数理统计(一)——Python进行方差分析 iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 方差分析可以用来推断一个或多个因素在其状态变化时,其因素水平或交互作用是否会对实验指标产生显著影响.主要分为单因素方差分析.多因素无重复方差分析和多因素重复方差分析. 做数理统计课后题,发现方差分析计算比较麻烦,想用Python掉包实现.但是发现大多教程对参数的讲解不是很清楚,在此做记录. 主要用到的库是pandas和statsmodels.简要流程是,先用pan

import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('./zue_164466.csv') df['ptdate'] = pd.to_datetime(df['ptdate'],format='%Y-%m-%d') df['dateDiff'] = pd.to_datetime('today')-df['ptdate'] df['dateDiff'] = df['dateDiff'].dt.days R_Agg = df.groupby

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概

在django中使用pandas操作django的ORM查询出来的QuerySet对象,可以使用插件django-pandas. 截止教程书写时间,django-pandas已发布到0.6.1. 依赖:django>=1.4.5 Django-model-utils >=1.4.0 Pandas >=0.12.0 当然,还需要numpy 用法: 1.IO模块: 该django-pandas.io模块提供了一些方便的方法,以便从django的查询集转换成DataFrames的创建. rea

记录工作和学习中遇到和使用过的Python库. Target 四个Level 整理 Collect 学习 Learn 练习 Practice 掌握 Master 1. Python原生和功能增强 1.1 python-dateutil Python-dateutil 模块为标准的 datetime 模块提供了强大的功能扩展.普通的 Python datetime 无法做到的事情都可以使用 python-dateutil 完成. https://juejin.cn/post/70285986684

什么是分位数回归 分位数回归(Quantile Regression)是计量经济学的研究前沿方向之一,它利用解释变量的多个分位数(例如四分位.十分位.百分位等)来得到被解释变量的条件分布的相应的分位数方程. 与传统的OLS只得到均值方程相比,分位数回归可以更详细地描述变量的统计分布.它是给定回归变量X,估计响应变量Y条件分位数的一个基本方法:它不仅可以度量回归变量在分布中心的影响,而且还可以度量在分布上尾和下尾的影响,因此较之经典的最小二乘回归具有独特的优势.众所周知,经典的最小二乘回归是针对因

这是一次教授布置的期末作业,也是书籍<商务数据分析与应用>的一个课后作业 目录 数据描述 数据预处理 描述性统计分析 模型分析(方差分析) 数据描述 非学位职业培训机构的178个学员的数据,目的是了解什么样的学员可能获得更好的学习效果 数据预处理 打开数据,查看一部分数据并锁定数据(这样之后可以直接使用变量名而不用$来指定数据) grades=read.table('E:/SWlearning/R/assighment/RegressionAnalysis/Report/ins1.csv',

基础知识 python知识: import os,shutil shutil.rmtree("C:\\Users\\yangwj\\Desktop\\test") #删除目录 os.remove("C:\\Users\\yangwj\\Desktop\\replay_pid28076.log") # 删除文件 os.path.isfile() # 判断是否为文件 os.listdir() # 列出路径下的目录 1.从摄像头获取人脸图片 import dlib # 人

前言 Numpy Numpy是科学计算的基础包,对数组级的运算支持较好 pandas pandas提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数.pandas兼具Numpy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据(如SQL)灵活的数据处理能力,处理上千万的大数据易于反掌.对于金融行业的用户,pandas提供了大量适用于金融数据的高性能时间序列功能和工具.DataFrame是pandas的一个对象,它是一个面向列的二维表结构,且含有行标和列标. DataFrame是pandas的

本文将用一个例子来讲述怎么用scikit-learn和pandas来学习Ridge回归. 1. Ridge回归的损失函数 在我的另外一遍讲线性回归的文章中,对Ridge回归做了一些介绍,以及什么时候适合用 Ridge回归.如果对什么是Ridge回归还完全不清楚的建议阅读我这篇文章. 线性回归原理小结 Ridge回归的损失函数表达形式是: \(J(\mathbf\theta) = \frac{1}{2}(\mathbf{X\theta} - \mathbf{Y})^T(\mathbf{X\thet

对于想深入了解线性回归的童鞋,这里给出一个完整的例子,详细学完这个例子,对用scikit-learn来运行线性回归,评估模型不会有什么问题了. 1. 获取数据,定义问题 没有数据,当然没法研究机器学习啦.:) 这里我们用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归. 数据的介绍在这: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Combined+Cycle+Power+Plant 数据的下载地址在这: http://archive.ics.uci.edu/ml/ma

 内容概要 怎样使用pandas读入数据 怎样使用seaborn进行数据的可视化 scikit-learn的线性回归模型和用法 线性回归模型的评估測度 特征选择的方法 作为有监督学习,分类问题是预測类别结果,而回归问题是预測一个连续的结果. 1. 使用pandas来读取数据 Pandas是一个用于数据探索.数据处理.数据分析的Python库 In [1]: import pandas as pd In [2]: # read csv file directly from a URL and

''' 基于物品的协同推荐 矩阵数据 说明: 1.修正的余弦相似度是一种基于模型的协同过滤算法.我们前面提过,这种算法的优势之 一是扩展性好,对于大数据量而言,运算速度快.占用内存少. 2.用户的评价标准是不同的,比如喜欢一个歌手时有些人会打4分,有些打5分:不喜欢时 有人会打3分,有些则会只给1分.修正的余弦相似度计算时会将用户对物品的评分减去 用户所有评分的均值,从而解决这个问题. 如何预测用户对给定物品的打分? 一.基于用户协同 方法1:用户之间的距离/相似度(K近邻算法) 二.基于物品协

''' 基于物品的协同推荐 矩阵数据 说明: 1.修正的余弦相似度是一种基于模型的协同过滤算法.我们前面提过,这种算法的优势之 一是扩展性好,对于大数据量而言,运算速度快.占用内存少. 2.用户的评价标准是不同的,比如喜欢一个歌手时有些人会打4分,有些打5分:不喜欢时 有人会打3分,有些则会只给1分.修正的余弦相似度计算时会将用户对物品的评分减去 用户所有评分的均值,从而解决这个问题. ''' import pandas as pd from io import StringIO #数据类型一:

这几天在做用户画像,特征是用户的消费商品的消费金额,原始数据(部分)是这样的: id goods_name goods_amount 男士手袋 1882.0 淑女装 2491.0 女士手袋 345.0 基础内衣 328.0 商务正装 4985.0 时尚 969.0 女饰品 86.0 专业运动 399.0 童装(中大童) 2033.0 男士配件 38.0 我们看到同一个id下面有不同的消费记录,这个数据不能直接拿来用,写了python程序来进行处理:test.py #!/usr/bin/pytho

统计学上分布有很多,在R中基本都有描述.因能力有限,我们就挑选几个常用的.比较重要的简单介绍一下每种分布的定义,公式,以及在R中的展示. 统计分布每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数.比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm.下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d.p.q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,wei

一个机器学习竞赛中,题目大意如下,本文主要记录数据处理过程,为了模型训练,第一步需要将中文数据集处理为数值类别数据集保存. 基于大数据的运营商投诉与故障关联分析 目标:原始数据集是含大量中文的xls格式的表格,目标处理为数值类别的csv表格. 原始数据集部分切片,如下格式: 目标数据集为,处理成对应的数值类别格式,如下: 解决思路:(处理中文需要注意编码) 总体分两步,1.提取每一列的值(含中文),作为key关键字,value为自增的整数,构造字典.利用了字典的key唯一的特性. 2.根据上一部

时间序列模型 时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的. 举个栗子:根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化:根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等 RNN 和 LSTM 模型 时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural n

最近遇到一个问题,如果因变量为一个连续变量(如胰岛素水平),主要考察的变量为分组变量(如正常血糖组,前糖尿病组,糖尿病组三组),现在的目的是想看调整多种变量(包括多个连续性变量和分类变量)后,胰岛素水平是否一致. 一开始的思路想到的是采用GLM进行协方差分析来解决. 但是有觉得似乎不是很对,因为经典的协方差分析通常只考虑一个连续变量(协变量)和一个分组变量,同时协变量和分组变量只有不存在交互的时候(经典协方差分析的前提)才能使用协方差分析.针对我目前的问题,如果想调整多个连续性变量和分类变量,这

转自:http://blog.sciencenet.cn/blog-116082-218338.html 方差分析(analysis of variance,ANOVA),即变量分析,是对多个样本平均数差异显著性检验的方法.   在一个多处理试验中,可以得到一系列不同的观测值.造成观测值不同的原因是多方面的,有的是不同的处理引起的,即处理效应:有的是试验过程中偶然性因素的干扰和测量误差造成的,即误差效应.方差分析的基本思想就是将测量数据的总变异按变异原因不同分解为处理效应和试验误差,并作出其数量