#1组合数据类型：组合数据类型为多个同类型或不同类型数据提供单一表示，使数据操作更有序，更容易。组合数据类型分为三类：序列类型，集合类型和映射类型。##1.1集合类型 ###1.1.1 集合是多个元素的无序类型。集合类型与数学中集合的概念一致；集合元素之间无序，每个元素唯一，不存在相同元素；集合元素不可更改，不能是可变数据类型。 集合用”{}“表示，元素之间用逗号分隔；建立集合类型用”{}“或se
# 计算 t 值和 p 值的 Python 代码
在统计学中，t 值（t-value）和 p 值（p-value）是评估假设检验结果的重要指标。t 值通常用于确定样本均值与总体均值之间的差异是否显著，而 p 值则表示观察到的结果在原假设为真的情况下出现的概率。本篇文章将通过具体的 Python 代码示例来帮助大家理解如何计算 t 值和 p 值，并阐述其在实际应用中的重要性。
## 什么是 t
在数据分析和统计学中，Python是一种极其流行的编程语言，尤其是在计算与T分布相关的t值时。这一计算过程在许多应用场景中不可或缺，特别是在假设检验和估计中。在本文中，我们将走过这一计算过程，探讨背景、演进以及架构设计等方面，并提供相应的可视化图表。
### 背景定位
在统计学中，t分布是一种常用的概率分布，其用途主要是用于小样本情况下的均值比较。许多科学研究、市场分析和其他领域都依赖于这种方
# Python如何计算t值
在统计学中，t值是用来衡量两组数据之间差异的一个重要指标。在Python中，我们可以使用scipy库中的ttest_ind函数来计算t值。在本文中，我们将以一个具体的问题为例，演示如何使用Python计算t值。
## 问题描述
假设我们有两组数据A和B，分别代表两种不同的商品销售额。我们想要确定这两组数据之间的销售额是否有显著差异。
## 解决方案
首先，我
原创
2024-04-27 04:05:30
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回归分析 回归分析(线性回归分析)研究影响关系情况,回归分析实质上就是研究X(自变量,通常为量数据)对Y(因变量,定量数据)的影响关系情况。操作SPSSAU操作如下图：结果将数据放入分析框中，SPSSAU系统会自动生成分析结果如下：分析结果解读以及计算公式：（1）Beta（标准化回归系数计算）：计算公式如下：（2）t=回归系数/回归系数的标准误；t=常数项/常数项的标准误；例：-3.2
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2023-10-01 22:26:53
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假设检验原理反证法小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的（但在多次重复试验中是必然发生的）假设检验的步骤设置原假设与备择假设；设置显著性水平（通常选择）；根据问题选择假设检验方式；计算统计量，并通过统计量获取P值根据P值和显著性水平值，决定接受原假设还是备择假设。原假设备择假设的设置：应当把如果真实成立但误判为不成立后会造成严重后果的命题选为原假设；应当把分析人员想证明正确的命题作为备择假设；应
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2024-03-11 15:22:15
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概念双样本T检验在于检验两个样本均值差异是否显著。比如男女消费是否显著。Python代码逻辑：①构造2个样本；②先进行方差齐性检查，我们规定一个阈值，这2个样本方差齐性的p-value大于0.05说明满足方差相等，可以进行双样本T检验；③进行双样本T检验，p值越大说明消费水平越相同，一般认为p大于0.05说明没啥差异（两样本比较相似），当p小于0.05说明有差异（两样本差距比较大）；代码如下：fr
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2023-07-10 20:10:54
167阅读
# 使用 Python 进行 T 检验 IC 值计算的指南
在数据分析和金融分析领域，计算信息比率 (IC 值) 是一种很重要的技能。IC 值通常用于评估投资策略的有效性，而 T 检验则用来检测 IC 值是否在统计学上显著。本文将详细介绍如何使用 Python 执行 T 检验以计算 IC 值。
## 整体流程
在实现过程中，首先需要了解整个工作流程。下面的表格展示了 T 检验 IC 值计算的
原创
2024-08-19 04:00:10
164阅读
在论文中，总能看到类似于这种数据评价方法： 在找了一圈之后明白了这个是使用T分布来进行数据间的相关性分析，参照这里：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29284854 那么什么是T检验呢： t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率解决什么问题 从而比较两个平均数的差异是否显著公式以及参数含义 t检验分为单总体检验和双总体检验。单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体
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2023-12-12 18:25:42
381阅读
# 如何在Python中计算回归系数的t值
在数据科学与统计分析的世界中，回归分析是揭示因变量与自变量之间关系的一种重要工具。而回归分析中的回归系数的t值则用于检验回归系数是否显著。在本文中，我们将分步讲解如何在Python中进行这一计算。
## 流程概述
以下是计算回归系数t值的基本步骤，我们用表格展示每一步的流程及其对应的代码。
| 步骤 | 描述
# 计算回归系数的t检验值：Python 实现
在统计学中，回归分析是一种重要的方法，用于研究一个或多个自变量与因变量之间的关系。当我们建立了线性回归模型后，验证模型的有效性是至关重要的，尤其是回归系数的显著性检验通常通过t检验进行。本文将介绍如何在Python环境中实现这一过程，并通过实例来帮助理解。
## 1. 回归分析简介
线性回归试图找到一种线性关系，使得可以用一个或多个变量预测目标
在这篇博文中，我们将深入探讨如何在Python中计算AUC（曲线下面积）的值。AUC是一种常用的评估模型性能的指标，被广泛应用于二分类问题。以下将通过不同的维度来详细拆解这一过程。
首先要知道AUC的定义：它是 ROC（接收操作特征）曲线下的面积，用于衡量一个分类模型的能力。AUC的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型分类性能越好。
> “AUC（Area Under Curve）是表征分类
对t p>[t] F R^2 置信区间的值做出相应解释 因变量是新生儿体重birth weight 主题是产前护理及父母恶习对新生儿健康的影响 此外hypothesis假设应该怎么写.首先说觉得你这个方程回归的不好，R系数太小，显著性不好。F值应该大于该自由度下查表的值才行，所有的t值大于查表得到的值，这样从方程到参量全部显著。不过受制于原始数据，一般都
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2024-03-22 15:26:00
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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
135阅读
前言关于t分布背后的故事，可以参考这篇文章，讲的非常好。这篇文章的归纳的知识点如下:why t-test ?自由度单尾t检验 & 双尾t检验影响t统计量单样本t检验单样本t检验栗子（地雀）相依样本相依样本例子总结 效应量why t-test在前面的课程中，我们知道总体参数μ和σ，但很多时候我们并不知道。我们通常只有样本，只能通过样本得出所有结论。在下两节课中，我们将通过样本得出样本均值与总
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2024-03-12 23:37:15
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# Python 中的 T 分布及 T 值计算
在统计学中，T 分布是一种重要的概率分布，通常用于处理样本量较小且总体标准差未知的情况。在很多实际应用中，比如小样本的假设检验，T 分布扮演着重要的角色。本文将介绍 T 分布的基本概念，并通过 Python 代码进行实际计算。同时，我们还将创建相关的关系图和状态图，以帮助理解这一区域的概念。
## 什么是 T 分布？
T 分布, 有时也称为学生
原创
2024-10-05 04:43:49
64阅读
# 如何通过计算 F 值或 t 值手动计算 p 值
在统计学中，p 值是用来检验假设的重要工具。它帮助我们确定我们的观察结果在零假设成立的情况下发生的可能性。通过计算 F 值或 t 值，我们可以手动计算 p 值并进行相关分析。本文将通过一个实际示例来演示这一过程。
## 实际问题
假设我们想知道某种新型肥料是否会对植物生长产生显著影响。我们设计了一个实验，将 10 盆植物分成两组：一组施用新
原创
2024-09-01 04:47:07
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为啥要算总体分类精度和kappa系数呢？想必大家都知道是为了精度评价，当我们没有实测数据的时候，那么总体分类精度和kappa系数就派上用场了！我们没有实测数据，依旧能够评价自己的方法和模型的优良性。博客写的有点啰嗦~啊哈哈哈哈哈哈哈哈哈一、分类精度和kappa系数的计算公式 首先先看一下总体分类精度和kappa系数的计算公式1.1总体分类精度：1.2kappa系数： 我们先知道总体分类精度和kap
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2024-07-04 21:58:21
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目录线性回归最小二乘法广义逆矩阵Logistic回归sigmoid函数Logistic回归的学习过程Softmax回归Softmax回归的学习过程正则项梯度下降算法批量梯度下降法随机梯度下降法小批量梯度下降法决定系数：分类器指标混淆矩阵ROC曲线AUC 分类问题的目标变量是标称型数据，或者离散型数据。而回归的目标变量为连续型，也即是回归对连续型变量做出预测，最直接的办法是依据输入写出一个目标值
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2024-03-18 09:45:52
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在数据科学和统计分析领域，KS值（Kolmogorov-Smirnov Statistic）通常被用于比较两个样本集之间的分布差异。KS测试是一个非参数检验，用于评估两个经验分布函数之间的差异。本文将详细阐述如何使用Python编写KS值计算的代码，并在各个维度上进行深入分析。
## 适用场景分析
KS值计算的主要应用场景包括：
1. **模型评估**：通过比较预测分布与实际分布之间的差异，
