excel和scipy累积二项分布p值之间的差异？
Excel和Scipy是两种常用的工具，用于进行数据分析和统计计算。在统计学中，累积二项分布是一种离散概率分布，描述了在一系列独立的伯努利试验中成功次数的概率分布。
Excel是一种常见的电子表格软件，它提供了一些内置函数用于进行统计计算。在Excel中，可以使用BINOM.DIST函数来计算累积二项分布的概率值。该函数的参数包括成功次数、试验次数、成功概率和是否累积。通过调整参数，可以计算得到累积二项分布的概率值。
Scipy是Python中的一个科学计算库，提供了丰富的统计函数和工具。在Scipy中，可以使用binom.cdf函数来计算累积二项分布的概率值。该函数的参数与Excel中的BINOM.DIST函数类似，包括成功次数、试验次数和成功概率。通过调用该函数，可以得到累积二项分布的概率值。
差异方面，主要包括以下几点：
- 功能差异：Excel是一种通用的电子表格软件，除了统计计算外，还具有数据处理、图表绘制等功能。而Scipy是专门用于科学计算的库，提供了更多的统计函数和工具，适用于更复杂的数据分析任务。
- 精度差异：Excel的统计函数在计算过程中可能存在一定的精度限制，对于较大的数据集或较复杂的计算可能会有一定的误差。而Scipy作为专门的科学计算库，通常具有更高的计算精度和稳定性。
- 编程环境差异：Excel是一种可视化的工具，通过图形界面进行操作，适合于简单的数据分析和计算。而Scipy是Python库，需要在编程环境中使用，适合于复杂的数据分析和算法实现。
在实际应用中，可以根据具体的需求和使用环境选择合适的工具。如果需要进行简单的统计计算或快速分析，Excel可能是一个方便的选择。而对于更复杂的数据分析任务或算法实现，Scipy提供了更多的功能和灵活性。
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目前，我有以下代码
def approx_binomial(n, p, size=None):
gaussian = np.random.normal(n*p, n*p*(1-p), size=size)
# Add the continuity correction to sample at the midpoint of each integral bin.
gaussian += 0.5
if size is not None:
binomial = gaussian.astype(np.int64)
else:
#
浏览 6提问于2016-02-02得票数 2
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2回答
我试图计算以下掷硬币示例的p值：
n = 5
h = 4 # out of 5 toss 4 are head
# calculate pvalue using equal or more extreme cases
pval = P(4H1T) + P(4T1H) + P(5H) + P(5T)
= 5/32 + 5/32 + 1/32 + 1/32
= 12/32
= 0.375
但当我尝试标准方法时：
from scipy import stats
phat = h / n
p0 = 0.5 # for unbiased coin
q0
浏览 2提问于2021-05-12得票数 1
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? 我正在学习使用python的概率分布，我目前正在研究二项分布，我已经看到了scipy方法和numpy方法，我试图理解的是，为什么它们有两种不同的输出？但是计算的是同样的事情吗？ 我也注意到了其他概率分布的相同模式。代码如下： from scipy.stats import binom
data_binom = binom.rvs(n=15,p=0.5,size=15)
import numpy as np
x = np.random.binomial(n=15, p=0.5, size=15)
print(data_binom)
print('-'*10)
p
浏览 51提问于2021-09-22得票数 1
我尝试用Scipy和EXCEL来计算贝塞尔函数，但他们给出的结果不同。你知道为什么吗？提前谢谢。
Python代码：
import scipy.special as ss
result = ss.k1(0.2155481626213)
print(result)
EXCEL (我使用当前版本的OneDrive Excel web应用程序)
=BESSELK(0,2155481626213; 1)
来自Python的结果是4.405746469429914
来自Excel的结果是4,405746474969860。
浏览 5提问于2021-01-06得票数 0
1回答
正常PDF值之和大于1
、、、
我在和scipy.stats.norm PDF一起工作。我想知道我是否做错了什么(也许是的)，因为正态分布上的PDF值的总和大于1，而且，根据定义，概率密度函数的总和应该达到1。如果它的总和达到~0.99 (因为我没有将区间中的所有值加起来)，那么20是不能接受的。下面是一个最小的例子
from scipy.stats import norm
lower_bound = norm.ppf(0.01)
upper_bound = norm.ppf(0.99)
N = 100
x = np.linspace(lower_bound, upper_bound, 100)
P = norm.pdf(x
浏览 3提问于2020-12-21得票数 1
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我有一个非常稀疏的向量df数据集(超过95%的零)，我正在测量另一个稀疏向量sample之间的距离。
现在，由于我处理的向量非常稀疏，我假设余弦距离的计算要比欧几里得快得多，但情况似乎并非如此。
这是正常行为吗？还是我做错什么了？或者，在稀疏向量中，余弦距离更有效的说法甚至不是真的？
(all_distances包含多种类型的距离，但我们这里讨论的唯一距离是scipy.spatial.distance.euclidean和scipy.spatial.distance.cosine)
我的代码
for d_name, d_func in all_distances.items():
t
浏览 0提问于2017-09-01得票数 3
2回答
我在绘制累积分布函数时遇到了问题。
到目前为止，我发现了以下内容：
scipy.stats.beta.cdf(0.2,6,7)
但这只给了我一点意见。
这将是我用来绘制的：
pylab.plot()
pylab.show()
我希望它看起来是这样的：
一旦y = 1或接近1，p = .2和边界就会停止。
浏览 4提问于2012-10-12得票数 2
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3回答
我想计算由一个二项分布给出的概率，对于预定的x(成功)，n(试验)和p(概率)，后者由概率质量函数Beta(a，b)给出。
我知道scipy.stats.binom.pmf(x,n,p)，但我不知道如何用概率函数代替p。我还想知道我是否可以使用loc的参数来模拟这种行为。
浏览 1提问于2014-11-14得票数 7
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我正在努力了解scipy.stats.nbinom.rvs正在返回的内容。下面是一个代码示例：
*守则：**
from scipy.stats import nbinom
for i in range(10):
x = nbinom.rvs(n = 20, p = 0.5, size = 1)
print(str(i) + ": " + str(x[0]))
我认为这基本上是在说:当抛硬币(p=0.5)时，需要多少次试验才能获得20次成功。但我的输出样本显示，一些回报远低于20，而且由于不可能在8次翻转中获得20次成功，我显然不理解返回值。请帮帮忙。
示例输出：
浏览 0提问于2019-05-21得票数 1
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2回答
我想知道是否有人能解释一下scipy.stats中的以下功能：
rv_continuous.expect
rv_continuous.pdf
我已经看过文件了，但我仍然很困惑。
这是我的任务，理论上很简单，但我仍然对这些函数的作用感到困惑。
所以，我有一个区域的列表，16383的值。我希望找到可变区域在较小的值(称为"inf“)和较大的值"sup”之间取任意值的概率。
所以我想的是：
scipy.stats.rv_continuous.pdf(a) #a being the list of areas
scipy.stats.rv_continuous.expect(pdf,
浏览 7提问于2013-07-29得票数 1
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我有来自10个不同的人的以下数据。
df = pd.DataFrame({'id':range(1, 11),
'x':[.7,-1.6,-.2,-1.2,-.1,3.4,3.7,.8,0,2]})
print(df)
id x
0 1 0.7
1 2 -1.6
2 3 -0.2
3 4 -1.2
4 5 -0.1
5 6 3.4
6 7 3.7
7 8 0.8
8 9 0.0
9 10 2.0
我想为df[x]的人口平均数计算一个95 %的置信区间。
由于观测次
浏览 1提问于2021-04-15得票数 0
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我正在运行一个二项式测试，我不明白为什么这两种方法有不同的结果。从第二个问题到第一个问题是不同的。当我们计算两尾p值时，我们应该把其中的一条尾巴加倍吗？
from scipy.stats import binom
n, p = 50, 0.4
prob = binom.cdf(2, n, p)
first = 2*prob
from scipy import stats
second = stats.binom_test(2, n, p, alternative='two-sided')
浏览 19提问于2022-05-28得票数 0
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1回答
我有一些浮动数据(以蓝色曲线表示)，当我做一些损失压缩，可以得到黄色曲线(均值，标准差)。
我的目标是将压缩处理后的equation/curve/filter损失降到最低，因此，我想找到一个：
黄色曲线倍“函数”几乎等于蓝色高斯曲线。
或
蓝色曲线=函数(绿色曲线)
谢谢你的帮忙!
浏览 2提问于2015-11-15得票数 0
1回答
一个人口比例
研究问题:前几年，52%的父母认为电子产品和社交媒体是导致青少年睡眠不足的原因。如今，是否有更多的父母认为他们的孩子睡眠不足是由于电子产品和社交媒体造成的？
人口:父母有青少年(13-18岁)感兴趣的参数:P空假设:P= 0.52替代假说:P> 0.52 (请注意，这是一个片面的测试)
1018位家长
56%的人认为他们的青少年睡眠不足是由于电子产品和社交媒体造成的
这是一个单尾测试，根据教授的说法，p值应该是0.0053，但当我在python中计算z统计=2.5545334262132955的p值时：
p_value=stats.distributions.norm.cd
浏览 2提问于2020-06-25得票数 1
我很难理解pnbinom(q, size, prob, mu, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) in R是如何连接到scipy.stats.nbinom.pmf(k, n, p, loc=0) in SciPy的。 对于R函数，参数的定义如下。 q =vector of quantiles.
size = target for number of successful trials, or dispersion parameter (the shape parameter of the gamma mixing distribution). M
浏览 24提问于2020-04-28得票数 2
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我想对我的配对数据进行单侧wilcoxon秩检验，因为我感兴趣的是其中一个样本是否明显大于另一个样本。
Scipy提供
scipy.stats.wilcoxon(x,y)
对成对的样本x和y进行双边检验。因为我不能假设正态(对称)分布，所以我不能从双边p值推导出单侧p值。
现在有没有人可以用python的方法来获得单边测试的p值？
谢谢!
浏览 3提问于2013-04-30得票数 14
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1回答
我试图从给定的统计数据随机分布中生成随机数，在我的例子中是负二项分布。 文档对我来说并不完全清楚。不幸的是，文档有点稀疏：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.nbinom.html 这应该非常简单。
浏览 15提问于2021-01-11得票数 3
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我在一个巨大的基因列表上做了差异表达，我只在我想研究的外部基因列表中选择有意义的基因。当我在标题栏上表示我的重要值时，我从经过调整的t检验(BH校正)中得到的p值是不一样的；对于这个same图，我使用了ggpubr函数stat_compare_means()，而出现的p值与用limma得到的值完全不同和简略。
有人知道这是否正常吗？
我绘制的基因应该是正确的，我检查了好几次。
谢谢
浏览 18提问于2022-02-16得票数 0
我正在尝试实现一个变化率，并且我需要来自数组C的T样本，但是每个样本具有不同的权重p_t。 我使用的是： import numpy as np
from scipy import stats
batch_size = 1
T = 3
C = np.array(['A', 'B', 'C'])
# p_batch_T dimensions: (batch, sample, class)
p_batch_T = np.array([[[0.01, 0.98, 0.01],
[0.3, 0.15, 0
浏览 18提问于2020-11-04得票数 1
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1回答
我在excel中有大量的数据集。我想知道在Java中，这些数字是跟随还是。有什么开源库可以帮我完成这个任务吗？我在看阿帕奇公共数学。
有什么指点能帮上忙吗？
浏览 3提问于2013-02-26得票数 0
1回答
我为累积二项分布创建了一个函数。它适用于非常小的样本大小，但我在较大的样本上得到了算术溢出。
最大的罪魁祸首是n！在excel 170！= 7.3E+306中。171！= #NUM！
Excel有一个计算二项分布的内部函数，它与ns一起工作，比170大得多。
我能做些什么来限制#s生成的大小吗？
编辑:我玩过这个
SET @probout = 2*3*4*5*6*7*8*9*10*11*12
工作得很好
SET @probout = 2*3*4*5*6*7*8*9*10*11*12*13/10000
造成溢流
职能如下。
ALTER FUNCTION [dbo].[binomdist
浏览 0提问于2017-05-31得票数 1
在这种情况下， from scipy.integrate import quad
import numpy as np
exponential_distribution = lambda x, lam: lam*np.exp(-lam*x)
result = quad(exponential_distribution, 0.25, 0.75, args=0.1)[0] 我正在想像这样的事情 from magic_library import integrate_distribution
result = integrate_distribution(distribution='e
浏览 14提问于2019-12-15得票数 2
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2回答
我想从二项分布B(n，p)中取样，但附加一个约束条件，即采样值属于范围。换句话说，我必须从二项分布中取样一个值，因为它位于a，b的范围内。从数学上讲，我可以用二项式分布的pmf (f(x))写成
sum = 0
for i in range(a,b+1):
sum += bin(i)
f(x) = bin(x)/sum
从这种分布中取样的一种方法是对均匀分布的数进行采样，并应用pmf的逆(使用pmf获得)。然而，我不认为这是一个好主意，因为pmf的计算将很容易获得非常耗时。
在我的例子中，n,x,a,b的值是相当大的，这种计算pmf的方法，然后使用一个统一的随机变量来生成样本，由于n
浏览 6提问于2020-10-03得票数 2
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1回答
我是R的新手，对我和统计学来说已经有一段时间了。我不明白rbinom的参数是什么。N(=“观察次数”)和大小(=“试验次数”)之间的区别是什么？
问题是相关的，但我不明白那里的答案。
非常感谢。
浏览 2提问于2021-01-20得票数 1
1回答
所以，如果我有一个矩阵；
s = [4;5;9;12;3]
我想要计算一个条目和前一个条目之间的差额，再加上前面的差额，这样我就可以得到
s = [ 4 0; 5 1; 9 5; 12 8; 3 -1]
我对matlab很陌生。我知道需要一个for循环来遍历原始矩阵。
浏览 5提问于2015-06-09得票数 0
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我有这样的数据集：
ItemNumber Successes Trials Prob
15 14 95 0.047
9625 20 135 0.047
19 14 147 0.047
24 12 120 0.047
20 15 133 0.047
22 8 91 0.047
9619
浏览 121提问于2017-03-04得票数 0
1回答
多行p值正常测试
、、
我得到了以下简单代码来计算数组的正态性：
import pandas as pd
df = pd.read_excel("directory\file.xlsx")
import numpy as np
x=df.iloc[:,1:].values.flatten()
import scipy.stats as stats
from scipy.stats import normaltest
stats.normaltest(x,axis=None)
这给了我一个很好的p值和一个统计数据。我现在唯一想要的就是：
在文件中添加2列，其中包含p值和统计数据，如果我有多行，则对所有
浏览 0提问于2018-11-25得票数 1
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我有棒球统计数据集。at-bats有1列，hits有1列。
我的目标是用alpha方法(最大似然估计)计算β分布的beta和mle参数。
mlf1 = function (alpha, beta) {
-sum(dbetabinom.ab(data$hits, data$atbats, alpha, beta, log=T))
}
mlf2 = function (alpha, beta) {
-sum(dbeta(data$hits/data$atbats, alpha, beta, log=T))
}
因此，mlfX是计算负对数似然的函数.mlf1使用β-二项式分布，这意
浏览 3提问于2015-11-26得票数 0
假设我有一个成功概率为p的二项式过程，我用N=4试验做了一个实验，并取得了一些成功(0-4)。现在，假设我重复这个实验10,000次(每次实验4次)，以获得成功次数的分布，如下所示：
注意，由于实验的方式，我无法记录0成功的实验数据，尽管这无疑是在某种频率上发生的。这就是为什么在图上没有0条的原因。
我如何拟合这些数据来估计概率p(理想情况下，如果我知道实验的次数而不仅仅是比例)的置信区间？我的首选是使用MATLAB，但我愿意使用任何工具来完成这项工作。
更新
我可以使用mle对数据进行拟合，但拟合效果并不好(见下图)。我认为问题在于缺少的数据(没有观察到0成功的实验)。我是否可以告
浏览 1提问于2016-09-16得票数 1
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numpy与枕的指数衰减曲线拟合
、、、、
我在对一些数据进行曲线拟合时遇到了一些麻烦，但我无法确定出了哪里出了问题。
在过去，我用numpy.linalg.lstsq做指数函数，用scipy.optimize.curve_fit做乙状结肠函数。这一次，我希望创建一个脚本，让我可以指定各种函数，确定参数，并根据数据测试它们是否合适。在进行此操作时，我注意到Scipy leastsq和Numpy lstsq似乎为相同的数据集和相同的函数提供了不同的答案。该函数是简单的y = e^(l*x)，并且受到约束，使得y=1位于x=0。
Excel趋势线与Numpy lstsq的结果一致，但是由于leastsq能够接受任何函数，所以最好找出问题所在
浏览 0提问于2013-01-16得票数 6
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1回答
我试图通过获得sin(x)/x下面积的累积和来绘制sin(x)/x的积分。
def y(x):
a = np.sin(x) / x
a[np.isnan(a)] = 1 # (Lim y(x)--> 0) = 1
return a
我尝试用for循环来表示左Riemann和：
a = -56.5
b = 56.5
n = 1000
x = np.linspace(a,b,n)
I = np.zeros(n)
for i in range(n):
I[i] = (y(x[:i+2])).sum()*(b-a)/n
使用np.cumsum()
I = np.cumsum(y(x))
浏览 1提问于2022-04-08得票数 1
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我实现了一个使用jaccard相似度构造距离矩阵的函数：
import pandas as pd
entries = [
{'id':'1', 'category1':'100', 'category2': '0', 'category3':'100'},
{'id':'2', 'category1':'100', 'category2': '0',
浏览 3提问于2016-02-26得票数 11
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1回答
连体网络的参数更新对比损失训练
、、、、
我试图实现一个相当简单的暹罗网络和一个对比损失函数。我使用经过预先训练的VGG16作为骨干模型，并从编码器中去掉最后的ReLU和MaxPooling。然后添加一个自适应池和一个简单的线性层来生成嵌入向量。
为了测试我的实现，我传递随机输入并检查每个参数是否得到更新。
问题:可以在我的MWE输出中看到，参数列表中的元素25和27不会接收更新。我认为这是最后一层卷积层和线性层的偏差。我还检查了optimizer.param_groups[0][“params”][25].grad和optimizer.param_groups[0][“params”][27].grad的内容。梯度都是零..。，为什
浏览 5提问于2022-04-27得票数 1
1回答
我希望在power查询中执行累积二项分布。我掌握的数据如下：
EmployeeAudits CompletedFailed审计
我想知道一个审计不合格率低于5%的员工是好的还是幸运的。例如，如果对员工进行了20次0次失败的审计，二项分布会说5%的实际失败率的概率为36%，因此员工可能是幸运的。例2，对于一名被审计100次且有1次失败的雇员，我计算出他们有0.6%的机会有0次失败，给出5%的失败率，3.1%的机会1次失败，3.7%的累积机会仅靠运气就有1次或更少的失败。
浏览 2提问于2022-05-17得票数 -1
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1回答
我对R是新手，我不知道如何在R中完成以下功能，我可以在excel中做到这一点。但没有人能帮我做这件事吗？
当计数器值达到64时，我想得到计数器值的累积和，
以下是我的数据
x
57
57
57
57
57
57
58
58
58
58
61
61
62
62
1
1
11
16
16
16
16
16
16
22
22
22
27
28
我要数到64之后的累积和。我不知道如何在R中做到这一点。
以下是我需要的输出，
x
57
57
57
57
57
57
58
58
58
58
61
61
62
62
65
65
76
81
81
81
81
81
81
87
87
87
92
93
有人能帮
浏览 4提问于2015-07-29得票数 3
回答已采纳
1回答
我有一系列的概率，我想要样本。
说p=[0.5,0.9,0.1,0.4]吧。我想采样一个0,1和4的数组，它使用提供的概率。
本质上使用np.random.choice(2,len(p),p=[1-p,p])的向量化版本
浏览 5提问于2022-07-22得票数 1
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我试图对两个图运行KS测试，一个是原始数据图(红色)，另一个是幂律拟合。
from scipy import stats
stats.ks_2samp(Red.Y, Blue.Y)
其中Red.Y是x的每个点的y值，Blue.Y是x中每个点的幂律y值。
Out[210]:
Ks_2sampResult(statistic=0.16666666666666669, pvalue=0.99133252540492101)
看起来p值是非常大的，因为图不一样。我能问一下原因吗？
Red.Y的值是：
(0.03, 0.09] 0.000018
(0.09, 0.16] 0.000
浏览 0提问于2017-09-27得票数 0
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使用scipy.stats计算偏差
from scipy.stats import skew
val = [120.7, 120.5, 120.4, 120.2, 120.1]
skew(val)
0.13802317223314806
利用excel对斜率进行计算，将每一行的值排列成一列，并使用斜率函数
=SKEW(A1:A5)
0.2057527971
为什么偏斜值会有差异？同样的事情也发生在熊猫和火种身上。用pyspark计算偏斜时，其结果与scipy相同，用pandas计算时，其结果与excel相同。
浏览 0提问于2020-05-30得票数 0
1回答
二项分布
、
我现在正在用excel来计算二项分布。请问在R中有什么等价的代码可以做到这一点？
随机sample=30的大小，0.1是此事件将发生的百分比，3是预测值
P- Value = 1-二叉树(3，30，0.1，True)
非常感谢
浏览 0提问于2019-11-01得票数 0
我的目标是，找到具有假设t分布的数据集的标准差，以计算给定分位数的生存函数。由于scipy.stats的documentation对我来说非常不直观，我尝试了几种方法，最终实现了下面的代码。(注:计算的变量仅说明，有不同的结果。我的目标是每个人最终只有一个结果！) import scipy
df, loc, scale = scipy.stats.t.fit(data, fdf=len(data)-1)
std1 = scipy.stats.t.std(df=df, loc=loc, scale=scale)
std2 = scipy.stats.t.std(df=df, loc=loc)
浏览 72提问于2021-01-19得票数 0
Excel中Beta发行版的Python等价物是什么？在Excel中，公式为：
=BETA.DIST(A2,A3,A4,FALSE,A5,A6).
这给出了给定参数的Beta概率密度函数，并以某个十进制值的形式得到结果。
而的函数参数及其定义形式与Excel类似。
我不知道如何在SciPy中做到这一点，并正确地传递参数。
浏览 21提问于2017-04-03得票数 3
1回答
我有一系列的图像，其中一些人只是稍微移动了一下，或者相机稍微移动了一下，但大部分都是一样的。
我想知道如何在算法上检测到这一点，并根据图像的接近程度找到图像并为其评分。
简单的欧几里得距离可能不起作用-想象一下这样的情况:斑马条纹被移动到足以让“旧的”白色位置填充黑色，反之亦然。一个病态的例子，我知道，但你明白我的意思。
作为一个可选的标记，也许有一个很好的OpenCV或scipy (Python的首选项)函数用于这个或一些实现此操作的管道。
谢谢!
浏览 1提问于2014-09-14得票数 0
我尝试了scipy.interpolate.RegularGridInterpolator，但是MATLAB和python给了我很小的不同结果(例如: python：-151736.1266937256 MATLAB：-151736.1266989708)。我关心的是不同的小数。
浏览 7提问于2022-03-01得票数 0
1回答
我目前正在开发一个应用程序，它使用Google来读取用户步骤数、心率、活动分钟和其他不需要的内容。
我在Google资源管理器中玩这个API，我正在尝试一些东西。我的问题是，我无法检索原始数据源的数据集中的数据点:我正在尝试从我的三星手机中读取累积步骤计数。以下是请求：
GET https://www.googleapis.com/fitness/v1/users/userId/dataSources/dataSourceId/datasets/datasetId
到目前为止还不错。我使用了以下数据源：
raw:com.google.step_count.cumulative:samsung:
浏览 3提问于2020-02-07得票数 0
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这对我来说不是很有意义。我认为下面的代码所做的就是找出当p= 0.5，α和β分别等于10时，β分布的值。为什么这个值大于1？
我自己实现了这个函数，独立于此，使用beta和gamma函数之间的关系，我最终得到了大致相同的值。
>>> from scipy.stats import beta
>>> beta.pdf (0.5, 10, 10)
3.5239410400390625
任何建议都将不胜感激。
我的理解显然有些欠缺--这不是真正的PDF吗？
干杯。
浏览 2提问于2013-06-11得票数 1
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我正在尝试将matlab代码转换为python代码。我陷入的是逆威布尔函数部分。因此，matlab代码如下：
p = 0.9978
scale_param = 3.5666
shape_param = 0.4936
wblinv(p, scale_param, shape_param)
wblinv给出了一个对应的分位数，p的cdf值，其结果为139.9775。
我搜索并发现and提供威布尔分布函数。我猜scipy.stats.invweibull.cdf函数也会执行同样的操作。但结果却大不相同。
from scipy import stats
p = 0.9978
scale_param =
浏览 0提问于2018-06-16得票数 0
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我正试着用Jupyter Notebook画一个逻辑函数。我可以很好地绘制它，但是使用scipy.optimize.curve_fit的逻辑函数不起作用。它返回直线坐标。
如何绘制逻辑回归线？
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
%matplotlib inline
df = pd.read_csv('https://gist.githubusercontent.com/shinokada/76070a09
浏览 3提问于2020-02-11得票数 0
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我想用scipy.stats.probplot()在mydata上做一些测试。
from scipy import stats
_,fit=stats.probplot(mydata, dist=stats.norm,plot=ax)
goodness_fit="%.2f" %fit[2]
文件上说：
根据指定理论分布的分位数(缺省情况下为正态分布)生成样本数据的概率图。可以选择计算数据的最佳匹配行，并使用Matplotlib或给定的绘图函数绘制结果。概率图生成一个概率图，，不应与Q-Q或P图混淆。Statsmodels具有这种类型的更广泛的功能，请参见statsmodels
浏览 19提问于2018-01-05得票数 14
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我正在测试Excel的t.test功能，当我指定双边，与1,2,3,4,5,6,7和2,3,4,5,6,7,8的两个列表配对，配对的t检验，p值返回#DIV/0！我已确保单元格的格式为数字。一旦我将第二个列表的最后一个数字8更改为9，结果就变得正常了。 ?
浏览 193提问于2021-04-10得票数 1
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下面的讨论提供了Objective C IRR计算中的代码，与Excel IRR函数相比，这些代码始终不正确。有人知道为什么会有这样的差异吗？
前面的讨论中提供了使用的代码：
我用来计算内部收益率的测试现金流如下："Print tempCashFlow：( "-5099701.25"，"-22503.796875"，"-22503.79296875"，"-22503.79296875"，"-20907.26171875"，"-17899.7421875"，"-17899.74218
浏览 2提问于2015-04-25得票数 0
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