title: [概率论]3-2:连续分布(Continuous Distributions) categories: Mathematic Probability keywords: Continuous Random Variable 连续随机变量 Continuous Distributions 连续分布 Probability Desity Function 概率密度函数 Uniform Distributions on Intervals 均匀分布 toc: true date: 201…
title: [概率论]3-6:条件分布(Conditional Distributions Part I) categories: Mathematic Probability keywords: Discrete Conditional Distributions 离散条件分布 Continuous Conditional Distributions 连续条件分布 toc: true date: 2018-03-08 10:38:13 Abstract: 首先介绍随机变量的条件分布,随后介绍…
title: [概率论]3-6:条件分布(Conditional Distributions Part II) categories: Mathematic Probability keywords: Multiplication Rule for Distributions 乘法法则 Bayes' Theorem 贝叶斯理论 Law of Total Probability for Random Variables 随机变量的全概率公式 toc: true date: 2018-03-12 0…
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49515215 统计函数Statistical functions(scipy.stats) Python有一个很好的统计推断包.那就是scipy里面的stats. Scipy的stats模块包含了多种概率分布的随机变量,随机变量分为连续的和离散的两种.所有的连续随机变量都是rv_continuous的派生类的对象,而所有的离散随机变量都是 rv_discrete的派生类的对象. This modul…
scipy.stats Scipy的stats模块包含了多种概率分布的随机变量,随机变量分为连续的和离散的两种.所有的连续随机变量都是rv_continuous的派生类的对象,而所有的离散随机变量都是 rv_discrete的派生类的对象. This module contains a large number of probability distributions as well as a growing library of statistical functions. Each univ…
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[转自] 用Python做统计分析 (Scipy.stats的文档) 对scipy.stats的详细介绍: 这个文档说了以下内容,对python如何做统计分析感兴趣的人可以看看,毕竟Python的库也有点乱.有的看上去应该在一起的内容分散在scipy,pandas,sympy等库中.这里是一般统计功能的使用,在scipy库中.像什么时间序列之类的当然在其他地方,而且它们反过来就没这些功能. 随机变量样本抽取 84个连续性分布(告诉你有那么多,没具体介绍) 12个离散型分布 分布的密度分布函数,累…
1.Probability mass functions (pmf) and Probability density functions (pdf) pmf 和 pdf 类似,但不同之处在于所适用的分布类型 PMF -> <font color='green'>discrete distributions</font>, while pdf -> <font color='green'>continuous distributions</font>…
柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验(Колмогоров-Смирнов检验)基于累计分布函数,用以检验两个经验分布是否不同或一个经验分布与另一个理想分布是否不同. 在进行cumulative probability统计(如下图)的时候,你怎么知道组之间是否有显著性差异?有人首先想到单因素方差分析或双尾检验(2 tailed TEST).其实这些是不准确的,最好采用Kolmogorov-Smirnov test(柯尔莫诺夫-斯米尔诺夫检验)来分析变量是否符合某种分布或比较两组之间有无显著性差异. Ko…
Warning message: In ks.test(x, y) : p-value will be approximate in the presence of ties   The warning messages are due to the implementation of the KS test in R, which expects a continuous distribution and thus there should not be any identical value…