首页 > TAG信息列表 > 描述性

常见描述性指标的python实现

常见描述性指标的python实现 集中趋势 均值 \[\mu=\frac{\displaystyle\sum\limits_{i=1}^N{X_i}}{N} \]中位数 众数 离散程度 极差 \[R=\max{(X)}-\min{(X)} \]方差 \[\sigma^2=\frac{\displaystyle\sum\limits_{i=1}^N (X_i-\mu)^2}{N} \]标准差 \[\sigma =\sqrt{\sigma^2} \]变

描述性统计指标分析—R语言

描述性统计分析主要是对所收集的数据进行分析，得出反映客观现象的各种数量特征的一种分析方法，它包括数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的频数分布分析等，描述性统计分析是对数据进一步分析的基础。譬如在流行病描述性研究中按不同地区、不同时间及不同人群特征进行分组，描

R语言 描述性统计

基本统计分析，又叫描述性统计分析，它是指运用制表、分类、图形及概括性数据来描述数据特征的各项活动，以发现其内在规律的统计分析方法。 描述性统计分析主要包括数据的集中趋势分析、数据的离散程度分析、数据的频数分布分析等，常用的统计指标有计数、求和、平均值、方差、标准差等

描述性统计

皮尔逊相关系数 描述性统计 一、使用MATLAB进行描述性统计 二、使用SPSS进行描述性统计 1.SPSS破解版下载地址： https://www.52pojie.cn/thread-1025101-1-1.html?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg 2.导入数据 3.分析 选择你想要统计的指标，点击确定 得到描述性统计表格。 皮尔逊

PART 4 描述性统计分析

一、参数估计 1⃣️ 估计 · 分布剖析 有两条法则可以告诉你：大部分数据落在概率分布中的哪个区域。 经验法则——适用于符合正态分布的任何数据集。表明：几乎所有的数据都位于距离均值3个标准差的范围内。具体： 大约68%的数值位于距离均值1个标准差的范围内； 大约95%的数值位于距

人力资源数据分析与挖掘

数据读取并进行描述性分析 对数据做探索性分析 (a)分析部门与是否离职，以及部门与薪水的关系 (b)分析薪水与是否离职的关系 ©分析五年内是否升职与离职的关系 (d)分析项目数量与离职的关系 (e)分析司龄与离职的关系 (f)分析每个月工作时间与离职的关系 (g)分析考核评分与离

数据统计描述性分析

1、加载数据 点击查看代码 import pandas as pd df = pd.read_excel("2020年中国大学排名.xlsx") 2、修改索引 df.set_index("学校名称",inplace= True) 3、查看数据量 df.size 4、数据排序 4.1将数据按照总分升序排列，并展示前20个学校 备注：也就是看倒数20名啦 点击查看代码 d

油气大数据分析 第一章 软计算基础（第二、三节）

1.2. 从柏拉图到亚里士多德的进化 　　亚里士多德敏锐的逻辑支撑着当代科学。亚里士多德学派基于二元视角进行观察，例如黑白、是与否、0和1。19世纪数学家乔治·康托(GeorgeCantor)建立了基于亚里士多德二元逻辑的集合论的发展，从而呈现了这一点符合现代科学的逻辑。概率论随后影响

Stata：一文搞定论文表1——基本统计量列表

原文链接：https://www.lianxh.cn/news/7ca2b65c68835.html 目录 1. 引言2. 计算基本统计量的命令展示与描述 2.1 table 命令2.2 tabulate 命令2.3 summtab 命令2.4 summarize 命令2.5 tabstat 命令2.6 fsum 命令2.7 baselinetab 命令3. 命令特点及总结4. 附录：本文示例 do 文

SPSS中的数据分析—描述性统计分析

从今天开始，小白将深入给大家带来关于数据分析工具SPSS的使用和讲解，在这段时间里我会带着大家来一起学习了解如何使用SPSS进行描述性统计分析、假设检验、相关分析、回归分析、聚类分析、主成份分析、因子分析等。在分享的途中会出现大量的分析实例，通过实例来解析数据分析的技术和

成功解决matplotlib绘图中描述性字体特殊符号(比如数值的右上角标和右下角标表示)

成功解决matplotlib绘图中描述性字体特殊符号(比如数值的右上角标和右下角标表示)       目录 解决问题 解决思路 解决方法         解决问题 matplotlib绘图中描述性字体特殊符号(比如数值的右上角标和右下角标表示)       解决思路 属于特殊符号，需要利用python的$  

17 幅思维导图 | 机器学习基础（一）统计篇

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25884239 本文用一系列「思维导图」由浅入深的总结了「统计学」领域的基础知识，是对之前系列文章做的一次完整的梳理，也是我至今为止所有与统计有关的学习笔记。 众所周知，「统计学」是深入理解「机器学习|数据挖掘」的重要基础学科。正所谓磨刀不误砍

ggplot2中mpg数据集描述性统计分析

library(ggplot2) mpg mpg数据集记录了美国1999年和2008年部分汽车的制造厂商，型号，类别，驱动程序和耗油量 str(mpg) cty 和hwy分别记录城市和高速公路驾驶耗油量cyl:气缸数displ表示发动机排量drv表示驱动系统：前轮驱动、(f),后轮驱动®和四轮驱动(4)class表示车辆类型，如双座

在Python里，用股票案例讲描述性统计分析方法（内容来自我的书）

    描述性统计是数学统计分析里的一种方法，通过这种统计方法，能分析出数据整体状况以及数据间的关联。在这部分里，将用股票数据为样本，以matplotlib类为可视化工具，讲述描述性统计里常用指标的计算方法和含义。 1 平均数、中位数和百分位数     平均数比较好理解，是样本的和除以样

R 语言描述性 数据分析 步骤

1. summary 、str、names、table -》 大体数据 2. mean、sum 、complete.cases、aggr(xxx,prop=false,numbers=true)  -》 缺失值  引用: library(lattice) library(grid) library(mice) : md.pattern library(VIM) 查看缺失值比重 填充中位数：median(xxx) 移除缺失值：na.omit(xxx

跟小白学Python数据分析——描述性统计分析

Mr.林：小白，我们已经学会了数据导入，那么今天就来学习如何进行基本统计分析。小白：好啊！Mr.林：基本统计分析，又叫描述性统计分析，它是指运用制表、分类、图形以及计算概括性数据来描述数据特征的各项活动，以发现其内在规律的统计分析方法。描述性统计分析主要包括数据的集中趋势分析、数据的

【数据分析师 Level 1】2.描述性统计分析

Evernote Export 【数据分析师 Level 1 】2.描述性统计分析 描述性统计分析 数据的计量尺度和具体的统计方法息息相关，大致分为3类，分别是名义测量、次序测量和连续变量测量。这三类测量分别对应三种变量类型，即分类变量，顺序变量和数值变量。连续变量测量可以进一步细分为间距测

Python数据分析基础之描述性统计与建模(1)

葡萄酒质量数据集   葡萄酒质量数据集包括两个文件——红葡萄酒文件和白葡萄酒文件。红葡萄酒文件中包含1599条观测，白葡萄酒文件包含4898条观测。两个文件中都有1个输出变量和11个输入变量。输出变量是酒的质量，是一个从0（低质量）到10（高质量）的评分。输入变量是葡萄酒的物理化

spss课后总结

spss的许多菜单均可进行描述性统计分析，许多统计过程也都提供描述性统计指标的输出。 在独特样本T检验、方差分析、因子分析等许多分析过程中。 spss自定义表模块也可以产生大部分的描述性统计指标。 1.频率:该过程将产生频数表，也可以输出频数分布的条形图、饼图或者直方图。 2.描

什么是元数据

元数据（Meta Date），关于数据的数据或者叫做用来描述数据的数据或者叫做信息的信息。这些定义都很是抽象，我们可以把元数据简单的理解成，最小的数据单位。元数据可以为数据说明其元素或属性（名称、大小、数据类型、等），或其结构（长度、字段、数据列），或其相关数据（位于何处、如何联系、拥有者）。

R语言实现描述性统计

# 01分布 a<- runif(20) a 0.0534173720516264 0.0381318787112832 0.253885793266818 0.851638266118243 0.356620342005044 0.175922254333273 0.270358079113066 0.421792675741017 0.675487545551732 0.139561568852514 0.649348761420697 0.0383495420683175 0.67380

统计学之数据的描述性统计（基础）

数据的描述性统计 一篇笔记，至少我还在努力   目录： 数据的集中趋势： 众数，中位数，平均数，分位数，极差 算术平均数，加权平均数，几何平均数 数据的离中趋势： 数值型数据：方差，标准差，极差，平均差 顺序数据：四分位差 分类数据：异众比率 相对离散程度： 离散系数 分布的形状： 偏态系数，峰态系数

数据挖掘系列学习 01统计学之描述性统计

Python描述性统计numpy

    import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasets,preprocessingfrom sklearn.model_selection import learning_curvefrom sklearn.model_selection import train_test_split,GridSearchCV,cross_val_scorefrom skle

R语言实战-统计分析基础-描述性统计4-psych-describe

1 程辑包‘psych’是用R版本3.5.3 来建造的 2 > describe(mtcars[vars]) 3 vars n mean sd median trimmed mad min max range skew 4 mpg 1 32 20.09 6.03 19.20 19.70 5.41 10.40 33.90 23.50 0.61 5 hp 2 32 146.69 68.56 123.00 141.19 7