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R检验数据是否符合正态分布

正态分布又叫高斯分布，很多统计学的理论都是假设所用的数据符合正态分布。所以在研究数据时，首先要看数据是否符合正态分布。首先，R中很多安装包中有自带的数据集，所以在使用某个数据前先看它是在哪个包中。...这次主要用MASS包中的crabs数据 1 直方图检验crabs对象是否正态分布 library(lattice) library(MASS) histogram(crabs$CW) histogram...通过绘制的图是否呈现一直线判断是否符合正态分布。另外还有一个qqline()函数，在QQ图中绘制一条直线，QQ图中的点越接近这条直线，表示数据越接近正态分布。...只需将检验的数据当作shapiro。test()的函数即可。...，值越小越小的概率符合，通常0.05做标准，大于0.05则表示符合正态分布（此处为0.2542），故符合正态分布接下来分别检验公螃蟹和母螃蟹是否符合正态分布 nortest2 <- with(crabs

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Python数据科学：正态分布与t检验

方差，标准差反映数据的离散程度，其值越大，数据波动越大。 / 01 / 正态分布在实际情况里，总体的信息往往难以获取，所以需要抽样，通过样本来估计总体。...# qqplot检验数据是否服从正态分布 sm.qqplot(df.score, fit=True, line='45') plt.show() 运行代码后得到下图，其中样本点越靠近红色线说明变量越趋近正态分布...02 单样本t检验单样本t检验是最基础的假设检验，其利用来自总体的样本数据，推断总体均值是否与假设的检验值之间存在显著差异。 P值大于显著性水平，则无法拒绝原假设。...下面在Python中进行单样本t检验，使用电影评分数据，假设均值为8.8分。...方差齐性检验的原假设为两组数据方差相同。

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数据分析之正态分布检验及python实现

正太性检验利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验，它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。...QQ图判断 # QQ图通过把测试样本数据的分位数与已知分布相比较，从而来检验数据的分布情况 # QQ图是一种散点图，对应于正态分布的QQ图，就是由标准正态分布的分位数为横坐标，样本值为纵坐标的散点图...KS检验，理论推导使用K-S检验一个数列是否服从正态分布、两个数列是否服从相同的分布使用K-S检验一个数列是否服从正态分布、两个数列是否服从相同的分布 data = [87,77,92,68,80,78,84,77,81,80,80,77,92,86...，参数分别是：待检验的数据，检验方法（这里设置成norm正态分布），均值与标准差 # 结果返回两个值：statistic → D值，pvalue → P值 # p值大于0.05，为正态分布此时...因此上面的数据服从正态分布。且一般情况下， stats.kstest(df[‘value’], ‘norm’, (u, std))一条语句就得到p值的结果。

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数据分析之路—检验温差是否满足正态分布

原创：a廉小宝检验温差是否满足正态分布 import requests import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot...第三步检验体温数据是否服从正态分布前三个方法的p值均大于0.05，说明体温服从正态分布方法一：scipy.stats.normaltest (a, axis=0) # a - 待检验数据， # axis...- 可设置为整数或置空，如果设置为 none，则待检验数据被当作单独的数据集来进行检验。...scipy.stats.kstest (rvs, cdf, args = ( ), N = 20, alternative =‘two-sided’, mode =‘approx’) rvs - 待检验数据...参数：x - 待检验数据；dist - 设置需要检验的分布类型返回：statistic - 统计数；critical_values - 评判值；significance_level - 显著性水平 scipy.stats.anderson

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【学习】正态分布检验是怎么回事

为什么要进行正态分布检验？假设检验可分为正态分布检验、正态总体均值分布检验、非参数检验三类。...提醒大家：对数据进行正态性检验时，大部分数据都会拒绝正态分布假设，只要数据样本大，数据接近正态分布即可接受。 SPSS如何进行正态分布检验？...描述中有峰度系数和偏度系数，根据上述判断标准，数据不符合正态分布。本数据分布为正偏态，较陡峭。...（3）Q-Q概率图如果样本数据服从正态分布，则样本点应该围绕在第一象限的对角线上，对角线为标准正态分布理论线，否则不符合正态分布。...根据Q-Q概率图，明显看出本案例数据不符合正态分布，也印证了前面峰度和偏度的结果。以上分析过程是SPSS中能提供的比较全面，效率较高的正态检验方法。其他方法不再详细介绍，可参考SPSS相关教程。

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数学建模学习笔记：离散变量联列表检验

找到了一篇2018年研究生数学建模C题获奖论文——对恐怖袭击事件记录数据的量化分析。自己去年也参加了并且选择的也是这道赛题，然而实力有限并没有最终完成论文。好好学习这篇论文的思路。...（主成分分析好像是只能用于连续型变量，不能用于离散变量，这篇文章里对分类变量进行哑变量处理后如何进行主成分分析自己还没太想明白）。...赛题提供的原始数据量非常庞大，第一步肯定是对原始数据进行预处理，自己当时也想到了，但是根据什么标准来处理数据自己当时是一点思路也没有。...离散变量与财产损害程度进行卡方检验。数值变量pearson相关性检验。...Fisher精确独立检验在样本数较少时（单元的期望频数小于4），需要用Fisher精确检验来完成独立性检验实例：乙肝免疫球蛋白预防胎儿宫内感染HBV的效果组别阳性阴性合计预防注射组 4 18

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连续数据离散化

在工作中经常会有对连续数据进行分级的工作。...待分级数据人工分级 Artificial Division 对于少量数据来说，最准确的方法当然是人工分级。...人工分级人工分级结果，各类数据分割清晰。...等间隔分级 Equal Interval Division 数据量增大之后，难以通过肉眼观察到分界点，可以采用等间隔分级的方式进行粗暴的分级，但是通常效果不好： x_max = max(x) x_min...等间隔分级等百分比分级 Equal Percentage Division 等间隔分级常常会导致各个级别中包含的数据量悬殊，为了避免这种情况，可以将绝对间隔改为相对间隔，即采用等百分比间隔分级 x =

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如何判断数据背离正态分布？

以下哪种方法可以用来判断数据可能背离正态分布： A. Q-Q图上，如果数据和基线之间几乎吻合 B....Kolmogrov-Smirnov正态检验中的统计量所对应的p值小于0.05 C.对数据直方图做光滑后没有发现数据有很大的发散趋势 D. 拟合优度检验，统计量的值偏小解析：答案B A....Q-Q图上，如果数据和基线之间几乎吻合；【错。正态qq图数据和基线之间几乎吻合说明数据接近正态分布】 B. Kolmogrov-Smirnov正态检验中的统计量所对应的p值小于0.05；【对。...ks正态检验原假设是两个数据分布一致或者数据符合正态分布，p值小于0.05拒绝原假设】 C.对数据直方图做光滑后没有发现数据有很大的发散趋势；【错。发散趋势不能决定分布形态】 D....拟合优度检验，统计量的值偏小。【错。拟合优度检验可以检验分布是否正态，原假设为观测服从给定概率值的多项分布，统计量的值偏小不拒绝原假设】扩展：正态分布判断方法 ? ? ? ? ?

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随机数

所有类型随机整数随机浮点数布尔值字符正态分布（高斯分布）离散分布的随机数随机字符串 UUID（通用唯一标识符） 1....数据增强：在图像处理任务中，随机旋转、平移、裁剪等操作增加数据多样性，提升模型的泛化能力。 5. 统计分析和实验设计在统计学中，随机数广泛应用于随机抽样、实验设计和假设检验等领域。...例子：随机抽样：从一个大的数据集中随机选择子集进行分析，以推测总体的特征。假设检验：通过随机模拟实验来检验统计假设的有效性。二、C++ 中随机数的用途 1....误差建模：许多自然现象的误差都遵循正态分布，如测量误差、噪声等。 6. 生成离散分布随机数离散分布的随机数通常用于模拟有限的选择范围。例如，模拟掷骰子、抽奖、选择样本等场景。...密码学与安全性：保障数据的安全性，生成密钥、IV 等加密所需的随机值。优化与机器学习：用于随机化算法、优化模型和数据增强等。统计分析：用于随机抽样、假设检验和实验设计等。

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统计学基础：Python数据分析中的重要概念

本文将介绍Python数据分析中的重要统计学概念，帮助您更好地理解和应用统计学知识。图片1. 数据类型1.1 数值型数据数值型数据是指表示数值或大小的数据类型，包括整数、浮点数和复数等。...Python提供了丰富的描述统计工具和函数，可以帮助我们计算数据的中心趋势、离散程度和分布特征等。2.1 中心趋势中心趋势是指数据集中心位置的度量，常用的指标包括均值、中位数和众数等。...2.2 离散程度离散程度是指数据集分散程度的度量，常用的指标包括标准差、方差和四分位数范围等。使用pandas和NumPy库中的函数，我们可以方便地计算这些指标。...概率分布概率分布是描述随机变量取值概率的函数，常用的概率分布包括正态分布、二项分布和泊松分布等。在Python中，可以使用SciPy库来进行概率分布的建模和分析。...3.1 正态分布正态分布（也称为高斯分布）是最常见的概率分布之一，它表现为钟形曲线。使用SciPy库中的函数，我们可以生成正态分布随机数、计算概率密度和累积分布等。

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泊松回归

需要泊松回归的原因对因变量是离散型变量的问题建模时，普通的线性回归模型、定序回归模型和逻辑回归模型已经能解决我们大部分的需求。...但有一类特殊的因变量记录某个特定事件出现的次数（有序的非负整数），它们被称之为“计数数据”。...因此普通的线性回归模型是无法对计数数据建模的。...检验统计量泊松回归模型中 ? 的真实分布是未知的，但是基于中心极限定理， ? 将近似服从正态分布： ? 因此只要我们能准确地估计 ? 的标准差 ?...，我们就可以构造如下检验统计量对各个自变量的显著性进行检验： ? 在原假设成立的情况下，该检验统计量近似服从标准正态分布。因此对于给定的显著性水平如 ? ，我们可以根据 ?

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数据清洗之数据离散化

数据离散化数据离散化就是分箱一把你常用分箱方法是等频分箱或者等宽分箱一般使用pd.cut或者pd.qcut函数 pandas.cut(x, bins, right=True, labels) x:...数据 bins: 离散化的数目，或者切分的区间 labels: 离散化后各个类别的标签 right: 是否包含区间右边的值 import pandas as pd import numpy as np...import os os.getcwd() 'D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据' os.chdir('D:\\Jupyter\\notebook\\Python...数据清洗实战\\数据') df = pd.read_csv('MotorcycleData.csv', encoding='gbk', na_values='Na') def f(x): if

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数据的描述性统计与python实现

os.chdir(r'C:\Users\Mr.M\notebook') snd = pd.read_excel("作业数据.xls") 数据可视化，数据为259人的身高数据 from pylab...分位数：分位数就是先把一列数按从小到大排序,如果一共有n个数,那么四分之一分位数就是第n* 0.25个数,四分之三分位数就是第n* 0.75个数,以此类推,p分位数就是第n * p个数.如果n * p不是整数则往最接近的较大的整数上归...偏态系数大于0，因为均值在众数之右，是一种右偏的分布，又称为正偏峰态系数：用来度量数据在中心聚集程度，四阶中心矩与σ4的比值作为衡量峰度的指标：在正态分布情况下，峰度系数值是3，>3的峰度系数说明观察量更集中...，有比正态分布更短的尾部；正态分布更长的尾部，类似于矩形的均匀分布，峰度系数的标准误用来判断分布的正态性。...峰度系数与其标准误的比值用来检验正态性。如果该比值绝对值大于2，将拒绝正态性。

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pandas：数据离散化与离散化数据的后期处理(one-hot)

大家好，我是黄同学今天跟大家聊聊数据离散化与离散化数据的后期处理。 1、什么是数据离散化？连续属性的离散化，就是将连续属性的值域划分为若干个离散的区间。...最后用不同的符号或整数值，代表每个子区间的属性值。 2、为什么要进行数据离散化？数据离散化可以有效的降低时间复杂度和内存开销。对于某些机器学习算法来说，像决策树、随机森林、朴素贝叶斯。...他们的数据集大多数都是针对的离散型数据。因此做出有效的数据离散化，对于降低计算复杂度和提高算法准确率有很重要的影响。离散型数据更容易理解。针对收入字段，一个人是3000，一个人是20000。...对于获取到的数据集，会有很多个特征，也就是我们常说的字段。有的特征是连续性数据类型，有的数据本身就是离散型数据变量。已经是离散型数据变量，我们不用管。...4、离散化数据的后期处理(one-hot编码) 不管是连续性数据变量，还是离散型数据编码，都是数据的一个特征，都有它独特的含义。

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机器学习系列--数据预处理

离散属性与连续属性：机器学习领域的分类算法通常把属性分成离散属性与连续属性。离散属性具有有限或无限可数个值，可以用或不用整数表示。属性不是离散，则它是连续属性。...术语“数值属性”与“连续属性”通常可以交换使用，连续值是实数，数值的值可以是整数或实数。度量数据：相似性和相异性都称邻近性。相似值越大，对象之间的相似性越大。相异性度量正好相反。...当数据不服从正态分布：当数据不服从正态分布，可以通过远离平均距离多少倍的标准差来判定，多少倍的取值需要根据经验和实际情况来决定。分箱通过考察数据的”近邻”来光滑有序数据值。...标称数据的相关检验对于标称数据，两个属性A和B之间的相关联系可以通过卡方检验发现。假设A有c个不同值a1,a2,…,ac,B有r个不同值b1,b2,…,br。...统计检验假设A和B是独立。检验基于显著水平，具有自由度（r-1）*(c-1)。

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数据挖掘学习小组之（概率分布）

离散变量离散变量指变量值可以按一定顺序一一列举，通常以整数位取值的变量。如职工人数、工厂数、机器台数等。...偏态分布偏态分布是与“正态分布”相对，分布曲线左右不对称的数据次数分布，是连续随机变量概率分布的一种。可以通过峰度和偏度的计算，衡量偏态的程度。...威布尔分布威布尔分布，又称韦氏分布，是可靠性分析和寿命检验的理论基础。威布尔分布在可靠性工程中被广泛应用，尤其适用于机电类产品的磨损累计失效的分布形式。...由于它可以利用概率值很容易地推断出它的分布参数，被广泛应用于各种寿命试验的数据处理。...F分布有着广泛的应用，如在方差分析、回归方程的显著性检验中都有着重要的地位。

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不得不学的统计学基础知识（二）

而关于离散型随机变量的分布就是离散型概率分布，离散型概率分布主要包括三类，几何分布；二项分布以及泊松分布。下表汇总了这三类离散型概率分布的部分计算公式。 ? 1....正态分布的重要应用，我们在前一期中提过的3δ原则。 ? 正态分布来近似二项分布：当n足够大的时候，正态分布对于离散型二项分布能够很好地近似。...T检验与 F检验的差异：T检验用来检测数据的准确度--系统误差；F检验用来检测数据的精密度偶然误差。...检验分类：单尾检验：检验的拒绝域在可能的数据集的一侧。双尾检验：拒绝域一分为二位于数据集的两侧。（4）求出p值定义：某个小于或等于拒绝域方向上的一个样本数值的概率。...它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。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。

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离散型以及连续型随机变量

在实际应用中，选择合适的连续型分布来描述随机现象需要考虑以下几个方面：数据的特性：首先需要了解数据的分布特性。例如，如果数据呈现出对称且峰度较高的特征，可以考虑使用正态分布。...如果数据在某个区间内均匀分布，则可以使用均匀分布。应用场景：不同的连续型分布适用于不同的领域和场景。例如，正态分布在自然科学、工程技术、经济学和社会科学等领域有广泛应用。...正态分布的参数μ（均值）和σ（标准差）则决定了其形状和位置。模型的拟合：通过统计方法对数据进行拟合，检验所选分布是否与数据匹配良好。...例如，可以通过最小二乘法、最大似然估计等方法来估计分布参数，并利用各种统计检验方法（如卡方检验、K-S检验等）来评估模型的拟合优度。...选择合适的连续型分布需要综合考虑数据的特性、应用场景、参数的确定以及模型的拟合情况。正态分布的中心极限定理具体是什么，以及它在哪些情况下适用？

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【学习】SPSS探索分析实践操作

正态性检验：服从正态分布的检验；方差齐性检验：不同数据组的方差是否相等。...有关于方差齐性检验原理、正态分布这里不累述，这里主要介绍SPSS的探索分析使用。...伸展与级别Levene检验是设置数据转换的散步水平，其实就是对于原始数据变化的设置。有完成两个任务，一个是数据转换后的回归曲线斜率，另一个就是方差齐性检验。...当然在这个对话框中，还有一个部分比较重要，那就是带检验的正态图。此选项能够输出正态概率图和离散概率图，且可以输出变量数据经Lilliefors显著水平修正的K-S和S-W的统计量。...上图为茎叶图 Frequency表示数据的频数，stern表示茎，Leaf表示叶，两者表示数据的整数部分和小数部分，Stern width表示宽度。

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数据分析必备——统计学入门基础知识

但是，统计学的知识包括了图形信息化、数据的集中趋势、概率计算、排列组合、连续型概率分布、离散型概率分布、假设检验、相关和回归等知识，对于具体的知识点，本文就不一一介绍了，感兴趣的同学请参考《深入浅出统计学...一、描述性统计定义：使用特定的数字或图表来体现数据的集中程度和离散程度。 1、集中趋势集中趋势是指一组数据所趋向的中心数值，用到的指标有：算数均数、几何均数、中位数。...2、离散趋势是反映数据的变异程度，常用指标有极差、四分位间距、方差与标准差、变异系数。 1)极差：为一组数据的最大值和最小值之差，但极差不能反映所有数据的变异大小，且极易受样本含量的影响。...3)方差与标准差：反映一组数据的平均离散水平，消除了样本含量的影响，常和均数一起用来描述一组数据中的离散和集中趋势。...它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数>平均数的差异是否显著。 T检验：用于样本含量较小（例如n正态分布样本。 F检验：F检验又叫方差齐性检验。

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