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MarceloSouza1983/java-14

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Calcular Media, Moda e Mediana

Objetivo Atingido - Nota alcançada 100 pontos

Você recebeu a tarefa de criar uma classe utilitária que poderá ser utilizada em vários pontos de sua aplicação. Essa classe deve conter métodos para realizar alguns cálculos comuns em análises estatísticas. A versão inicial de sua classe deve conter a implementação dos seguintes métodos:

Média:

O método que terá o nome average deve receber um array de inteiros e retornar a média de seus valores. A média pode ser obtida através da soma de todos os valores do conjunto, dividida pela quantidade de elementos do conjunto.

Exemplo: Para um array [1,2,3,4,5], o cálculo da média deverá ser: 15 / 5 = 3 (soma / quantidade = média)

Moda:

O método que terá o nome mode deve receber um array de inteiros e retornar um inteiro contendo o valor da moda do conjunto. A moda é representada pelo valor que mais se repete no conjunto.

Exemplo: Para um array [1,2,2,3,3,4,4,4,5,5,6,7,8], a moda é o número 4 com 3 ocorrências.

Observação: Para fins de simplificação, não deverão ser considerados arrays que possuam mais de 1 número de moda, como por exemplo: [1,1,2,2,4]

Mediana:

O método que terá o nome median deve receber um array de inteiros e retornar um valor inteiro contendo a mediana do conjunto. A mediana pode ser obtida ordenando os valores no array e pegando o valor que se encontra no meio do mesmo. Para arrays com quantidade par de elementos, não haverá um único valor no meio, nesse caso a mediana será definida como a média entre os dois valores do meio do array.

Exemplo: Para um array [1,2,3,4,5,6,7], a mediana é representada pelo número 4 que se encontra exatamente no meio da distribuição. Para um array [1,4,6,10,12,14], a mediana é definida pelo cálculo da média entre 6 e 10, o que significa que teremos: (6 + 10) / 2 = 8

Requisitos

Para este desafio você precisará:

  • Java 8++

Para instalar no MacOS, usando o HomeBrew, basta executar:

brew cask install java

Para instalar no Linux e no Windows, confira os links na seção de conteúdo.

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