【统计学】4.数据的概括性度量4.1 集中趋势的度量4.2 离散程度的度量4.3 偏态与峰态的度量学习目标1.集中趋势各测度值的计算方法2.集中趋势各测度值的特点及应用场合3.离散程度各测度值的计算方法4.离散程度各测度值的特点及应用场合5.偏态与峰态的测度方法6.用excel计算描述统计量并进行统计4.1 集中趋势的度量集中趋势（central tendency）1.一组数据向其中心值靠拢的倾向
0 霍特林模型在Hotelling模型中，产品在物质性能上是相同的，但在空间位置上有差异。因为不同位置上的消费者要支付不同的运输成本，他们关心的是价格与运输成本之和，而不单是价格。1 情形1 商店位于两个端点假定有一个长度为1的线性城市，消费者均匀地分布在[0,1]区间，分布密度为1。假定在这个城市中有两个商店，分别位于城市的两端，商店1在，商店2在，出售物质性能相同的产品。假定每个商店提供单位产
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2023-12-15 11:42:54
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# 使用R语言实现霍特林T方分布函数
霍特林T方分布是一种用于统计分析的分布，对于新手来说，了解和实现这一分布函数在R语言中可能会有些挑战。本文将详细介绍如何在R中实现霍特林T方分布函数。我们将通过以下几个步骤来完成这一任务。
## 流程步骤
下表总结了实现霍特林T方分布函数的主要步骤：
| 步骤 | 描述
新霍特林模型(霍特林―兰卡斯特―赫尔普曼模型)[编辑]新霍特林模型概述新霍特林模型假定消费者并非偏好完全相同，不会像迪克西特-斯蒂格里茨-克鲁格曼模型假定的那样每种东西都买一点，而是只从一个供应商那里购买某种产品。这种偏爱的供应商可能是由于地理上的接近，这时运输成本是重要的，所以区位是影响垄断竞争产业的重要因素。霍特林(H. Hotelling)说明了双头垄断会导致差异极小化(假定排除了定价问题)
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2023-11-01 09:13:19
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一、价格博弈低价的人会获得更多的市场，获得更多的收益，那么大家最后的均衡就是都低价了。陷入了囚徒困境。这种情况下有一种跳出囚徒困境的办法，就是成立某种价格协会，入会要交押金，然后协商一个市场价，大家都不低价，低价的人就没收押金，只要押金比他低价赚到的钱要多，那么大家就会守规矩了。二、修路博弈（公共品悲剧）修路会花钱，但是修好大家都有收益，一个人修要全包代价，但是两个人可以均摊代价，最后博弈的结果是
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2024-10-18 06:40:37
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产品的差异性可以存在很多，比如包装、品牌、质量等等，这篇文章我们考虑一种特殊的差异——空间差异(Spatial differences)，这便是霍特林模型(Hotelling model)
原创
2023-11-14 13:55:53
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一、确定资料的类型：分类资料、定量资料； 选择适当的统计方法，资料不同，设计不同，采用的分析方法不同；1、计量资料的比较（比较集中趋势是否不同）： （1）两组：t检验、Wilcoxon秩和检验 … t分布（近似正态分布）：用于根据小样本来估计呈正态分布且方差未知的总体的均值。 定义：假设X服从标准正态分布N（0,1），Y服从 卡方
目录1.概况2.方差分析2.1单因素2.2双因素2.3多因素3.T检验3.1独立样本T检验3.2配对样本T检验3.3单样本T检验4.卡方分析5.LSD法6.SNK法7.LSD法优点8.检验方差同质性常见检测方法1.概况差异研究的目的在于比较两组数据或多组数据之间的差异，通常包括以下几类分析方法，分别是方差分析、T检验和卡方检验。X数据类型X组别Y数据类型分析方法定类2组或多组定量方差定类仅2组定量
根据研究设计和资料的性质有单个样本t检验、配对样本t检验、两个独立样本t检验以及在方差不齐时的t'检验单样本t检验单样本t检验(one-sample t-test)又称单样本均数t检验，适用于样本均数$\overline{X}$与已知总体均数$\mu_{0}$的比较，其比较目的是检验样本均数所代表的总体均数µ是否与已知总体均数$\mu_{0}$有差别已知总体均数$\mu_{0}$, 一般为标准值、
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2024-01-20 22:47:23
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t检验主要是针对正态总体均值的假设检验，即检验样本的均值与某个值的差异，或者两个样本的均值是否有差异等。其不需要事先知道总体的方差，并且在少量样本情况下也可以进行检验。python进行t检验使用scipy包的stats模块。一、单样本t检验 示例：已知某工厂生产的一种点火器平均寿命大于1200次为合格产品，现在质检部随机抽取了20个点火器进行试验，结果寿命分别为（单位：次）：
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2023-08-03 22:01:44
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pwd ‘d:\\python\\exerise-df\\df-data-analysis’from scipy import statsimport pandas as pdimport numpy as npfrom statsmodels.formula.api import olsfrom statsmodels.stats.anova import anova_lmfro
原创
2021-06-01 16:51:23
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# Python中的T检验：基础与示例
在统计学中，T检验是一种重要的方法，用于比较两组样本的均值是否存在显著差异。特别是当样本量较小且总体方差未知时，T检验表现尤为重要。Python提供了诸多库，如SciPy，方便我们进行T检验。本文将详细介绍T检验的基本概念及其在Python中的实现。
## T检验的概念
T检验主要分为三类：单样本T检验、独立样本T检验和配对样本T检验。
1. **单
原创
2024-10-19 06:17:39
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基于Python的T检验本文讨论的T检验分为三类，分别是：单样本t检验，适用于对一组数据的均值进行检验配对的双样本T检验，适用于配对的两组数据之间的差异进行检验独立双样本T检验，适用于两组两组独立数据的差异，又可以进一步分为等方差的独立样本t检验和异方差的独立样本T检验本文介绍3种T检验的使用方法，最后介绍T检验的一般报告格式单样本T检验单样本t检验用于比较单列正态分布与给定均值是否具有显著差异，
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2023-08-21 19:38:04
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t 检验是一种统计技术，可以告诉人们两组数据之间的差异有多显著。它通过将信号量（通过样本或总体平均值之间的差异测量）与这些样本中的噪声量（或变化）进行比较来实现。有许多有用的文章会告诉你什么是 t 检验以及它是如何工作的，但没有太多材料讨论 t 检验的不同变体以及何时使用它们。本文将介绍 t 检验的 3 种变体以及何时使用它们以及如何在 Python 中运行它们。单样本 t 检验单样本 t 检验将
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2023-07-29 21:13:22
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# 实现t检验（t-test）的Python代码教程
## 1. 整体流程
下面是实现"t检验"的整体流程，可以用表格展示步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入相关的库 |
| 2 | 收集数据 |
| 3 | 数据预处理 |
| 4 | 进行t检验 |
| 5 | 分析结果 |
接下来，我们将一步一步教你如何实现每一步所需的代码，并对每行代码进行注释
原创
2023-10-25 07:57:22
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pwd ‘d:\\python\\exerise-df\\df-data-analysis’from scipy import statsimport pandas as pdimport numpy as npfrom statsmodels.formula.api import olsfrom statsmodels.stats.anova import anova_lmfro
原创
2022-02-16 17:01:54
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# 概念T检验，也称 student t 检验 ( Student’s t test ) ，用来比较两个样本的均值差异是否显著，通常用于样本含量较小 ( n <30 ) 的样本。分为单样本 t 检验、两独立样本 t 检验和两配对样本 t 检验。# 适用条件 1. 已知一个总体均数； 2. 可得到一个样本均数及该样本标准差； 3. 样本来自正态或近似正态总体。 # 单
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2023-07-06 23:42:51
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引入所需的包from scipy import statsimport numpy as np注：ttest_1samp, ttest_ind, ttest_rel均进行双侧检验H0:μ=μ0H_0: μ=μ_0H1:μ≠μ0H_1: μ≠μ_0单样本T检验-ttest_1samp生成50行x2列的数据np.random.seed(7654567) # 保证每次运行都会得到相同结果# 均值为5，方
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2024-08-22 12:39:36
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单样本t检验用于检验一个样本均值与假设的总体均值的差异是否显著。 对于一个总体来说，其集中趋势或者说中心值是我们关心的，因此需要了解总体的均值，但是由于总体的不可知性，我们首先对总体均值的取值进行假设，然后对总体进行抽样，通过样本均值的情况来检验我们对总体均值的假设是否成立，根据假设检验的小概率原则，如果在我们假设的总体均值下，样本均值观测值出现的概率是小概率，那么说明总体均值的假设是错误的，反之
废话不多说，直接开始进入配对T检验简单的说配对T检验就是单样本T检验的变形。用观察组和对照组相减。得到的差值做单样本T检验。例：为研究某铁剂治疗和饮食治疗营养性缺铁性贫血的效果，将16名患者按年龄、体重、病程和病情相近的原则配成8对，分别使用饮食疗法和补充铁剂治疗的方法，3个月后测得两组患者血红蛋白质如表3-1，问两种方法治疗后患者的血红蛋白值有无差别? 1.SASSAS语句：data
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2023-08-26 09:14:22
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