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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# 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
# 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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如君愿，开门见山，直入主题吧！1 t检验1.1 单样本t检验对总体均值的假设检验 单样本 t 检验是最基础的假设检验，利用来自总体的样本数据，推断总体均值于假设的检验值之间是否存在显著差异，是对总体均值的假设检验。 四步骤： 1、原假设：总体均值 = U0 ; 备择假设：总体均值 ！= U0。 2、计算样本均值、标准差。 3、计算 t 统计量、P值。
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2023-10-10 16:46:37
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1、零假设
首先假定零假设成立，然后求出某统计量达到如此极端的概率是多少
定义零假设，如果得到的值大于表上的值，则出现零假设的概率很小，则拒绝零假设
2、假设检验 2.1、T检验 总体标准差σ未知的正态分布。
单总体检验和
双总体检验。
(1)单总体检验
当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量小于30，那么样本平均数与总体平均数的离差
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2024-01-05 15:58:15
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tuple所谓的“不变”是说，tuple的每个元素，指向永远不变
“可变的”tuple
t = (1,[2,3])
t[1][1]='4'
print(t);
# (1, [2, '4'])
要定义一个只有1个元素的tuple
因为括号()既可以表示tuple，又可以表示数学公式中的小括号，这就产生了歧义，因此，Python规定，这种情况下
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2023-12-14 12:09:35
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1 print('=====您好！这里是简单线性回归方程求解模型=====')
2 num = int(input('请输入您需要操作的样本对数'))
3 # 接收自变量的List
4 xList = []
5 # 接收因变量的List
6 yList = []
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8 for i in range(num):
9 x = int(input('自变量：'))
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2023-07-14 22:43:40
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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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# 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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计算pi值的方法有很多，本文用的是蒙特卡洛模拟法，并且使用mpi并行化加速之。蒙特卡罗模拟是一种计算方法，使用随机采样和迭代计算来估计复杂系统的行为或导出问题的解决方案。蒙特卡洛方法以摩纳哥著名的蒙特卡洛赌场命名，围绕着概率和偶然性原理。其基本思想是通过改变输入参数并检查结果输出来执行多次随机试验。分析大量迭代的结果有助于确定模式、概率和期望值。然而蒙特卡罗模拟可能需要大量的计算资源，因为需要大量
当我们将样本中得到的结果推论到总体时，如果样本恰好只是个别现象，或者样本数目过少时，就会出现误差。所以我们就可以提出一个假设 (Hypothesis) ，假设样本的结果可以推论到总体，而检验这个假设是否靠得住就可以通过统计学家们提出的检验方法来计算得出，这些检验方法就包括了 T检验、F检验、卡方检验等，通过这些检验的方法得到的检验统计量，我们就可以进一步计算出在假设为真时，样本结果出现的概率，这样
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2023-11-26 17:26:56
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早上中级微观经济学课上复习泰勒展开和麦克劳林展开，顺带讲到了用蒙特卡洛方法实现计算π值，于是下午着手用python尝试着实现了一下，并用matplotlib输出了一部分数据。完整的代码在文末，本文适合小白看，完全白纸的都可以，也希望大神们不吝赐教。一、最简单的实现方法下面是最简单的实现方式，模拟试验一千万次，但模拟出来的π值并不精确。import random
zongshu = 10000000
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2023-08-08 13:30:03
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吴恩达机器学习笔记——四、多元线性回归1 符号定义2 多元线性回归的定义3 梯度下降法确定参数θ4 特征缩放5 学习率6 特征合并和多项式回归6.1 特征合并6.2 多项式回归7 正规方程7.1 步骤7.2 优点7.3 不足7.4 如果矩阵不可逆该如何求解正规方程8 用向量表达8.1 对h(x)的表示8.2 对θ的更新 1 符号定义m：训练集的样本个数 n：特征的数量 x(i)：第i个训练样本的
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2024-05-16 09:19:18
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K-means 聚类算法：K-means聚类算法 算法流程，我们首先有训练集，但是训练集我们没有类标签，我们想把数据聚类成一些cluster ，这是一种无监督学习方法。具体步骤：1. 首先初始化cluster centroid 2. 迭代的找每一个数据集点到最近cluster centroid，然后把该点给到最近cluster centroid所在的cluster，然后在更新cluster cen
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2024-06-11 16:44:50
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假设检验原理反证法小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的（但在多次重复试验中是必然发生的）假设检验的步骤设置原假设与备择假设；设置显著性水平（通常选择）；根据问题选择假设检验方式；计算统计量，并通过统计量获取P值根据P值和显著性水平值，决定接受原假设还是备择假设。原假设备择假设的设置：应当把如果真实成立但误判为不成立后会造成严重后果的命题选为原假设；应当把分析人员想证明正确的命题作为备择假设；应
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2024-03-11 15:22:15
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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
VI 使用手册进入vi的命令vi filename :打开或新建文件，并将光标置于第一行首vi +n filename ：打开文件，并将光标置于第n行首vi + filename ：打开文件，并将光标置于最后一行首vi +/pattern filename：打开文件，并将光标置于第一个与pattern匹配的串处vi -r filename ：在上次正用vi编辑时发生系统崩溃，恢复filenamev
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2024-07-11 22:55:32
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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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