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Python统计学一数据的概括性度量

发布时间:2019-06-11 23:59 来源:未知 编辑:admin

  统计学是应用数学的一个分支,主要通过利用概率论建立数学模型,收集所观察系统的数据,进行量化的分析、总结,并进而进行推断和预测,为相关决策提供依据和参考。。给定一组数据,统计学可以摘要并且描述这份数据,这个用法称作为描述统计学。另外,观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型,以之来推论研究中的步骤及母体,这种用法被称做推论统计学。

  :众数(Mode),是一组数据中出现次数最多的数值,叫众数,有时众数在一组数中有好几个。用M表示。

  :中位数(Median)是指将数据按大小顺序排列起来,形成一个数列,居于数列中间位置的那个数据。中位数用Me表示。计算公式:

  :四分位数(Quartile)把所有数值由小到大排列并分成四等份,处于三个分割点位置的数值就是四分位数。

  :算术平均数(arithmetic mean)算术平均数是指资料中各观测值的总和除以观测值个数所得的商,简称平均数或均数。

  :四分位差(quartile deviation),也称为内距或四分间距(inter-quartile range),它是上四分位数(QU,即位于75%)与下四分位数(QL,即位于25%)的差。

  :全距(Range),又称极差,是用来表示统计资料中的变异量数(measures of variation),其最大值与最小值之间的差距

  方差(variance)(样本方差)是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数,通常以σ2表示,方差的计算公式为

  标准差 (Standard Deviation),也称均方差(Mean square error),

  :离散系数又称变异系数,CV(Coefficient of Variance)表示。CV(Coefficient of Variance):标准差与均值的比值。离散系数越小,数据的离散程度就越小,反之,亦然。

  :偏度(Skewness)亦称偏态、偏态系数,偏度是统计数据分布偏斜方向和程度的度量,是统计数据分布非对称程度的数字特征。Sk0时,分布呈正偏态(右偏),Sk0时,分布呈负偏态(左偏)。

  :(Kurtosis)峰度系数是用来反映频数分布曲线顶端尖峭或扁平程度的指标。在正态分布情况下,峰度系数值是3。3的峰度系数说明观察量更集中,有比正态分布更短的尾部;3的峰度系数说明观测量不那么集中,有比正态分布更长的尾部,类似于矩形的均匀分布。峰度系数的标准误用来判断分布的正态性。峰度系数与其标准误的比值用来检验正态性。如果该比值绝对值大于2,将拒绝正态性。

  1.T检验T检验是假设检验的一种,又叫studentt检验(Student’sttest),主要用于样本含量较小(例如nlt;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...博文

  一、集中趋势的度量集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢的程度,它反映了一组数据中心点的位置所在。主要的度量有:众数、中位数、平均数、加权平均数、几何平均数等。众数一组数据中出现次数最多的变量值。中位数...博文来自:小俊同学的博客

  最近读了一篇paper,文中这么说:hassmallquartileerrors.初次看到很是懵逼,不知道这个是什么东西,后来查了很多资料,没有发现很好讲解这个东东的。Quartileerror:其实...博文来自:Miracle.Zhao的博客

  模块为我们提供了非常多的描述性统计分析的指标函数,如总和、均值、最小值、最大值等,我们来具体看看这些函数:1、随机生成三组数据importnumpyasnpimportpandasaspdnp.ran...博文来自:Jerry Wu的博客

  变异系数(Coefficientofvariation)目录[隐藏]1 什么是变异系数2 变异系数的计算[编辑]什么是变异系数变异系数又称“标准差率”,是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量。...博文来自:xiaolang85的专栏

  统计学分为描述统计学和推断统计学,描述统计学是使用特定的数字或图表来体现数据的集中程度或离散程度,如平均数、中位数、众数、方差、标准差;推断统计学是根据样本数据来推断总体特征,如产品检查,一般采用抽检...博文来自:Lycoris的博客

  首先需要数据源,这里随便写了一个:nums=[1,2,3,4]求均值和中位数均可以使用numpy库的方法:#均值n(nums)#中位数np.median(nums)求众数方法一:在nump...博文来自:斑点鱼的博客

  变异系数(Coefficientofvariation)转载地址:变异系数什么是变异系数变异系数又称“标准差率”,是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量。当进行两个或多个资料变异程度的比较时,如...博文来自:募直前进

  pandas模块为我们提供了非常多的描述性统计分析的指标函数,如总和、均值、最小值、最大值等,我们来具体看看这些函数:1、随机生成三组数据importnumpyasnpimportpandasaspd...博文来自:喋喋为何叫不休。

  P分位:P取0~1之间的任何数值P分位所在位置计算公式:pos=1+(n-1)*p公式2:value=i+(j-i)*fraction如:P分位的数值是指先将所有数据从大到小排列,若P分位的位置通过上...博文来自:lezaimemecha的博客

  第四章数据的概括性度量数据分布的特征可以从三个方面进行测度和描述:一是分布的集中趋势,反映各数据向其中心值靠拢或聚集的程度;二是分布的离散程度,反映各数据远离其中心的趋势;三是分布的形状,反映数据分布...博文来自:liusf131425

  偏斜度与峰度计算python与numpy实现偏斜度:偏斜度是对统计数据分布偏斜方向及程度的度量。统计数据的频数分布有的是对称的,有的是不对称的,即呈现偏态。在偏态分布中,当偏斜度为正值时,分布正偏,即...博文来自:weixin_41987641的博客

  偏度偏度(skewness),是统计数据分布偏斜方向和程度的度量,是统计数据分布非对称程度的数字特征。定义上偏度是样本的三阶标准化矩。偏度定义中包括正态分布(偏度=0),右偏分布(也叫正偏分布,其偏度...博文来自:xbmatrix的博客

  现有的数据是有探测器测得的脉冲信号,需要对其发生时间进行一个估计。主要思想是,通过hist方法将不同时间间隔出现的次数进行一个计数。经过统计可以得到[1.4000000e+013.2000000e+0...博文来自:renjunsong0的博客

  目录1描述性统计是什么?2使用NumPy和SciPy进行数值分析2.1基本概念2.2中心位置(均值、中位数、众数)2.3发散程度(极差,方差、标准差、变异系数)2.4偏差程度(z-分数...博文来自:花名:白起

  使用count()计算数或者字符或者单词出现的频数博文来自:Mr_Cat123的wudl博客

  在拿到数据之后,我们通常要对数据的分布状态要有一个了解。常用的度量手段有如下几种。一般度量平均数中位数,四分位数众数数据的离散程度四分位差异众比率方差标准差离散系数分布的度量偏态:描述峰的偏向峰态:描...博文来自:jimijun的博客

  一、前言早就接触到统计学的知识,一直想认真学一下,看过一些书,大多不能坚持。这种情况在我偶然看到《爱上统计学》一书时改变了,我把它看完了,而且觉得是看懂了。于是决定再看一遍,用Python完成书上的习...博文来自:老胡的笔记

  本来打算自己写的,但是发现网上的资料都挺全面的,所以这里直接找了一篇借鉴了。不过补充几点:1:箱线图的优点:受异常值的影响不大,所以在做数据分析时会经常用到2:可以直接使用pandas自带的工具来画,...

  扯啥淡呢也没啥好玩儿的p分位函数(四分位数)概念与pandas中的quantile函数

  pandas基础流处理流处理,听起来很高大上啊,其实就是分块读取。有这么一些情况,有一个很大的几个G的文件,没办法一次处理,那么就分批次处理,一次处理1百万行,接着处理下1百万行,慢慢地总是能处理完的...

  时域特征的求取,例如峭度、裕度等等。11-19先把我们的数据进行分解,然后求取每个的时域特征,接着用分类器进行分类,得到你想到的。这里是时域特征求取的代码。

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