最近在读论文时，碰到了箱线图这个东西，之前没见过，所以查了一下资料，发现它跟
分位数联系紧密，于是又接着学习了一下
分位数，并将相关内容整理如下：
分位数首先说一下
分位数（Quantile）
的概念百度给出
的解释：设连续随机变量X
的累积
分布函数为F，概率密度函数为p。那么，对任意0<p<1
的p，称F=p
的X为此
分布的分位数，或者下侧
分位数。简单
的说，
分位数指
的就是连续
分布函数中
的一个
点，这个
点
# Python t分布分位点的科普
在统计学中，t分布是一种用于小样本数据的概率分布。它由威廉·戈塞特（William Sealy Gosset）于1908年首次引入，以助于我们在样本量较小的情况下进行假设检验和置信区间估计。本文将探讨如何在Python中使用t分布分位点，并提供代码示例来帮助理解这一重要概念。
## t分布的基本概念
t分布是一种对称的、呈现钟形的分布，其形状与正态分布相
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
567阅读
# 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 |
|------|------|------|
# 如何在 Python 中求分位点
## 流程步骤
以下是在 Python 中求分位点的具体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|-------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载数据 |
| 3 | 计算分位点 |
| 4 | 可视化分位点 |
## 具体操作
### 步骤 1：导入必要的库
在 Python 中，我们首先需要导入 pandas 和 num
原创
2024-03-30 05:40:02
81阅读
# 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
149阅读
# 项目方案：使用Python求分位点
## 项目背景
在统计学中，分位点是指把一组数据分成等分的点，通常以百分比的形式表示。例如，中位数就是将数据分成50%的点。在数据分析和统计建模中，求解分位点是一个常见的需求，可以帮助我们更好地理解数据的分布和特征。
## 项目目标
本项目旨在使用Python编程语言来求解给定数据集的各种分位点，包括最小值、最大值、中位数、四分位数等。
## 技术方案
原创
2024-07-11 06:04:41
96阅读
# Python 卡方分布分位点的科普文章
卡方分布（Chi-Squared Distribution）是一种重要的概率分布，广泛应用于统计学、机器学习、科学实验等领域，尤其是在假设检验、方差分析、以及与频数数据相关的检验中。在本文中，我们将探讨卡方分布的分位点的计算方法，特别是在Python中如何实现，最后我们还将使用流程图和关系图来帮助理解整体的概念。
## 什么是卡方分布？
卡方分布是
# 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
1
分位数（Quantile）
分位数（Quantile），亦称
分位点，是连续
分布函数中
的一个
点，该点将一个随机变量
的概率
分布范围分为几个等份
的数值
点，这个
点对应概率p。若概率0<p<1，随机变量X或它
的概率
分布的分位数Za，是指满足条件p(X≤Za)=α
的实数，常用
的有中位数（即二
分位数）、四
分位数、百
分位数等。
分位数对于实际问题能提供更加全面的分析,无论是线性模型还是非线性模型，
分
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2023-10-01 10:34:59
152阅读
## Python求分位数的揭秘
在数据分析与统计学中，分位数是一种重要的描述统计量。分位数将数据分为若干个相等的部分，使得每个部分具有相同的数量。分位数的概念在许多领域中都发挥着重要作用，比如金融、体育、医疗等。在这篇文章中，我们将深入探讨如何在Python中计算分位数，并提供相应的代码示例。
### 什么是分位数？
分位数是将数据集分割成若干个部分的数值。最常见的分位数有三种：
1.
numpy.percentilenumpy.percentile(a, q, axis=None, out=None, overwrite_input=False, interpolation='linear', keepdims=False) [source]计算沿指定轴的数据的第q个百分位数。返回数组元素的第q个百分点。参数 ：a ：array_like输入
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2023-11-06 16:43:12
144阅读
接上参考文档： https://zhuanlan.zhihu.com/p/110207817https://docs.scipy.org/doc/scipy-1.0.0/reference/generated/scipy.stats.f.html目录 t 分布 F分布 例子一 t 分布
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2023-09-12 10:54:04
153阅读
用z分布及t分布求置信区间： 1、当整体标准差已知的时候，就不需要用样本标准差去估计总体标准差了。所以都用z检验。2、当总体标准差未知，需要估计，用t检验。当n>>30，z检验和t检验结果相近，以t检验为准。但是z检验比较好计算，就在大样本时替代t。数据准备：import os
HOUSING_PATH = os.path.join("datasets", "housing")
im
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2023-12-11 22:16:21
51阅读
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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调用scipy包的stats统计模块，可以直接得出不同分布的分为点的值，相对于，查表，或使用excel，使用起来会更加便捷下面是需要用到的函数和代码，使用简单方便。ppf单侧左分位点isf单侧右分位点interval双侧双侧分位点正态分布from scipy import stats
#显著性水平
a = 0.05
# 单测 左分位点
norm_a_left = stats.norm.ppf(
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2023-06-09 22:21:04
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# 如何计算t分布的分位数
## 概述
在统计学中，t分布是一种常用的概率分布，用于计算样本均值与总体均值之间的差异。t分布的分位数是指在给定自由度和置信水平下，能够将分布分割成指定面积的值。
本文将介绍如何使用Python计算t分布的分位数，以帮助小白开发者快速掌握这一技能。
## 流程概述
下面是计算t分布的分位数的整体流程：
|步骤|操作|
|---|---|
|1|导入必要的库
原创
2023-12-30 06:27:42
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统计学中最常见的几种概率分布分别是正态分布（normal distribution），t分布（t distribution），F分布（F distribution）和卡方分布（χ2 distribution, chi-square distribution），其中后三种属于抽样分布。 为什么要研究概率分布呢？因为通过研究概率分布，我们可以找出数据的分布规律，并根据这些
在上一篇文章中，我和你介绍了一主多从的结构以及切换流程。今天我们就继续聊聊一主多从架构的应用场景：读写分离，以及怎么处理主备延迟导致的读写分离问题。我们在上一篇文章中提到的一主多从的结构，其实就是读写分离的基本结构了。这里，我再把这张图贴过来，方便你理解。图1 读写分离基本结构读写分离的主要目标就是分摊主库的压力。图1中的结构是客户端（client）主动做负载均衡，这种模式下一般会把数据库的连接信
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2024-07-27 22:41:29
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