文章目录基本统计分析1基本方法summary()函数apply()函数lapply()函数sapply()函数2.常见的描述指标标准误binom.test (二项分布精确检验)变异系数极差偏度系数（skewness）3分组计算描述性统计量aggregate()函数by()函数频数表和列联表列联表生成频数表一维列联表二维列联表3多维列联表非参数检验假设检验（Hypothesis Testing）符
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2023-09-18 21:54:12
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Chapter 2 Data Collection本篇是第二章，内容是数据收集。1.数据来源做科学研究离不开数据，而数据的来源有哪些呢？ 这里比较简单地将数据来源分为两类：直接（一手）数据和间接（二手）数据。 直接数据的数据获取来源包括：观测、调查、实验。 间接数据的数据获取来源包括：出版物、互联网等。 接下来分别谈谈这几个来源。 观测——自然科学里有观测，如气象气候、植物生长期等，社会科学同
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2024-07-25 12:50:43
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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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前言在我学过众多的编程语言中，R是第一个真正带我入门编程的语言。同时，作为一名统计专业的学生日常学习中也不得不经常使用它去进行统计分析与绘图。因此，我准备开设【R与统计】专栏作为自己的学习经验总结，并争取在后面不定期更新R入门、相关数据集、基础绘图与统计分析、回归、方差分析等内容。欢迎大家在评论区斧正交流！1.为什么选择RR开源且免费，对学生党的好处显而易见，同时官网及相关论坛上的更新很快，囊括了
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2023-10-03 19:55:51
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Python学习教程：如何用python统计代码行数改良后的代码可以对python和C系列的代码实行行数计算，包括代码、空行和注释行，用re抓取注释，传入一个目录自动对其下的文件进行读取计算 流程首先判断传入参数是否为文件夹，不是则打印出提示，否则继续(无返回)，获得目录后，yongos.listdir对路径下文件进行遍历，其中也包含文件夹，再次判断是否为文件夹，是的话则递归调用此函数
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2024-05-31 11:58:01
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R语言计算dataframe中不包含缺失值的数据行占总是样本个数的比例、包含缺失值的样本占总体样本的比例目录R语言计算dataframe中不包含缺失值的数据行占总是样本个数的比例、包含缺失值的样本占总体样本的比例R语言是解决什么问题的？R语言计算dataframe中不包含缺失值的数据行占总是样本个数的比例、包含缺失值的样本占总体样本的比例R语言是解决什么问题的？R 是一个有着统计分析功能及强大作图
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2023-09-12 17:15:42
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1、参数估计（两个总体均值差求置信区间）（统计学-基于R-第五版-第六章习题6.3） 顾客到银行办理业务时往往需要等待一些时间，等待时间的长短与许多因素有关，比如，银行的业务员办理业务的速度、顾客等待排队的方式等。为此，某银行准备采取两种排队方式进行试验，第一种排队方式是所有顾客都进入一个等待队伍；第二种排队方式是顾客在三个业务窗口处排队等待。
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2024-08-28 22:17:57
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import jieba
#1.获取文本
with open('book.txt','r',encoding='UTF-8') as fp:
txt = fp.read()
#2.分词
words = jieba.lcut(txt)
# print(words)
#3.过滤文本
for ch in '，。？！“ ” ；：、》《\n \u3000':
if ch in word
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2023-06-08 20:06:01
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文章目录一、统计函数1. 求平均值 mean()2. 中位数 np.median3. 标准差 ndarray.std4. 方差 ndarray.var()5. 最大值 ndarray.max()6. 最小值 ndarray.min()7. 求和 ndarray.sum()8. 加权平均值 numpy.average()二、数据类型1. 数据存储2. 定义结构化数据3. 结构化数据操作三、操作文件
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2023-08-07 21:30:22
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SPSS(Statistical Product and Service Solutions)，"统计产品与服务解决方案"软件。最初软件全称为"社会科学统计软件包"(SolutionsStatistical Package for the Social Sciences)，但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于20
作者：曹毛毛 前言在本章开始之前请思考几个问题，年龄、体重、性别在统计学中属于同一种数据形式吗？如果不是则分别是哪种？搞清楚数据类型是数据分析的第一步，当然在此之前你已经有了一份已经清洗干净的数据库。在统计领域内数据可简单以下几类：计量资料计数资料等级资料根据研究目的还可以将资料进行计量——等级——计数资料转化。不过要记住不能相互转化，只能由高级像低级转化，其实很好理解，因
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2023-09-14 09:43:13
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R是一门著名的可用于数据和统计分析的程序语言，本文翻译自R软件官方文档教程《An Introduction to R》，仅供学习和参考。11 R中的统计模型本节假定读者对统计方法有一定的了解，特别是回归分析和方差分析。后面我们还会假定读者对广义线性模型和非线性模型也有所了解。拟合统计模型的基本要求在R中已经得到了充分的定义，从而使得我们可以轻松构建适用于广泛问题的通用工具。R 提供了一系列紧密联系
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2024-06-16 12:15:20
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关于R中的函数或关键字符命令> help(fun) 或 ?fun会立即显示名为“fun”函数的帮助页> apropos(fun) 或 apropos("fun")找出所有在名字中含有指定字符串“fun”的函数，但只会在被载入 内存中的程序包中进行搜索.> help.search("char")列出所有在帮助页面含有字符“char”的函数, 它的搜索范围 比apropos(“fun
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2023-08-17 09:36:16
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opencv-python 笔记搬运03：基本的边缘检测算法二值图转换函数（cv2. Threshold( ) 函数）二值图转换函数（cv2. inRange( ) 函数）腐蚀处理函数（cv2.erode( ) 函数）膨胀处理（cv2.dilate( ) 函数）边缘检测函数（cv2.Canny( ) 函数）自定义卷积滤波cv2.filter2D()函数边缘检测滤波函数 Laplacian() 二
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2023-11-10 21:35:01
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1.背景介绍R语言是一种用于数据分析和统计计算的编程语言，它具有强大的数学和统计功能，以及丰富的数据可视化工具。在过去的几年里，R语言在数据科学和人工智能领域的应用越来越广泛。这篇文章将介绍R语言的高级概率和统计方法，包括核心概念、算法原理、具体操作步骤以及数学模型公式。2.核心概念与联系在深入探讨R语言的高级概率和统计方法之前，我们首先需要了解一些基本的概念和联系。2.1概率论概率论是一门研究不
# Python统计P R mAP
[，其中TP表示真正例数，FP表示假正例数。
-
原创
2023-08-26 14:44:55
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# Python中计算R和P值
在数据分析领域，R值和P值是非常重要的统计指标。R值通常是相关系数，用于衡量两个变量之间的线性关系；而P值则用于检验假设，通常是在假设检验中判断结果是否显著的重要指标。本文将通过Python代码示例来演示如何计算R值和P值，并附上甘特图和序列图来帮助理解。
## R值的计算
R值，即相关系数，范围在-1到1之间。R值为1表示完全正相关，为-1表示完全负相关，为
一、聚合
聚合运算就是从一组值中计算出一个值。
Aggregate扩展方法允许实现自定义的聚合运算。
【示例】合并、求平均值、最大值、最小值
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
namespace 使用Aggregate扩展方法
本文主要介绍Pandas常用的统计描述方法：sum, mean, max, min，describe,,,
原创
2019-10-16 23:48:42
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统计分析是数据科学中非常重要的一环，而在统计分析中，计算个数是一项最基础且常用的操作。在R语言中，我们可以使用多种方法来计算个数，本文将介绍一些常用的方法，并给出相应的代码示例。
首先，我们需要了解在R语言中如何表示数据。在R语言中，最基本的数据类型是向量（vector），向量是由一系列的元素（element）组成的数据结构。在向量中，可以存储整数、浮点数、字符等类型的数据。而我们要计算个数，通
原创
2024-01-09 10:19:56
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