我用正态随机变量的枕区间函数来计算置信区间。然而,人们对意义层面似乎存在着一些误解。
来自scipy.stats.norm文档:
*签名: stats.norm.interval(alpha,*args,**kwds)
Docstring:
在中位数附近面积相等的置信区间。*
参数:
α:浮子的array_like
Probability that an rv will be drawn from the returned range.
Each value should be in the range [0, 1].
它们似乎表示alpha参数为信任级别,而不是意义级别。例如,在统计
我试着在我的流媒体视频网站上做一些数据分析。为了帮助确定问题是在我这边还是在用户这一边,我已经开始收集流的带宽的平均值和标准差。我不确定的是如何确定正常流应该是什么样子。
为了弄清楚一个正常的流应该是什么样子,我正在考虑找到以下内容:
平均值的平均值--什么是正常的bandwidthStdDev of Means --人口的带宽对StdDevs的平均值有多大的影响? StdDevs的正常值是多少?平均StdDev对的影响有多大?
这些统计数字有意义吗?
基本上,我试图通过寻找诸如低带宽或高可变带宽之类的东西来检测不好的流。所以,我想我可以找到一些基线,然后寻找离群点。
而且,保存每个样本的所有
我遇到问题了(是的,这是家庭作业)问题是:
编写一个SELECT语句,为具有以下列的订单的每个客户返回一行:
来自Customers表的email_address
订单数量的统计
每个订单的总金额(提示:首先,从价格中减去折扣金额。然后,乘以数量。)
只返回客户有超过一个订单的行。将结果集按行项数量之和按降序排序。我对这部分的查询很有效。它是:
SELECT email_address, COUNT(o.order_id) as number_of_orders, sum((item_price-discount_amount)*quantity) As Total
FROM Cu
我编写了一个查询,以获得每个产品组按日期的金额总和等结果。
当获得输出时,一些产品没有相应的金额,因为date.that日期没有在输出中列出,所以我需要显示每个日期,如果金额在那里,它需要显示金额,否则为0。
我尝试使用IFNULL和COALESCE,但得到了相同的输出。
My OUTPUT
date amount
2019-05-16 499
2019-05-17 1998
2019-05-18 999
2019-05-19 999
Needed output should look like this
date amoun