vetor): return media([pow(i - media(vetor), 2) for i in vetor])
def desvio_padrao(vetor): return pow(variancia(vetor), .5)
if name == "main":
executa = True
while (executa):
entrada = int(input("Insira a quantidade de valores da amostra: "))
vetor = list(map(int,input("Insira os valores: ").strip().split()))[:entrada]
if(len(vetor) >= entrada):
executa = False
print("MEDIA: ")
print(media(vetor))
print(" ")
print("MODA: ")
print(moda(vetor))
print(" ")
print("MEDIANA: ")
print(mediana(vetor))
print(" ")
print("Medidas de Dispersão\n")
print("DESVIO MEDIO: ")
print(desvio_medio(vetor))
print(" ")
print("VARIANCIA: ")
print(variancia(vetor))
print(" ")
print("DESVIO PADRAO: ")
print(desvio_padrao(vetor))
print(" ")