无法估算半变异函数

无法估算半变异函数
函数名称：无法估算半变异函数
函数功能：计算无法估算半变异函数
输入参数：数据集，包括样本值和对应的时间点
输出结果：无法估算半变异函数的值
实现思路：
1. 对数据集按时间点从小到大排序；
2. 对于每个时间点，计算其之前所有样本值的平均数；
3. 对于每个时间点，计算其之前所有样本值与平均数的差值的绝对值的平均数；
4. 将步骤2和步骤3得到的结果作为横纵坐标绘制散点图，得到无法估算半变异函数。

代码实现：
```python
def half_variability(data):
"""
计算无法估算半变异函数
:param data: 数据集，包括样本值和对应的时间点
:return: 无法估算半变异函数的值
"""
# 按时间点从小到大排序
sorted_data = sorted(data, key=lambda x: x[1])
# 计算每个时间点之前所有样本值的平均数
avg_list = []
for i in range(len(sorted_data)):
values = [x[0] for x in sorted_data[:i+1]]
avg_list.append(sum(values) / len(values))
# 计算每个时间点之前所有样本值与平均数的差值的绝对值的平均数
diff_list = []
for i in range(len(sorted_data)):
values = [abs(x[0] - avg_list[i]) for x in sorted_data[:i+1]] diff_list.append(sum(values) / len(values))
# 绘制散点图，得到无法估算半变异函数
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(avg_list, diff_list)
plt.xlabel("Mean")
plt.ylabel("Absolute Mean Deviation")
plt.show()
```
使用示例：
```python
data = [(1, 2), (3, 4), (2, 6), (5, 8)]
half_variability(data)
```
输出结果：
绘制出散点图，无法估算半变异函数的值需要根据图形判断。