Natuurlijk! Hier is een basisvoorbeeld van een Fortran-programma dat descriptieve statistieken (gemiddelde en variantie) uitvoert op een dataset uit een CSV-bestand. Het programma leest de gegevens, berekent de statistieken en geeft de resultaten weer. Let op: Voor het lezen van CSV-bestanden wordt ervan uitgegaan dat de gegevens numeriek en gescheiden door komma’s zijn. Je kunt het aanpassen afhankelijk van je gegevens. --- program DescriptiveStatistics implicit none ! Variabelen declareren integer, parameter :: maxData = 1000 real :: data(maxData) integer :: n, i real :: sum, mean, variance, diff character(len=100) :: filename logical :: fileExists ! Bestandsnaam instellen filename = 'C:/data/data.csv' ! Bestandscontrole inquire(file=filename, exist=fileExists) if (.not. fileExists) then print *, 'Bestand niet gevonden: ', filename stop end if ! Gegevens lezen open(unit=10, file=filename, status='old', action='read') n = 0 do read(10, *, iostat=i) data(n+1) if (i /= 0) exit n = n + 1 if (n >= maxData) then print *, 'Maximum aantal data bereikt.' exit end if end do close(10) if (n == 0) then print *, 'Geen gegevens gevonden in het bestand.' stop end if ! Gemiddelde berekenen sum = 0.0 do i = 1, n sum = sum + data(i) end do mean = sum / n ! Variantie berekenen variance = 0.0 do i = 1, n diff = data(i) - mean variance = variance + diff*diff end do variance = variance / (n - 1) ! Resultaten weergeven print *, 'Aantal gegevens:', n print *, 'Gemiddelde:', mean print *, 'Variantie:', variance end program DescriptiveStatistics --- **Hoe de resultaten te interpreteren en presenteren:** 1. **Aantal gegevens (n):** Geeft aan hoeveel datapunten er zijn geanalyseerd. Hoe meer data, hoe betrouwbaarder de statistieken. 2. **Gemiddelde:** Het rekenkundig gemiddelde geeft de centrale tendens van de dataset weer. Een hogere waarde betekent dat de meeste data rond dat getal liggen. 3. **Variantie:** Meet de spreiding van de data rondom het gemiddelde. Een hogere variantie duidt op een grotere variatie in de data. **Effectieve presentatie:** - Gebruik duidelijke koppen en labels in je rapport. - Overweeg grafieken zoals histogrammen om de verdeling visueel te evalueren. - Voeg context toe bij de interpretatie, bijvoorbeeld door te vergelijken met verwachte waarden of normen. Mocht je verdere functies willen toevoegen, zoals mediaan of standaarddeviatie, of gegevens uit meerdere kolommen willen analyseren, dan kan dat verder worden uitgebreid.

Hier is een Fortran-programma voor beschrijvende statistiek volgens uw specificaties, inclusief interpretatie- en presentatietips: ```fortran program descriptive_stats implicit none ! Declaraties integer, parameter :: max_records = 1000 real(8) :: data_array(max_records) real(8) :: mean_val, variance_val integer :: n, i, ierr character(len=100) :: filename ! Bestandsnaam instellen filename = 'C:/data/data.csv' ! Data inlezen open(unit=10, file=filename, status='old', action='read', iostat=ierr) if (ierr /= 0) then print *, 'Fout: Kan bestand niet openen - ', trim(filename) stop end if n = 0 do i = 1, max_records read(10, *, iostat=ierr) data_array(i) if (ierr /= 0) exit n = n + 1 end do close(10) ! Controleer of data is ingelezen if (n == 0) then print *, 'Fout: Geen data ingelezen' stop end if ! Statistieken berekenen call calculate_mean(data_array, n, mean_val) call calculate_variance(data_array, n, mean_val, variance_val) ! Resultaten tonen print *, '=================================' print *, 'BESCHRIJVENDE STATISTIEK' print *, '=================================' print *, 'Bestand: ', trim(filename) print *, 'Aantal datapunten: ', n print *, 'Gemiddelde: ', mean_val print *, 'Variantie: ', variance_val print *, 'Standaardafwijking: ', sqrt(variance_val) print *, '=================================' contains subroutine calculate_mean(data, n, mean) real(8), intent(in) :: data(*) integer, intent(in) :: n real(8), intent(out) :: mean integer :: i mean = 0.0d0 do i = 1, n mean = mean + data(i) end do mean = mean / real(n, 8) end subroutine calculate_mean subroutine calculate_variance(data, n, mean, variance) real(8), intent(in) :: data(*) integer, intent(in) :: n real(8), intent(in) :: mean real(8), intent(out) :: variance integer :: i variance = 0.0d0 do i = 1, n variance = variance + (data(i) - mean)**2 end do variance = variance / real(n-1, 8) ! Steekproefvariantie end subroutine calculate_variance end program descriptive_stats ``` **Compilatie en uitvoering:** ```bash gfortran -o stats programma.f90 ./stats ``` ## Interpretatie van resultaten: **Gemiddelde (Mean):** - Vertegenwoordigt het centrale punt van uw dataset - Gevoelig voor uitschieters - extreme waarden kunnen het gemiddelde sterk beïnvloeden - Interpretatie: "De typische waarde in de dataset is ongeveer X" **Variantie:** - Meet de spreiding van data rond het gemiddelde - Hogere waarde = grotere spreiding van datapunten - Laagste mogelijke waarde is 0 (alle punten identiek) - Interpretatie: "De waarden variëren gemiddeld X eenheden² van het gemiddelde" ## Effectieve presentatietips: 1. **Tabellarische weergave:** ``` | Statistiek | Waarde | |-------------------|----------| | Steekproefgrootte | 150 | | Gemiddelde | 45.23 | | Variantie | 125.67 | | Standaardafwijking| 11.21 | ``` 2. **Visuele elementen toevoegen:** - Bereik: min/max waarden - Histogram voor verdeling - Boxplot voor uitschieters 3. **Context geven:** - Vergelijk met verwachte waarden of referentiegroepen - Beschrijf praktische betekenis van de resultaten 4. **Data kwaliteit vermelden:** - Aantal ontbrekende waarden - Eventuele uitschieters - Dataverzameling methode Dit programma biedt een solide basis voor uw statistische analyses en kan eenvoudig worden uitgebreid met aanvullende statistieken zoals mediaan, modus, of betrouwbaarheidsintervallen.