打开Minitab之后 点击Stat>Basic Statistics> Normality Test  分析之后若 P value(P值)>0.05,说明此组数据服从正态分布

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:

传智-玄痛(传智播客北京校区C/C++学院技术指导老师) MongoDB的起源 几年前 10gen 公司做了 SaaS 方面的研发,由于公司一个 MongoDB 产品存储接口的易用性,用户评价很好,公司開始全力开发 MongoDB.也因此10gen 公司改名为 MongoDB. MongoDB的应用  MongoDB 适用于站点数据.游戏数据.缓存.高伸缩性等场景. 眼下.百度.阿里.快的打车.京东.赶集网.360.CERN等众多公司纷纷部署MongoDB. MongoDB的特点 在 Web2.

在移动化.大数据浪潮的今天,基于数据做决策应该是每一家公司的标配:每家公司都有专门负责数据的人,也都应该有一个BI部门. 而移动BI,基于手机端随时随地进行数据查询和分析--更是BI中不可或缺的一部分. 那么移动BI怎么做?我们按照<用户体验要素>中的五个层次来说. 一.战略层   用户想要从这个产品中得到什么东西?尤其是对于管理层,他们想从手机看数据,真正想看的是什么呢? 1. 观察指标是否完成   每天的完成值与每天的目标做对比,当月的完成值(完成比)与月目标(完成比)做对比,作用就是一点

数据行业有一句很经典的话--"垃圾进,垃圾出"(Garbage in, Garbage out, GIGO),意思就是,如果使用的基础数据有问题,那基于这些数据得到的任何产出都是没有价值的.而对于数据分析挖掘而言,只有一份高质量的基础数据,才可能得到正确.有用的结论.本文主要介绍数据质量检查的基本思路和方法,并基于Python进行具体实现. 另外,数据质量检查是数据治理中的一个重要课题,涉及内容广,由于笔者经验水平有限,本文不做涉及,只从分析挖掘中的数据质量检查工作说起. 数据质量检查

1.缺失值处理:删除.插补.不处理 2.离群点分析:简单统计量分析.3σ原则(数据服从正态分布).箱型图(最好用) 离群点(异常值)定义为小于QL-1.5IQR或大于Qu+1.5IQR import pandas as pd catering_sale = '../data/catering_sale.xls' #餐饮数据 data = pd.read_excel(catering_sale, index_col = u'日期') #读取数据,指定“日期”列为索引列 import matplot

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

1.异常值分析 异常值是指样本中的个别值,其数值明显偏离其余的观测值.异常值也称离群点,异常值的分析也称为离群点的分析. 异常值分析 → 3σ原则 / 箱型图分析异常值处理方法 → 删除 / 修正填补 1.1 3σ原则 / 箱型图分析 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats % matplotlib inline # 异常值分析 # (1)3σ原则

1.如何用minitab检测一组数据是否服从正态分布 打开Minitab之后点击Stat>Basic Statistics> Normality Test,分析之后若 P value(P值)>0.05,说明此组数据服从正态分布

数据行业有一句很经典的话--"垃圾进,垃圾出"(Garbage in, Garbage out, GIGO),意思就是,如果使用的基础数据有问题,那基于这些数据得到的任何产出都是没有价值的.而对于数据分析挖掘而言,只有一份高质量的基础数据,才可能得到正确.有用的结论.本文主要介绍数据质量检查的基本思路和方法,具体包括:从哪些角度检查数据质量问题.发现数据质量问题后又如何处理两方面,并提供基于Python的实现方法. 另外,数据质量检查是数据治理中的一个重要课题,涉及内容广,由于笔者经验

小伙伴们大家好~o(￣▽￣)ブ,沉寂了这么久我又出来啦,这次先不翻译优质的文章了,这次我们回到Python中的机器学习,看一下Sklearn中的数据预处理和特征工程,老规矩还是先强调一下我的开发环境是Jupyter lab,所用的库和版本大家参考: Python 3.7.1(你的版本至少要3.4以上) Scikit-learn 0.20.0 (你的版本至少要0.19) Numpy 1.15.3, Pandas 0.23.4, Matplotlib 3.0.1, SciPy 1.1.0 1 skl

相关性过滤 方差挑选完毕之后,我们就要考虑下一个问题:相关性了. 我们希望选出与标签相关且有意义的特征,因为这样的特征能够为我们提供大量信息.如果特征与标签无关,那只会白白浪费我们的计算内存,可能还会给模型带来噪音.在sklearn当中,我们有三种常用的方法来评判特征与标签之间的相关性:卡方,F检验,互信息. 3 卡方过滤 卡方过滤是专门针对离散型标签(即分类问题)的相关性过滤.卡方检验类feature_selection.chi2计算每个非负特征和标签之间的卡方统计量,并依照卡方统计量由高到低

1 数据无量纲化 在机器学习算法实践中,我们往往有着将不同规格的数据转换到同一规格,或不同分布的数据转换到某个特定分布的需求,这种需求统称为将数据“无量纲化”.譬如梯度和矩阵为核心的算法中,譬如逻辑回归,支持向量机,神经网络,无量纲化可以加快求解速度:而在距离类模型,譬如K近邻,K-Means聚类中, 无量纲化可以帮我们提升模型精度,避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响.(一个特例是决策树和树的集成算法们,对决策树我们不需要无量纲化,决策树可以把任意数据都处理得很好.) 数据的无量纲

最近前端圈子里面,发现大家都在热炒概念,什么knockout,angularJs,都被捧成神了,鄙人不才,最近心情也不好,特地写这篇文章来找骂 写代码的码农都知道,Java社区虽然不是一个提出分层思想的,确实贯彻的最好的,如今是个Java开发都不会不知道SSH的开发模式,从MVC到MVVM的概念的热炒,其实真没什么技术进步 (如果你觉得本文言辞激烈,过于愤世嫉俗,实在看不下去,欢迎移步另一位园友的分层进化史科普文章http://www.cnblogs.com/indream/p/3602348.

大体看了看数据对齐,不知道是否正确,总结如下: struct A { char name; double dHeight; int age; }; sizeof(A) = (1+7+8+4+4) = 24;  这是编译器默认下的对齐方式,struct和class一致. 如果人工添加代码设置对齐方式,如下 #pargma pack (4) struct A { char name; double dHeight; int age; }; sizeof(A) = 1+3+8+4 = 16 首先#pa

版权声明:本文发布于http://www.cnblogs.com/yumiko/,版权由Yumiko_sunny所有,欢迎转载.转载时,请在文章明显位置注明原文链接.若在未经作者同意的情况下,将本文内容用于商业用途,将保留追究其法律责任的权利.如果有问题,请以邮箱方式联系作者(793113046@qq.com). Oracle访问数据的方法 Oracle访问数据主要通过三种办法实现: 通过全表扫描的方式访问数据 通过ROWID访问数据 通过索引的方式访问数据 1.1 通过全表扫描访问表(TABL

我的一句话总结:原始值不管是变量赋值还是函数传递都不会改变原值,引用值不管是变量赋值还是函数传递,如果新变量重新赋值,则不会影响原引用值,如新变量是直接操作,就会影响原引用值. 首先明确,值和类型是两个不同的概念.例如,null是null类型的唯一值.undefined是undefined类型的唯一值.而true和false是boolean类型仅有的两个值等.在任何语言中,值的操作都可以归纳为以下3个方面. 复制值:即把值赋值给新变量,或者通过变量把值赋值给另一个变量.属性或数组元素. 传递值:

  笔者是一位移动互联网老兵,做过好几个App的开发运营工作,其中一些如今侥幸有了上亿用户.今天和大家聊一下App开发中,不能缺少的一个工具——数据分析系统 首先,App创业者为什么需要一个数据分析系统? 当你开发了一个App,它有精美的UI,优秀的功能,极致的用户体验,满心欢喜地提交到各个应用商店,是否满满的成就感呢?可是,这App每天的用户是多少?每天新增多少用户?用户喜欢哪些功能?用户来自哪里?新增的用户又有多少变成死忠用户?这些你都一无所知. 这时,你可能会考虑给你的应用加上了一些统计功

比较原始图像数据和PDF中的图像数据,结果见表1.1.表1.1中各种“解码器”的解释见本文后续的“PDF支持的图像格式”部分,“PDF中的图像数据”各栏中的数据来自开源的PdfView.如果您有兴趣查看PDF文件内部细节,建议用UltraEdit-32,仅看PDF文件结构 用PdfView足矣.表1.1 从ACDSEE打印图像到Acrobat PDF虚拟打印的结果 原始图像 PDF中的图像数据 序号 说明 宽×长(象素) 图像解码器 文件长度(字节) PDF解码器 BitsPerComponen

开篇介绍 上周末参加了一次永洪科技在中关村 3W 咖啡举行的一次线下沙龙活动 - 关于它们的产品大数据敏捷 BI 工具的介绍.由此活动,我想到了三个话题 - 3W 互联网的圈子,永洪科技的大数据敏捷 BI 工具,微软 BI 工具的路应该如何去走. 3W 互联网的圈子 其实之前在中关村工作过很长的一段时间,每天吃饭的点基本上就包括中关村那一块,平时每天都从那个基督教堂门前走过来走过去.但是感觉在中关村那里白混了一年,因为从来没有注意到那里其实有一个人气很旺的 IT 互联网人的圈子 - 3W 咖啡屋