描述性统计分析是针对数据本身而言,用统计学指标描述其特征的分析方法,这种描述看似简单,实际上却是很多高级分析的基础工作,很多高级分析方法对于数据都有一定的假设和适用条件,这些都可以通过描述性统计分析加以判断,我们也会发现,很多分析方法的结果中,或多或少都会穿插一些描述性分析的结果. 描述性统计主要关注数据的三大内容: 1.集中趋势 2.离散趋势 3.数据分布情况 描述集中趋势的指标有均值.众数.中位数,其中均值包括截尾均值.几何均值.调和均值等. 描述离散趋势的指标有频数.相对数.方差.标准差.

描述性统计是数学统计分析里的一种方法,通过这种统计方法,能分析出数据整体状况以及数据间的关联.在这部分里,将用股票数据为样本,以matplotlib类为可视化工具,讲述描述性统计里常用指标的计算方法和含义. 1 平均数.中位数和百分位数 平均数比较好理解,是样本的和除以样本的个数. 中位数也叫中值,假设样本个数是奇数,那么数据按顺序排列后处于居中位置的数则是中位数,如果样本个数是偶数,那么排序后,中间两个数据的均值则是中位数.通俗地讲,在样本数据里,有一半的样本比中位数大,有一半比它小. 把中位

计算各种描述性统计量函数脚本(myDescriptStat.R)如下: myDescriptStat <- function(x){ n <- length(x) #样本数据个数 m <- mean(x) #均值 me <- median(x) #中位数 mo <- names(table(x))[which.max(table(x))] #众数 sd <- sd(x) #标准差 v <- var(x) #方差 r <- max(x) - min(x) #极

数据作为信息的载体,要分析数据中包含的主要信息,即要分析数据的主要特征(即数据的数字特征), 对于数据的数字特征, 包含数据的集中位置.分散程度和数据分布,常用统计项目如下: 集中趋势统计量:  均值(Mean).中位数(Median).众数(Mode).百分位数 离散趋势统计量:标准差(sd).方差(var).极差(range).变异系数(CV).标准误.样本校正平方和(CSS).样本未校正平方和(USS) 分布情况统计量:偏度.峰度 示例函数 集中趋势 均值(mean):描述数据取值的平均位

  #查看已安装的包,查看已载入的包,查看包的介绍 ########例题3.1 #向量的输入方法 w<-c(75.0, 64.0, 47.4, 66.9, 62.2, 62.2, 58.7, 63.5, 66.6, 64.0, 57.0, 69.0, 56.9, 50.0, 72.0) plot(w)#概况,数据的可视化可以让我们看的更轻松 summary(w) #求均值 w.mean<-mean(w); w.mean w[2]#选取特定位置的数字 #控制异常值,trim表示去掉异常值的比例

本文对应<R语言实战>第6章:基本图形:第7章:基本统计分析 ================================================================================================================================================== 本章讨论的图形,主要用于分析数据前,对数据的初步掌握.想要对数据有一个初步的印象,最好的方式就是观察它,也就是将数据可视化.在这个过程中,我们

在认识客观世界的过程中,统计学的思想和方法经常起着不可替代的作用.在许多工程及自然科学的专业领域中,包括可靠性分析.质量控制.生物信息.脑科学.心理分析.经济分析.金融风险管理.社会科学推断.行为科学等,统计分析方法已经成为基本的数据分析与信息分析工具. 在科学研究和实际问题的处理过程中,往往需要面对数据的分析和处理.这些数据虽然包含了大量的信息,但对所关心的问题而言,还需要对数据进行一定的处理才能从中提炼出有用的信息.那么如何从这些收集到的数据中获取所关心的信息呢?统计学提供相应的思想和方法,

在导入数据并且将数据进行组织和初步可视化以后,需要对数据进行分布探索和两两关系分析等.主要内容有描述性统计分析.频数表和列联表.相关系数和协方差.t检验.非参数统计. 7.1描述性统计分析 7.1.1方法云集 书上说,R中的描述性统计量函数“多的尴尬”.summary函数返回最大值.最小值.上下四分位数.中位数.平均值以及因子向量和逻辑向量的频数统计.还讲了apply.sapply函数,写了峰度和偏度.fivenum函数可以返回图基五数,即最小值,下分位数,中位数,上四分位数,最大值. 扩展:

7.1描述性统计分析 > vars<-c("mpg","hp","wt") > head(mtcars[vars])                    mpg  hp    wt Mazda RX4         21.0 110 2.620 Mazda RX4 Wag     21.0 110 2.875 Datsun 710        22.8  93 2.320 Hornet 4 Drive    21.4 11

目的: 1.描述性统计分析 2.频数表和;列连表 3.相关系数和协方差 4.t检验 5.非参数统计 在上一节中使用了图形来探索数据,下一步就是给出具体的数据来描述每个变量的分布和关系 1.描述性统计分析 探究案例:各类车型的油耗如何?对车型的调查中,每加仑汽油行驶的英里数分布是什么形式(均值,标准差,中位数,值域等) 1.1使用内置的summary函数来获取最小值,最大值,四分位数和数值型变量的均值 myvals <- c('mpg','hp','wt') head(mtcars[myvals]

本文转自知乎 作者:苏格兰折耳喵 ----------------------------------------------------- 在本文中,作者引出了"外部数据"这一概念,并实例分析,如何从海量的外部数据中获取可以对自身业务起到指导作用和借鉴意义的insight,并借助外部环境数据来优化自己. 现在互联网上关于"增长黑客"的概念很火,它那"四两拨千斤"."小投入大收益"的神奇法力令无数互联网从业者为之着迷.一般来说

         本文是课程训练的报告,部分图片由于格式原因并没有贴出,有兴趣者阅读完整报告者输入以下链接 http://files.cnblogs.com/files/liugl7/基于SPSS的老年奥运会运动员数据分析.pdf 关于本文的第三部分中聚类分析的部分是不恰当的,然而为了课程报告的完整性,这里做了折衷.对于Split1~Split10的处理在问题讨论一节中的第一个问题中给出了一种处理方式. ----------------------------------------------

Python中的pandas模块进行数据分析. 接下来pandas介绍中将学习到如下8块内容:1.数据结构简介:DataFrame和Series2.数据索引index3.利用pandas查询数据4.利用pandas的DataFrames进行统计分析5.利用pandas实现SQL操作6.利用pandas进行缺失值的处理7.利用pandas实现Excel的数据透视表功能8.多层索引的使用 一.数据结构介绍 在pandas中有两类非常重要的数据结构,即序列Series和数据框DataFrame.Ser

接下来pandas介绍中将学习到如下8块内容:1.数据结构简介:DataFrame和Series2.数据索引index3.利用pandas查询数据4.利用pandas的DataFrames进行统计分析5.利用pandas实现SQL操作6.利用pandas进行缺失值的处理7.利用pandas实现Excel的数据透视表功能8.多层索引的使用 一.数据结构介绍 在pandas中有两类非常重要的数据结构,即序列Series和数据框DataFrame.Series类似于numpy中的一维数组,除了通吃一维

特征处理是特征工程的核心部分,特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作,它不像算法和模型那样式确定的步骤,更多的是工程上的经验和权衡,因此没有统一的方法,但是sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等.首次接触到sklearn,通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引,但是这里介绍的特征处理库也非常强大! 经过前人的总结,特征工程已经形成了接近标准化的流程,如下图所示(此图来自此网友,若侵权,联系我,必删除) 1 特征来源——导入数据 在做数据分析的时候,特征

列联表是观测数据按两个或更多属性(定性变量)分类时所列出的频数分布表,它是由两个以上的变量进行交叉分类的频数分布表.交互分类的目的是将两变量分组,然后比较各组的分布状况,以寻找变量间的关系. 按两个变量交叉分类的,该列联表称为两维列联表:若按3个变量交叉分类,所得的列联表称为3维列联表,依次类推.一维列联表就是频数分布表.频数就是各个分组中属性出现的次数. 频数也称“次数”,对样本数据按某些属性进行分组,统计出各个组内含个体的个数,就是频数. 本文使用vcd包中的Arthritis数据集来演示如

在上篇文章学机器学习,不会数据处理怎么行?—— 一.NumPy详解中,介绍了NumPy的一些基本内容,以及使用方法,在这篇文章中,将接着介绍另一模块——Pandas.(本文所用代码在这里) Pandas数据结构介绍 大家应该都听过表结构,但是,如果让你自己来实现这么一个结构,并且能对其进行数据处理,能实现吗?我相信,大部分人都能做出来,但是不一定能做的很好.而Python中的一个模块pandas给我们提供了一个很好的数据结构,它包括了序列Series和数据框DataFrame.pandas是基于

Python中的pandas模块进行数据分析. 接下来pandas介绍中将学习到如下8块内容:1.数据结构简介:DataFrame和Series2.数据索引index3.利用pandas查询数据4.利用pandas的DataFrames进行统计分析5.利用pandas实现SQL操作6.利用pandas进行缺失值的处理7.利用pandas实现Excel的数据透视表功能8.多层索引的使用 一.数据结构介绍 在pandas中有两类非常重要的数据结构,即序列Series和数据框DataFrame.Ser

之前已经介绍过BASE SAS分为数据步和过程步,过程步是对数据步生成的数据集进行分析和处理,并挖掘数据信息,写出分析报告做总结评价. (本文为原创,禁止复制或转载,转载务必标明出处:http://www.cnblogs.com/smallcrystal/p/4865520.html )     1.语法格式: proc 过程名④ <data=数据集名> <选项①>;/*后续会根据标注的序号说明解释*/ 过程语句② ③<参数选项>; run;     2.过程语句②:

pandas入门 统计分析是数据分析的重要组成部分,它几乎贯穿整个数据分析的流程.运用统计方法,将定量与定性结合,进行的研究活动叫做统计分析.而pandas是统计分析的重要库. 1.pandas数据结构 在pandas中,有两个常用的数据结构:Series和Dataframe  为大多数应用提供了一个有效.易用的基础. 1.Series:Series是一种一维的数组型对象,它包含一个值序列,并含有数据标签. import pandas as pd ser1 = pd.Series([1,2,3,