# Python 中的 T 统计量
在统计学中，T 统计量是一种用于比较样本均值与总体均值之间差异的方法。T 检验通常用于评估两个组之间是否有显著差异，这种方法在医学、心理学和社会科学等领域中被广泛应用。
## 什么是 T 统计量？
T 统计量是通过样本均值之间的差异与其标准误差的比例来计算的。在进行 T 检验时，我们典型地有两个样本：一个是实验组（或者说处理组），另一个是对照组。T 统计量
T检验和F检验的由来 一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。 通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。 倘若经比较后发现，出现这结果的机
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2024-01-30 02:06:37
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此函数输入参数为特征矩阵X、响应变量Y和自助法采样次数B，输出参数估计值b_mean和对应的T统计量T。考虑线性回归模型
原创
2023-07-13 14:27:53
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文章目录1.数据结构SeriesDataFrame创建一个空的dataframe用list的数据创建dataframe用numpy的矩阵创建dataframe用dict的数据创建DataFrame读取数据2. 查看数据按列读取按行读取3.遍历数据简单方式函数方式4.数值运算5.可视化 1.数据结构 Pandas中有两种数据结构Series和DataFrame。SeriesSeries用一维数组
效应量简单来讲就是自变量和因变量的关联强度，它较少受样本量的影响，不存在操纵效应量的问题，因此在统计中受到重视。我们将自变量与因变量的关系分为统计意义与实务意义两种，统计意义的关系就是在统计上是显著的，此时p＜0.05；实务意义就是现实中两者确实存在关系。当统计显著时并不一定有实务价值，这时效应量很小，比如相关系数很小但是统计是显著的，或者t检验之类的差异检验差异很小但是统计是显著的，此时一
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2024-04-30 20:04:35
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考虑这样一个问题，现在你拥有1个被解释变量y和4个解释变量，如何判断x3,x4这2个变量是没有必要的？或者换个说法，你现在有x1，x2这2个解释变量，突然你在寻找数据时，发现了另外2个变量x3，x4可能能够被用在模型之中，这2个新变量纳入模型后是否有作用？这两种说法本质上都是一样的，在大部分计量经济学的书中，这个问题叫做“对排除性约束的检验“（多重假设检验或联合假设检验）， 我们要检验的是：如果这
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2024-05-07 18:54:23
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t检验也称为student t检验，可以用来比较两个均值的差异是否显著，可分为单总体检验、双总体检验、配对样本检验。1.1历史要了解t检验，就不得不提及他的发明者威廉·西利·戈塞特(William Sealy Gosset)。戈塞特先生作为一个拥有化学和数学两个学位的牛津大学新秀，于1899年因化学专长进入爱尔兰都柏林的吉尼斯酿造公司工作。戈塞特先生在公司解决的第一个难题是：如何准确测量一个瓶中酵
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2023-10-25 22:13:26
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什么是T检验？ T检验是假设检验的一种，又叫student t检验（Student’s t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。 T检验用于检验两个总体的均值差异是否显著。一个例子 例1： “超级引擎”工厂是一家专门生产汽车引擎的工厂，根据政府发布的新排放要求，引擎排放平均值应低于20ppm，如何证明生产的引擎
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2024-04-27 19:35:13
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Pandas描述性统计简介描述统计学（descriptive statistics）是一门统计学领域的学科，主要研究如何取得反映客观现象的数据，并以图表形式对所搜集的数据进行处理和显示，最终对数据的规律、特征做出综合性的描述分析。Pandas 库正是对描述统计学知识完美应用的体现，可以说如果没有“描述统计学”作为理论基奠，那么 Pandas 是否存在犹未可知。下列表格对 Pandas 常用的统计学
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2023-11-02 11:06:30
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1、使用scatter_matrix判断个特征的数据分布及其关系散步矩阵(scatter_matrix)Pandas中散步矩阵的函数原理 1 def scatter_matrix(frame, alpha=0.5, figsize=None, ax=None, diagonal='hist', marker='.', density_kwds=None,hist_kwds=None, range
python描述性统计 Universidad Surcolombiana — Facultad de Salud Surcolombiana大学-Salud学院 The following Notebook, is a minimalist text, that aim introduce to new users, and students to get descriptive statis
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2024-07-27 15:52:53
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Python数据分析—— pandas统计分析基础 （一）Pandas—数据分析核心库pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。提供了一系列能够快速、便捷地处理结构化数据的数据结构和函数。高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库（如 SQL）灵活的数据处理功能。复杂精细的索引功能，以便便捷地完成重塑、切片和切块、聚合及选取数据子集等操作文本文件读取op
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2023-12-24 21:34:07
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线性回归用于解决连续值预测的问题，逻辑回归用于解决分类的问题，但是实际上通常用来分类，因为它输出的是一个概率这三个概念面试一定会问！！！！ 拿到损失函数->对损失函数进行梯度下降->求出最优解，正则化是为了防止过拟合，降低波动线性回归是假定输入和输出间是有线性相关的 不同的算法的损失函数的定义不同 这种情况说的是入参只有一个的时候，当斜率为负数的时候，值会变大，就会继续往前，当为正数的
一.Multivariate Linear regression(多元线性回归) 现在起将开始介绍一种新的更为有效的线性回归形式。这种形式适用于多个变量或者多特征量的情况。 在之前学习过的线性回归中，都是只有一个单一的特征量--房屋面积 x，如图1-1所示， 图1-1 我们希望用房屋面积这个特征量来预测房子的价格。但是想象一下如果我们不仅有房屋面积作为预测房屋价格的特征量，我们还知道卧
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2024-05-15 06:52:19
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前提介绍：为什么需要统计量？统计量：描述数据特征集中趋势衡量均值（平均数，平均值）（mean）这里写图片描述 {6, 2, 9, 1, 2} (6 + 2 + 9 + 1 + 2) / 5 = 20 / 5 = 4中位数 （median）:将数据中的各个数值按照大小顺序排列，居于中间位置的变量 给数据排序：1， 2， 2， 6， 9 找出位置处于中间的变量：2 当n为基数的时候：直接取位置处于中间
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2024-07-01 11:58:59
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## F统计量的实现指南
F统计量是一种常用于比较两个样本方差差异的统计量。在统计分析中，了解如何计算F统计量是非常重要的，尤其是在进行方差分析（ANOVA）时。本文将指导你如何在Python中实现F统计量，本文的目标读者是刚入行的小白。
### 整体流程
为了计算F统计量，通常我们需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 数据收集 | 确定要分
# Q统计量及其在Python中的应用
## 什么是Q统计量？
Q统计量（Q statistic）是一种用于测量数据中观测值之间差异的统计指标。通常情况下，它用于检验数据的独立性或同质性，特别是在分析不同组间方差时。Q统计量常见于方差分析（ANOVA）和许多其他统计测试中。它的基本思想是通过比较样本间的差异，判断样本的来源是否相同。
### Q统计量的计算
假设我们有n个样本，它们的均值、
# Python中f统计量的计算方法
## 1. 概述
在统计学中，f统计量是用于比较两个样本方差的一种统计量。它可以帮助我们判断两个样本方差是否有显著差异。在Python中，我们可以使用SciPy库来计算f统计量。
## 2. 步骤
下面是计算f统计量的步骤：
步骤 | 描述
-- | --
1 | 输入两个样本的数据
2 | 计算两个样本的方差
3 | 比较方差的大小，计算f统计量
原创
2023-08-16 09:18:16
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不可否认的是python的统计功能若于R和SAS，但对于常见的统计分析，python亦可以实现。本文介绍Python中的ggplot2绘图库：plotnine，使用python完成常见的统计描述、分布差异检验、相关分析和回归分析方法。# plotnine：python中的ggplot2
import plotnine as pn
from plotnine import data
import n
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2023-12-29 20:10:26
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目录一、应用背景二、SPSSAU操作三、分析与总结1、计算公式2.总结 四、扩展1.归纳2.SPSSAU分析建议五、操作 六、参考文献一、应用背景正态性检验用于分析数据是否呈现出正态性特质。二、SPSSAU操作三、分析与总结将数据放入分析框中，SPSSAU系统计算统计量后自动生成分析结果，如下：1、计算公式（1
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2023-11-24 03:13:45
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