?专栏定位：为学习吴恩达机器学习视频的同学提供的随堂笔记。 ?专栏简介：在这个专栏，我将整理吴恩达机器学习视频的所有内容的笔记，方便大家参考学习。 ? ?视频地址：吴恩达机器学习系列课程 ❤️如果有收获的话，欢迎点赞?收藏?，您的支持就是我创作的最大动力?四、多变量线性回归1. 多功能在之前的课程中，我们利用房屋的大小这一个特征来那个来预测房屋的价格，但是当特征量变多之后，就得改变应付此类问题的
一楼可以应用变量变换的方法,将不服从正态分布的资料转化为非正态分布或近似正态分布。常用的变量变换方法有对数变换、平方根变换、倒数变换、平方根反正玄变换等，应根据资料性质选择适当的变量变换方法。对数变换 即将原始数据X的对数值作为新的分布数据： X’=lgX 当原始数据中有小值及零时，亦可取X’=lg（X+1） 还可根据需要选用X’=lg（X+k）或X’=lg（k-X） 对数变换常用于（1）使服从
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2023-09-05 23:03:35
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1973年BS期权定价模型的诞生标志着期权定价进入精确的数量化测度阶段。但是BS模型假设标的资产波动率为常数，这与现实市场观测到的“波动率微笑”曲线严重不符。 heston假设标的资产的价格服从如下过程，其中波动率为时变函数[1]： 并且求出了欧式看涨期权定价公式[2]： 本文使用python实现了上述定价公式。该公式需要输入一共九个参数，其中[v0,kappa,theta,sigma,rho]
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2024-09-14 09:43:30
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利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验，它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。正态分布 在实际数据分析过程中并不是所有数据都是满足正态分布 并不是必须满足正态分布才能分析 通过正太分布作为参考去理解事物规律 直方图初判 / QQ图判断 / K-S检验直方图初判import numpy as np
import pandas a
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2023-11-07 10:54:15
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正态性检验处理流程一、分析问题在实际研究中，正态性是很多研究方法在进行分析时需要满足的前提条件。常见的比如方差分析、T检验、相关分析、回归分析等等，这些分析方法使用的前提假定就是需要数据满足正态分布。但是这一点经常被分析人员有意或无意的忽略掉。原因一可能在于大家“心照不宣”的默认数据满足正态性；原因二可能是分析人员的数据分析基础知识不够，不知道需要进行正态性检验；原因三可能在于知道数据需要满足正态
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2023-07-19 17:17:21
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在数据分析和科学计算中，经常会遇到需要将非正态分布的数据转换为正态分布的情况。这一过程对后续的统计分析至关重要，因为许多统计方法假设数据遵循正态分布。然而，原始数据可能表现出偏态，这就需要采取一些技术手段进行处理。本文将重点阐述如何在Python中实现这一过程，并通过相应的步骤展示解决方案。
## 问题背景
在数据分析中，正态分布是一种常见的数据分布形式，许多统计方法需要假设数据源符合这一分布
正态性分析1、作用正态性检验用于检验数据是否满足正态分布，一些算法需要数据满足正态分布（如单样本 t 检验，独立样本 t 检验等）2、输入输出描述输入：一个或多个定量变量（如 30 名员工这个月的工资）输出：模型检验的结果，数据满足/不满足正态分布 3、案例示例示例：标准正态分布特征：均值=中位数=众数 右偏态特征：众数>中位数>均值 左偏态特征：众数>中位数>均值 &n
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2023-10-30 14:04:26
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10.【知识点】1. 具有继承关系的类在实例化过程中构造方法的链式调用关系类实例化是通过调用自己的构造方法完成的。子类实例化时会先自动创建超类的实例对象，这个道理类似于要有孩子就得先有父母的存在。从类的继承关系来看，创建子类实例需要在继承树上一直追溯到最基本的根类，然后，从根类开始按继承关系边下溯边逐层调用各个类的构造方法创建继承链上所有类的实例。由于类的多态性，一个类可能会有多个不同构造方法，从
在做数据分析或者统计的时候，经常需要进行数据正态性的检验，因为很多假设都是基于正态分布的之上的，例如：T检验。在Python中，主要有以下检验正态性的方法：1.scipy.stats.shapiro ——Shapiro-Wilk test，属于专门用来做正态性检验的模块，其原假设：样本数据符合正态分布。注：适用于小样本。其函数定位为：def shapiro(x):"""Perform the
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2023-08-07 17:37:58
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前面两节介绍了采用Q-Q图和偏度与峰度来对采集样本进行正态性检验，本节介绍非参数性的正态性检验，非参数性的正态性检验算法思想大致相同，算法思想步骤为：首先假设条件H0成立，然后计算采集样本的统计量，最后在已知统计量分布的情况下比较统计量与显著性水平α的大小，根据比较结果判断是否拒绝检验假设H0（如下图）。 本文首先介...
原创
2021-08-31 16:52:22
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非参数正态性检验前面两节介绍了采用Q-Q图和偏度与峰度来对采集样本进行正态性检验，本节介绍非参数性的正态性检
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2021-07-15 11:45:21
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在实际研究中，很多时候都需要数据满足正态分布才可以。比如说回归分析，其实做回归分析有一个前提条件即因变量需要满足正态分布性。也比如说方差分析，其有一个潜在的前提假定即因变量Y需要满足正态分布。还有很多种情况，比如T检验，相关分析等等。但这种情况往往被分析人员忽略掉，或者是数学基本不够扎实，也或者无论如何数据均不满足正态分布等客观条件，也或者其它情况等。如果说没有满足前提条件，分析的结果会变得不科学
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2024-01-03 16:18:23
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数据分析方法：非正态数据转化成正态数据大部分的数据分析都希望原始数据是满足正态分布的定距变量。然而，显示是残酷的，在各种研究中，常常需要面对非正态分布的定距数据。为了解决数据的正态性问题，数学家们总结了很多转化方法，但是没有万能神药，都需要对症下药（根据数据的实际分布情况，选择合适的转化方法）...
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2017-04-11 14:00:00
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<!DOCTYPE html> 正态QQ图的原理QQ图通过把测试样本数据的分位数与已知分布相比较，从而来检验数据的分布情况。QQ图是一种散点图,对应于正态分布的QQ图,就是由标准正态分布的分位数为横坐标,样本值为纵坐标的散点图。要利用QQ图鉴别样本数据是否近似于正态分布,只需看QQ图上的点是否近似地在一条直线附近,图形是直线说明是正态分布，而且该直线的斜率为标准差,截距为均值，用QQ
数据分析方法：非正态数据转化成正态数据大部分的数据分析都希望原始数据是满足正态分布的定距变量。然而，显示是残酷的，在各种研究中，常常需要面对非正态分布的定距数据。为了解决数据的正态性问题，数学家们总结了很多转化方法，但是没有万能神药，都需要对症下药（根据数据的实际分布情况，选择合适的转化方法）...
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2017-04-11 14:00:00
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本片博文介绍多元正态分布，我们以n维随机变量为主，但给出n=2时二元情况的一些实例。与上篇文章一样，我们首先介绍标准情况然后扩展到一般情况，当然这里会用到向量与矩阵符号。考虑随机向量Z=(Z1,…,Zn)′，其中Z1,…,Zn是独立同分布的N(0,1)随机变量，那么对z∈Rn,Z的密度为 fZ(z)=∏i=1n12π‾‾‾√exp{−12z2i}=(12π)n/2exp{−12∑i=1nz2i}
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2024-05-27 22:19:41
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目录：一、统计概率分布二、如何用python实现概率分布？三、总体和样本一、统计概率分布随机变量是对实验结果的数值描述。随机变量的值取决于实验结果，根据取值可以将概率分为离散型随机变量和连续型随机变量。随机变量的概率分布式描述随机变量取不同值的概率。引入三个常用的概念期望：对随机变量中心位置的一种度量。方差：度量随机变量取值的变异性或分散程度。标准差：方差的算数平方根，其单位和随机变
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2023-08-23 14:49:35
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# Python中的多元正态分布实现指南
多元正态分布在统计学中广泛应用，尤其在数据分析、机器学习等领域。对于刚入行的小白来说，实现多元正态分布的过程可能有些复杂，但只要掌握流程和代码，就容易上手了。以下是实现多元正态分布的步骤和对应的代码示例。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-09-22 05:13:08
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# 如何在Python中实现逆正态分布
在统计学中，逆正态分布是计算给定概率对应的z分数的过程。对于刚入行的小白来说，实现这一过程可能会有些复杂。但不要担心！我将分步教你如何用Python实现逆正态分布。以下是步骤流程。
| 步骤 | 操作 |
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| 第一步
