假期过后，一切正常照旧。时间在前行，你也要努力前进。10月编程语言排行榜，榜单的变化不大。但有一个需要我们关注的是，Python与Java的指数差距在逐步的缩小。这就是积蓄力量，厚积薄发的典型案例，从原来的不起眼，到后来市场的变化，Python得到大规模应用。可以说，未来的Python是不可小觑的。TIOBE编程社区表示：目前Python指数位居第三，已经达到历史新高11.28%。而Java也接近
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2024-08-19 13:01:38
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时间：JSong 时间：2018.01.14文章很长，理论和实现都讲的很细，大家可以先收藏，有时间再看。在上一篇文章中，我们对LendingClub的数据有了一个大致的了解，这次我将带大家把10万多条、145个字段的原始数据一步一步处理成建模所需输入的数据。我们先按照上次一样导入数据，这里我将逾期15天以上的都当作正类import pandas as pd
import numpy as np
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一、当给定了检验的显著性水平a=0.05时，如果检验时要检验是否相等，就是双侧检验，允许左右各有误差，即a/2=0.025。此时要查尾部面积是0.025时的Z值。但是我们参考书中说明表中间的数字是指从最左面一直到右侧某一点的面积，而Z值是指从中间均值所在的位置往右计算的长度。所以当Z=0时，中间的面积=0.50就是这个道理。现在我们要的是从右边尾部面积查Z值。当右边尾部面积是0.025时，左边的面
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2023-07-31 17:41:01
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注：这篇文章的技术含量比以往要高一些，读者想要完全读懂，可以适当了解一下数理统计中假设检验部分关于显著性水平α和p值检验的知识。推荐参考茆诗松版《数理统计学》。女权常常说，对标15岁中考数学的国际化考试PISA数学成绩平均而言没有明显的性别差异。实际上这是因为研究选取的显著性水平α的标准不同导致的。显著性水平α是一个非常主观的量，人为设定它的不同大小对判断男女数学成绩差异是否显著会产
# Z检验在Python中的应用
## 引言
在统计学中，Z检验是一种常用的假设检验方法，用于判断样本均值是否与总体均值存在显著差异。它的原理基于正态分布的特性，通过计算样本均值与总体均值之间的差异，并考察这个差异是否由抽样误差引起。
本文将介绍Z检验的基本原理和在Python中的应用。我们会使用`numpy`和`scipy`这两个常用的科学计算库来实现Z检验的计算过程，并最终通过一个实例来
原创
2023-08-18 13:01:34
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# 使用Python进行Z检验的入门指南
Z检验（Z-Test）是一种统计方法，用来确定样本平均值与已知总体平均值之间的差异是否显著。对于刚入门的开发者来说，使用Python实现Z检验并不复杂。本文将为你详细介绍整个过程。
## 流程概述
在进行Z检验前，我们需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----
原创
2024-10-27 04:41:10
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当分布已知且符合一定条件时，比较均值采用z检验，t检验，比较方差采用F检验。 z检验用于比较两样本均值X^\bar, Y^_\bar。两独立正态样本，方差已知。样本比较大时可舍弃正态条件。 t检验比较均值X^\bar, Y^_\bar。使用前提是两样本X_i, Y_i独立，且样本均值X^\bar, Y^_\bar都服从正态分布。除非数据分布是对称的（如双
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2023-11-17 21:22:36
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# Python中的Z检验
## 什么是Z检验？
Z检验是一种统计方法，用于比较样本均值与已知总体均值之间的差异。当我们要判断某一样本是否来自于某个已知分布（如正态分布）时，Z检验能够提供有效的解决方案。它通常用于样本量较大（n>30）且已知总体标准差的情况下。
## Z检验的步骤
进行Z检验的一般步骤如下：
1. **提出假设**：提出零假设（H0）和备择假设（H1）。
2. **选择
# 使用Python进行A/B测试的Z检验
A/B测试是评估两种（或多种）方案效果的重要方法。在数字营销和产品测试中，通常采用Z检验来检验两组数据是否存在显著差异。本篇文章将指导你如何使用Python实现A/B测试的Z检验，并展示详细的步骤和代码。
## A/B测试流程
在进行A/B测试之前，我们需要明确一系列步骤。下面的表格展示了整个流程：
| 步骤 | 描述
假设检验，也称为显著性检验，通过样本的统计量来判断与总体参数之间是否存在差异（差异是否显著）。即我们对总体参数进行一定的假设，然后通过收集到的数据，来验证我们之前作出的假设（总体参数）是否合理。在假设检验中，我们会建立两个完全对立的假设，分别为原假设H0与备择假设H1。然后根据样本信息进行分析判断，是选择接受原假设还是拒绝原假设。 假设检验基于“反证法”。首先，我们假设原假设为真，如果在此基础上，
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2024-05-09 12:09:11
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windows下安装flaskflask介绍是一个轻量级的web应用框架, 使用python编写。 基于 werkzeugwsgi工具箱和 jinja2模板引擎。 flask使用 bsd 授权。 flask也被称为 “microframework” ，因为它使用简单的核心，用 extension 增加其他功能。 flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。 然而，flask保留了扩增的弹性...
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2023-09-14 08:56:58
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显著性检验作为判断两个甚至多个数据集之间是否存在差异的方法显著性检验是统计假设检验的一种用于检测科学实验中实验组与对照组之间是否有差异以及差异是否显著无假设，不检验先对科研数据做一个假设，然后用检验来检查假设是否正确，一般将要检验的假设称之为原假设（H0），相反的假设即为备择假设（H1）
如果原假设为真，但检验结论是放弃原假设，则是第一类错误，出现的概率记为α如果原假设为假，但检验结论是接收
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2023-08-30 07:53:16
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# Python中的Z检验实现指南
Z检验是一种常用的统计学方法，用于检验样本均值与总体均值是否相等。在 Python 中，我们可以使用 SciPy 库来实现 Z 检验。本文将详细介绍如何用 Python 实现 Z 检验，适合刚入行的小白学习。
## 一、整体流程
首先，我们将整体流程分成以下几个步骤，并用表格展示：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-01 09:50:38
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# Python 大样本 Z 检验指南
在统计学中，Z 检验是一种用于确定样本均值是否与已知总体均值显著不同的方法。尤其在大样本情况下，即样本量大于30时，Z 检验可以有效地使用。本文将详细指导你如何使用 Python 实现大样本 Z 检验。
## 1. Z 检验的流程
在进行 Z 检验之前，我们需要明确一下步骤。你可以参考以下的流程表格以及相应的流程图：
| 步骤 | 描述
# Python中的单尾Z检验：一个简单的统计分析方法
在统计学中，单尾Z检验是一种用于检验样本均值与人口均值之间是否存在显著差异的方法。特别是当我们知道总体的标准差时，这种方法尤为有效。本文将介绍单尾Z检验，并提供Python代码示例，帮助你掌握如何在实际应用中进行这种检验。
## 什么是单尾Z检验？
单尾Z检验用于测试一个样本均值是否显著大于或小于某个已知的人口均值。例子包括检验新药的效
接下来，我们需要查找标准正态分布表或使用统计软件/计算器找到Z值为-2.88时对应的累积概率，从而得到右侧尾部的概率，因为是双侧检验，所以P值应该是两侧之和的一半。：将计算出的t值与t分布表中的临界值比较，或者计算p值，如果p值小于显著性水平（如α=0.05），则拒绝H0，认为样本均值与总体均值之间存在显著差异。在这个
原创
2024-06-25 10:43:38
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今天看了一天的各类检验的区别，主要是自己会用到的T检验 Z检验 F检验 卡方检验 Fisher精确检验得出以下结论（部分网上摘抄），不知道对错，请各位指教：T检验与Z检验T检验基本概念：（以上来自道客吧吧，t检验计算公式）上式中，其实已经包括了Z检验。T检验：主要用于总体样本未知，且样本容量小于30，Z检验：一般用于大样本(即样本容量大于
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2023-11-25 10:06:38
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一、简单介绍A/B测试A/B测试为同一个目标制定两个版本，一部分用户使用A版本，另一部分用户使用B版本，记录用户使用数据，比较各个版本对于改进目标的转化效果，选择更好的版本。二、数据集介绍有两种键盘的布局A版和B版，给随机抽取的用户A组和B组使用，这是独立的双样本。两组人数均为25人，记录各组实验者在规定时间内记录打错字的数量。三、描述统计分析#A/B测试
import numpy as np
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2023-10-16 17:06:00
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One Sample t-test单样本t检验用于检测一个总体的均值\(\mu\)是否等于某个特定值。通常该总体均值\(\mu\)，未知不易测量，我们通过抽样得到样本均数\(\bar{X}\)来代表总体均数\(\mu\)。通常抽样存在一定误差，不太可能等于总体均数\(\mu\)，所以我们需要关注样本均数\(\bar{X}\)与特定值之间的差异是否存在统计学意义。案例若我们想知道某地乌龟的平均重量是
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2023-10-15 22:57:39
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