正态分布: 若随机变量x服从有个数学期望为μ,方差为σ2 的正态分布,记为N(μ,σ) 其中期望值决定密度函数的位置,标准差决定分布的幅度,当υ=0,σ=0 时的正态分布是标准正态分布 判断方法有画图/k-s检验 画图: #导入模块 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #构造一组随机数据 s = pd.DataFrame(np.random.randn(

样本服从正态分布,证明样本容量n乘样本方差与总体方差之比服从卡方分布x^2(n) 正态分布的n阶中心矩参见: http://www.doc88.com/p-334742692198.html

所谓不平衡指的是:不同类别的样本数量差异非常大. 数据规模上可以分为大数据分布不均衡和小数据分布不均衡.大数据分布不均衡:例如拥有1000万条记录的数据集中,其中占比50万条的少数分类样本便于属于这种情况.小数据分布不均衡:例如拥有1000条数据样本的数据集中,其中占有10条的少数分类样本便于属于这种情况. 样本类别分布不平衡主要出现在分类问题的建模上.导致样本量少的分类所包含的特征过少,很难从中提取规律:即使得到分类模型,也容易产生过度依赖于有限的数据样本而导致过拟合的问题,当模型应用到新的数

七大设计原则:1.单一职责原则[SINGLE RESPONSIBILITY PRINCIPLE]:一个类负责一项职责.2.里氏替换原则[LISKOV SUBSTITUTION PRINCIPLE]:继承与派生的规则.(子类可替换父类)3.依赖倒转原则[DEPENDENCE INVERSION PRINCIPLE]:高层模块不应该依赖低层模块,二者都应该依赖其抽象:抽象不应该依赖细节:细节应该依赖抽象.即针对接口编程,不要针对实现编程.4.接口隔离原则[INTERFACE SEGREGATION

在对数据建模前,很多时候我们需要对数据做正态性检验,进而通过检验结果确定下一步的分析方案.下面介绍 Python 中常用的几种正态性检验方法: scipy.stats.kstest kstest 是一个很强大的检验模块,除了正态性检验,还能检验 scipy.stats 中的其他数据分布类型 kstest(rvs, cdf, args=(), N=20, alternative=’two_sided’, mode=’approx’, **kwds) 对于正态性检验,我们只需要手动设置三个参数即可:

1.括号内逻辑先执行 2.and优先级大于or 3.and一假为假 4.or一真为真 and:如果左边为假,返回左边值.如果左边不为假,返回右边值. or:如果左边为真,返回左边值.如果左边不为真,返回右边值.

参考链接:https://github.com/v-gazh/LearningStatsGroup/blob/master/week7/week7.ipynb 源地址:https://github.com/AeneasZhu/LearningStatsGroup/blob/master/week7/week7.ipynb

古典概型的样本总量是一定的,且每种可能的可能性是相同的, 1.中位数:median(x) 2.百分位数:quantile(x)或者quantile(x,probe=seq(0,1,0.2)) #后面这个是设置参数,零到一的范围,每隔0.2算一次 不知道叫啥的很方便的函数:fivenum(x,na.rm=TRUE) #输出五个数最大值.最小值.下四分位数.上四分位数.中位数 3.协方差:用于看两组数据之间的关系,看看是不是有一定的关联性 他有一个相关系数r,r越接近1,则相关性越高,反之,越接近零

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目联系QQ:231469242   目录0.概念1.绘制单个正太分布2.比较多个正态分布2.1偏态和峰态3.应用4. z分数5.中心极限定理6.大数定理7.二项式

在拿到一份数据准备做挖掘建模之前,首先需要进行初步的数据探索性分析(你愿意花十分钟系统了解数据分析方法吗?),对数据探索性分析之后要先进行一系列的数据预处理步骤.因为拿到的原始数据存在不完整.不一致.有异常的数据,而这些“错误”数据会严重影响到数据挖掘建模的执行效率甚至导致挖掘结果出现偏差,因此首先要数据清洗.数据清洗完成之后接着进行或者同时进行数据集成.转换.归一化等一系列处理,该过程就是数据预处理.一方面是提高数据的质量,另一方面可以让数据更好的适应特定的挖掘模型,在实际工作中该部分的内容可

结合假设检验的理论知识,本文使用Python对实际数据进行假设检验. 导入测试数据 从线上下载测试数据文件,数据链接:https://pan.baidu.com/s/1t4SKF6U2yyjT365FaE692A* 数据字段说明: gender:性别,1为男性,2为女性 Temperature:体温 HeartRate:心率 下载后,使用pandas的read_csv函数导入数据. import numpy as np import pandas as pd from scipy import

1. 常用函数库   scipy包中的stats模块和statsmodels包是python常用的数据分析工具,scipy.stats以前有一个models子模块,后来被移除了.这个模块被重写并成为了现在独立的statsmodels包.  scipy的stats包含一些比较基本的工具,比如:t检验,正态性检验,卡方检验之类,statsmodels提供了更为系统的统计模型,包括线性模型,时序分析,还包含数据集,做图工具等等. 2. 小样本数据的正态性检验 (1) 用途  夏皮罗维尔克检验法 (Sh

原文:http://blog.csdn.net/jerry_1126/article/details/44023949 拿网络上关于Python的面试题汇总了,给出了自认为合理的答案,有些题目不错,可以从中学到点什么,答案如不妥,请指正...... +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ [题目:001]| 说说你对zen of python的理解,你有什么办法看到它? Python之禅,Python秉承一种独特

函数(function)定义原则: 最大化代码重用,最小化代码冗余,流程符合思维逻辑,少用递归; 函数的定义方法: def function_name(param_1, param_2): ..... return output  #输出,结束函数 注意: 函数要在使用之前定义函数的使用方法以print()函数为例形式参数和实际参数在函数内定义的变量为本地变量,在函数外无法访问 参数传递: 实际参数通过赋值运算传递给形式参数注意:如果参数是列表,在函数内可以被修改 (列表可以原位传递) def

Python缩进原则 顶级代码必须顶行写,即如果一行代码本身不依赖于任何条件,那它必须不能进行任何缩进 同一级别的代码,缩进必须一致 官方建议缩进用4个空格 Python程序语言指定任何非0和非空的布尔值为true,0 或者空的布尔值为false. if判断 Python 编程中的 if判断语句用于控制程序的执行,基本形式为: if 条件: 子代码1 子代码2 子代码3 ………… else: 子代码4 子代码5 子代码6 其中"判断条件"成立时(非零),则执行后面的语句,而执行内容可以

函数(function)定义原则: 最大化代码重用,最小化代码冗余,流程符合思维逻辑,少用递归; 函数的定义方法: def function_name(param_1, param_2): ..... return output  #输出,结束函数 注意: 函数要在使用之前定义函数的使用方法以print()函数为例形式参数和实际参数在函数内定义的变量为本地变量,在函数外无法访问 参数传递: 实际参数通过赋值运算传递给形式参数注意:如果参数是列表,在函数内可以被修改 (列表可以原位传递) 1 de

本次使用木东居士提供数据案例,验证数据分布等内容, 参考链接:https://www.jianshu.com/p/6522cd0f4278 #数据读取 df = pd.read_excel('C://Users//zxy//Desktop//data.xlsx',usecols = [1,2,3]) 1.按照港口分类,计算各类港口数据 年龄.车票价格的统计量. df1 = df.groupby(['Embarked']) df1.describe() 或 # 变异系数 = 标准差/平均值 def

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 对数正态分布(logarithmic normal distribution)是指一个随机变量的对数服从正态分布,则该随机变量服从对数正态分布.对数正态分

在数据分析统计的场景里,常用的方法除了描述性统计方法外,还有推断统计方法,如果再从工作性质上来划分,推断统计包含了参数估计和假设验证这两方面的内容.而推断统计用到了很多概率统计方法,所以本小节在介绍推断统计的内容前,还将讲述一些常用的概率统计方法. 1 分析收盘价,绘制小提琴图     小提琴图综合了箱状图与核密度图的特性,从箱状图里能看出数据的各分位数,而从核密度图里,能看出样本数据的分布情况,即每个数值点上样本的密度. 从统计学的角度来分析,样本密度越大的数值区域,接下来的数据出现在这里的概

主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)是一种数据降维技术,通过正交变换将一组相关性高的变量转换为较少的彼此独立.互不相关的变量,从而减少数据的维数. 1.数据降维 1.1 为什么要进行数据降维? 为什么要进行数据降维?降维的好处是以略低的精度换取问题的简化. 人们在研究问题时,为了全面.准确地反映事物的特征及其发展规律,往往要考虑很多相关指标的变化和影响.尤其在数据挖掘和分析工作中,前期收集数据阶段总是尽量收集能够获得的各种数据,能收尽收,避免遗漏.多变