复习一遍统计学基础，准备spss的考试。拿到一组陌生的数据，就像遇见一个陌生人，我们遇到一个陌生人，第一件事往往就是打量打量ta，处理数据也是如此。描述性统计就是在打量一组数据，对数据有个大概对了解。一般来说，对数据做三个处理：集中趋势central tendency，离散趋势dispersion tendency，分布形态distribution tendency。虽然简单，但是最为基础，是我们
我们知道统计学包括描述性统计和推论统计，而今天的主题是描述性统计的介绍。什么是描述性统计呢？维基百科的定义："A descriptive statistic is a summary statistic that quantitatively describes orsummarizes features of a collection of information."中文翻译：描述性统计是一种汇
一、描述性统计的概述与计算import pandas as pd
import numpy as np
'''pandas对象装备了一个常用数学、统计学方法的集合。其中大部分属于归约或汇总统计的类别，这些方法从DataFrame的行或列中抽取一个Series或一系列值的单个值（如总和或平均值）。与NumPy数组中的类似方法相比，它们内建了处理缺失值的功能。'''
df = pd.DataFram
命令更新之sum2docx：将描述性统计输出至Word文档本文作者：孙雪丽开发的结果输出系列命令（sum2docx、reg2docx、t2docx、corr2docx）实现了实证结果直接输出至Word文档这一功能，极大地便利了我们的科研工作，这一系列命令曾久居SSC十大热门命令之中，推出至今收到国内外许多科研工作者的点赞以及反馈，近期我们集中整理了小伙伴们反馈回来的问题，结合Stata公司对于pu
Python Pandas描述性统计描述统计学（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
在写实证论文时，实证部分一般先报告描述性统计结果，那再讨论分析部分该如何对描述性统计结果进行分析和讨论？首先，我们先了解何为描述性统计。描述性统计从研究逻辑来说，属于科学研究的第一大功能——描述，即对所观察的事物的数量特征进行描述，它只涉及事物本身的特点，只是回答“是什么”的问题。例如样本量、最大值、最小值、平均值、标准差、方差以及包括偏度、峰度、中位数、
目录一：一些基本方法1.归约方法2.积累型方法3.其他方法二：相关性和协方差三：唯一值，计数和成员属性 pandas对象有一个常用数学，统计学方法的集合。大部分属于归纳或汇总统计。这些方法从DataFrame的行或列中抽取一个Series或一系列的值。
pandas的描述性统计的方法和NumPy的方法相比，内建了处理缺失值的功能，很好地针对于每一个我们需要处理的数据。一：一些基本方法1.归约
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2023-08-14 20:43:33
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有很多方法用来集体计算DataFrame的描述性统计信息和其他相关操作。 其中大多数是sum()，mean()等聚合函数。 一般来说，这些方法采用轴参数，就像ndarray.{sum，std，...}，但轴可以通过名称或整数来指定：数据帧(DataFrame) - “index”(axis=0，默认)，columns(axis=1) 下面创建一个数据帧(DataFrame)，并使用此对象
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2019-10-30 22:12:00
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被统计量I必须是单精度或双精度类型，一般用双精度。即 I1=double(I); 若I1为矩阵，则用I1(:)
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2017-03-06 21:25:00
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SPSS 26 是一个集成的系列产品，解决了整个分析过程，从策划到数据收集，分析，报告和部署。随着十几完全集成的模块可供选择，你可以找到你需要的专业能力，以增加收入，超越竞争对手，进行研究，并做出更好的决策。包括贝叶斯统计，新的图表构建器，客户请求的统计增强功能等，可以更好的应用高级统计分析，解决最棘手的业务问题，帮助用户快速轻松从数据中获取新洞察。 SPSS 26 提供了大量专业统
有很多方法用来集体计算DataFrame的描述性统计信息和其他相关操作。 其中大多数是sum()，mean()等聚合函数，但其中一些，如sumsum()，产生一个相同大小的对象。
原创
2018-09-13 15:53:00
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数据的描述性统计与python实现使用pandas导入数据导入需要的包import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
from scipy.stats import mode
import seaborn as sns
import os更改工作目录及读取数据os.ch
描述性统计
原创
精选
2022-10-03 10:25:43
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1.资料的基本信息 ①summarize summarize:汇总所有变量的名称，个案数目，均值，标准差等，缩写为sum format age %6.2f：指定age变量的统计量输出时的保留2位小数 sum age, format：结合上个命令，对年龄变量进行描述的汇总保留2位小数 sum age, ...
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2021-08-10 15:21:00
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文章目录1. 描述性统计分析2. 频数表和列联表3. 相关4. t 检验5. 组间差异的非参数检验 1. 描述性统计分析//利用基础函数获取各变量的描述性统计量
① summary() → max,min,quantile,mean
② library(Hmisc) describe(mydata) → var#, obs#, n, missing, unique, mean, q
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2023-06-21 11:46:10
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描述性统计 1， 使用summary()函数来获取描述性统计量 summary()函数提供了最大值，最小值，四分位数和数值型变量的均值以及因子向量和逻辑向量的频数统计 例子myvars <- c("mpg","hp","wt")
summary(mtcars[myvars])
mpg hp wt
Min. :
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2023-09-19 12:21:00
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R语言整体数据描述性统计分析在这里主要对连续性变量进行整体统计性分析，包括最大最小值、中位数、均值、方差等统计量，但是这里不会分别进行分析计算，而是使用一个函数进行自动统计。1、summary该函数是R语言自带的函数，不需要安装任何包，summary()函数提供了最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值，以及因子向量和逻辑型向量的频数统计。分行分列统计数据还可以使用apply()系列函数，详情请
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2023-09-19 12:23:53
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目录1. 描述性统计概念2. 利用NumPy和SciPy进行数值分析3. 利用Matplotlib进行可视化4. 总结5. 参考资料1 描述性统计概念描述性统计主要是对数据集中的数据进行分析，借助图表或总结性的数值得出反映客观现象和总体情况的各种描述性特征，包括数据的集中趋势、离散程度、频数分布等。利用Python中的NumPy和SciPy工具可对数据集进行数值分析，而Matplotlib可用来绘
（1）描述性分析（2）频数表和列联表（3）相关系数和协方差（4）t检验（5）非参数统计具体的实现以上各个数据项（1）描述性分析若干用户贡献包都提供了计算描述性统计量的函数，其中包括Hmisc、pastecs psych。summary（）
apply(x,1/2,FUN)
sapply(x,FUN,Options) FUN=sum/mean,sd,var,min,max,quantitle,fiv
目录1 描述性统计是什么？2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 2.1 基本概念 2.2 中心位置（均值、中位数、众数） 2.3 发散程度（极差，方差、标准差、变异系数） 2.4 偏差程度（z-分数） 2.5 相关程度（协方差，相关系数） 2.6 回顾3 使用Matplotlib进行图分析 3.1 基本概念 3.2 频数分析 3.2.1 定性分析（柱状图、饼形图）
