本文用Python统计模拟的方法,介绍四种常用的统计分布,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,最后查看人群的身高和体重数据所符合的分布 # 导入相关模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns %matplotlib inlin
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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使用python进行描述统计:多变量包含多个变量的数据叫做多变量数据。单变量和多变量的数据的处理是不同的。3-2-1整洁数据整洁数据是指便于用于数据分析的表格形式的数据 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.每种类型的观察单元构成一个表格 数值↔单元格 变量↔列 观察↔行鱼的种类鱼的体长A2A3A4B7B8B9列为变量名,只有鱼的种类和鱼的
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单变量的操作只有一种类型的数据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-
学习数据分析离不开统计学的相关知识,在这块我自己属于零基础,上学的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、集中趋势的度量:均值、中位数、众数1.均值平均数的一般度量,应用最广泛的统计量之一,可用μ表示。均值的计算方法: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的均值时,会发现有些数字是重复的,这个时
# Python统计学包的实现流程 ## 引言 在现代社会中,数据的统计分析已经成为了各个领域中不可或缺的一部分。而Python作为一门强大的编程语言,也提供了丰富的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,并向刚入行的小白开发者传授相关知识。 ## 实现流程 下面是实现Python统计学包的整个流程,建议按照这个步骤逐步实施。 | 步骤 | 代码 | 说明 | |
原创 10月前
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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的特征,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
这一篇介绍一些描述性统计的基本情况。数据处理是描述性统计的第一步,对于搜集的数据,首先应先排序,将其按照一定的顺序整理。操作完成后要进行分组,以被研究事物的本质属性进行分组分组的标准要明确,不能出现数据的交叉和重叠。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的原始数据整理成频次分布表,表现数据在各个分组区间内的散布情况。举例来说,搜集到一个班级60人的考试成绩,这
# 实现 Python 统计学库的步骤 在这篇文章中,我们将一步步教你如何实现一个简单的 Python 统计学库。我们会通过一个流程和代码示例,帮助你理解每一步的作用与流程。以下是整体的流程图和详细步骤。 ## 流程图 ```mermaid flowchart TD A[开始] --> B[安装所需库] B --> C[定义你的统计学类] C --> D[实现均值函数
原创 1月前
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1引言《概率论》是一门理工科大学生必修课程,统计学的同学们更是绕不开这门课程以
转载 2022-06-07 14:03:10
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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的集合,比如研究中国人的身高,那么所有中国人的身高就是总体,某一个中国人的身高就是个体。样本:在总体里面抽样,经过抽样总体中的部分个体,就形成了样本,样本是总体的子集。统计量:均值、标准差、中位数、分位数、众数。
  这一篇介绍一些描述性统计的基本情况。  数据处理是描述性统计的第一步,对于搜集的数据,首先应先排序,将其按照一定的顺序整理。操作完成后要进行分组,以被研究事物的本质属性进行分组分组的标准要明确,不能出现数据的交叉和重叠。      一、次数分布概况       次数分布一般
一、常见统计分析软件简介市场上常见的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的统计分析软件:SPSS SAS、R和其他统计分析软件。二、spss统计分析的分布分布于通信、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统计分析软件的特点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
应用统计学数据的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的峰。 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的值。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),各变量值与中位数的离差绝对值之和最小,与均数不同。   平均数的求法,令函数等于各变量值与平均数的离差平方之和,该函数表
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:分散性与变异性的量度--强大的"距"说起。先介绍全距的概念,全距是由数据集中的最大值减去最小值,最大值为上界,最小值为下界。这是用于量度数据分散程度的一种方法。然而全距的最大问题是无法将异常值排除在外,导致数据的异常性。为了摆脱异
统计学习方法》可以说是机器学习的入门宝典,许多机器学习培训班、互联网企业的面试、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,并提供本书的代码实现、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习的主要方法,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
统计学(第七版)(一) 导论之习题1.PPT习题答案 BADC注:参数是针对总体的,统计量是针对样本的2.课本习题2.1 思考题 解: 1.1 收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学 1.2 研究数据收集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法;研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法 1.3 见统计学导论理论部分第三点 1.4 1.5 如研究的对象是100人,这100人就是总
一、数据的概括性度量1、统计学概括:统计学是应用数学的一个分支,主要通过利用概率论建立数学模型,收集所观察系统的数据,进行量化的分析、总结,并进而进行推断和预测,为相关决策提供依据和参考。统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据,统计学可以摘要并且描述这份数据,这个用法称作为描述统计学。另外,观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型,以之来推论研究中的步骤及母体
1.小概率标准在概率论中我们把概率很接近于0(即在大量重复试验中出现的频率非常低)的事件称为小概率事件...一般多采用0.01、0.05两个值即事件发生的概率在0.01以下或0.05以下的事件称为小概率事件这两个值称为小概率标准2、准确度和误差准确度:指分析结果接近真值的程度,用平均值的误差表示。误差:表示测定值与真值的差异。平均值的误差就是平均值与真值的误差,可用
原创 2021-05-20 22:21:07
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knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)总结统计学中基础知识,以原理叙述为主。 数据度量集中趋势的度量分类
原创 2022-08-04 17:31:36
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