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

注:上一小节对随机变量做了一个概述,这一节主要记录一维离散型随机变量以及关于它们的一些性质.对于概率论与数理统计方面的计算及可视化,主要的Python包有scipy, numpy和matplotlib等. 以下所有Python代码示例,均默认已经导入上面的这几个包,导入代码如下: import numpy as np from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt 0.  Python中调用一个分布函数的步骤 scipy是Pytho

注:上一小节总结了离散型随机变量,这个小节总结连续型随机变量.离散型随机变量的可能取值只有有限多个或是无限可数的(可以与自然数一一对应),连续型随机变量的可能取值则是一段连续的区域或是整个实数轴,是不可数的.最常见的一维连续型随机变量有三种:均匀分布,指数分布和正态分布.下面还是主要从概述.定义.主要用途和Python的实现几个方面逐一描述. 以下所有Python代码示例,均默认已经导入上面的这几个包,导入代码如下: import numpy as np from scipy import st

注:这是一个横跨数年的任务,标题也可以叫做“从To Do List上划掉学习统计学”.在几年前为p值而苦恼的时候,还不知道Python是什么:后来接触过Python,就喜欢上了这门语言.统计作为数据科学的基础,想要从事这方面的工作,这始终是一个绕不过去的槛. 其实从中学就开始学习统计学了,最早的写"正"字唱票(相当于寻找众数),就是一种统计分析的过程.还有画直方图,求平均值,找中位数等.自己在学校里并没有完整系统的学习过概率论和数理统计,直到在工作中用到,才从最初的印象中,逐渐把这门学

数理统计(二)——Python中的概率分布API iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 数理统计中进行假设检验需要查一些分布的上分位数表.在scipy的stats统计模块中,有关于数理统计中一些概率分布的API,可求得分布的概率分布函数.概率密度函数和上分位数等.选常用的正态分布.t分布.F分布.卡方分布和伽马分布做使用介绍. 导入模块,并说明各个模块对应的分布: from scipy import stats # 正态分布 stats.nor

Python 代码实现 二项分布 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math from scipy import stats n = 100 p = 0.05 k = np.arange(0,n) binomial = stats.binom.pmf(k,n,p) plt.plot(k,binomial,'o-') plt.title('binomial:n=%i,p=%.2f'%(n,p),fontsize=15

之所以说"使用"而不是"实现",是因为python的相关类库已经帮我们实现了具体算法,而我们只要学会使用就可以了.随着对技术的逐渐掌握及积累,当类库中的算法已经无法满足自身需求的时候,我们也可以尝试通过自己的方式实现各种算法. 言归正传,什么是"最小二乘法"呢? 定义:最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术,它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配. 作用:利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误

1.匹配一行文字中的所有开头的字母内容 import re s="i love you not because of who you are, but because of who i am when i am with you" import re content=re.findall(r"\b\w",s) print(content) 2.匹配一行文字中的所有开头的数字内容   import re s="i love you not because 1

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

大致扫了一遍,具体的代码基本都没看了,毕竟我还不懂python,并且在手机端的排版,这些代码没法看. 有收获,至少了解到以下几点: 一. Python的语法挺有意思的     有一些类似于JavaScript这种动态语言的特性在里面,比如多值赋值.比如Lambda表达式等,有机会可以找本python的入门书籍来看看,下面是2017年6月的最新语言排行版,可以看到,传统语言一直在衰退比如c.c#.Java.c++.php.perl等,而一些适应互联网发展的新兴语言一直在增长,比如Python.Ja

简介 前置声明:本专栏的所有文章皆为本人学习时所做笔记而整理成篇,转载需授权且需注明文章来源,禁止商业用途,仅供学习交流.(欢迎大家提供宝贵的意见,共同进步) 正文: 机器学习,顾名思义,就是研究计算机如何学习和模拟人类的行为,并根据已学得的知识对该行为进行增强和改进. 举例来说,假设邮箱收到了一封新邮件,通常我们可以通过邮件里是否含有广告.不相关信息以及乱码等特征,人为的来判断这封邮件是否是一封垃圾邮件. 如上述可知,机器学习模拟人类的行为,所以它同样依据这些邮件内容的特征来判断一封邮件是否是

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 正态分布也称常态分布或常态分配,是连续随机变量概率分布的一种,是在数理统计的理论与实际应用中占有重要地位的一种理论分布.自然界人类

参考   最小二乘法小结     机器学习:Python 中如何使用最小二乘法 什么是” 最小二乘法” 呢 定义:最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术,它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配. 作用:利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小. 原则:以” 残差平方和最小” 确定直线位置 (在数理统计中,残差是指实际观察值与估计值之间的差) 数学公式: 基本思路:对于一元线性回归模型, 假设从总体中获取了 n 组观察值(X1,Y

转自:http://blog.csdn.net/jurbo/article/details/52334345 写这个的起因是,还是因为在做Python challenge的时候,有的时候想解决问题,连应该用哪个类库都不知道,还要去百度(我不信就我一个人那么尴尬TvT) 好像自从学习了基础的Python 语法,看了几本Python经典的书,知道了一些常见的类库.在几本语法应用熟练的情况下,如果不做题,像是无法显著的提高自己的知识储备了(所以叫你去做python challenge啊,什么都不会~~

推荐的python电子书 python学习路线图 优先级 入门:python核心编程 提高:python cookbook 其他 (1).数据分析师 需要有深厚的数理统计基础,但是对程序开发能力不做要求. 需要熟练使用主流的数据挖掘(或统计分析)工具如Business Analytics and Business Intelligence Software(SAS).SPSS.EXCEL等. 需要对与所在行业有关的一切核心数据有深入的理解,以及一定的数据敏感性培养. 经典图书推荐:<概率论与数理

标准库学习 1. The Python Standard Library[https://docs.python.org/3.5/library/] ( 3.5.5 Documentation ) 1.介绍 2.内置函数 3.内置常量 3.1常数添加的 site模块 4.内置类型 4.1. 真值测试 4.2.布尔运算--and,or,not 4.3.比较 4.4.数值类型--int,float,complex 4.5.迭代器 4.6.序列--list,tuple,range 4.7.文本序列类型

## 大纲: ## 一.正则概述 1.正则是什么 正则就是一套规则,或者语法 2.正则的作用 让我们判断是否符合我们的的规则,或者根据规则找到符合规则的数据 3.使用场景 可以用正则判断我们输入的邮箱是否合法 可以用正则去获取整个网页的照片 4.适合语言 所有语言都可以通用 ## 二.正则表达式简单使用 题目:判断hello是否在helloword中存在 步骤: 1.导入包 2.使用正则匹配![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/201811132001

如果你在寻找卡方分布是什么?如何实现卡方检验?那么请看这篇博客,将以通俗易懂的语言,全面的阐述卡方.卡方检验及其python实现. 1. 卡方分布 1.1 简介 抽样分布有三大应用:T分布.卡方分布和$\Gamma$分布.可以简单用四个字概括它们的作用:“以小博大”,即通过小数量的样本容量去预估总体容量的分布情况.这里开始介绍卡方分布.${\chi ^{\text{2}}}$分布在数理统计中具有重要意义.  ${\chi ^{\text{2}}}$分布是由阿贝(Abbe)于1863年首先提出的,

朴素贝叶斯算法描述应用贝叶斯定理进行分类的一个简单应用.这里之所以称之为“朴素”,是因为它假设各个特征属性是无关的,而现实情况往往不是如此. 贝叶斯定理也称贝叶斯推理,早在18世纪,英国学者贝叶斯(1702-1763)曾提出计算条件概率的公式用来解决如下一类问题:假设B[1],B[2]…,B[n]互斥且构成一个完全事件,已知它们的概率P(B[i]),i=1,2,…,n,现观察到某事件A与B[,1],B[,2]…,B[,n]相伴随机出现,且已知条件概率P(A/B[,i]),求P(B[,i]/A).

用蒙特卡洛方法算pi-基于python和R语言 最近follow了MOOC上一门python课,开始学Python.同时,买来了概率论与数理统计,准备自学一下统计.(因为被鄙视过不是统计专业却想搞数据分析) 有趣的是书里面有一块讲蒲丰投针计算Pi,这是一种随机模拟法,也就是蒙特卡洛法.蒲丰投针之于我太难,暂时没想到怎么用计算机模拟这一过程. python课中,老师也提到用随机模拟法,也就是蒙特卡洛法(MonteCarlo),用计算机模拟几千次实验,计算pi的近似值.好巧. 就拿python课中的