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统计学(一) Z 分数与Z检验先修

本文将专注于用有趣的方式阐述统计学中最基本的入门概念 —— Z 分数,这也是所有统计学检验的基础,与统计知识相关的实战案例将会在后续推文中陆续呈现。...统计学中的各种假设检验如:Z检验,单双样本T检验,卡方检验等等,都能从最基础的 Z 分数公式中看到影子,只是公式中字母的含义和检验的背景不同罢了。...实践应用 我们现在随机抽取一位同学,计算 TA 强硬指数的“段位”求解 z 分数   现在我们知道了 "石军" 同学的 z 分数大约为 -0.63,那接下来该如何判断其“段位”呢?...查表法:如下为z 分数表   通过上表不难看出,石军的 z_score 为 -0.63,根据正态曲线的 z 分数表可以找出精确的百分比为 0.735(三位小数),即 73.5%,因为其 z 分数为负,...总而言之,熟练使用 Z 分数是入门统计学的开始,加油!

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    常用统计检验Python实现

    前言 今天给大家整理了一些使用python进行常用统计检验的命令与说明,请注意,本文仅介绍如何使用python进行不同的统计检验,对于文中涉及的假设检验、统计量、p值、非参数检验、iid等统计学相关的专业名词以及检验背后的统计学意义不做讲解...正态性检验 正态性检验检验数据是否符合正态分布,也是很多统计建模的必要步骤,在Python中实现正态性检验可以使用W检验(SHAPIRO-WILK TEST) 检验原假设:样本服从正态分布 Python...基本假定: 每个样本中的观察是独立同分布的 每个样本的观察具有相同的方差 所有变量可以是连续型变量或可排序的分类变量 检验原假设:两个变量不相关 Python命令:corr,p =spearmanr(x...基本假定: 样本数据服从正态或近似正态分布 每个样本中的观察是独立同分布的 T检验属于参数检验,用于检验定量数据,若数据均为定类数据则应使用卡方检验 检验原假设:样本均值无差异(μ=μ0) Python...检验原假设:样本均值无差异(μ=μ0) Python命令stats.ttest_ind(data1,data2) 当不确定两总体方差是否相等时,应先利用levene检验检验两总体是否具有方差齐性stats.levene

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    Python数据科学:卡方检验

    ②双样本t检验:一个二分分类变量与一个连续变量间的关系。 ③方差分析:一个多分类分类变量与一个连续变量间的关系。 本次介绍: 卡方检验:一个二分分类变量或多分类分类变量与一个二分分类变量间的关系。...卡方检验并不能展现出两个分类变量相关性的强弱,只能展现两个分类变量是否有关。 / 01 / 数据挖掘的技术与方法 数据挖掘的方法分为描述性与预测性两种。 两类方法均是基于历史数据进行分析。...接下来通过卡方检验,来确定结论,使其具有统计学意义。 02 卡方检验 卡方检验在于比较期望频数和实际频数的吻合程度。 实际频数就是单元格内实际的观测数量,实际频率的分母为总样本数。...下面用Python对数据进行卡方检验。...三个旋转和三个移动,对于X、Y、Z轴。 但是统计学上却并不是这样的。 ①自由度是指当以样本的统计量来估计总体参数时,样本中独立或能自由变化的数据的个数。

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    Python之Wilcoxon符号秩和检验

    引言 本节主要聚焦单样本Wilcoxon符号秩和检验,首先咱们先简单介绍一下什么叫做参数检验和非参数检验,然后介绍一下什么叫做秩次和秩和,接着正式讲解Wilcoxon符号秩和检验的含义和作用,最后通过一个小的案例来看一下这个检验如何通过...Python代码实现。...注:由于参数检验的精确度高于非参数检验,因此在数据符合参数检验的条件时,仍优先采用参数检验。 ? 01 秩次 将数据从小到大依次排序。...单样本Wilcoxon符号秩和检验 单样本的Wilcoxon符号秩和检验:该检验属于非参数检验,一般用在数据呈现非正态分布的情况下,主要用来对总体均值进行检验,当数据呈现正态分布时,一般使用单样本t检验或者...z检验(这两种检验均属于参数检验)。

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    Python——因子分析(KMO检验和Bartlett’s球形检验)「建议收藏」

    因子分析用Python做的一个典型例子 一、实验目的 采用合适的数据分析方法对下面的题进行解答 二、实验要求 采用因子分析方法,根据48位应聘者的15项指标得分,选出6名最优秀的应聘者。...kmo_value = kmo_num / kmo_denom return kmo_value print("\nKMO测度:", kmo(df2_corr)) # 巴特利特球形检验...df2_corr1 = df2_corr.values print("\n巴特利特球形检验:", bartlett(df2_corr1[0], df2_corr1[1], df2_corr1...进行相关系数矩阵检验——KMO测度和巴特利特球体检验: KMO值:0.9以上非常好;0.8以上好;0.7一般;0.6差;0.5很差;0.5以下不能接受;巴特利球形检验的值范围在0-1,越接近1,使用因子分析效果越好...通过观察上面的计算结果,可以知道,KMO值为0.783775605643526,在较好的范围内,并且巴特利球形检验的值接近1,所有可以使用因子分析。

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    python KS-检验(Kolmogorov-Smirnov test) -- 检验数据是否符合某种分布

    python 检验数据分布,KS-检验(Kolmogorov-Smirnov test) – 检验数据是否符合某种分布 Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x...KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况,可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布事,KS检验的灵敏度没有相应的检验来的高。...PS:t-检验的假设是检验的数据满足正态分布,否则对于小样本不满足正态分布的数据用t-检验就会造成较大的偏差,虽然对于大样本不满足正态分布的数据而言t-检验还是相当精确有效的手段。...Kolmogorov-Smirnov检验只能检验是否一个样本来自于一个已知样本,而Lilliefor检验可以检验是否来自未知总体。...拟合优度检验检验结果依赖于分组,而其他方法的检验结果与区间划分无关。

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    稳健性检验!稳健性检验

    什么是稳健性检验? 论文中,我们常常要求要做稳健性检验,那么什么是稳健性检验呢?...在较早的文献中,一般很少涉及稳健性检验,但近年来,大家对稳健性检验的重视程度越来越高,这也体现了大家对所得结论准确性的要求越来越高。做好稳健性检验,是使结论得到广泛接受的重要步骤之一。...如果我们发现 A 不成立,那么我们则应该在稳健性检验中用 E 方法重新检验....在稳健性检验中,我们可以通过扩宽时间长度或者缩短时间长度来检验我们的结论。...Stata:一行代码实现安慰剂检验-permute acreg:允许干扰项随意相关的稳健性标准误 aoeplacebo:地理安慰剂检验 专题:倍分法DID 多期DID之安慰剂检验、平行趋势检验 专题:内生性

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    使用python中的Numpy进行t检验

    本系列将帮助你了解不同的统计测试,以及如何在python中只使用Numpy执行它们。 t检验是统计学中最常用的程序之一。...但是,即使是经常使用t检验的人,也往往不清楚当他们的数据转移到后台使用像Python和R的来操作时会发生什么。...t检验有哪些类型 t检验有三种主要类型: 1.独立样本t检验:比较两组平均值的方法。 2.配对样本t检验:比较同一组中不同时间(例如,相隔一年)平均值的方法。...3.单一样本t检验检验单个组的平均值对照一个已知的平均值。 如何执行2个样本的t检验 假设,我们必须检验人口中男性的身高与女性的身高是否不同。我们从人口中抽取样本,并使用t检验来判断结果是否有效。...在python中,我们将使用sciPy包中的函数计算而不是在表中查找。(我保证,这是我们唯一一次需要用它!)

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    t检验和u检验_均匀性检验界值表

    应用条件与t检验大致相同,但t′检验用于两组间方差不齐时,t′检验的计算公式实际上是方差不齐时t检验的校正公式。...应用条件与t检验基本一致,只是当大样本时用U检验,而小样本时则用t检验,t检验可以代替U检验。 用于正态分布、方差齐性的多组间计量比较。...至于其他的White检验、Brusch-pagan检验(异方差的检验方法)、还有序列相关的t检验、DW检验基本原来是相同的。 关于异方差检验、序列相关的检验其中存在不同的地方,但是思想基本是相同的。...那么我们验证其中的参数的估计是不是显著的,就用t检验。 t检验与F检验有什么区别 1.检验有单样本t检验,配对t检验和两样本t检验。...其他表述: t检验与方差分析,主要差异在于,t检验一般使用在单样本或双样本的检验,方差分析用于2个样本以上的总体均值的检验.同样,双样本也可以使用方差分析, 多样本也可以使用t检验,不过,t检验只能是所有总体两两检验而已

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    Python数据科学:正态分布与t检验

    / 02 / t检验 01 假设检验 在研究变量时,对分布的性质进行一定的假设,然后通过抽样来检验假设是否成立。 这似乎与我们中学时代的反证法有点类似,假设需要证明的东西成立,然后去反推。...02 单样本t检验 单样本t检验是最基础的假设检验,其利用来自总体的样本数据,推断总体均值是否与假设的检验值之间存在显著差异。 P值大于显著性水平,则无法拒绝原假设。...下面在Python中进行单样本t检验,使用电影评分数据,假设均值为8.8分。...03 双样本t检验 双样本t检验检验两个样本均值的差异是否显著。 常用于检验某二分类变量区分下的某连续变量是否有显著差异。 本次使用豆瓣电影TOP250中中外国家电影评分数据。...接下来用双样本t检验来看这种差异是否显著。 在进行双样本t检验前,有三个基本条件需要考虑。

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