首先，统计学是应用数学的一个分支，主要通过概率论建立模型，收集观察的数据，进行量化分析，从而进行推断和预测。统计学即透过现象看本质。1.数据的度量数据的主要分布特征：集中趋势（向平均值靠拢的趋势），离散程度，分布形状。 数据的分类：定量数据和定性数据。定量数据分为：连续变量：可以取任何值，可分割至小数点。如身高、体重。离散变量：只能取整数值，不可以取小数。如人数。定性变量分为：有序分类变
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2024-07-21 01:46:19
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在C语言中，关键字static的意思是静态，他的主要作用有两个：1.在函数体内静态变量具有“记忆”功能，即一个被声明为静态的变量只会被初始化一次，该函数在调用过程中，其值保持不变。一个变量被定义为静态变量就会将其放到静态数据区，而不是栈区。 也就是说一个静态变量只有在声明时对其进行一次出初始化，如果声明时未对其进行赋值操作： 静态整型默认为0‘’ 静态字符默认为空； 下面来看一个例子void ad
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2024-06-07 20:00:05
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## Python中的定性变量
在数据分析和统计建模中，经常会遇到定性变量。定性变量是指描述事物属性或特征的变量，通常用于区分类别或类别之间的差异。在Python中，我们可以使用不同的方法来处理和分析定性变量。
### 定性变量的处理
在处理定性变量时，通常需要将其转换为适当的形式，以便进行数据分析和建模。一种常见的处理方法是使用独热编码（One-Hot Encoding）。独热编码将定性变
原创
2024-03-17 03:22:55
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# Python定性变量绘图
## 介绍
在数据分析和可视化中，我们经常需要处理定性变量（Qualitative Variables），这些变量的取值是离散的，无法进行数学运算。例如，性别、学历、地区等变量都属于定性变量。为了更好地理解和展示这些变量之间的关系，我们需要使用合适的可视化方法来揭示数据中的模式和规律。Python提供了一些强大的工具和库来处理和绘制定性变量的图形。
本文将介绍如
原创
2023-08-10 13:30:02
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本文主要介绍了因变量为定性变量情况下的回归模型，重点是Logistic回归模型及其参数估计。
目录Chapter 11：含定型因变量的回归模型6.1 含定型因变量的线性回归模型6.1.1 含定性因变量的回归函数的意义6.1.2 含定性因变量的回归模型的特殊性6.1.3 Logistic 回归模型6.2 Logistic 回归模型的参数估计6.2.1 分组
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2024-02-06 13:26:24
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在python编程中，一般使用global 关键字来定义全局变量，但是发现 global 关键字在涉及多个文件时，好像存在问题。比如，单个文件下用global定义使用全局变量的情况 ，看下面的代码# -*-coding: utf-8 -*-
#from data_def import *
distance=34
class test(object):
def __init__(self)
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2023-08-22 16:15:58
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# Python检验变量的分布：科普与代码示例
在数据分析和统计学中，检验变量的分布是了解数据特性的重要步骤。Python，作为一种强大的编程语言，提供了多种工具和库来帮助我们完成这一任务。本文将介绍如何使用Python检验变量的分布，并通过代码示例进行说明。
## 流程图
首先，让我们通过一个流程图来概述检验变量分布的基本步骤：
```mermaid
flowchart TD
A
原创
2024-07-16 04:55:42
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目录Python 变量类型变量存储在内存中的值。这就意味着在创建变量时会在内存中开辟一个空间。基于变量的数据类型，解释器会分配指定内存，并决定什么数据可以被存储在内存中。因此，变量可以指定不同的数据类型，这些变量可以存储整数，小数或字符。变量赋值Python 中的变量赋值不需要类型声明。每个变量在内存中创建，都包括变量的标识，名称和数据这些信息。每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被
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2023-10-07 09:13:13
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文章目录1. 定性特征变量1.1 定类变量处理1.2 定序变量处理2. 定量特征变量3. 总结 牢记一句话：“数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已”。 机器学习的根本目标，就是用数据的特征变量去对目标变量进行预测。那么我们所遇到的特征变量有哪些种类呢？各个种类又该如何处理呢？ 总体而言，所有的特征变量可以归为两大类：定性特征和定量特征，我们依次看一下。1.
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2024-01-30 20:01:15
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第10章 含定性变量的回归模型10.3 研究者想研究采取某项保险革新措施的速度y对保险公司的规模x1和保险公司类型的关系（参见参考文献[3]）。因变量的计量是第一个公司采纳这项革新和给定公司采纳这项革新在时间上先后间隔的月数。第一个自变量公司的规模是数量型的，用公司的总资产额（百万美元）来计量；第二个自变量公司是定性变量，由两种类型构成，即股份公司和互助公司。数据资料如表10-8所示，试建立y对公
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2023-11-02 15:00:52
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# Python变量分布检验
在统计学中，我们经常需要对数据进行分布检验，以确定数据是否符合某种特定的分布。Python作为一种强大的编程语言，提供了多种库和工具来进行变量分布检验。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行变量分布检验，并通过代码示例演示具体的操作步骤。
## 变量分布检验方法
在Python中，我们通常使用统计学中的假设检验方法来对变量的分布进行检验。常见的变量分布检验
原创
2024-07-10 05:53:32
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# Python多变量分布实现流程
## 1. 理解多变量分布
在开始实现多变量分布之前，首先需要了解什么是多变量分布。多变量分布指的是两个或多个变量之间的关系和分布情况。在Python中，我们可以使用一些统计方法和可视化工具来分析和展示多变量之间的关系。
## 2. 实现步骤
下面是实现多变量分布的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库
原创
2024-01-20 05:53:32
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# Python变量分布预览
在编写Python代码时，我们经常需要了解变量的分布情况，即不同类型的变量在程序中所占比例。通过分析变量的分布情况，我们可以更好地优化代码结构和性能。本文将介绍如何使用Python中的一些工具来预览变量的分布情况。
## Counter模块
Python中的Counter模块可以用来统计可迭代对象中元素的出现次数，并以字典的形式返回结果。我们可以利用Counte
原创
2024-05-15 07:08:22
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1.变量变量是shell中经常用到的，事实上常见的各种开发语言都支持变量。那么什么是变量？顾名思义即变化的数据。使用变量可以实现灵活的数据处理。在bash中变量分为内置变量和自定义变量。内置变量，即bash中自身带有的变量，通常是为了实现shell中特定功能。而自定义变量，即用户根据自己的需要而实现的。变量用处之一是在程序中可以多次引用同一个变量，仅需要修改变量的值，即可实现多出对同一个变量引用的
# Python将定性变量转换为因子型的指导
在数据科学和机器学习中，定性变量（Categorical Variables）通常用来表示分类数据，比如性别、颜色或地区等。在Python中，我们可以使用Pandas库将这些定性变量转换为因子型，以便进行更复杂的分析或建模。本文将详细介绍这一过程，并为初学者提供清晰的步骤与代码示例。
## 流程概述
为了将定性变量转换为因子型，我们需要遵循以下步
若定点运动的刚体所受外力对固定点O的主矩$T=0$，则这种情况称为刚体定点运动的欧拉情况，相应的刚体常称为欧拉陀螺。刚体自由转动时外力矩为零，因此角动量守恒，角动量平方也守恒，即：$$L^2=I^2_1\omega^2_x+I^2_2\omega^2_y+I^2_3\omega^2_z=常数$$ 同时它的能量也守恒：$$E=\frac{1}{2}(I_1\omega^2_x+I_2\omeg
相对于离散随机变量，连续随机变量可以在一个连续区间内取值。比如一个均匀分布，从0到1的区间内取值。一个区间内包含了无穷多个实数，连续随机变量的取值就有无穷多个可能。 为了表示连续随机变量的概率分布，我们可以使用累积分布函数或者密度函数。密度函数是对累积分布函数的微分。连续随机变量在某个区间内的概率可以使用累积分布函数相减获得，即密度函数在相应区间的积分。 在随机变量中，我们了解了一种连续分
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2024-03-14 16:55:09
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python的历史简介： Python的创始人为Guido van Rossum。1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，做为ABC 语言的一种继承。之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为该编程语言的名字，是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的爱好者。python的版本介绍： python分2.0版本和3.0版本。大家
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2024-09-04 09:45:45
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在本文中，我们考虑的情况是预测变量的值不可信，而不是目标变量的值可信。为了简单起见，我们考虑一个带有一个数值预测器的简单线性回归问题。我们将使用正态分布对预测值中的不确定性进行建模。此依赖关系的信念网显示如下： 这里y是观察到的目标，X是观察...
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2019-01-26 21:21:49
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作者 | Farhad Malik译者 | Monanfei责编 | 夕颜为什么正态分布如此特殊？为什么大量数据科学和机器学习的文章都围绕正态分布进行讨论？我决定写一篇文章，用一种简单易懂的方式来介绍正态分布。在机器学习的世界中，以概率分布为核心的研究大都聚焦于正态分布。本文将阐述正态分布的概率，并解释它的应用为何如此的广泛，尤其是在数据科学和机器学习领域，它几乎无处不在。我将会从基础概念出发，解
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2024-05-20 17:56:41
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