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统计学中基础概念说明

) 6、离散程度 1)极差、方差、标准差的概念 2)极差、方差、标准差的作用 3)代码:计算鸢尾花数据集中花萼长度的极差、方差、标准差 7、分布形状:偏度和峰度 1)偏度 2)峰度 1、什么是描述性统计...中位数:将一组数据升序排列,位于该组数据最中间位置的值,就是中位数。如果数据个数为偶数,则取中间两个数值的均值。 众数:一组数据中出现次数对多的值。...中位数与众数的计算不受极端值的影响,因此会相对稳定。 众数在一组数据中可能不是唯一的。但是均值和中位数都是唯一的。 在正态分布下,三者是相同的。在偏态分布下,三者会所有不同。...方差(标准差)可以体现数据的“分散性”,方差(标准差)越大,数据越分散,方差(标准差)越小,数据越集中。 方差(标准差)也可以体现数据的“波动性”(稳定性)。方差(标准差)越大,数据波动性越大。...1)偏度 ① 概念 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。

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利用python回顾统计学中的基础概念(全)

大家好,我是黄同学 今天大家用python回顾统计学中的基础概念。 1、什么是描述性统计?   ...4、集中趋势 1)均值、中位数、众数概念 均值:即平均值,其为一组数据的总和除以数据的个数。 中位数:将一组数据升序排列,位于该组数据最中间位置的值,就是中位数。...计算均值的时候,因此容易受到极端值的影响。中位数与众数的计算不受极端值的影响,因此会相对稳定。 众数在一组数据中可能不是唯一的。但是均值和中位数都是唯一的。 在正态分布下,三者是相同的。...方差(标准差)可以体现数据的“分散性”,方差(标准差)越大,数据越分散,方差(标准差)越小,数据越集中。 方差(标准差)也可以体现数据的“波动性”(稳定性)。方差(标准差)越大,数据波动性越大。...7、分布形状:偏度和峰度 1)偏度 ① 概念 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。 如果数据对称分布(例如正态分布),则偏度为0。

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    了解和辨别高斯分布,计算从中抽取的概要统计数据

    方差是分布中平均数的平均差,可以通过数据样本中的方差和标准差进行估计。...我们可以使用NumPy的randn()函数,生成从高斯分布中抽取的随机数的样本。有两个关键参数定义了高斯分布,即平均数和标准差。...而如果观察结果个数是偶数,中位数就是中间两个观测结果的平均数。我们可以调用NumPy的median()函数来计算样本的中位数。 ? 下面的例子就是基于测试数据集计算中位数: ?...可以调用std()函数直接在NumPy中计算出标准差。下面的例子演示了测试问题中计算标准差的过程。 ? 运行这个示例,计算并打印出样本的标准差。...方差是分布中平均数的平均差,可以通过数据样本中的方差和标准差进行估计。

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    数据挖掘学习小组之(统计学)

    我觉得自己很难再学到这个深度了。比起演算,我打算将更多的精力放在应该怎么去用这些知识,算的过程,就交给代码吧。...这个说实话,俺不是很理解,所以就去看了看书,书上是这么写的:跟中位数一样,先对数据进行排序。...我第一次用pandas算,算出来跟百度百科不一样;用numpy,还是不一样!...numpy和pandas,应该对应基于N-1的这种。 平均数 平均数包括:算数平均、加权平均、几何平均。 算术平均数 平均数这个好理解,一堆数字,求和再除以个数嘛!反映的是一组数据集合的集中趋势 。...离散程度 方差 数还是那一堆数,方差就是,这堆数里的每一个数与这对数的算术平均值的差的平方和的算术平均。反映的是数据的离散程度。 标准差 方差开方!

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    数据分析之路—数据的描述性统计

    例 如,现有数据集合{2,3,5,7,8,9,10}和{3,5,7,8,9,10, 11,12},它们的中位数分别为7和8.5 中位数与算术平均值相比,中位数的优势在于不受数据集合中个别 极端值的影响,...因此,中位数常 被用来度量具有偏斜性质的数据集合的集中趋势(啥时候国家统计局公布一下工资中位数让我知道我没有怎么拖后腿) 数据的离散程度描述 极差 极差又被称为全距,是指数据集合中最大值与最小值的差值,...方差和标准差 1.总体的方差和标准差 如果数据集合(x1,x2,…,xn)就是数据总体,并且数据集合有 N个数值(个案),假设数据总体的均值为μ,那么总体方差σ2的计算公式为: ?...通常的做 法是从数据总体中随机抽取一定数量的样本数值,然后用样本数值的方 差和标准差来估计总体的方差和标准差。为了区分,样本的均值用x-表 示,样本方差用s2表示,样本标准差用s表示。...如果两者的方差和标准差相等 时,那么到底哪个数据集合的离散程度更高、更低或相同?

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    中位数和众数的定义_众数是什么意思中位数又是什么意思

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 在初中数学课本中,我们学习了平均数,但是平均数与中位数、众数有是关系呐,下面我就为大家总结一下: 平均数: 是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。...在统计工作中,平均数(均值)和标准差是描述数据资料集中趋势和离散程度的两个最重要的测度值。 平均数的分类: (1)算术平均数:一般地,如果有n个数 ,那么 ,叫做这n个数的算术平均数。...(4)总体平均数:总体中所有个体的平均数,统计学中常用样本的平均数估计总体的平均数。 平均数、中位数和众数关系: 联系: 平均数、中位数和众数都是来刻画数据平均水平的统计量,它们各有特点。...对于平均数大家比较熟悉,中位数刻画了一组数据的中等水平,众数刻画了一组数据中出现次数最多的情况。 平均数非常明显的优点之一是,它能够利用所有数据的特征,而且比较好算。...这时,中位数和众数可能是刻画这个单位所有人员工资平均水平更合理的统计量。 中位数和众数这两个统计量的特点都是能够避免极端数据,但缺点是没有完全利用数据所反映出来的信息。

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    Graphpad prism里的统计学

    (四)中位数 一组数据中,数值异常,大小不定,相比找出平均数,找到中位数更为妥当。所谓中位数是一组数据从小到大排列时,最中间的值。...(五)标准差 标准差是为了表现数据的离散程度,比如说两个队伍的成员比分,平均值可能相差无几,但是一个队伍的数据比较集中,另一组数据就就集中在两端居多,这时候就可以用标准差体现两组的情况。...标准差最小值是0,标准差值越大,数据的离散程度越大。 (六)标准化 标准化也叫标准计分=(每一个数据–平均数)/标准差,反应的是各个数据相对于平均数的离散程度,将数据转化成更容易讨论的程度。...一种影响因素(单因素) 1、 数据之间不匹配,比如说对照组和实验组不来自于同一个组织,互相无影响(unpaired),接下来就是看数据是否服从正态分布(我发现身边的人都是套路性的直接点击analyze,...0h的数据比较,那么我们怎么能一次性求出各组pvalue呢(我之前用的是特别笨的方法,把每组数据和0h数据按照t test 方法算,然后再添加到总的图片中)点击analyze>选择one-wayANOVA

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    怎么样描述你的数据——用python做描述性分析

    描述性分析介绍 描述性统计分析是关于数据的描述和汇总。它使用两种主要方法: 定量方法以数值方式描述和汇总数据。 可视化方法通过图表,曲线图,直方图和其他图形来说明数据。...本文将细致讲解如何使用python进行描述性分析的定量分析部分: 均值 中位数 方差 标准差 偏度 百分位数 相关性 至于可视化的部分可以参考我之前讲解pyecharts的文章,当然后面还会介绍echarts...比较平均值和中位数,这是检测数据中异常值和不对称性的一种方法。...可以先计算完数据集的大小n,样本均值mean和标准差std后用公式计算 >>> x = [8.0, 1, 2.5, 4, 28.0] >>> n = len(x) >>> mean_ = sum(x)...ʸ)在python里面直接计算需要先计算均值和标准差。

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    R语言分位数回归Quantile Regression分析租房价格

    本文想在R软件中更好地了解分位数回归优化。在查看分位数回归之前,让我们从样本中计算中位数或分位数。 中位数 考虑一个样本 ? 。要计算中位数,请求解 ? 可以使用线性编程技术解决。...为了说明,考虑对数正态分布的样本, n = 123 set.seed(132) y = rlnorm(n) median(y) [1] 1.01523 对于优化问题,使用具有3n个约束和2n + 1参数的矩阵形式...R代码 r = lp("min", c(rep(tau,n),rep(1-tau,n),0), [1] 0.674124 分位数回归(简单) 考虑一个数据集,该数据集是一个主要城市的单位租金与面积...分位数回归的线性程序 ? 与ai,bi≥0和 ?...多元分位数回归 现在,我们尝试使用两个协变量呢,例如,让我们看看是否可以将单位的租金解释为面积的(线性)函数和建筑年龄。

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    excel数据分析工具库系列二|统计描述

    今天跟大家分享excel数据分析工具库系列二——统计描述!...下面我用randbetween函数生成两列随机数作为演示案例数据: 然后打开数据分析——描述统计: 设置好输出区域(如有标题要勾选标题位于第一行),分组方式勾选逐列,选中汇总统计。...下面我们来分析一下汇通统计的结果,里面给出了常用的均值、方差、标准差、中位数、众数、峰度、偏度等指标,其中X、Y值峰度都小于1,说明分布形态与正太分布相比略扁,X值偏度小于0,Y偏度大于0,说明X左偏,...其实这些指标都是可以通过内置的统计函数算的: 大家看下两种方式下各项指标的对比。...所以说如我们我们能适当的掌握一些常用的统计函数,那么需要的时候就不必每次都得调用数据分析工具库了,只需要使用对应的统计函数输出需要的结果就行了!

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    初学者:离散度的标准差怎么解?

    从统计描述角度去分析一组数据主要分析两个方面: 一是 集中程度,反映一组数据的普遍性,通常采用的统计量有平均数、中序数、中位数、众数等; 二是 离散程度,反映一组数据的特殊性,通常采用的统计量有离差和、...离差平方和、平均差、极差、分位数、标准差、方差、变异系数等; 接下来,回归正题,如何更好的度量两组或多组的数据离算程度呢?...首先纠正一下,离差是一个观测值或样本的点与期望值的差值!离差是衡量单一观测值的,不能用于衡量一组数据的计算程度的,但是一组数据的离差和或者离差平方和可以度量离散程度。...存在即合理,为了处理特殊的情况,那就是测量的尺度和量纲有差异的时候;需要用标准差除以均值,来消除尺度和量纲的影响。...比如用厘米和千米度量A,B两组数据,得到的方差都是1,理论上离散度应该是一样的,但是1厘米和1千里直接比较与理论大相径庭。

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    算法金 | 平均数、众数、中位数、极差、方差,标准差、频数、频率 一“统”江湖

    它和方差一样,也是用来衡量一帮数字的波动性。不过,标准差的单位和原始数据的单位相同,更容易直观理解。6.2 计算方法标准差的计算,就是先求出方差,然后取方差的平方根。...同样,统计学中的概念也不是孤立的,它们相互关联,共同描绘了数据的全貌。平均数 可以告诉我们数据的中心位置。众数 显示了数据中最常见的情况。中位数 提供了另一种中心趋势的度量,特别是在数据分布不对称时。...极差 和 方差(以及 标准差)告诉我们数据的波动性。频数 和 频率 描述了数据出现的模式。9.2 实际案例分析假设你是一个门派的掌门人,想要了解门派内弟子的武功水平。...通过 方差 和 标准差 来评估弟子们武功水平的波动性。最后,通过 频数 和 频率 分析不同分数段的弟子分布情况。[ 抱个拳,总个结 ]平均数:数据的平均水平。众数:数据中最常见的值。...中位数:数据的中间值,反映中心趋势。极差:数据的最大值和最小值之差,反映波动范围。方差 和 标准差:衡量数据的波动性或离散程度。频数:特定值或类别出现的次数。频率:特定值或类别出现的相对次数。

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    超级干货!统计学知识大梳理

    中位数 中位数,又称中点数,中值。是按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数。 中位数的局限 ? 回到上一个例子,若用中位数来表征这组数据的平均年龄,就变得更加合理,中位数15。...方差和标准差就是这么一对儿用于表征数据变异程度的概念。 方差 方差是度量数据分散性的一种方法,是数值与均值的距离的平方数的平均值。 ? 标准差 标准差为方差的开方。 ?...通过方差和标准差我们现在可以表征一组数据的数值的变异程度。那么对于拥有不同均值和不同标准差的多个数据集我们如何比较呢? 标准分——表征了距离均值的标准差的个数 ?...例子:10个球,我随机抽一个,放回去还是10个球,第二次随机抽,还是10选1,那么第一次和第二次抽球的事件就是独立的。 相关事件:如果A件事的结果会影响B事件结果的概率分布那么A和B互为独立事件。...散点图:显示出二变量数据的模式 相关性:变量之间的数学关系。 线性相关性:两个变量之间呈现的直线相关关系。 最佳拟合直线:与数据点拟合程度最高的线。

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    整理20个Pandas统计函数

    以下文章来源于尤而小屋 ,作者尤而小屋 最近整理了pandas中20个常用统计函数和用法,建议收藏学习~ 模拟数据 为了解释每个函数的使用,模拟了一份带有空值的数据: import pandas...:可选折的百分数,列表形式;数值在0-1之间,默认是[.25,.5,.75] include/exclude:包含和排除的数据类型信息 返回的信息包含: 非空值的数量count;特例:math字段中有一个空值...Out[14]: 97.5 中值/中位数median 比如:1,2,3,4,5 的中位数就是3 再比如:1,2,3,4,5,6 的中位数就是 3+4 = 3.5 In [15]: df.median...中的方差叫样本方差 标准差(或方差)分为 总体标准差(方差)和 样本标准差(方差) 前者分母为n,右偏的;后者分母为n-1,是无偏的 pandas里是算无偏的;numpy里是有偏的 In [23]: df.var...:https://www.cnblogs.com/wyy1480/p/10474046.html 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。

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    第一周:数据的描述性统计

    ---- 写在前面的话 平静心湖起涟漪,开始新的挑战。我会根据每周工作繁忙程度来完成作业,时间充裕的时候尽量高质量完成,忙的时候采用懒人模式。...中位数是按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数,即在这组数据中,有一半的数据比他大,有一半的数据比他小,这里用m0.5来表示中位数。...(注意:中位数和众数不同,众数指最多的数,众数有时不止一个,而中位数只能有一个。) 平均数 :统计学术语,是表示一组数据集中趋势的量数,是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。...在概率论和统计学中,离散系数(coefficient of variation),是概率分布离散程度的一个归一化量度,其定义为标准差与平均值之比。 ? 其中, ? 为标准差, ?...偏态系数:偏态系数以平均值与中位数之差对标准差之比率来衡量偏斜的程度,用SK表示偏斜系数:偏态系数小于0,因为平均数在众数之左,是一种左偏的分布,又称为负偏。

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    管理统计软件Minitab中文激活版,Minitab2023软件安装教程下载

    Minitab提供了一系列工具,可以帮助你收集和处理数据,以及进行各种类型的分析。例如,你可以使用Minitab来绘制直方图,散点图,箱线图和其他各种图表,以了解数据分布和变异情况。...你还可以使用Minitab来计算基本统计指标,例如平均值,中位数,标准差和方差。 另外,Minitab还提供了一些高级分析功能,例如回归分析,方差分析和信赖度分析。...中位数(Median):一组数据的中位数是将所有数据按大小顺序排列,然后选取中间的数作为中位数。...标准差(Standard Deviation):一组数据的标准差是数据偏离平均数的度量。它可以告诉我们数据分布的离散程度。...方差(Variance):一组数据的方差是标准差的平方。

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    统计学最重要的10个概念【附Pyhon代码解析】

    中位数 中位数是将数据排序后处于中间位置的值。对于奇数个数据,中位数是最中间的数;对于偶数个数据,中位数是中间两个数的平均值。中位数不受极端值影响,因此在存在异常值时比平均值更稳定。...}") 输出结果: 数据: [1, 3, 5, 7, 9, 11] 中位数: 6.0 奇数个数据: [1, 3, 5, 7, 9] 中位数: 5.0 对于偶数个数据,中位数是6.0(5和7的平均值...);对于奇数个数据,中位数直接是中间的数5.0。...标准差 标准差衡量数据的离散程度,反映数据分布的波动性。它是方差的平方根,表示数据平均偏离均值的程度。标准差越大,数据越分散;标准差越小,数据越集中。...通过这些详细的解释和代码示例,您应该能更深入地理解这10个重要的统计学概念。这些概念为数据分析和科学研究提供了坚实的基础。

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    Python计算股票投资组合的风险价值(VaR)

    VaR通常按以下格式构架: “我们下个月的投资组合VaR为250,000元 ,置信度为95%” 这意味着,以95%的置信度,我们可以说投资组合的损失在一个月内不会超过250,000元 在这篇文章中,我将引导您完成在股票投资组合中计算该指标的步骤...计算投资组合的VaR的步骤 为了计算投资组合的VaR,您可以按照以下步骤操作: 计算投资组合中股票的定期收益 根据收益创建协方差矩阵 计算投资组合均值和标准差 (根据投资组合中每只股票的投资水平加权)...用指定的置信区间,标准差和均值计算正态累积分布(PPF)的反函数 通过从步骤(4)的计算中减去初始投资,估算投资组合的风险价值(VaR) 1)计算投资组合中股票的定期收益 # 创建我们的股票投资组合...这将使我们能够计算整个投资组合的标准差和收益平均值。...4)计算具有指定置信区间,标准偏差和均值的正态累积分布(PPF)的逆 # 选择我们的置信区间(我将在此处选择95%) conf_level1 = 0.05 #逆累积分布函数为正态分布 #插入我们投资组合的均值

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