#!/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(" ")