t分布的取值,python生成t分布随机数
数据集中的趋势分析
数据集中趋势分析是衡量数据的集中程度。集中趋势的常用指标包括数据
平均值
、
中位数
、
方式
和
分位点。平均数和中位数多用作连续数据的度量指标，众数多用作离散数据的度量指标。
平均值
Python实现。
进口熊猫作为pd
将numpy作为np导入
df=pd。DataFrame(np.random.randint(1，100，100))。整形((25，4)))
Df.mean(axis=0) #计算每列的平均值
Df.mean(axis=1) #计算每行的平均值
中位数
中位数是按顺序排列的一组数据中间的数字。当数据个数为奇数时，中位数是中间的数。当数据个数为偶数时，中位数是中间两个数的平均值。python实现如下：
进口熊猫作为pd
将numpy作为np导入
df=pd。DataFrame(np.random.randint(1，100，100))。整形((25，4)))
Df.median(axis=0) #计算每列的中值
Df.median(axis=1) #计算每行的中间值
方式
众数是在一组数据中出现频率最高的数值，代表该组数据的集中趋势点。一组数据中可能有一种以上的模式。Python的实现如下：
进口熊猫作为pd
将numpy作为np导入
df=pd。DataFrame(np.random.randint(1，100，100))。整形((25，4)))
Df.mode(axis=0) #计算每列的模式
Df.mode(axis=1) #计算每行的模式
分位点
分位数也叫分位数，即一组数据从上到下排列后，按照该组数据的分布范围等分。一般最常用的方法是四分法。25%位置的数字称为下四分位数，50%位置的数字称为中位数，75%位置的数字称为上四分位数。Python的实现如下：
进口熊猫作为pd
将numpy作为np导入
df=pd。DataFrame(np.random.randint(1，100，100))。整形((25，4)))
Df.quantile(axis=0，q=0.25) #计算每列的底部四分位数
Df.quantile(axis=1，q=0.25) #计算每行的底部四分位数
数据偏差趋势分析
数据的偏离趋势用来衡量数据的离散程度。常用的衡量指标有
标准偏差
和
变化。
标准偏差
其中：为算术平均值，为标准差。
Python的实现如下：
df=pd。DataFrame(np.random.randint(1，100，100))。整形((25，4)))
Df.std(axis=0) #计算每列的标准偏差
Df.std(axis=1) #计算每行的标准偏差
变化
地点：s
2
是方差，是算术平均值。
Python的实现如下：
df=pd。DataFrame(np.random.randint(1，100，100))。整形((25，4)))
Df.var(axis=0) #计算每列的方差
Df.var(axis=1) #计算每行的方差
基于的数据分布分析
正态分布
其中：为算术平均值，为标准差。
Python的实现如下：
将scipy.stats作为ss导入
Norm_sample=ss.norm(0，1) #建立一个均值为0、标准差为1的正态分布。
Norm_sample.pdf([0，2，-2]) #概率密度计算函数
Norm_sample.cdf([0，2，-2]) #累积分布概率计算函数
Norm _ sample.ppf ([0.9，0.95，0.98]) #计算累积分布概率的反函数
卡方分布(x
2
分配)
其中：n是自由度， (x)代表伽马函数。
Python的实现如下：
将scipy.stats作为ss导入
Norm_sample=ss.chi2(3) #建立具有3个自由度的卡方分布
Norm_sample.pdf([0，2，10]) #概率密度计算函数
Norm_sample.cdf([0，2，10e5]) #累积分布概率计算函数
Norm _ sample.ppf ([0.9，0.95，0.98]) #计算累积分布概率的反函数
t分布
其中：n是自由度， (x)代表伽马函数。
Python的实现如下：
将scipy.stats作为ss导入
Norm_sample=ss.t(3) #建立具有3个自由度的t分布
Norm_sample.pdf([0，2，-2]) #概率密度计算函数
Norm_sample.cdf([0，2，-2]) #累积分布概率计算函数
Norm _ sample.ppf ([0.9，0.95，0.98]) #计算累积分布概率的反函数
f分布
其中：m和n为自由度， (x)代表函数。
Python的实现如下：
将scipy.stats作为ss导入
Norm_sample=ss.f(4，3) #建立自由度4和3的F分布
Norm_sample.pdf([0.1，2，10]) #概率密度计算函数
Norm_sample.cdf([0.1，2，10e5]) #累积偏差
Norm _ sample.ppf ([0.9，0.95，0.98]) #计算累积分布概率的反函数
2020年5月04日07
“你问我世界上最美丽的地方在哪里，答案就在你身边”
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