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詹惠兒

python的其他統(tǒng)計(jì)指標(biāo)

首先導(dǎo)入一份2010年全國(guó)酒精消費(fèi)情況數(shù)據(jù)：輸出：然后計(jì)算其他統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，例如數(shù)據(jù)的median，maximum 和 minimum 可視化統(tǒng)計(jì)我們可以通過(guò)制作Plotly框或Violin圖來(lái)可視化這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

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詹惠兒

python中的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)

首先導(dǎo)入一個(gè)數(shù)據(jù)集來(lái)進(jìn)行我們的統(tǒng)計(jì)。這是一份2010年各國(guó)的酒精消費(fèi)情況數(shù)據(jù)。 data = pd . read_csv （ 'https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/2010_alcohol_consumption_by_country.csv' ）#此為這份數(shù)據(jù)儲(chǔ)存目錄 df = 數(shù)據(jù) [ 0:10 ] ta

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對(duì)應(yīng)分析

對(duì)應(yīng)分析（Correspondence Analysis）是一種在主成分分析基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的多元統(tǒng)計(jì)分析方法，主要用于兩個(gè)或多個(gè)分類(lèi)變量間各分類(lèi)水平相關(guān)性的比較。在分析分類(lèi)變量時(shí)常常使用列聯(lián)表，可以應(yīng)用卡方檢驗(yàn)來(lái)分析變量之間的相關(guān)性，但當(dāng)變量分類(lèi)水平較多時(shí)，或者有一些變量存在壓倒性優(yōu)勢(shì)的時(shí)候，很難從列聯(lián)表中直觀發(fā)現(xiàn)規(guī)律，因此需要應(yīng)用對(duì)應(yīng)分析。對(duì)應(yīng)分析的實(shí)質(zhì)是通過(guò)降維投射，把列聯(lián)表中的信息

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啊啊啊啊啊吖

Python里面怎么做標(biāo)準(zhǔn)化呀

所有中心傾向的度量都是同一單位。極差的單位也與此相同。但是，方差的單位是原數(shù)據(jù)單位的平方（即“平方朋友”）。然而，用方差很難給出直觀的比較，所以我們更常使用標(biāo)準(zhǔn)差（standard deviation）：def standard_deviation(x):return math.sqrt(variance(x))standard_deviation(num_friends) # 9

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怎么用Python計(jì)算方差

def de_mean(x):"""translate x by subtracting its mean (so the result has mean 0)"""x_bar = mean(x)return [x_i - x_bar for x_i in x]def variance(x):"""assumes x has at least two elements"""n = le

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中位數(shù)

中位數(shù)的一個(gè)泛化概念是分位數(shù)（quantile），它表示少于數(shù)據(jù)中特定百分比的一個(gè)值。（中位數(shù)表示少于 50% 的數(shù)據(jù)的一個(gè)值。 )def quantile(x, p):"""returns the pth-percentile value in x"""p_index = int(p * len(x))return sorted(x)[p_index]quantile(num_fr

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Python實(shí)現(xiàn)描述性統(tǒng)計(jì)-均值

常用的方法是使用均值（mean 或average），即用數(shù)據(jù)和除以數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)：# 如果沒(méi)有從__future__導(dǎo)入division，那就是不對(duì)的def mean(x):return sum(x) / len(x)mean(num_friends) # 7.333333如果你有兩個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，均值就意味著兩點(diǎn)的中間點(diǎn)。隨著數(shù)據(jù)集中點(diǎn)數(shù)的增加，均值點(diǎn)會(huì)移動(dòng)，但它始終取決于每個(gè)點(diǎn)的取值。我

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詹惠兒

簡(jiǎn)述什么是離散隨機(jī)變量？

離散隨機(jī)變量離散隨機(jī)變量被定義為將樣本空間映射到一組離散實(shí)數(shù)值的函數(shù)。其中X是隨機(jī)變量，S是樣本空間， rmR是實(shí)數(shù)集。就像任何其他函數(shù)一樣，X接受一個(gè)值并根據(jù)為其定義的規(guī)則計(jì)算結(jié)果。更詳細(xì)地說(shuō)明，如果X是為具有樣本空間S的特定隨機(jī)實(shí)驗(yàn)定義的隨機(jī)變量，則X=c表示包含所有可能結(jié)果的事件E 在ei\在S中那個(gè) 注意：隨機(jī)變量也可以采用非樣本中的值。不在示例空間中的所有值都映射到

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貝葉斯及條件規(guī)則

條件概率顧名思義的條件概率在特定事件的發(fā)生概率在滿足一個(gè)或多個(gè)條件時(shí)變化時(shí)發(fā)揮作用（這些條件再次是事件）。用技術(shù)術(shù)語(yǔ)來(lái)說(shuō)，如果X和Y是兩個(gè)事件，那么X wrt Y的條件概率用表示。因此，當(dāng)我們以條件概率的方式進(jìn)行討論時(shí)，僅作為一個(gè)例子，我們做出一個(gè)聲明，如“給定Y已經(jīng)發(fā)生的事件X的概率”。如果X和Y是獨(dú)立事件怎么辦？根據(jù)獨(dú)立事件的定義，事件X的發(fā)生不依賴于事件Y.因此，

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基本概率規(guī)則和模型

概率提供有關(guān)事件發(fā)生可能性的信息。深入研究概率的術(shù)語(yǔ)：試驗(yàn)或?qū)嶒?yàn) ：導(dǎo)致某種可能性結(jié)果的行為。樣本空間：實(shí)驗(yàn)的所有可能結(jié)果的集合。事件：樣本空間的非空子集稱(chēng)為事件。因此，在技術(shù)術(shù)語(yǔ)中，概率是衡量事件進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的可能性的指標(biāo)。基本概率計(jì)算根據(jù)定義，如果A是實(shí)驗(yàn)的事件并且它包含n個(gè)結(jié)果而S是樣本空間那么，因此，概率值介于0和1之間。由于樣本空間是整個(gè)可

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Logistic回歸的算法原理

眾所周知，Logistic回歸假設(shè)依賴（或響應(yīng)）變量遵循二項(xiàng)分布。現(xiàn)在，您可能想知道，什么是二項(xiàng)分布？可以通過(guò)以下特征來(lái)認(rèn)識(shí)下二項(xiàng)分布：必須有由n表示的固定數(shù)量的試驗(yàn)，即在數(shù)據(jù)集中，必須有固定數(shù)量的行。每次試驗(yàn)只能有兩個(gè)結(jié)果; 即，響應(yīng)變量只能有兩個(gè)唯一的類(lèi)別。每次試驗(yàn)的結(jié)果必須相互獨(dú)立; 即，響應(yīng)變量的唯一級(jí)別必須彼此獨(dú)立。每次試驗(yàn)的成功概率（p）和失敗（q）應(yīng)該相同。讓我們了解

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抽樣的多種組織形式

1.簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣（simple random sampling, srs）的定義是：任何樣本數(shù)為n的樣本組合中選的機(jī)率都是相等的。2.等距抽樣（systematic sampling）也有人稱(chēng)它為系統(tǒng)抽樣。是先把全體總數(shù)N除以樣本數(shù)n，得到K，也就是每間隔K個(gè)抽一個(gè)，再用隨機(jī)數(shù)表自1到K選一個(gè)隨機(jī)數(shù)R，則R，R＋K，R＋2K，......，R＋（n－1）K等號(hào)碼中選。3.分層隨機(jī)抽樣（stra

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點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)

用樣本平均數(shù) 來(lái)估計(jì)總體的平均數(shù)?稱(chēng)為點(diǎn)估計(jì)。點(diǎn)估計(jì)命中目標(biāo)的機(jī)會(huì)是極低的，因?yàn)橹粦{著少數(shù)樣本觀察值得到的結(jié)果要和全體的平均數(shù)吻合幾乎是不可能的事，所以我們最除了點(diǎn)估計(jì)，還要用區(qū)間估計(jì)。根據(jù)中央極限定理和正態(tài)分布的特性我們知道這個(gè)區(qū)間包含著全體平均數(shù)μ的機(jī)會(huì)有68%（為了簡(jiǎn)潔表達(dá)，我們后文省去“約”），的機(jī)會(huì)有95%，而的機(jī)會(huì)有99.7%！真正可靠的估計(jì)勢(shì)必要用區(qū)間估計(jì)，只有這樣做我們才可以

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什么是玫瑰圖？

玫瑰圖又稱(chēng)為南丁格爾玫瑰圖。南丁格爾（Floarence Nightinggale），英國(guó)護(hù)士和統(tǒng)計(jì)學(xué)家。1883年，南丁格爾撰寫(xiě)影響英國(guó)軍隊(duì)健康，效率和醫(yī)院管理的資料中，她創(chuàng)造了一個(gè)非凡的原創(chuàng)圖形展示方式，這張圖顯示了人們?cè)?854年7月至次年年底期間死亡的情況。南丁格爾玫瑰圖類(lèi)似于餅圖的變形，它可以用轉(zhuǎn)角、扇形面積、以及顏色展現(xiàn)數(shù)據(jù)的不同維度。

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什么是偏度？

偏度用來(lái)刻畫(huà)偏態(tài)的程度。偏態(tài)有兩種情況：一種是如圖所示（左邊）的左偏，該變量在負(fù)的方向部分嚴(yán)重拖尾；另一種是如圖所示（右邊）的右偏，在正的方向部分嚴(yán)重拖尾。在實(shí)際經(jīng)濟(jì)和商業(yè)數(shù)據(jù)分析中，右偏是比較普遍的狀態(tài)。比如，地區(qū)的居民收入、客戶購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品的數(shù)量、金額和保險(xiǎn)理賠額。

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Python里的矩陣

矩陣是一個(gè)二維的數(shù)據(jù)集合。我們將矩陣表示為列表的列表，每個(gè)內(nèi)部列表的大小都一樣，表示矩陣的一行。如果 A 是一個(gè)矩陣，那么 A[i][j] 就表示第 i 行第 j 列的元素。按照數(shù)學(xué)表達(dá)的慣例，我們通常用大寫(xiě)字母表示矩陣。例如：A = [[1, 2, 3], # A有2行3列[4, 5, 6]]B = [[1, 2], # B有3行2列[3, 4],[5, 6]]在數(shù)學(xué)中，矩陣的

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邏輯回歸的Python實(shí)現(xiàn)

需要：sigmoid函數(shù)、模型主體、參數(shù)初始化、基于梯度下降的參數(shù)更新訓(xùn)練、數(shù)據(jù)測(cè)試與可視化展示。先定義一個(gè) sigmoid 函數(shù)：import numpy as npdef sigmoid(x):? ? z = 1 / (1 + np.exp(-x))? ? ? ? return z定義模型參數(shù)初始化函數(shù)：def initialize_params(dims):

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garch模型添加約束的問(wèn)題

想要在garch模型中添加像 alpha1=2alpha2 這樣的約束：遇到一個(gè)garch模型的誤差回歸為 h(t)=alpha0 alpha1(0.4e^2(t-1) 0.3e^2(t-2) 0.2e^2(t-3) 0.1e^2(t-4)) 所以想到的是做一個(gè) h(t)=alpha0 alpha1e^2(t-1) alpha2e^2(t-2) alpha3e^2(t-3) alpha4e

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浮世若離丶

方差和標(biāo)準(zhǔn)差的應(yīng)用區(qū)別

方差和標(biāo)準(zhǔn)差都是對(duì)數(shù)據(jù)的離散度分析，請(qǐng)問(wèn)在實(shí)際的應(yīng)用中二者有什么區(qū)別？

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詹惠兒

中心極限定理是什么？

一. 樣本均值的采樣分布統(tǒng)計(jì)學(xué)家不是使用個(gè)人分?jǐn)?shù)，而是經(jīng)常使用采樣。也就是取幾個(gè)樣本，計(jì)算每個(gè)樣本的平均值，然后將平均值用作數(shù)據(jù)，而不是使用單個(gè)分?jǐn)?shù)。樣本是樣本均值的采樣分布。當(dāng)計(jì)算所有可能的樣本均值時(shí)，則滿足以下屬性：樣本平均值將是人口的平均值樣本均值的方差是總體的方差除以樣本大小。樣本均值的標(biāo)準(zhǔn)偏差（稱(chēng)為均值的標(biāo)準(zhǔn)誤差）將小于總體標(biāo)準(zhǔn)差，并且將等于總體的標(biāo)準(zhǔn)偏差除以樣本大小的平方根。

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CDA考試動(dòng)態(tài)

考試內(nèi)容

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報(bào)考流程

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