Python基础教程第一章—P02知识点补充P02知识点补充知识点补充一字面值什么叫字面值 就是在程序中 无需保存的值，叫字面值字面值用于表示一些内置类型的常量例如：a = b + 2
# 其中 2 就是一个字面值，而且是整形字面值关于整型数字面值，除了 int 类型 、float数类型 还有虚数类型如下示例：3.14j 10.j 10j .001j 1e100j 3.
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2024-07-12 00:44:35
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> Photo by Ian Parker on Unsplash Python有一些非常完善且成熟的用于统计分析的库，其中最大的两个是statsmodels和scipy。 这两个包含很多(我的意思是很多)统计函数和类，这些统计函数和类将在99％的时间内覆盖您的所有用例。 那么为什么还有新的库发布呢？新来者常常试图填补一个空白，或者提供一些既定竞争所没有的东西。 最近，我偶然发现了一
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2023-12-30 19:41:54
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最近笔者受邀进行了一次分享并为此制作了一个 PPT 。完后 PPT 弃之可惜，做成图片配上说明分享于此（PDF 版）。 page 1 题图来自波兰艺术家 Zbigniew Bielak 。他的作品被许多重金属 / 极端金属乐队用作专辑封面。例如 Mayhem ，Behemoth，Ghost 等。 page 2 本 PPT 的内容导览。思路是先介
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2024-02-21 13:43:26
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在本篇博文中，我们将详细探讨如何使用Python进行生存分析，特别是如何绘制Kaplan-Meier（KM）曲线并显示P值。生存分析是一项重要的统计方法，广泛应用于医学、工程和社会科学等多个领域。随着数据科学的发展，它的应用愈发广泛，今天我们就来深入理解这项技术。
### 背景描述
生存分析的历史追溯到20世纪，最初的应用主要集中在医疗领域，统计学家们通过分析患者的生存时间来改善治疗方案。到了
# 如何在 Python 中计算 p 值
p 值是统计学中用来检验假设的一种关键指标。计算 p 值的方法有很多，我们通常使用 Python 中的 `scipy` 库来完成这个任务。接下来，我将为你详细介绍实现 p 值计算的流程、步骤和相关代码示例。
## 流程概述
在计算 p 值之前，我们需要确定一个统计假设，并准备好数据。以下是计算 p 值的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|----
原创
2024-09-03 06:57:03
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# 如何在Python中计算P值：新手指南
在数据分析和统计学中，P值是一个重要的概念，它用于帮助我们判断是否拒绝原假设。在这篇文章中，我们将通过一个完整的流程教你如何在Python中计算P值。我们将一步一步地进行，确保你能清晰地理解每个步骤。
## 流程概览
以下是我们计算P值的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定假设 |
| 2
原创
2024-08-19 04:00:53
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cBioPortal介绍使用cBioPortal数据库可以先阅读关于该数据库的文章：The cBio cancer genomics portal: an open platform for exploring multidimensional cancer genomics data.Integrative analysis of complex cancer genomics and clin
题的难点：1、有运算优先级，不好判断。2、有破坏整体和谐性的讨厌的括号。3、不知道哪里要填数。4、要求方案数很大，搜索不会做呐。发现难点1和2都是中缀表达式的缺点。转成后缀表达式后难点1、2就烟消云散了。普及一下： 前缀表达式（又称波兰表达式）与后缀表达式（又称逆波兰表达式）较我们平常使用的中缀表达式，最主要的特点是没有括号。前/后缀表达式是一种十分有用的表达式，将中缀表达式转换为前缀表达式后，
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2024-08-09 18:54:14
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1.定义 FDR（false discovery rate），是统计学中常见的一个名词，翻译为伪发现率，其意义为是 错误拒绝（拒绝真的（原）假设）的个数占所有被拒绝的原假设个数的比例的期望值。//FDR是个期望值 2.利用Benjamini–Hochberg方法计算FDR的计算及R语言实现FDR的计算相当简单，包括以下几步： 1.对p值进行从小到大的排序
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2024-07-04 12:29:59
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# Python P值校正：正确处理多重假设检验
在统计学中，当我们进行多次假设检验时，会面临一个普遍的问题，即多重比较效应。简单来说，就是在进行多次检验的情况下，会增加犯第一类错误（错误地拒绝真实假设）的可能性。为了解决这个问题，我们需要对p值进行校正，以确保我们的结果是可靠的。
## 什么是P值校正？
P值校正是一种统计方法，旨在纠正由于多次检验而导致的p值偏低的问题。在进行多重假设检验
原创
2024-06-11 06:00:27
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# 使用Python计算P值的指南
在统计学中，P值（P-value）是用来衡量观察到的结果与原假设之间一致性的一个重要指标。它在假设检验中具有重要作用，通常用于决定是否拒绝原假设。本文将探讨如何在Python中计算P值，并结合实际应用场景提供相应的代码示例。
## 什么是P值？
P值表示在原假设为真的前提下，观察到的检验统计量极端值的概率。换句话说，当P值很小（通常小于0.05或0.01）
# Python 计算p值
在统计学中，p值是一种用来评估观察到的数据和假设之间的关系的度量。它是一个概率值，用来描述在原假设为真的情况下，观察到的结果发生的概率。p值的计算可以帮助我们确定观察到的差异是否由随机因素引起，从而判断假设的成立性。
## 1. p值的定义和计算原理
p值是基于假设检验的统计推断方法中的一个重要概念。在进行假设检验时，我们首先提出一个原假设（null hypoth
原创
2023-08-10 06:35:29
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# 在Python中进行P值检验
P值在统计学中是一个非常重要的概念，用于检验假设的真实性。通过P值，我们能够判断观察到的结果是否具有统计显著性。在这篇文章中，我们将逐步了解P值的定义、计算方法，以及如何在Python中使用科学计算库进行P值检验。
## 什么是P值？
P值（Probability Value）是用来衡量观察到的结果在原假设下的可能性的数字。具体来说，P值越小，观察到的结果在
# 使用 Python 计算皮尔森相关系数与 p 值的实用指南
皮尔森相关系数是用于衡量两个变量线性关系强度和方向的统计量。它的值范围在 -1 到 1 之间，-1 表示完全的负相关，1 表示完全的正相关，而 0 则表明没有线性关系。当我们计算皮尔森相关系数时，通常需要同时计算与之相关的 p 值，来判断相关性的显著性。
## 皮尔森相关系数与 p 值的定义
- **皮尔森相关系数**（Pear
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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## 求p值 Python
在统计学中，p值是一种用来度量观察到的样本数据与假设之间差异的指标。通常，我们会在假设检验中使用p值来判断结果的显著性，p值越小表示观察到的结果与原假设之间的差异越大。
### 什么是p值
p值是根据样本数据计算出来的一个概率值，表示在原假设成立的情况下，观察到样本数据或更极端情况的概率。如果p值小于事先设定的显著性水平（通常为0.05），我们就会拒绝原假设，认为
原创
2024-05-02 06:34:08
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# 利用F值求P值的Python实践
在统计学中，F检验是用于比较两个样本方差的显著性检验。一旦我们得到了F值，可以通过它来计算对应的P值，从而判断是否拒绝原假设。本文将介绍如何使用Python进行F检验，并如何从F值计算P值。
## 背景知识
在假设检验中，F值通常用于分析方差（ANOVA），以决定不同组的均值是否存在显著差异。F值的计算公式为：
\[ F = \frac{\text{组
# Python计算r值p值的步骤
## 概述
在统计学中，Pearson相关系数（r值）和p值是用来衡量两个变量之间线性关系的重要指标。r值的取值范围在-1到1之间，表示两个变量的相关程度。p值则用来判断r值的显著性，p值越小表示相关性越显著。
在Python中，我们可以使用scipy库中的stats模块来计算r值和p值。本文将介绍如何使用Python来进行这一计算。
## 步骤概览
下
原创
2023-09-16 11:42:56
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值属性的具体属性包括值、显示格式、显示值如下图所示：值单元格属性列表中第一项就是值。值是单元格的真实值，当单元格被引用时，引用的就是单元格的真实值举例：表达式A1+B1，其运算结果就是A1单元格的值加上B1单元格的值。显示格式单元格属性列表中第二项是显示格式，用来设置值在报表展现时的显示格式。举例：如果该单元格的值是一个数值型的数据1.33333，我们希望显示的时候只显示小数点后两位小数，通过
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2023-10-28 03:19:54
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统计学意义(p值)ZT结果的统计学意义是结果真实程度(能够代表总体)的一种估计方法。专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0。05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所
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2023-09-24 21:28:50
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