多分类任务中类别不均衡是非常常见的一个问题，但是差别多少才算分布不均匀呢？这个没有一个确定的衡量标准。根据我个人的经验的话，不同类别数量差异超过一个数量级，我才会认为样本类别分布不均匀，需要特别关注和调整。比如题主的截图，最大的类别数是最小类别的三个数量集，差距非常大，触犯了样本类别分布不均的情况。针对样本分布不均匀，可以从以下几个方面来多加关注和尝试：sample数据：当样本类别分布不均匀的时候
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2023-12-16 13:04:33
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文章目录Python求解正态分布置信区间正态分布和置信区间使用SciPy求解置信区间使用Matplotlib绘制正态分布密度曲线正态分布置信区间规律Python求解正态分布置信区间正态分布和置信区间正态分布（Normal Distribution）又叫高斯分布，是一种非常重要的概率分布。其概率密度函数的数学表达如下：f(x)=12πσe−(x−μ)22σ2f(x) = \frac{1}{\...
原创
2022-08-01 11:00:32
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# R语言中贝塔分布置信区间的实现
## 1. 总体流程展示
为了实现R语言中贝塔分布的置信区间计算，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 计算置信区间 |
| 4 | 可视化结果 |
接下来，我们将逐步指导你完成这些步骤。
## 2. 导入所需的库
首先，我们需要导入R语
原创
2023-10-06 09:49:18
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作者：chen_h 第一篇：计算回报率，均值和方差第二篇：简单线性回归第三篇：随机变量和分布第四篇：置信区间和假设检验第五篇：多元线性回归和残差分析第六篇：现代投资组合理论第七篇：市场风险第八篇：Fama-French 多因子模型介绍在上一章中，我们讨论了随机变量和随机分布。现在我们将使用我们学到的分布来检验我们的假设，并对财务数据进行建模。在指定策略时，进行一些研究是必不可少的工作。但是
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2024-01-05 21:44:14
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一、正态分布 标准正态分布 标准正态分布就是均值为0，标准差为1的分布，如下图一般正态分布 一般正态分布n，假设其均值是 μ，标准差为σ ，即服从 n~N(μ,σ) 经过变换可以转换成标准正态分布：另X = (N - μ)/ σ，则X就是服从标准的正态分布了X~N(0,1) 二、置信区间 上图中的面积就是标准正态分布的概率，而置信区间就是变量的区间估计，例如图中的-1到1就
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2024-01-11 23:02:57
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区间估计，t分布，F分布
在之前的十篇文章中，我们用了九篇文章的篇幅讨论了点估计的相关知识，现在来稍作回顾。首先，我们讨论了正态分布两个参数——均值、方差的点估计，给出了它们的分布信息，并指出它们是相互独立的；然后，我们讨论到其他的分布族，介绍了点估计的评判标准——无偏性、相合性、有效性；之后，我们基于无偏性和相合性的讨论给出了常用分布的参数点估计，并介
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2023-12-11 11:24:22
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常见分布有如下 独立同分布：independent and identically distributed， 简称i.i.d即是说每个的试验结果都是相互独立，不收前后结果影响，且每一次事件A发生的概率都一样 一、连续型随机变量的常见分布对于连续型随机变量，使用概率密度函数（probability density function简称PDF）来描述其分布情况连续型随机变量的特点在
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2024-06-11 16:45:17
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平均值的置信区间是数据分析领域广泛用于数据的统计数据的重要组成部分。Python 是数据分析领域的专业人员使用的最流行的编程语言之一，它允许在数组上实现置信区间。本教程讨论置信区间并演示可用于在 Python 中实现它的不同方法。置信区间平均值的置信区间可以定义为一系列值，我们预计可以从中找出能够准确反映总体的值。计算置信区间的公式如下所示。Confidence Interval = x̄ +
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2023-09-04 16:42:28
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1.点估计与区间估计 首先我们看看点估计的含义： 是用样本统计量来估计总体参数，因为样本统计量为数轴上某一点值，估计的结果也以一个点的数值表示，所以称为点估计。点估计虽然给出了未知参数的估计值，但是未给出估计值的可靠程度，即估计值偏离未知参数真实值的程度。 接下来看下区间估计： 给定置信水平，根据估计值确定真实值可能出现的区间范围，该区间通常以估计值为中心，该区间则为置信区间。2.中心极限定
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2023-10-21 16:49:28
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from scipy import statsimport numpy as npx=[10.1,10,9.8,10.5,9.7,10.1,9.9,10.2,10.3,9.9]x1=np.array(x)mean=x1.mean()std=x1.std()interval=stats.t.interval(0.95,len(x)-1,mean,std)
原创
2023-01-13 00:26:51
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现在前面因为我时常忘记 t分布，假设检验，t检验，t value，p value 的意思，所以各方整理出一套笔记，忘记时方便复习。因为统计之都的blog对于假设检验讲的很好了，下面就补充一下t-distribution的部分。正态分布（Normal Distribution/Gaussian Distribution ） 假设我们有呈正态分布的随机变量X{x...}，叫他总体（期望值为μ，方差为σ
一、关于体温、性别、心率的临床数据对男性体温抽样计算下95%置信区间总体均值范围。转自：https://www.jianshu.com/p/a3efca8371ebimport pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
#读取数据
df = pd.read_csv('
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2023-06-27 10:47:10
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什么叫【包含置信区间的折线柱状图】？因为图有点复杂，实在不知道应该叫什么名字好。。图片今天导师发来一张图片，就是下面这张，是一篇论文中的插图，他说这张图片画的挺漂亮，想让我用python模仿一下。首先分析一下这张图分为柱状图3组和折线图3组，共六组数据，其中每根折线都有上下的置信区间，此外还有横轴标题、纵轴标题和图例。尝试这张图是我用python的matplotlib包画的，除了最外层的纵向彩色坐
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2023-11-04 23:20:07
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决策树 T 构建好后，需要估计预测准确率。直观说明，比如 N 条测试数据，X 预测正确的记录数，那么可以估计 acc=X/N 为 T 的准确率。但是，这样不是很科学。因为我们是通过样本估计的准确率，很有可能存在偏差。所以，比较科学的方法是估计一个准确率的区间，这里就要用到统计学中的置信区间（Confidence Interval）。设 T 的准确率p是一个客观存在的值，X的概率分布为 X∼B(N,
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2023-06-21 15:39:14
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经验分布:是指实际的样本服从分布，观测到的样本数据的相对频率分布称为经验分布。抽样分布:指样本统计量（样本均值，样本的方差，样本的标准差）所服从的分布。置信区间:指样本统计量所构造的总体参数的估计区间，理论分布:指总体所服从的分布，可以有一个解析表达式，该表达式一般是具有特定参数的概率分布函数。1.这里以本章数据文件“Employee,Data.sav”为例来展示“当前薪金”这一变量均值的95%置
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2023-10-14 16:18:33
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AB测试来源越来越多的公司重视AB测试，按照猫哥的经验，之前会Excel就行，SQL是加分项。后来变成了必须懂SQL，AB测试是加分项。再到后来变成了，AB测试和SQL都是必会的东西。因为从15年至今，人口红利肉眼可见的减少，流量竞争从增量竞争变成了存量竞争。截至2020年底，互联网用户已经高达10亿。微信，支付宝，头条，抖音这些巨型APP基本已经瓜分了用户的大部分时间，别的APP想要存活及增长，
在统计学与数据分析中，“置信区间”（Confidence Interval, CI）是一种用于表示样本统计量的可靠性及其与总体参数之间的不确定性的强有力工具。本文将以“置信区间python”为主题，探讨在Python中遇到的一些问题与解决方案。
### 问题背景
在进行数据分析时，我们通常需要估计某个总体参数（如均值）。然而，由于只能获取样本数据，得到的结果具有一定的不确定性。因此，我们引入“
大纲1.统计学的作用 2.集中趋势的量度 3.分散性与变异性的量度 4.概率计算 5.离散概率分布的运用 6.排列与组合 7.几何分布、二项分布和泊松分布 8.正态分布的应用 9.超越正态分布的应用 10.统计抽样的应用 11.总体和样本的估计 12.置信区间的构建统计学的作用1.统计学可以帮助企业做出客观的决策，能够进行精准地预测 2.统计学能够使我们个人避免遭人愚弄信息与数据的区别：
“
# Python中的置信区间实现指南
在统计学中，置信区间是一种用于估计总体参数不确定性的工具。它通常表示为一个区间，提供了在一定置信水平下参数可能取值的范围。本文将带你通过几个步骤使用Python来计算置信区间。
## 整体流程
为了实现置信区间的计算，我们需要遵循以下步骤。下面的表格展示了这些步骤及其简要说明。
| 步骤 | 描述 |
|---
置信区间置信区间(Confidence interval)什么是置信区间 置信区间又称估计区间，是用来估计参数的取值范围的。常见的52%-64%，或8-12，就是置信区间（估计区间）置信区间的计算步骤 第一步：求一个样本的均值 第二步：计算出抽样误差。 人们经过实践，通常认为调查: 100个样本的抽样误差为±10%； 500个样本的抽样误差为±5
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2015-06-23 20:20:00
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