1.数据的可靠性和有效性 2.利用图表对数据进行可视化 2.1分类变量的可视化 2.11无序分类变量 2.12有序分类变量的可视化 2.1数值变量的可视化 数据的分布…

描述统计学(Descriptive Statistics):将数据的信息以表格, 图形或数值的形式进行汇总. 数据类型:分为定量数据(数值型数据)和定性数据(类别型数据).数值型数据又可以分为连续型和离散型,类别型数据又可以分为有序型和无序型. 定性数据: 频数(frequency):数据出现的次数. 相对频数(relative frequency):数据出现的次数/总次数. 百分数(percentage):数据出现的次数/总次数*100%. 定量数据: 平均数(mean):总数值除以总数.总体…

descriptive statistics:组织和总结信息,为自身(可以是population也可以是sample)审视和探索, inferential statistics.从sample中推论population情况并评价推论可信度 在population中精挑细选出sample Observational Studies:观察  and Designed Experiments:施加控制和影响,再观察 Observational studies can reveal only assoc…

Crash course statistics 01什么是统计学 描述性统计(Descriptive statistics) 推理统计可以得出之外的,基于"样本"的推论统计学来估计整体总量.在推理统计中存在一定程度的不确定性,他只能告诉你某件事情的可能性有多大,我们的工作就是利用这些信息去做出决策,即使存在不确定性. 比如说一个篮子里有许多水果糖,如果你一个一个的数,去统计其口味就是描述性统计.但是如果你的篮子里的水果打乱了,足够随机,你可以使用一小部分来代替大部分,利用基于样本的推论…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52227580 Statsmodels Statsmodels is a Python package that provides a complement to scipy for statistical computations including descriptive statistics and estimation of statistical models. statsmodels原名叫…

Pandas提供快速,灵活和富于表现力的数据结构,是强大的数据分析Python库. 本文收录于机器学习前置教程系列. 一.Series和DataFrame Pandas建立在NumPy之上,更多NumPy相关的知识点可以参考我之前写的文章前置机器学习(三):30分钟掌握常用NumPy用法. Pandas特别适合处理表格数据,如SQL表格.EXCEL表格.有序或无序的时间序列.具有行和列标签的任意矩阵数据. 打开Jupyter Notebook,导入numpy和pandas开始我们的教程: imp…

在获取数据,并且完成数据的清洗之后,首要的事就是对整个数据集进行探索性的研究,这个过程中会利用到各种描述性统计量和推断性统计量来初探变量间和变量内部的基本关系,本篇笔者便基于R,对一些常用的数据探索方法进行总结: 1.描述性统计量部分 1.1 计算描述性统计量的常规方法 summary() summary()函数提供了最小值.最大值.四分位数和数值型变量的均值,以及因子向量和逻辑型向量的频数统计: > #挂载鸢尾花数据 > data(iris) > #计算鸢尾花各变量的基本描述统计量 &…

spss logistic回归分析结果如何分析 如何用spss17.0进行二元和多元logistic回归分析 一.二元logistic回归分析 二元logistic回归分析的前提为因变量是可以转化为0.1的二分变量,如:死亡或者生存,男性或者女性,有或无,Yes或No,是或否的情况. 下面以医学中不同类型脑梗塞与年龄和性别之间的相互关系来进行二元logistic回归分析. (一)数据准备和SPSS选项设置 第一步,原始数据的转化:如图1-1所示,其中脑梗塞可以分为ICAS.ECAS和NCAS三种…

首先pandas的作者就是这本书的作者 对于Numpy,我们处理的对象是矩阵 pandas是基于numpy进行封装的,pandas的处理对象是二维表(tabular, spreadsheet-like),和矩阵的区别就是,二维表是有元数据的 用这些元数据作为index更方便,而Numpy只有整形的index,但本质是一样的,所以大部分操作是共通的 大家碰到最多的二维表应用,关系型数据库中的表,有列名和行号,这些就是元数据 当然你可以用抽象的矩阵来对这些二维表做统计,但使用pandas会更方便  …

我们在10046生产的trace 文件里经常看到下面的信息. 表示系统在等待散列读取某个文件号的某个块开始的8个块. WAIT #6: nam='db file scattered read' ela= 438472 file#=6 block#=2641 blocks=8 WAIT #6: nam='db file scattered read' ela= 1039 file#=6 block#=833 blocks=8 obj#=90054 tim=878243950382 WAIT #6:…