本章目的:明确公差分布(Tolerance Distribution)也有自己的形状,了解CPK概念. 1.正态分布(常态分布)normal distribution的概念 统计分析常基于这样的假设:零件在大批量生产时,其尺寸在其公差范围内呈正态分布(常态分布)normal distribution. 事实也是如此,针对一个零件尺寸,在一定制造条件下制造并测量无数个零件,并记录相同尺寸出现的频率,可以绘制出一张尺寸大小的频率图,这张图纸就是正态分布图.如下面两张图所示(一简一繁). 多数的零件尺

数据集地址:http://jse.amstat.org/datasets/normtemp.dat.txt 数据集描述:总共只有三列:体温.性别.心率 #代码 from scipy import stats as st import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd #防止乱码 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] =

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(

Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法.其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布.D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设. KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况,可以算是一种非参数检验方法.当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布事,KS检验的灵敏度没有相应的检验来的高.在样本量比较小的时候,KS检验最为非参数检验

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

一.为什么需要服从正态分布的随机函数 一般我们经常使用的随机数函数 Math.random() 产生的是服从均匀分布的随机数,能够模拟等概率出现的情况,例如 扔一个骰子,1到6点的概率应该相等,但现实生活中更多的随机现象是符合正态分布的,例如20岁成年人的体重分布等. 假如我们在制作一个游戏,要随机设定许许多多 NPC 的身高,如果还用Math.random(),生成从140 到 220 之间的数字,就会发现每个身高段的人数是一样多的,这是比较无趣的,这样的世界也与我们习惯不同,现实应该是特别高

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

统计检验是将抽样结果和抽样分布相对照而作出判断的工作.主要分5个步骤: 建立假设 求抽样分布 选择显著性水平和否定域 计算检验统计量 判定 -- 百度百科 假设检验(hypothesis test)亦称显著性检验(significant test),是统计推断的另一重要内容,其目的是比较总体参数之间有无差别.假设检验的实质是判断观察到的"差别"是由抽样误差引起还是总体上的不同,目的是评价两种不同处理引起效应不同的证据有多强,这种证据的强度用概率P来度量和表示.除t分布外,针对不同的资料

Deadline: 2016-1-7 11:59pm 开篇有言 --又是一年末,不似风光,却添风霜,顶霾前进,踽踽独行,可乎? 助教那些事儿 助教这份工作是之前就担任过的,很羞愧,当时才担任了几天就撒丫子撤了. 记得是周老师找上的我,我那会儿还在读大三,周老师鼓励我当编外助教,去即时点评学生博客,可惜我too young,too naive,不曾领略到实践的唯物主义带来的魅力,被唯心的等级观念吓坏了,心理素质还是不够硬,所以一遇上困难就逃了,算是一次失败的经验. "悟以往之不谏,知来者之可追.实

     一直以来的自我感觉:自己是个记性偏弱的人.反正从小读书就喜欢做笔记(可自己的字写得巨丑无比,尼玛不科学呀),抄书这事儿真的就常发生俺的身上. 因为那时经常要背诵课文之类,反正为了怕自己忘记,所以一边抄书一边背书.延伸到现在就变成做读书笔记,把书中喜欢的段落和句子都记录下来,偶尔穿插自己的感受,所以读书小记是我的最爱,不过只有好书才值得这么做(遇到一本好书本身就是件幸福的事情,且读且珍惜).      PS:我会告诉你其实笔记在某些关键时刻就变身为“小超”木 :)        在未婚之

复习: 1.概率密度函数,密度函数,概率分布函数和累计分布函数 概率密度函数一般以大写“PDF”(Probability Density Function),也称概率分布函数,有的时候又简称概率分布函数. 而累计分布函数是概率分布函数的积分. 注意区分 从数学上看,累计分布函数F(x)=P(X<x),表示随机变量X的值小于x的概率.这个意义很容易理解. 概率密度f(x)是F(x)在x处的关于x的一阶导数,即变化率.如果在某一x附近取非常小的一个邻域Δx,那么,随机变量X落在(x, x+Δx)内的

转载:http://blog.fens.me/r-multi-linear-regression/ 前言 本文接上一篇R语言解读一元线性回归模型.在许多生活和工作的实际问题中,影响因变量的因素可能不止一个,比如对于知识水平越高的人,收入水平也越高,这样的一个结论.这其中可能包括了因为更好的家庭条件,所以有了更好的教育:因为在一线城市发展,所以有了更好的工作机会:所处的行业赶上了大的经济上行周期等.要想解读这些规律,是复杂的.多维度的,多元回归分析方法更适合解读生活的规律. 由于本文为非统计的专业

转载自:http://blog.fens.me/r-linear-regression/ 前言 在我们的日常生活中,存在大量的具有相关性的事件,比如大气压和海拔高度,海拔越高大气压强越小:人的身高和体重,普遍来看越高的人体重也越重.还有一些可能存在相关性的事件,比如知识水平越高的人,收入水平越高:市场化的国家经济越好,则货币越强势,反而全球经济危机,黄金等避险资产越走强. 如果我们要研究这些事件,找到不同变量之间的关系,我们就会用到回归分析.一元线性回归分析是处理两个变量之间关系的最简单模型,是

一.基本语句优化 1.尽量避免在列上进行运算,这样会导致索引失败.例如: select * from table where DATE_FORMAT(`customer_regtime`,'%Y')>='2010' 优化为 select * from table where customer_regtime>='2010-01-01' 2.在使用join时,应该根据功能的需要尽量使用小结果集驱动大结果集.同时把复杂的join查询拆分成多个query.因为join多表时,可能导致更多的锁定和堵塞

Probit含义为概率单位,和Logistic回归一样,Probit回归也用于因变量为分类变量的情况,通常情况下,两种回归方法的结果非常接近,但是由于Probit回归的结果解释起来比较抽象不易理解,因此应用不如Logistic回归那样广泛. Probit回归是基于正态分布理论上进行的,而Logistic回归是基于二项分布,这是二者的区别,当自变量中连续变量较多且符合正态分布时,可以考虑使用Probit回归,而自变量中分类变量较多时,可考虑使用Logistic回归. 在SPSS中,有两个过程可以进

第一节 基本数值计算1. 变量:分为数值变量和字符变量 2. 常量:计算机中不变的量.如i.j.pi.NaN(不确定).Inf(无穷大) 3. 字符变量:将字符串作为变量.有三种方法表示:    (1) 用单引号' '    (2) 用函数sym(' ')    (3) 用命令symbs 4. 举例     x=2                    % 将2赋给变量x    y=3;                   % 有;表示在命令窗口不显示y的值    z=x^2 -y       

有放回?无放回? 从总体中随机抽取一个容量为n的样本,当样本容量 n足够大(通常要求n ≥30)时,无论总体是否符合正态分布,样本均值都会趋于正态分布.期望和总体相同,方差为总体的1/n.这即是中心极限定理,是A/B测试数据分析的基础. 然而抽样分为有放回和无放回两种.样本均值的方差是总体方差的1/n(n为样本容量),这个结论是针对有放回抽样的.实际试验中,大部分是无放回的,这样流程比较简单.无放回抽样,样本均值方差见下.观察公式可知道,当总体容量比样本容量大很多倍时,样本均值的方差可以近似为总

前言:圣诞节来了,我怎么能虚度光阴呢?!依稀记得,那一年,大家互赠贺卡,短短几行字,字字融化在心里:那一年,大家在水果市场,寻找那些最能代表自己心意的苹果香蕉梨,摸着冰冷的水果外皮,内心早已滚烫.这一年……我在博客园-_-#,希望用dt的代码燃烧脑细胞,温暖小心窝. 上篇<Hadoop阅读笔记(一)——强大的MapReduce>主要介绍了MapReduce的在大数据集上处理的优势以及运行机制,通过专利数据编写Demo加深了对于MapReduce中输入输出数据结构的细节理解.有了理论上的指导,仍

         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. ----------------------------------------------

[声明:如需转载本文,请注明来源] 一.数据说明 启动时间用同一台设备,同一个包进行启动时间的测试,其中三组样本数据(每组100份对比数据)如下: 设备pro-5-1 base_list_1 = [0.944, 0.901, 0.957, 0.911, 1.189, 0.93, 0.94, 0.932, 0.951, 0.911, 0.934, 0.903, 0.922, 0.917, 0.931, 0.962, 0.945, 1.254, 0.918, 0.913, 0.931, 0.935,