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    Python数据科学:正态分布与t检验

    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。...03 双样本t检验 双样本t检验是检验两个样本均值的差异是否显著。 常用于检验某二分类变量区分下的某连续变量是否有显著差异。 本次使用豆瓣电影TOP250中中外国家电影评分数据。...接下来用双样本t检验来看这种差异是否显著。 在进行双样本t检验前,有三个基本条件需要考虑。...因此进行方差齐性的双样本t检验。

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    使用python中的Numpy进行t检验

    本系列将帮助你了解不同的统计测试,以及如何在python中只使用Numpy执行它们。 t检验是统计学中最常用的程序之一。...但是,即使是经常使用t检验的人,也往往不清楚当他们的数据转移到后台使用像Python和R的来操作时会发生什么。...为了验证这一点,研究人员将使用t检验来确定整这样的情况会不会一直发生。 什么是t分数 t分数是两个组之间的差值与组内差的比值。t分数越大,组间的差异越大。t分数越小,组间的相似度就越大。...t分数为3代表这些组是彼此之间的三倍。当你运行t-score时,t值越大,结果越可能重复。 t分数越大,这些组差异越大。 如果t分数越小,这些组越相似的。 什么是T值和P值 “足够大”多大?...因此,我们使用一个表来计算临界t值: ? 在python中,我们将使用sciPy包中的函数计算而不是在表中查找。(我保证,这是我们唯一一次需要用它!)

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    t-SNE完整笔记 (附Python代码)

    我们先介绍SNE的基本原理,之后再扩展到t-SNE。最后再看一下t-SNE的实现以及一些优化。...即参数更新中除了当前的梯度,还要引入之前的梯度累加的指数衰减项,如下: [Y^{(t)} = Y^{(t-1)} + \eta \frac{\delta C}{\delta Y} + \alpha(t)...(Y^{(t-1)} - Y{(t-2)})]这里的(Y{(t)})表示迭代t次的解,(\eta)表示学习速率,(\alpha(t))表示迭代t次的动量。...与SNE不同,主要如下: 使用对称版的SNE,简化梯度公式 低维空间下,使用t分布替代高斯分布表达两点之间的相似度 t-SNE在低维空间下使用更重长尾分布的t分布来避免crowding问题和优化问题。...(q_{ij})(参见上面的公式) 计算梯度(参见上面的公式) 更新 (Y^{t} = Y^{t-1} + \eta \frac{dC}{dY} + \alpha(t)(Y^{t-1} - Y^{t-

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    T检验

    什么是T检验? T检验是假设检验的一种,又叫student t检验(Student’s t test),主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料。...,可以得出t=(17.17−20)/(2.98/√10)=−3.00由于t统计量服从自由度为9的t分布,我们可以求出t统计量小于-3.00的概率,即下图阴影部分面积 p值 通过查询t分位数表(见附录)...根据t分位数表,我们查出当自由度为9时,t⩽−1.833的概率为0.05,因此,拒绝域为{t|t⩽−1.833} 4....t检验分为单总体t检验和双总体t检验 单总体t检验 检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数差异是否显著。...t=4之后的曲线下面积其实就是P值: 为什么t统计量服从t分布 单样本t检验 独立样本t检验 配对样本t检验 可将两配对样本对应元素做差,得到新样本,这个新样本可视作单样本,与单样本t检验统计量证明方法相同

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    int8_t、int16_t、int32_t转换

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君 文件中有四个字符 abcd 以int32_t读入只有1个数: 1684234849 转为二进制:1100100011000110110001001100001...每8位分隔(最前面补了个0):01100100、01100011、01100010、01100001 转十进制:100、99、98、97,即 dcba 可以看到第一个字符在最低位 int8_t(1684234849...) 截取最低8位,得到97,即 a int8_t(1684234849>>8) 向右移动8位后截取最低8位,得到98,即 b 转int16_t 同理。...反之,如果将int32_t数字写入文件:1684234849 以int8_t读出,会依次读到97、98、99、100,即abcd int8_t 还原为int32_t: int32_t(int32_t(100...) << 24 | int32_t(99) << 16 | int32_t(98) << 8 | int32_t(97)) 结果为1684234849 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https

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    Python金融-002】快速计算收益,批量做T必备!

    今天我们就来看一下,这种贴近真实情况的操作,如何用1行Python代码快速计算出批量做T的收益。 1、问题 & 解决思路 再上代码之前,先来描述一下我们的思考过程。...问题 结合上一篇的做T原理,这次引申了一点,逻辑顺序如下: 对于同1支股票做T,我在12元的时候卖出了900股,在11元的时候卖出了300股,在10元的时候卖出了800股,3次交易一共卖出了2000股。...在什么价格把这2000股买回来,才能让我这次做T的收益 > 0 呢?...你只需要修改sale_price_num中的数据,交易了几次,就增加几组:(数量,卖出价格) 3、写在后面 使用Python处理股票交易信息很方便,完全免费而且速度很快,但因为开源项目代码是人写的难免出...bug,再加上Python本身的一些底层的原因,难免出现计算结果和预期不符的情况。

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    t检验的工作原理和在Python中的实现

    在本教程中,你将了解如何在Python中从头开始实现t检验。 完成本教程后,你将了解: 假设样本来自同一种群,t检验将评论是否可能观察到两个样本。 如何从头开始为两个独立样本实现t检验。...Python中,独立和相关的t检验分别通过SciPy的ttest_ind()和ttest_rel() 函数提供。 注:我建议使用这些SciPy函数为你的程序计算t检验(如果它们合适的话)。...实现 我们可以使用Python标准库,NumPy和SciPy中的函数轻松实现这些方程。 假设我们的两个数据样本存储在变量data1和data2中。...= sum (X1[i] - X2[i]) for i in n 然后我们可以将sd计算为: sd = sqrt((d1 - (d2**2 / n)) / (n - 1)) 实现 我们可以直接在Python...API:https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.t.html 总结 在本教程中,你了解了如何在Python中从头开始实现

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