最近在温故统计学方面的知识,纸上得来终觉浅,本人打算将《深入浅出统计学》上一些例子用python进行可视化。今天就先从箱线图这一例子开始吧。这是从此书第三章:分散性与变异性量度--强大"距"说起。先介绍全距概念,全距是由数据集中最大值减去最小值,最大值为上界,最小值为下界。这是用于量度数据分散程度一种方法。然而全距最大问题是无法将异常值排除在外,导致数据异常性。为了摆脱异
# 统计学Python实现 统计学是应用数学一个分支,主要通过数据分析来对现象进行推断和预测。Python作为一门强大编程语言,提供了多种库来帮助我们实现统计学各种算法和方法。本文将介绍如何在Python中使用一些基本统计学方法,并通过代码示例进行展示。 ## 统计学基础 在开始之前,我们需要了解一些统计学基本概念: 1. **均值(Mean)**:一组数据总和除以数据
原创 1月前
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阅读之前看这里 ?:博主是正在学习数据分析一员,博客记录是在学习过程中一些总结,也希望和大家一起进步,在记录之时,未免存在很多疏漏和不全,如有问题,还请私聊博主指正。 博客地址: 天阑之蓝博客 ,学习过程中不免有困难和迷茫,希望大家都能在这学习过程中肯定自己,超越自己,最终创造自己。统计学知识,学了那么多,应该在实际问题去验证和解决,尽量在实际项目中去应用,要有输出环境,否则学习只
本文用Python统计模拟方法,介绍四种常用统计分布,包括离散分布:二项分布和泊松分布,以及连续分布:指数分布和正态分布,最后查看人群身高和体重数据所符合分布 # 导入相关模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns %matplotlib inlin
应用统计学数据概括性度量集中趋势Mode众数是唯一描述无序类别数据,由图可知众数便是图形中峰。 对于类别变量,众数就是某一种类别。中位数和平均数都可能不是样本中值。中位数不受极值影响,对于类别数据来说,中位数是某一类别(同mode),各变量值与中位数离差绝对值之和最小,与均数不同。   平均数求法,令函数等于各变量值与平均数离差平方之和,该函数表
目录:5.1 描述性统计分析(1)基本统计学概念(2)统计量(3)离散程度(4)点估计和区间估计5.2 假设检验(1)假设检验概念(2)假设检验基本步骤(3)显著性水平与拒绝域(4)单样本t检验(5)双样本t检验 5.1 描述性统计分析(1)基本统计学概念总体样本(2)统计量可以在一定程度上反应总体特征,从样本数据中计算得到,常见统计量包括:均值标准差中位数分位数众数(3)离散程度统计量可以对
Python统计分析描述性统计分析分类变量:性别、民族、居住城市、是否违约、(等级变量:教育、学历、客户满意度、年龄段)连续性变量:年龄,收入总体:对客观事物研究时,总体是包含所有研究个体集合,比如研究中国人身高,那么所有中国人身高就是总体,某一个中国人身高就是个体。样本:在总体里面抽样,经过抽样总体中部分个体,就形成了样本,样本是总体子集。统计量:均值、标准差、中位数、分位数、众数。
文章目录1 基本配置1.1 基本模块1.2 绘图设置2 基本统计量3 基本分布3.1 离散型分布3.2 离散型分布示例3.2.1 伯努利分布3.2.2 二项分布3.2.3 泊松分布3.3 连续型分布3.4 连续型分布示例3.4.1 正态分布3.4.2 均匀分布3.4.3 指数分布3.4.4 t分布3.4.5 卡方分布3.4.6 F分布3.4.7 对数正态分布3.4.8 韦伯分布 1 基本配置1.
转载 2023-07-02 15:47:48
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  这一篇介绍一些描述性统计基本情况。  数据处理是描述性统计第一步,对于搜集数据,首先应先排序,将其按照一定顺序整理。操作完成后要进行分组,以被研究事物本质属性进行分组,分组标准要明确,不能出现数据交叉和重叠。      一、次数分布概况       次数分布一般
使用python进行描述统计:多变量包含多个变量数据叫做多变量数据。单变量和多变量数据处理是不同。3-2-1整洁数据整洁数据是指便于用于数据分析表格形式数据 具有以下4个性质: 1.每个单元格代表一个数值 2.每个变量构成一列 3.每项观察构成一列 4.每种类型观察单元构成一个表格 数值↔单元格 变量↔列 观察↔行鱼种类鱼体长A2A3A4B7B8B9列为变量名,只有鱼种类和鱼
使用python进行描述统计:单变量3-1-1统计分析与scipyimport scipy as sp3-1-2单变量操作只有一种类型数据import scipy as sp import numpy as np fish_data = np.array([2,3,3,4,4,4,4,5,5,6]) print(fish_data) #[2 3 3 4 4 4 4 5 5 6]3-1-
大数定律伯努利大数定律设$μ_n$是n次独立试验中事件A发生次数,且事件A在每次试验中发生概率为p,则对任意正数$\epsilon$,有$$  lim_{n\rightarrow \infty} P(|\frac{\mu_n}{n} - p| < \epsilon) = 1 $$中心极限定理 独立同分布随机变量之和, 当$n$足够大时, 近似地服从正态分布&nbsp
Part1 描述统计描述统计是通过图表或数学方法,对数据资料进行整理、分析,并对数据分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。集中趋势分析集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据集中趋势。例如被试平均成绩多少?是正偏分布还是负偏分布?离中趋势分析离中趋势分析主要靠全距、四分差、平均差、方差(协方差:用来
学习数据分析离不开统计学相关知识,在这块我自己属于零基础,上学时候也是文科生没有开设任何数学相关课程,所以选择了《深入浅出统计学》这本书入门,下面对这块基础知识做一些整理。一、集中趋势度量:均值、中位数、众数1.均值平均数一般度量,应用最广泛统计量之一,可用μ表示。均值计算方法:分子表示所有数字之和,分母表示所以数字个数。均值与频数在计算一批数据均值时,会发现有些数字是重复,这个时
这一篇介绍一些描述性统计基本情况。数据处理是描述性统计第一步,对于搜集数据,首先应先排序,将其按照一定顺序整理。操作完成后要进行分组,以被研究事物本质属性进行分组,分组标准要明确,不能出现数据交叉和重叠。一、次数分布概况次数分布一般是初步整理好一组数据后,将同一组或同一类观测值原始数据整理成频次分布表,表现数据在各个分组区间内散布情况。举例来说,搜集到一个班级60人考试成绩,这
1引言《概率论》是一门理工科大学生必修课程,统计学同学们更是绕不开这门课程以
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# Python统计学实现流程 ## 引言 在现代社会中,数据统计分析已经成为了各个领域中不可或缺一部分。而Python作为一门强大编程语言,也提供了丰富统计学包供开发者使用。本文将介绍如何实现一个Python统计学包,并向刚入行小白开发者传授相关知识。 ## 实现流程 下面是实现Python统计学整个流程,建议按照这个步骤逐步实施。 | 步骤 | 代码 | 说明 | |
原创 8月前
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一、常见统计分析软件简介市场上常见统计分析软件有几十种之多。下面简要地介绍几种国内常用统计分析软件:SPSS SAS、R和其他统计分析软件。二、spss统计分析分布分布于通信、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业三、spss版本和授权spss软件基本是每年发行一个新版本四、spss统计分析软件特点4 y操作简单: 除了数据录人及部分语法命令程序需要键 盘键
统计学习方法》可以说是机器学习入门宝典,许多机器学习培训班、互联网企业面试、笔试题目,很多都参考这本书。本站根据网上资料用python复现了课程内容,并提供本书代码实现、课件下载。《统计学习方法》简介《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学主要方法,特别是监督学习方法,包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与支持向量机、提升方法、em算法、隐马尔可夫模型和
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