Hello 大家好，我是一名新来的金融领域打工人，日常分享一些python知识，都是自己在学习生活中遇到的一些问题，分享给大家，希望对大家有一定的帮助！相信大家在平时的统计分析中，一定会用到数组偏度以及峰度的计算，那么什么是偏度？什么是峰度呢？偏度（skewness）也称为偏态、偏态系数，是统计数据分布偏斜方向和程度的度量，是统计数据分布非对称程度的数字特征。——来自百度百科峰度（peakedne
转载
2023-06-19 21:20:53
964阅读
前言正太分布是一个很重要的概率分布，又名高斯分布，在统计学、数据科学、机器学习等领域有着广泛应用。在日常生活中，人群的身高、鞋码、成年人的血压、班级的成绩、测量误差等都近似服从正太分布。一般来说，如果一个量是由许多微小的独立随机因素影响的结果，那么就可以认为这个量具有正态分布。正太分布曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称，故常称之为钟形曲线。实现思路正太分布公式：其中为期望，为方差当（，）时，有标
转载
2024-05-24 15:45:50
43阅读
一、笔者做张宇试卷的时候，第三套试卷22题遇到一道这样的题：这里求出来的关于Y的分布函数在Y=1处并不连续（右连续），故而不能直接求导然后再积分，答案给出一种思路，就是利用关于X的概率密度是连续的，间接利用X的概率密度来求Y的数学期望，这是一种思路。下面应该还有解决这一类问题的方法，之后笔者见到类似的问题再进行补充二、下面是补充：1）看了原函数存在定理那一章的内容之后，略有所思，予以记录。1、若f
转载
2024-08-12 12:48:51
24阅读
协同过滤 —— Collaborative Filtering 协同过滤简单来说就是根据目标用户的行为特征，为他发现一个兴趣相投、拥有共同经验的群体，然后根据群体的喜好来为目标用户过滤可能感兴趣的内容。协同过滤推荐 —— Collaborative Filtering Recommend 协同过滤推荐是基于一组喜好相同的用户进行推荐。它是基于这样的一种假设：为一用户找到他真正感兴趣的内容
转载
2024-06-19 18:52:49
26阅读
1 在概率统计中，我们针对某个事件当中各个样本发生的概率的频率进行统计，用一个函数的形式写出的这个概率的频率函数就叫做分布函数。2 分布函数顾名思义，就是某个连续事件发生频率的汇总表示。再直白一点儿来说，就是一堆事情我们把他们堆砌起来只管的去观察他们的组合特点就叫分布。3 这种组合特点有很多种，我们很多时候用图像的形式表示出来，而且针对不同组合的这种图像出现了二项分布、伯努利分布、正态分布等
转载
2024-04-18 10:24:01
64阅读
# 使用Python求密度分布函数的峰值
密度分布函数（Probability Density Function, PDF）是用于描述连续随机变量的概率分布的重要工具。在数据分析和统计中，PDF的峰值所代表的意义常常是样本数据的集中的区域，这也是研究数据特征的重要环节。了解如何在Python中有效地计算密度分布函数的峰值，可以帮助我们更深入地分析数据。本文将为你提供一个详细的示例和步骤来实现这一
原创
2024-08-13 09:12:05
96阅读
什么是正态分布关于什么是正态分布，早在中学时老师就讲过了。通俗来讲，就是当我们把数据绘制成频率直方图，所构成曲线的波峰位于中间，两边对称，并且随着往两侧延伸逐渐呈下降趋势，这样的曲线就可以说是符合数学上的正态分布。由于任何特征的频率总和都为100%或1，所以该曲线和横轴之间部分的面积也为100%或1，这是正态分布的几何意义。如下图，是数据统计实例中出现的正态分布性数据：
转载
2023-09-19 11:23:37
124阅读
应用： 离散度可以在编解码中分析不同变换的效率。CELT编码中就选择了这种方法来决定是否应该使用harr小波变换。测量方法：标准差（Standard Deviation），在概率统计中最常使用作为统计分布程度（statistical dispersion）上的测量。标准差定义是总体各单位标志值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。它反映组内个体间的离散程度。测量到分布程度的结果，原则上具有两种
转载
2023-10-07 18:21:07
110阅读
度分布[编辑]维基百科，自由的百科全书
度分布是图论和网络理论中的概念。一个图（或网络）由一些顶点（节点）和连接它们的边（连结）构成。每个顶点（节点）连出的所有边（连结）的数量就是这个顶点（节点）的度。度分布指的是对一个图（网络）中顶点（节点）度数的总体描述。对于随机图，度分布指的是图中顶点度数的概率分布。 目录 隐藏] 1定义1
random.random() 返回一个 随机的浮点数， 值域为 [0.0, 1.0] random.uniform(a, b) 均匀分布 返回一个随机的浮点数N, N的值在a与b之间 等同于 a + (b-a) * rondom() random.betavariate(alpha, beta) beta分布． 参数条件 alpha > 0 和 beta > 0 random.exp
转载
2024-04-10 20:11:14
9阅读
本博客根据非常好的excel资料而编写，使用python语言操作，预计使用一周的时间更新完成。需要《非常好的excel资料》word文档，1、几种常见的统计函数2、分布函数① ②，求P{X=500} ③2.12 python和excel的操作比较2.2 标准正态分布① ② 标准正态分布的反函数 ③求临界值uα(n),则使用公式=NORMSINV(1-α).2.22 python和excel的操作比
转载
2024-02-29 10:22:33
178阅读
概率论第三部分：二（多）维随机变量的性质计算1.如何计算二维随机变量的联合分布函数？思路：首先分类讨论：离散型：对分布律进行求和——连续型：求出概率密度函数，正确定限，积分。其中，正确定限是连续型求解中极其容易犯错的地方例题：随机变量（x,y）服从d上的均匀分布,其中d为x轴、y轴及直线y=2x+1围成的三角形区域,求（1）随机变量（x,y）的密度函数（2）随机变量（x,y）的分布函数密度函数自然
转载
2023-08-04 17:58:22
356阅读
作者：Christian Pascual参与：王淑婷、思源概率论与统计学是机器学习的基础，但很多初学者不太了解它们。本文介绍了概率及统计的基本概念、联系以及用法，并以正态分布为例展示了什么是概率分布、分布函数以及经验法则。同样本文还概念性地解释了中心极限定理，以及为什么正态分布在整个统计学中如此重要。此外，本文很多试验都可以用 Python 实现，不了解 Python 的读者也可以跳过。要学习统计
转载
2023-12-11 21:34:37
64阅读
Python偏函数Partial function使用方法实例详解Python的functools模块提供了很多有用的功能，其中一个就是偏函数(Partial function)。要注意，这里的偏函数和数学意义上的偏函数不一样。在介绍函数参数的时候，我们讲到，通过设定参数的默认值，可以降低函数调用的难度。而偏函数也可以做到这一点。举例如下：int()函数可以把字符串转换为整数，当仅传入字符串时，i
转载
2023-12-01 22:11:11
44阅读
随机变量+抽样统计基础思维导图总结概率分布和抽样的python实现伯努利分布 Bernoulli Distribution%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
#定义随机变量：1次抛硬币X = np.arange(0,2,1) #成功指正面朝上记录为
转载
2024-02-28 13:40:14
107阅读
# 边缘密度函数与边缘分布函数的关系及实现
在概率统计的领域，边缘密度函数和边缘分布函数是我们分析多变量分布时的核心概念之一。本文将通过理论介绍和Python代码示例，帮助读者理解这两个概念，并展示如何计算边缘分布函数。为了更好地理解整个过程，文章的中间部分还包含一个流程图。
## 一、基本概念
### 1.1 边缘密度函数
边缘密度函数（Marginal Density Function
在R语言中，可以生成不同的分布，用于实验和学习。在R中，概率函数形如①： 其中第一个字母表示其所指分布的某一方面： d = 密度函数（density） p = 分布函数（distribution function） q = 分位数函数（quantile function） r = 生成随机数（随机偏差） 常用的概率函数见下表：  
转载
2023-06-23 14:17:33
589阅读
先引出偏函数#一个带有可变参数的sum函数
def sum(*args):
s=0for i inargs:
s=s+nreturns#想要输出(sum(10,20)+sum(1,2,3,4,5))
print(sum(10,20)+sum(1,2,3,4,5))这样虽然通俗易懂，但是很邋遢不专业于是改为可变参数+关键字参数组合def sum(*args,**others):
s=0for i i
转载
2024-03-03 07:40:30
42阅读
# Python度分布实现流程
## 1. 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python实现“python度分布”。度分布是用于描述网络中节点度数（即节点的连接数）分布情况的一种统计工具。它可以帮助我们了解网络的结构特征，以及节点的重要性等信息。
## 2. 流程图
下面是实现“python度分布”的流程图：
```mermaid
erDiagram
开始 --> 读取网络数
原创
2023-08-30 04:36:30
297阅读
在这个部分，我们会给大家介绍一下概率与分布的统计知识以及R中包含的关于随机抽样和处理理论分布的函数，这个部分的内容同时也是下一个系列描述性统计和图表的基础。1随机抽样我们对随机抽样的理解大多是在箱子里摸球，因为我们在数学课本上学习概率的例子就是摸球的例子，还有一个常用的例子就是掷色子(骰子)。在R中你可以用sample()函数模拟这个情况。如果你想从1到6中随机取3个不重复的数字，你可以写：>
转载
2024-05-17 11:13:53
135阅读
