Python数据分析—— pandas统计分析基础 （一）Pandas—数据分析核心库pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。提供了一系列能够快速、便捷地处理结构化数据的数据结构和函数。高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库（如 SQL）灵活的数据处理功能。复杂精细的索引功能，以便便捷地完成重塑、切片和切块、聚合及选取数据子集等操作文本文件读取op
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2023-12-24 21:34:07
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公式如下所示： t-statistic = qt(p-value, df,lower=FALSE) #如果 beta 大于 0 t-statistic = -qt(p-value, df,lower=FALSE) #如果 beta 小于 0 df 指的是自由度； ...
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2021-11-01 15:35:00
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当我们将样本中得到的结果推论到总体时，如果样本恰好只是个别现象，或者样本数目过少时，就会出现误差。所以我们就可以提出一个假设 (Hypothesis) ，假设样本的结果可以推论到总体，而检验这个假设是否靠得住就可以通过统计学家们提出的检验方法来计算得出，这些检验方法就包括了 T检验、F检验、卡方检验等，通过这些检验的方法得到的检验统计量，我们就可以进一步计算出在假设为真时，样本结果出现的概率，这样
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2023-11-26 17:26:56
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# Python 中的 T 统计量
在统计学中，T 统计量是一种用于比较样本均值与总体均值之间差异的方法。T 检验通常用于评估两个组之间是否有显著差异，这种方法在医学、心理学和社会科学等领域中被广泛应用。
## 什么是 T 统计量？
T 统计量是通过样本均值之间的差异与其标准误差的比例来计算的。在进行 T 检验时，我们典型地有两个样本：一个是实验组（或者说处理组），另一个是对照组。T 统计量
T检验和F检验的由来 一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。 通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。 倘若经比较后发现，出现这结果的机
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2024-01-30 02:06:37
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第二周结束：传说中的T检验
小耿 本文和上一篇笔记一样：语言十分啰嗦。请大家忍耐……以前我不懂统计的时候（现在也不懂），只知道数据出来了要做三件事：1，检验一下数据是否符合正态分布；2，如果符合正态分布，就进行T检验，看P值是否小于0.05；3，如果数据不符合正态分布，就用另外的“非参数检验”。但是我完全不明白这些名词背后是什么原理。这些原理是这样的：举个例子：好比我们有一个H0假
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2024-07-18 08:41:11
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假设检验是我个人比较薄弱的一项，写这篇总结，也是对自己的检查。为了学习假设检验，我在知乎上查询了很多介绍，看了《商务与经济统计》中假设检验的相关章节。希望自己能有更清楚的认识。一、T检验介绍假设检验：问题是什么、证据是什么、判断标准是什么、做出结论。（1）定义：T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体
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2023-10-08 10:49:10
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前提介绍：为什么需要统计量？统计量：描述数据特征集中趋势衡量均值（平均数，平均值）（mean）这里写图片描述 {6, 2, 9, 1, 2} (6 + 2 + 9 + 1 + 2) / 5 = 20 / 5 = 4中位数 （median）:将数据中的各个数值按照大小顺序排列，居于中间位置的变量 给数据排序：1， 2， 2， 6， 9 找出位置处于中间的变量：2 当n为基数的时候：直接取位置处于中间
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2024-07-01 11:58:59
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此函数输入参数为特征矩阵X、响应变量Y和自助法采样次数B，输出参数估计值b_mean和对应的T统计量T。考虑线性回归模型
原创
2023-07-13 14:27:53
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文章目录1.数据结构SeriesDataFrame创建一个空的dataframe用list的数据创建dataframe用numpy的矩阵创建dataframe用dict的数据创建DataFrame读取数据2. 查看数据按列读取按行读取3.遍历数据简单方式函数方式4.数值运算5.可视化 1.数据结构 Pandas中有两种数据结构Series和DataFrame。SeriesSeries用一维数组
效应量简单来讲就是自变量和因变量的关联强度，它较少受样本量的影响，不存在操纵效应量的问题，因此在统计中受到重视。我们将自变量与因变量的关系分为统计意义与实务意义两种，统计意义的关系就是在统计上是显著的，此时p＜0.05；实务意义就是现实中两者确实存在关系。当统计显著时并不一定有实务价值，这时效应量很小，比如相关系数很小但是统计是显著的，或者t检验之类的差异检验差异很小但是统计是显著的，此时一
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2024-04-30 20:04:35
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# PythonF检验统计量转换为p值的实现流程
## 1. 简介
在统计学中，F检验用于比较两个或更多样本的方差是否相等。F检验的结果是一个统计量F，我们常常需要将该统计量转换为p值以进行统计推断。本文将介绍如何使用Python实现将F检验统计量转换为p值的过程。
## 2. 实现步骤
下面是将F检验统计量转换为p值的实现步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤
原创
2023-12-30 11:48:45
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t检验也称为student t检验，可以用来比较两个均值的差异是否显著，可分为单总体检验、双总体检验、配对样本检验。1.1历史要了解t检验，就不得不提及他的发明者威廉·西利·戈塞特(William Sealy Gosset)。戈塞特先生作为一个拥有化学和数学两个学位的牛津大学新秀，于1899年因化学专长进入爱尔兰都柏林的吉尼斯酿造公司工作。戈塞特先生在公司解决的第一个难题是：如何准确测量一个瓶中酵
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2023-10-25 22:13:26
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考虑这样一个问题，现在你拥有1个被解释变量y和4个解释变量，如何判断x3,x4这2个变量是没有必要的？或者换个说法，你现在有x1，x2这2个解释变量，突然你在寻找数据时，发现了另外2个变量x3，x4可能能够被用在模型之中，这2个新变量纳入模型后是否有作用？这两种说法本质上都是一样的，在大部分计量经济学的书中，这个问题叫做“对排除性约束的检验“（多重假设检验或联合假设检验）， 我们要检验的是：如果这
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2024-05-07 18:54:23
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# Python Sklearn 获取 p 值的全面指南
在数据科学和统计学中，p 值是用来判断假设检验中样本数据相对于原假设的支持程度的重要指标。通过 p 值，我们可以判断观察到的结果是否具有统计学意义。在 Python 中，`sklearn` 是一个广泛使用的机器学习库，但它并不直接提供 p 值的计算。不过，可以通过结合其他库如 `scipy` 来实现。这篇文章将详细介绍如何在 `sklea
什么是T检验？ T检验是假设检验的一种，又叫student t检验（Student’s t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。 T检验用于检验两个总体的均值差异是否显著。一个例子 例1： “超级引擎”工厂是一家专门生产汽车引擎的工厂，根据政府发布的新排放要求，引擎排放平均值应低于20ppm，如何证明生产的引擎
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2024-04-27 19:35:13
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课程目录 第一章 绪论1.1什么是统计学？统计学研究对象是带有随机性的数据，为了对数据进行定性、定量的分析，首先需要建立合适的统计模型，再利用模型研究总体数量表现得内在规律性。1.2统计学的产生与发展（自己找的） 统计学的历史与今天 | 统计之都cosx.org 1.3统计学的方法1.3.1统计学方法抽样调查法：简单随机抽样、普查……试验设计法：自然科学、工程技术领域
tuple所谓的“不变”是说，tuple的每个元素，指向永远不变
“可变的”tuple
t = (1,[2,3])
t[1][1]='4'
print(t);
# (1, [2, '4'])
要定义一个只有1个元素的tuple
因为括号()既可以表示tuple，又可以表示数学公式中的小括号，这就产生了歧义，因此，Python规定，这种情况下
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2023-12-14 12:09:35
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Pandas描述性统计简介描述统计学（descriptive statistics）是一门统计学领域的学科，主要研究如何取得反映客观现象的数据，并以图表形式对所搜集的数据进行处理和显示，最终对数据的规律、特征做出综合性的描述分析。Pandas 库正是对描述统计学知识完美应用的体现，可以说如果没有“描述统计学”作为理论基奠，那么 Pandas 是否存在犹未可知。下列表格对 Pandas 常用的统计学
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2023-11-02 11:06:30
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一、简介为了能够更好的学习文本挖掘相关的内容，本人准备对机器学习、深度学习等等相关内容都进行一定的了解。今天的内容是关于机器学习中sklearn库的一些介绍和用法。 相应的，由于网上的一些内容实在是不咋的，所以本人诚挚推荐大家参照sklearn库的官方文档进行学习。但是官方文档中的内容对于没有入门的小白来说理解起来还是有一些难度的。二、sklearn是什么？2.1、sklearn简介sklearn
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2023-09-28 00:34:19
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