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
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2024-02-29 10:22:33
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目录1.置信区间的计算1.1 总体方差已知1.2 总体方差未知2.计算 P-Value2.1 总体方差已知2.2 总体方差未知1.置信区间的计算根据总体分布（T分布或者Z分布）和规定的置信度计算总体均值在指定置信度下的置信区间，然后将实验值和置信区间比较，若在置信区间之外（小概率事件发生）则表示实验统计量和总体统计量存在显著差异1.1 总体方差已知总体方差已知时，根据总体均值和
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2023-10-31 14:30:58
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# Python 实现 t 分布概率的指南
在统计学中，t 分布是一个非常重要的分布，常用于小样本的平均值估计。当你想要使用 Python 来求出 t 分布的概率时，实际上可以通过几个简单的步骤来实现。本文将引导你通过一个清晰的流程，学习如何使用 Python 来计算 t 分布的概率。
## 流程概述
我们可以把求 t 分布概率的过程分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称
# Python 中的 T 分布及 T 值计算
在统计学中，T 分布是一种重要的概率分布，通常用于处理样本量较小且总体标准差未知的情况。在很多实际应用中，比如小样本的假设检验，T 分布扮演着重要的角色。本文将介绍 T 分布的基本概念，并通过 Python 代码进行实际计算。同时，我们还将创建相关的关系图和状态图，以帮助理解这一区域的概念。
## 什么是 T 分布？
T 分布, 有时也称为学生
原创
2024-10-05 04:43:49
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在数据分析和统计学中，Python是一种极其流行的编程语言，尤其是在计算与T分布相关的t值时。这一计算过程在许多应用场景中不可或缺，特别是在假设检验和估计中。在本文中，我们将走过这一计算过程，探讨背景、演进以及架构设计等方面，并提供相应的可视化图表。
### 背景定位
在统计学中，t分布是一种常用的概率分布，其用途主要是用于小样本情况下的均值比较。许多科学研究、市场分析和其他领域都依赖于这种方
# Python中的t分布表：理解与应用
在统计学中，t分布是一种重要的概率分布，广泛应用于假设检验和置信区间估计等场景。特别是当样本量较小，且数据服从正态分布时，t分布的使用尤为重要。Python为我们提供了一些工具来生成和使用t分布表。本文将介绍如何在Python中生成t分布表，并通过示例说明其应用。
## 什么是t分布？
t分布是一种对称、单峰的分布，类似于标准正态分布。与标准正态分布
原创
2024-10-08 06:17:55
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# 使用Python求t分布的分位数
在统计学中，t分布是用于小样本情况下的正态分布的修正，用以进行假设检验或构建置信区间。今天我们将学习如何使用Python来求t分布的分位数。本文将逐步引导你完成这一过程，适合对Python编程和统计学有基本了解的新手。
## 大致流程
以下是实现“用Python求t分布分位数”过程的简要流程：
| 步骤 | 描述
# Python实现T分布的分位数
在统计学中，T分布通常用来处理样本大小不大于30的数据，尤其在我们不知道总体标准差时特别有用。Python提供了强大的库来帮助我们计算T分布的分位数，通常使用`scipy`库。本文将带领你一步步使用Python来实现这一功能。
## 流程概述
下面是求T分布分位数的基本流程：
| 步骤 | 操作 | 说明 |
|------|------|------|
AB实验：1. 人均类->t检验# 计算t值
def get_t(x):
# 遍历看x需要几次的显著性检验。可能有多个实验组，需要一对一检验
x1 = x[x.分组.astype('str')=='1'].iloc[0] # 对照组，组号固定为1，转为Series格式
for i in x[x.分组.astype('str')!='1'].分组:
x2
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2023-09-17 19:46:23
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在学完了几个重要分布之后,紧接着的内容就是这几个分布的使用,实际上这就是假设检验的过程其中有一些概念: 分位点和分位数,p值,分布表,置信区间因为是新概念, 我这种蒻蒻就是看得很不清楚，理解起来总是有点点模糊，很多书上讲得也不怎么清楚，现在搞清楚 分位点和分位数，p值理解: 分位数（Quantile），亦称分位点，是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点，常用的有
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2023-09-26 22:01:57
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# 如何在Python中求t分布分位数
在数据分析和统计学中，t分布是一种非常重要的概率分布，通常用于小样本的数据分析。随着你进入这一领域，你可能会遇到需要计算t分布分位数的情况。本篇文章将带你一步步实现这一计算，并解释每一步中的代码含义。
## 整体流程
在Python中计算t分布分位数的流程可以简单概括为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-09-02 04:22:01
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笔者对于python常用的语法知识做了小结，不是很全面，希望能给各位带来帮助。1.同一级代码的缩进必须保持一致，需要缩进的位置使用“：”2.raw_input函数 eg:name=raw_input('input your name:')3.import函数用于引入库 eg:import math;math.cos(0.5)4.python的数据类型：(1)数字： 
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2023-10-29 18:29:40
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t分布当总体符合正态分布，未知，且可供支配的样本很小（n≤30）时，样本符合t分布。【因为仅从样本无法精确反映总体方差的真实值】 t分布形状取决于样本大小，当样本很大时，t分布外形接近正态分布，当样本很小时，曲线较为扁平。t分布只有一个参数→自由度v=n-1.标准分t检验统计分析常采用抽样研究的方法，那么抽取的2个样本是否来自相同的总体？或者抽取的2个样本能否说明其总体存在差异？于是我们把总体的研
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2023-12-19 22:08:55
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# 使用Python查找t分布值的简单指南
t分布是一种用于推断统计的常用分布，特别是在样本量较小的情况下。t分布广泛用于许多统计学领域，包括假设检验和置信区间的计算。本文将介绍如何使用Python查找t分布值，并提供相应的代码示例。
## 什么是t分布？
t分布是由威廉·戈塞特（William Sealy Gosset）提出的一种概率分布，它在样本量较小、总体标准差未知时，适用于进行数据分
# 理解Python中的T分布与P值
T分布是统计学中用于推断样本均值的一种重要工具。它在样本量较小且总体方差未知的情况下，提供了有关均值信赖区间和假设检验的有效信息。在这篇文章中，我们将探讨如何在Python中计算T分布的P值，并通过示例代码加深理解。
## 什么是T分布？
T分布是一种对称且呈单峰形状的概率分布，通常用于样本数量较少（例如n B --> C --> D --> E -->
# 根据 t 值求 p 值的 Python 科普文章
在统计学中，t 值和 p 值是衡量假设检验结果的重要参数。t 值通常用于比较样本均值，p 值则用来判断结果的显著性。掌握如何将 t 值转换为 p 值，对于科研人员和数据分析师而言，是一项非常重要的技能。本文将介绍如何使用 Python 来实现这一过程。
## 1. 什么是 t 值和 p 值?
- **t 值**：t 值是统计量的一种，表示
本文通过实例介绍二项分布和Beta分布的含义，并使用pymc对抛硬币进行模拟实验，从而获得Beta分布。 二项分布和Beta分布
In [15]:
%pylab inline
import pylab as pl
import numpy as np
from scipy import stats Wel
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2023-11-02 12:53:22
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# 用Python实现已知T值求P值的t检验
在统计学中，t检验是一种典型的检验方法，用于通过样本数据估计总体参数。给定已知的T值，我们可以通过p值判断检验的显著性。本文将详细介绍使用Python进行这一过程的步骤，以及相应的代码实现。
## 一、流程概述
下面的表格展示了实现“已知T求P值”过程的主要步骤：
| 步骤 | 说明
目录线性回归最小二乘法广义逆矩阵Logistic回归sigmoid函数Logistic回归的学习过程Softmax回归Softmax回归的学习过程正则项梯度下降算法批量梯度下降法随机梯度下降法小批量梯度下降法决定系数：分类器指标混淆矩阵ROC曲线AUC 分类问题的目标变量是标称型数据，或者离散型数据。而回归的目标变量为连续型，也即是回归对连续型变量做出预测，最直接的办法是依据输入写出一个目标值
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2024-03-18 09:45:52
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# 在Python中求联合分布的卡方值
在统计学中，卡方检验常用于检验两个分类变量之间的独立性。本文将详细介绍如何在Python中计算联合分布的卡方值，并包含完整的代码示例和说明。我们将分步进行，并通过表格展示整个流程。
## 流程步骤
下面是计算联合分布卡方值的基本流程，我们可以将其概括为以下几个步骤：
```markdown
| 步骤 | 描述
