偏度和峰度是描述数据分布时两个常用的概念，用来描述数据分布与正态分布的偏离程度。本次推送将简要介绍其相关意义，及通过python中pandas包实现相关计算。
偏度（skewness），是统计数据分布偏斜方向和程度的度量，是统计数据分布非对称程度的数字特征。定义上偏度是样本的三阶标准化矩。
偏度能够反应分布的对称情况，右偏（也叫正偏），在图像上表现为数据右边脱了一个长长的尾巴，这时大多数值分布在左侧，有一小部分值分布在右侧。
统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推论统计学。
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描述性统计分析（Description Statistics）是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间的关系进行估计和描述的方法。描述性统计分析分为集中趋势分析和离中趋势分析。
1、什么是描述性统计？ 2、统计量 1）常用统计量 2）变量的类型 3）本文章使用的相关python库 3、频率与频数 1）频率与频数的概念 2）代码演示：计算鸢尾花数据集中每个类别的频数和频率 4、集中趋势 1）均值、中位数、众数概念 2）均值、中位数、众数三者的区别 3）不同分布下，均值、中位数、众数三者之间的关系 4）代码：计算鸢尾花数据集中花萼长度的均值、中位数、众数 5、集中趋势：分位数 1）分位数的概念 2）怎么求分位数？ 3）分位数是数组中的元素的情况 4）分位数不是数组中的元素的情况：使用分摊法求分位数 5）numpy中计算分位数的函数：quantile() 6）pandas中计算分位数的函数：describe() 6、离散程度 1）极差、方差、标准差的概念 2）极差、方差、标准差的作用 3）代码：计算鸢尾花数据集中花萼长度的极差、方差、标准差 7、分布形状：偏度和峰度 1）偏度 2）峰度
描述性统计，就是从总体数据中提取变量的主要信息(总和、均值等)，从而从总体层面上，对数据进行统计性描述。
先学了R，最近刚刚上手python,所以想着将python和R结合起来互相对比来更好理解python。最好就是一句python，对应写一句R。
所谓机器学习和深度学习， 背后的逻辑都是数学， 所以数学基础在这个领域非常关键， 而统计学又是重中之重， 机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。
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总第56篇 很多时候我们走的走的就会忘记当初为什么而出发。 我们有的时候在拿到数据以后不知道该怎么进行分析，该去分析什么，其实这些在我们以前的统计学中都学过。 不管是用Python还是R，其实和用Excel一样，只不过现在之所以用Python、R是因为大数据时代么，数据太多，Excel的处理能力跟不上，但是这些都只是一个工具而已，核心还是围绕统计学不变的。 今天就来聊聊我们该从哪些方向去分析（描述）数据。 01|总规模度量： 总量指标又称统计绝对数，是反映某一数据的整体规模大小，总量多少的指标。他是对原
偏度（skewness），是统计数据分布偏斜方向和程度的度量，是统计数据分布非对称程度的数字特征。在定义上，偏度是样本的三阶标准化矩：
对于不同的分布，有特定的偏度(skewness)和峰度(kurtosis)，正态分布、均匀分布、逻辑斯谛分布、指数分布的偏度和峰度都是特定的值，在偏度-峰度图中是特定的点，而伽马分布和对数正态分布在偏度-峰度图中是一条直线，贝塔分布在偏度-峰度图中是一片区域。因此可以通过未知分布的偏度峰度值（在图中是一个观察点），与各种分布的偏度峰度点（线、区域）进行对比，判断未知分布数据大致可能的一个或几个分布。
大量研究表明，A股行业有明显的轮动现象，并且与A股相反，行业指数通常呈现动量特征，即前期涨幅高的行业，会延续上涨的趋势，比前期涨幅低的行业有明显超额收益，这一现象之前的文章中也探究过，具体可以参考《研报复制（六）：行业轮动的黄金律》。
因为一些后处理操作的要求，希望投影得到的分布尽可能对称且均匀，能否找到更好的投影方向？
上一篇数据文章中，我们介绍了Numpy里面的一些结构，那么这次我们来介绍一些更好玩的东西----Pandas。Pandas这个东西在数据的世界里用的还是很频繁的，主要是用起来会比较方便。相对Numpy而言的话，pandas属于那种青出于蓝而胜于蓝这样的一个角色。pandas是基于numpy的基础上进行开发的，所以安装pandas的时候会自带性的把numpy也安装上去。
最近我们被客户要求撰写关于ARMA-GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。
本篇介绍随机变量和概率分布的基本概念，以及有关概率分布的一些简单统计量，它们构成了概率和统计的基础知识。
数据汇总是一个将原始数据简化为其主要成分或特征的过程，使其更容易理解、可视化和分析。本文介绍总结数据的七种重要方法，有助于理解数据实质的内容。
在前面的文章中讲过，很多模型的假设条件都是数据是服从正态分布的。这篇文章主要讲讲如何判断数据是否符合正态分布。主要分为两种方法：描述统计方法和统计检验方法。
医学影像组学特征值（Radiomics Features）提取之pyradiomics（一）理论篇
在做数据分析或者统计的时候，经常需要进行数据正态性的检验，因为很多假设都是基于正态分布的基础之上的，例如：T检验。
直方图是一种用于可视化数据分布的图表。它可以帮助我们理解数据的集中程度、偏移程度和分散程度。以下是直方图的一些主要作用：
平静心湖起涟漪，开始新的挑战。我会根据每周工作繁忙程度来完成作业，时间充裕的时候尽量高质量完成，忙的时候采用懒人模式。作业的日期、质量等无法固定，可能会迟到，但不会缺席。
统计学是数据分析必须掌握的基础知识，它是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域，而在数据量极大的互联网领域也不例外，因此扎实的统计学基础是一个优秀的数据分析师必备的技能。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，楼主就不一一介绍了，感兴趣的同学请参考书籍《深入浅出统计学》、《统计学：从数据到结论》，今天的分享主要会选取统计学中几个容易混淆的、比较重要的知识点进行分享。
什么是正态分布？ 正态分布是在统计分析最广泛应用的一类分布，自然界、社会、科研、生活、生产中的很多现象都被发现近似地服从正态分布，它无处不在，让你在纷繁芜杂的数据背后看到隐隐的秩序。主要指变量的频数或频率呈中间最多，两端逐渐对称地减少，表现为钟形的一种概率分布，具体的数学公式就不再提了。 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。正态分布检验，即判断一样本所代表的背景总体与理论正态分布是否没有显著差异的检验，具有最重要的意义，也是应用最为广泛的检验方法
很多时候，我们都需要基于单一样本中反映出的信息，利用统计推断的方法、去估计样本总体的参数信息，我们耳熟能详的统计方法太多了：t检验，方差检验，U检验，F检验……但这些检验方法你真的用对了吗？
BASE ON Kaggle Getting Started Prediction Competition House Prices: Advanced Regression Techniques Thx: marsggbo
什么是正太分布检验？ 判断一样本所代表的背景总体与理论正态分布是否没有显著差异的检验。 方法一 概率密度曲线比较法 看样本与正太分布概率密度曲线的拟合程度，R代码如下： #画样本概率密度图 s <- rnorm(100) #产生样本 d <- density(s) plot(d, col="green", ylim=c(0, 0.5)) #添加正太分布概率密度图 s2 <- seq(from=-4, to=4, length.out=100) lines(s2, norm_expression(s2),
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
主题 数据探索 接着上一节的内容～ 二、数据特征分析 5. 相关性分析 （1）直接描述散点图 从散点图可以比较直观地看书两个变量的相关性。（一般分为完全正线性相关、完全负线性相关、非线性相关、正线性相关、负线性相关、不相关） （2）绘制散点图矩阵 可对多个变量同时进行相关关系的考察 （3）计算相关系数 这里的相关系数有很多，如Pearson相关系数、spearman相关系数、判定系数等等 三、python主要数据探索函数 python中用于数据探索的库主要是pandas和matplotlib，而p
约68.3%数值分布在距离平均值有1个标准差之内的范围，约95.4%数值分布在距离平均值有2个标准差之内的范围，以及约99.7%数值分布在距离平均值有3个标准差之内的范围。称为“68-95-99.7法则”或“经验法则”。
这里我们 X 一个事件 p(i)表示事件出现的概率,x(i)表示事件所给予事件的权值.
统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在数据分析中起着重要的作用。Python作为一种功能强大的编程语言，在数据分析领域拥有广泛的应用。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。
定义：一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度 测度：寻找数据的水平代表值或中心值 常用的测度指标：①均值②中位数③众数
计算有限个数的数据的中位数的方法是：把所有的同类数据按照大小的顺序排列。 如果数据的个数是奇数，则中间那个数据就是这群数据的中位数；如果数据的个数是偶数，则中间那2个数据的算术平均值就是这群数据的中位数。
由于我热衷于机器学习在时间序列中的应用，特别是在医学检测和分类中，在尝试的过程中，一直在寻找优质的Python库（而不是从头开始编写代码）去实现我对于数据处理的需求。以下是我在处理时间序列数据（time series data）。我希望其中一些对你也有用！
跳跃扩散过程为连续演化过程中的偏差提供了一种建模手段。但是，跳跃扩散过程的微积分使其难以分析非线性模型。本文开发了一种方法，用于逼近具有依赖性或随机强度的多变量跳跃扩散的转移密度。通过推导支配过程时变的方程组，我们能够通过密度因子化来近似转移密度，将跳跃扩散的动态与无跳跃扩散的动态进行对比。在这个框架内，我们开发了一类二次跳跃扩散，我们可以计算出对似然函数的精确近似。随后，我们分析了谷歌股票波动率的一些非线性跳跃扩散模型，在各种漂移、扩散和跳跃机制之间进行。在此过程中，我们发现了周期性漂移和依赖状态的跳跃机制的依据。
今天跟大家分享excel数据分析工具库系列二——统计描述！ 下面我用randbetween函数生成两列随机数作为演示案例数据： 然后打开数据分析——描述统计： 设置好输出区域（如有标题要勾选标题位
此外，fit可以求分布参数的极大似然估计，包括location与scale，nnlf可以求负对数似然函数，expect可以计算函数pdf或pmf的期望值。
这是什么意思的？对于任何一个概率分布，注意，是任何一个哦，某一个数值落在K倍标准差的概率大于1-1/k^2。是不是很神奇，因为它对一切概率分布都满足。那么特殊的概率分布有什么特点呢。这里我们就来讨论几个常用的概率分布。
本文将分析工业指数（DJIA）。工业指数（DIJA）是一个股市指数，表明30家大型上市公司的价值。工业指数（DIJA）的价值基于每个组成公司的每股股票价格之和。
最近我们被客户要求撰写关于ARMA-GARCH模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。
本文将分析工业指数（DJIA）。工业指数（DIJA）是一个股市指数，表明30家大型上市公司的价值。工业指数（DIJA）的价值基于每个组成公司的每股股票价格之和（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
描述性统计偏度和峰度累计值假设检验和区间估计示例1假设检验置信区间示例2假设检验置信区间
最近思考了一些关于因子合成的东西。多因子的体系里，我们希望通过多个因子的叠加来提高模型整体对于未来收益率的预测能力。如何确定叠加后的因子一定会效果更好？
FRM第一部分的考试第二章叫做数量分析，其实说白了就是概率论和数理统计。想想自己在本科学的概率论，虽然分数还比较高，但是真的是没有理解透彻，学了一遍也算是加深了系统性理解了吧。
（1）P-P图。以样本的累积频率作为横坐标，以安装正太分布计算的相应累计概率作为纵坐标，把样本值表现为直角坐标系中的散点，如果服从正太分布，则样本点围绕第一象限的对角线分布。
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